河南省农业碳排放时空特征与脱钩弹性研究

基于灌溉、翻耕、化肥、农药、农膜、农用柴油等农业生产中6个方面,测算了河南省1993—2014年的农业碳排放量和排放强度。结果表明,1993年以来河南省农业碳排放量总体呈上升趋势,按环比增速可分为"高速-中速-低速"3个演化阶段。河南省各地市碳排放差异明显,周口市、新乡市、商丘市、安阳市属于碳排放总量、碳排放强度"高-高"型地区;南阳市、驻马店市、信阳市属于高碳排放量、低排放强度"高-低"型地区;平顶山市、焦作市、濮阳市则属于低碳排放量、高排放强度"低-高"型地区,郑州市等8市属于碳排放总量、碳排放强度"低-低"型地区。运用Tapio脱钩模型计算了河南省农业碳排放的脱钩弹性系数,结果显示,2004年前农业碳排放与农业经济发展的脱钩关系呈现弱脱钩、扩张负脱钩、扩张连接、强负脱钩和弱负脱钩5种弹性特征并存,2004年后以弱脱钩为主导,仅在2011年出现扩张负脱钩,脱钩状态较为理想,说明近年来河南省在农业碳减排方面取得了一定成效。     

1997-2018年中国农业碳排放的时空演进与脱钩效应——基于空间和分布动态法的实证研究

在测度1997—2018年中国31个省区农业碳排放的基础上,对其时空演变特征进行分析,并利用核密度估计法和马尔科夫链法,考察中国农业碳排放分布的动态演进机制,进一步基于脱钩理论探究农业碳排放与农业经济发展之间的关系。结果表明:(1)中国农业碳排放量总体呈现波动上升趋势,农业碳排放强度不断下降,稻田为第一碳源;(2)中国农业碳排放的区域差距较大,碳排放较低的省区呈扩大趋势,碳排放较高的省区有所收缩;农业碳排放量总体上表现出东中部高、西部低的空间分布格局,而碳排放强度的空间布局则相反;(3)农业碳排放动态演进特征的分析表明,大部分省区的农业碳排放呈现增长态势,地区差距有所扩大,但“两极分化”现象逐渐消失;农业碳排放分布状态稳定性高,内部流动性低;(4)中国农业碳排放与农业经济发展之间多处于弱脱钩和强脱钩状态,强脱钩状态的省区在空间格局上逐渐替代弱脱钩状态占据绝对主导地位。     

河南省农业碳排放量测算及脱钩效应研究

为深入研究河南省农业碳排放与农业经济增长之间的相互关系,为河南省制定低碳农业发展政策、建设农业强省提供理论依据,测算了2005-2014年河南省农业的碳排放量,并采用Tapio对河南省农业碳排放的脱钩效应进行研究分析。结果表明:2004-2014年河南省农业碳排放总量保持在较高水平,根据碳排放总量的逐年变化特征具体可将其划分为"下降—上升—波动上升"三个阶段;研究期内农业碳排放与农业经济增长之间的脱钩关系以弱脱钩和强脱钩为主。     

基于投入角度的农业碳排放时空特征及因素分解研究——以湖北省为例

本研究基于化肥、农药、农膜、农用柴油等4个主要方面碳源,测算了湖北省1993-2010年及其地、市、州2008年的农业碳排放量.结果显示:(1)纵向来看,自1993年以来,湖北省农业碳排放总量、碳排放强度均呈现较为明显的三阶段变化特征,即”上升—平稳—上升”.(2)横向来看,区域差异明显:襄樊、黄冈2地属于碳排放总量、碳排放强度“双高”型地区;随州等4地为低碳排放量、高排放强度地区;宜昌等4地为高碳排放量、低排放强度地区;十堰等6地为碳排放总量、碳排放强度”双低”型地区.进一步利用LMD1模型对碳排放影响因素进行分解研究,结果表明:与1993年相比,效率、劳动力、结构因素分别累计实现了87.30％、71.89％和13.69％的碳减排;而经济因素则引发了269.28％的碳增量.最后,立足于研究结论提出促进湖北省农业碳减排的政策建议.     

