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1.
李颖 《安徽农业大学学报》2017,26(6):23-30
基于种植业和畜牧业2个方面的12类碳源,计算出安徽省2004—2015年的农业碳排放总量和碳排放强度,对安徽省农业碳排放的时间变化和空间方面的特征进行分析,并进一步利用LMDI模型对影响安徽省农业碳排量的主要因素及其对农业碳排放的贡献度进行分解研究.结果表明,研究期间,安徽省农业碳排放总量具有先下降后上升的趋势.来自种植业方面的物资投入对安徽省农业碳排放的影响逐渐增加,来自畜牧业方面的碳排放对安徽省农业碳排放的影响逐渐减弱.农业经济发展水平和农业劳动力规模因素拉动了安徽省农业碳排放量的增加,而农业生产效率因素和农业结构因素则抑制了碳排放量的增加.为促进安徽省农业碳减排,应加快转变农业经济发展方式,优化农业产业结构,高效利用农业资源,积极研发和推广农业碳减排的应用技术,实现畜牧业的可持续发展. 相似文献
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农业碳减排作为应对气候变化研究的重要内容,一直是相关研究领域的热点?借鉴IPCC和其他研究机构、学者提供的碳排放因子系数,从农业物资投入、农地活动、水稻种植、牲畜养殖等12种主要碳源,测算了江西省2001-2020年农业碳排放量,并利用LMDI分解法将农业碳排放驱动因素分解为效率因素、结构因素、经济发因素、劳动力因素。结果表明：江西省农业碳排放总量从2001-2020年呈波动下降-上升-下降-持续上升-持续下降的变化趋势,并在2016年达到顶峰。相比于2001年,农业碳排放量增长20.68%,农业碳排放强度下降47.75%;效率因素与劳动力因素对农业碳排放有抑制作用,分别减少351.02%、426.26%的碳排放量。结构因素与经济因素对农业碳排放有促进作用,分别增加33.55%、843.92%的碳排放量。文章最后就农业碳减排措施提出了针对性建议。 相似文献
3.
[目的]对我国粮食主产区农业碳排放量进行测度,明晰农业碳排放影响因素,为实现农业经济与生态环境的协调发展提供理论依据.[方法]基于2004—2016年我国粮食主产区省际数据,在对粮食主产区农业碳排放量测度的基础上,引入空间自相关分析法和空间面板计量模型,考察粮食主产区农业碳排放的影响因素及其空间溢出性.[结果]我国粮食主产区农业碳排放量具有明显的空间相关特征,即粮食主产区各地区农业碳排放量不仅受到来自本地区农业碳排放的直接影响,还会受到其他地区农业碳排放的影响.考虑粮食主产区农业碳排放的影响因素,粮食生产技术效率、城镇化水平和农业产业集聚水平均对农业碳排放量有显著的抑制作用(P<0.01,下同),农业发展水平和农业开放度对农业碳排放量有显著的正向促进作用,而产业结构对农业碳排放的影响不显著(P>0.1).[建议]为更好地促进我国粮食主产区农业碳减排,政府应强化农技推广和投入,依靠农业技术进步实现碳减排;制定合理政策适度推动城镇化发展,发挥城镇化对农业碳减排的正向作用;鼓励农业资源调整和重组,推动农业产业集聚;加强地区间合作交流,推进低碳农业平衡发展. 相似文献
4.
《上海农业学报》2015,(4)
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。 相似文献
5.
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. 相似文献
6.
新疆农业碳排放与农业经济增长的响应关系 总被引：1，自引：0，他引：1
《江苏农业科学》2018,(22)
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。 相似文献
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根据2000-2017年数据，运用STIRPAT模型对长江经济带农业碳排放影响因素进行分析，结果表明：长江经济带农业碳排放总量与农业碳排放强度总体上均呈增长趋势，年均增长率分别为1.49%和1.87%，且各地区农业碳排放总量与碳排放强度差异明显。农业产业结构、农业就业人员、农村居民可支配收入、农业技术水平、城镇化率对区域农业碳排放影响显著。分区域看，东部农村居民可支配收入及城镇化水平推动农业碳减排，中部农业技术水平和人均耕地面积能抑制农业碳排放增长，西部农业就业人员、农村居民可支配收入、城镇化水平造成农业碳排放量增长快。 相似文献
8.
《农村经济与科技》2017,(5):15-20
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。 相似文献
9.
甘肃省农地利用碳排放测算及影响因素研究 总被引：5，自引：0，他引：5
利用2000-2011年甘肃省农业投入的六大类碳源相关数据,对甘肃省历年农地利用碳排放量进行测算。分析得出:从2000年起,甘肃省农地利用碳排放量和碳排放强度分别以年均6.0%和5.8%的增速上升。六类碳源中,化肥、农药、农膜、柴油、翻耕和灌溉碳排放量的年均增速分别为2.8%,17.7%,7.6%,5.4%,0.3%,1.1%。运用LMDI模型对农地利用碳排放的影响因素进行分析,结果表明:从2001-2011年,由生产效率、产业结构、经济水平和劳动力规模变化所引起的碳排放增量比分别为:-15.18%、-4.46%、44.19%和0.34%。由此表明,农业生产效率和产业结构对碳排放具有抑制作用,劳动力规模虽具有一定的促进作用,但作用较小,而农业经济水平是导致甘肃省农业碳排量增加的主导因素。最后根据以上结果,对甘肃省农地利用碳减排提出对策建议。 相似文献
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依据1995-2019年长三角地区农业相关数据,利用IPCC碳排放系数法计算出该地区农业碳排放量,并对计算结果进行EKC曲线分析