农业低碳发展水平及驱动因子研究——以四川省为例

选取中国西部地区四川省作为研究对象,应用政府间气候变化专门委员会(IPCC)推荐的碳排放模型测算2000～2016年区域内农业碳排放量及强度;采用Tapio脱钩理论分析区域内农业碳排放与经济增长的特征,并评估农业经济低碳发展状况;通过构建LMDI碳排放因素分解模型研究各驱动因子的贡献值,根据驱动因子的影响和作用提出农业低碳发展的对策。结果表明:研究期内四川农业碳排放量及强度平均每年分别以1.52%、1.18%增长率呈上升趋势,其中农膜是最主要贡献者,占45.2%;农业碳排放与经济增长的脱钩关系由最初不理想状态逐渐变成相对理想状态,在2013、2016年则呈现出完全脱钩的理想状态。研究分析得出农业经济快速增长是导致碳排放增加的主要驱动因素,农业生产效率是影响碳排放增长的关键抑制因素。     

新疆农业碳排放与农业经济增长的响应关系

测算了新疆维吾尔自治区(以下简称新疆) 2000—2015年及其14个地州2015年的农地利用、稻田、畜牧养殖3个方面的农业碳排放量,并进行时空差异分析。基于Tapio脱钩理论解析新疆农业碳排放与农业经济增长之间的动态演变关系,利用LMDI模型对新疆农业碳排放的驱动因素进行分解。结果表明:2000—2015年新疆农业碳排放总量在保持总体上升趋势的同时呈现"上升—下降—上升"的3个阶段特征,14个地州的碳排放强度和结构差异明显。与2000年相比,2001—2015年农业经济发展因素和农业从业劳动力因素累计产生碳排放量分别是4 455.88×10~7kg和907.30×10~7kg,农业生产效率因素和农业产业结构因素累计实现的碳减排总量分别是4 180.90×107kg和81.59×10~7kg。     

江西省农地利用碳排放时空特征与脱钩弹性研究

基于化肥、农药、农膜、农业机械以及农业灌溉五个方面导致的碳排放,利用1995要2011 年江西省农业 投入统计数据,采用碳排放系数法计算江西省农地利用碳排放和碳排放强度,在Tapio 脱钩模型的基础上分析江西 省农地利用碳排放与农业经济增长之间的脱钩弹性关系。结果表明院1995要2011 年,江西省碳排放总量呈现逐年增 长的趋势,农地利用碳排放强度呈现先增强后减弱的趋势,各类农业活动中,化肥和农业机械化是主要的碳排放源。 从区域差异来看,2010 年江西省各设区市碳排放量排在第1 位是赣州市,其碳排放量比最后1 位的景德镇市多出近 8.13 倍;碳排放强度最高的为新余市,高达7.4657 t/hm2,最低的地区为景德镇市,仅为1.9240 t/hm2,只有新余市的 1/3,碳排放量排在前7 位的粮食主产区是江西省农地利用碳排放的主要来源地。从江西省农地利用碳排放与农业经 济发展间的脱钩关系来看,1996-2011 年间,其脱钩关系主要以弱脱钩、扩张连接、扩张负脱钩为主,说明近年来江西 省以农业经济发展为主,在兼顾环境效应上表现不佳。     

基于GIS的湖南省农地利用碳排放时空格局研究

基于化肥、农药、农膜、灌溉、翻耕、柴油等6类农地利用碳排放源,测算1999—2014年湖南省农地利用碳排放量和碳排放强度,分析湖南省农地利用碳排放时序特征,并基于GIS研究湖南省农地利用碳排放量、碳排放强度的空间格局。结果表明:(1)1999—2014年,湖南省农地利用碳排放量和碳排放强度均呈现逐年增长趋势,碳排放量从1999年的317.40万t增加到2014年的446.99万t,碳排放强度从1999年的987.79 kg/hm~2增加到2016年的1 076.26 kg/hm~2;(2)湖南省农地利用碳排放量和碳排放强度在空间上均呈现"东高西低"的特征,且集聚效应明显,2个年份排名前五的碳排放量总和分别占全省碳排放总量的54.34%和53.64%;(3)2010年和2014年,湖南省农地利用碳排放量与农业经济水平在空间格局分布上重合率达到100%,二者有着直接的影响关系。     

哈长城市群土地利用碳排放的时空演化及脱钩分析

基于哈长城市群2009—2016年面板数据,对土地集约利用程度进行分析,在碳排放量测算的基础上,从经济和生态两方面探讨各城市碳排放公平性,并运用Tapio脱钩模型对土地利用与碳排放的脱钩关系进行研究。结果表明:2009—2016年哈长城市土地集约利用度整体呈上升趋势,各城市间存在一定差异;总碳排放量由8762.71×10~4t增至9222.99×10~4t,省会城市哈尔滨、长春碳排放量最高,牡丹江、辽源受地理位置和城市发展程度等影响,碳排放量较低;ECC值南高北低,ESC值西北低东南高,平均耦合度大于0.6,经济发展与生态保护较为协调;内部各城市土地利用集约度与碳排放强度关系主要呈现出弱脱钩、强脱钩两种,截至2016年,除个别城市外基本实现脱钩,今后还需更多行之有效的政策与经济手段提高土地集约利用度,控制碳排放强度。     

浙江省农业碳排放与种植业产值间的脱钩关系

为了解浙江省农业碳排放变化与农业经济发展之间的关系,选择化肥、农药、农膜、灌溉、耕作和稻田等6个农业碳排放源,测算了浙江省1995—2014年以及2014年杭州、宁波、温州、嘉兴、湖州、绍兴、金华、衢州、舟山、台州和丽水11个地级市的碳排放量和碳排放强度,运用Tapio脱钩模型分析浙江农业碳排放和种植业产值之间的关系。结果表明:自1995年以来,浙江省农业碳排放总量和碳排放强度均呈下降趋势;区域差异较明显;浙江农业碳排放和种植业产值之间的关系以强脱钩为主,说明近年来浙江省在农业碳减排方面取得了一定成效。     

合肥市农业生产碳排放脱钩分析及峰值预测

在对2006—2019年合肥市农业碳排放时序与组成变化分析的基础上，采用Tapio脱钩弹性模型分析合肥市农业碳排放量与农业经济增长的相关性，基于EKC模型原理结合岭回归等统计方法进行相关关系分析，并运用Python3软件拟合三次函数对合肥市农业碳排放进行科学预测。结果表明：农业碳排放量总体呈上升趋势，且谷物种植产生的碳排放量占比最大；农业碳排放量与经济发展之间主要有弱脱钩、扩张连续、强负脱钩与强脱钩四种类型，其中主要以弱脱钩为主，且现阶段有向强脱钩发展的趋势；未来10年，合肥市农业碳排放量将逐年下降。总体表明，合肥市低碳农业发展良好，并有进一步扩大的趋势。     

基于投入视角的农业碳排放时序特征及因素分解研究——以西南岩溶山区重庆市为例

基于化肥、农药、农膜等6种主要农业生产资料为碳源,运用IPCC提出的碳转化系数法测算了1985—2012年重庆市农业碳排放量,同时运用LMDI模型分析法对农业碳排放进行因素分解。结果表明:(1)从时间序列来看,1985—2012年重庆市农业碳排放总量呈现出"上升一平稳一上升"的变化特征;(2)从碳排放结构来看,各类型碳源对农业碳排放呈现出较大的差异,农业碳排放贡献大小依次为化肥农业灌溉农膜农药农用机械使用翻耕,其中化肥和农业灌溉占碳排放总量的76.36%;(3)从因素分解结果来看,以1985年为基期,农业生产结构因子、效率因子及劳动力因子分别累计实现了3.06%、350.71%和115.76%的碳减排,农业经济因子却累计产生了620.91%的碳排放增量。针对农业碳排放特点,提出了大力发展新型农业投入品,大力发展循环农业,加快推进农业节能减排等建议。     

第二产业碳排放量生态经济及驱动因素分析——以甘肃省为例

【目的】能源消耗和环境问题是世界范围的研究热点,第二产业(主要是工业)的碳排放影响温室效应尤其是当今社会关注的焦点。【方法】根据IPCC法和统计年鉴,以甘肃省为例,测算2000—2017年第二产业碳排放量和排放强度,并借助脱钩分析、碳承载力和碳赤字跟踪碳排放的动态变化趋势,选取灰色关联模型分析第二产业碳排放的驱动因素,利用灰色系统预测2018—2019的碳排放量和排放强度。【结果】甘肃省产业为"二、三、一"结构,工业占能源总消耗量的73%。从时间来看,2000—2017年间第二产业碳排放量呈逐年增长趋势,平均碳排放量为11 367.29万t;碳排放强度却呈逐年下降趋势,平均值为8.68万t/亿元;2018—2019预测结果符合趋势规律。【结论】碳排放量与GDP之间呈弱脱钩的态势,脱钩指数有减小趋势;碳承载力增长趋势明显且趋于稳定,19年间碳承载力增长了21.95%,从2011年开始出现碳赤字,并呈现先增加后减小趋势。从地区来看,嘉峪关等5市属于碳排放高强度区,兰州市的碳排放量贡献率最大,平凉市未来环境压力相对较小。从驱动因素分析,煤炭和石油是工业碳排放的主体,关联度最高,关联系数为0.88和0.80。最后提出相应的低碳节能减排政策建议,以期为政府决策提供科学依据。     

2000—2020年山西省农业碳排放时空特征及趋势预测

为探讨山西省农业碳排放时空特征及未来变化趋势,采用排放因子法,基于种植业、畜牧业10类碳源,测算山西省2000—2020年农业碳排放量,并运用STIRPAT模型对2021—2030年全省农业碳排放量进行预测。结果表明：2000—2020年山西省农业碳排放量总体呈先缓慢上升后波动下降的变化趋势,农业碳排放强度整体呈波动下降的变化趋势,年均降幅4.1%。种植业和畜牧业分别占农业碳排放总量的42.2%和57.8%。其中施用化肥是种植业碳排放最重要的来源,年均占比26.9%。牛、羊养殖是畜牧业碳排放最主要的两大来源,平均贡献率为28.4%、21.9%。山西省农业碳排放总量高值区多分布于晋北及晋南地区,低值区分布于中部地区,农业碳排放强度呈北高南低的分布特征。基于STIRPAT模型对山西省2010—2020年农业碳排放估算结果的精确度较高,由此预测2021—2030年山西省农业碳排放量,结果显示其呈下降趋势,在基准情景、低碳情景1和低碳情景2中,到2030年农业碳排放量分别为277.2万、268.5万、252.3万t。研究表明,山西省农业已实现碳达峰,随着低碳措施的进一步强化,未来农业碳排放呈持...     

基于土地利用的江西省碳排放时空特征及脱钩关系研究

土地利用碳排放与经济发展关系的研究有利于优化土地利用结构,协调区域经济发展。以江西省为例,基于2005—2018年土地利用数据和能源消费数据,采用碳排放系数法和Tapio脱钩模型,对碳排放时空特征及经济发展的脱钩关系进行分析。研究发现,2005—2018年江西省土地利用碳排放量前期增长较快,后期增长较缓,建设用地是主要碳源,林地是主要碳汇。碳排放量和碳排放强度总体呈现西北高东南低的空间分布特征,碳排放强度整体呈现下降趋势。碳排放与经济增长呈现弱脱钩状态,建议优化土地利用布局,重点通过产业结构调整、能源利用率提高来控制建设用地的碳排放量,以实现低碳绿色发展。     

中国农业碳排放、低碳农业生产率及其协调性研究

运用DEA-Malmquist模型考察中国低碳农业生产率并利用Tapio脱钩模型探究农业碳排放与其之间的协调性。结果表明： 1）我国农业碳排放总量上升趋势较为明显,但年际间也伴随一定的波动起伏;农业碳排放强度一直处于下降趋势;农用物资、稻田与牲畜养殖所引发的碳排放量均呈上升趋势,其中农用物资碳排放所占比重一直处于上升趋势,而稻田与牲畜养殖的占比均有不同程度降低。 2）1993年以来,我国低碳农业生产率增速总体偏慢,年均仅为0.80%,基于其累计值的年际变化可划分为平稳起伏、波动下降和波动上升等3个阶段;从增长源泉看,农业前沿技术进步相比农业技术效率发挥了更为显著的作用。 3）我国农业碳排放与低碳农业生产率之间的脱钩类型1993—2002年主要表现为强负脱钩和扩张负脱钩;而2002—2012年则多种脱钩状态共存但以弱脱钩为主。     

我国农业碳排放的时空演化、脱钩效应及绩效评估

【目的】科学分析我国农业碳排放的时序特征、空间格局、演变模式、脱钩关系和绩效评估等问题，为助力我国实现“双碳”目标、加强建设农业强国提供依据。【方法】构建我国农业碳排放和农业碳排放绩效评估的指标体系，基于2007—2020年我国省域农业碳排放的系统测度指数，采用核密度估计和标准化椭圆可视化分析农业碳排放的区域分布特征和时空演化趋势，选用Tapio模型考察农业碳排放与经济增长之间的脱钩关系，构建非期望产出的超效率SBM模型报告我国和七大经济区的农业碳排放绩效及分解效率。【结果】2007—2020年，我国农业碳排放整体呈现先上升后下降的“倒U型”曲线，区位差异明显，等级分布稳定。东部地区减排效果最优，中部地区出现“两极化”分布，西部地区减排压力较大。空间格局整体以东北-西南方向为主导，并向东北和西北方向趋向分散化。我国农业碳排放和农业经济发展之间已保持在弱脱钩水平并向强脱钩水平突破，可划分为平稳期（2007—2016年）和突破期（2017—2020年）两个阶段。农业碳排放绩效呈现出“迅速上升-缓慢下降-平稳改善”趋势，其中大西北经济区和北部沿海经济区分别居于首位和末位，农业生产技术变化（T...     

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为了解浙江省农业碳排放变化与农业经济发展之间的关系,选择化肥、农药、农膜、灌溉、耕作和稻田等6个农业碳排放源,测算了浙江省1995-2014年以及2014年杭州、宁波、温州、嘉兴、湖州、绍兴、金华、衢州、舟山、台州和丽水11个地级市的碳排放量和碳排放强度,运用Tapio脱钩模型分析浙江农业碳排放和种植业产值之间的关系.结果表明:自1995年以来,浙江省农业碳排放总量和碳排放强度均呈下降趋势;区域差异较明显;浙江农业碳排放和种植业产值之间的关系以强脱钩为主,说明近年来浙江省在农业碳减排方面取得了一定成效.     

安阳市农业碳排放驱动因素及脱钩效应分析

基于农业生产中翻耕、化肥、农药、农膜、农用柴油和农村用电等6个方面,测算了安阳市1993~2014年的农业碳排放量。结果表明,安阳市农业碳排放总量整体呈上升趋势,碳排放总量由1993年的36.62×104t增加到2014年的143.84×104t,年均增长7.52%,总体上呈"高速—负增长—高速—低速"四阶段演化特征。安阳市农业碳排放总量与经济发展呈典型的倒"U"型曲线关系,目前处于倒"U"型曲线的左侧,拐点还未出现。农业碳排放总量的组成结构随时间变化,从平均占比情况来看依次为农村用电、化肥、农用柴油、农膜、农药和翻耕。运用LMDI模型对安阳市农业碳排放影响因素进行分解,结果显示,农业经济发展对碳排放具有较强促进作用,与基期相比,累计实现了178.09×104t的碳增量,而生产效率、劳动力因素和产业结构因素则对碳排放有抑制作用,分别累计实现52.51×10~4t、12.37×10~4t和5.99×104t的碳减排。Tapio脱钩分析表明,目前安阳市农业碳排放与农业经济发展之间的脱钩关系以扩张负脱钩为主。安阳市必须采取有效措施,尽早实现农业碳排放与农业经济增长的脱钩。     

碳达峰背景下中国农业碳排放测算及其时空动态演变

基于2007—2019年我国除港澳台之外的31个省份的面板数据,采用农业碳排放测算模型对中国31个省份农业碳排放总量进行测算,对其时序特征和区域差异进行描述和分析。采用空间Moran’s I全局指数和莫兰散点图分别从整体和局部分析中国31个省份农业碳排放的空间相关性和集聚特征。结果表明,2007—2019年我国农业碳排放呈现出“快速增长—缓慢增长—加速减少”3个阶段的特征。中部地区农业碳排放总量大于东部地区大于西部地区。化肥是我国农业碳排放的第一大碳源。2007—2019年我国农业碳排放存在显著全局空间自相关,但集聚效应不断弱化。2007—2019年我国农业碳排放存在显著局部空间自相关,呈现出高高、低低集聚的特征。研究期间内大部分省份聚集区较稳定,少数省份空间集聚区发生微弱变动。高-高集聚区省份中大多是我国粮食主产区。低-高区容易向低-低区和高-高区过渡。低-低区中省份最多,主要集中在东西部地区。高-低集聚区中省份大多是西部地区。进而提出减少农业碳排放的对策建议。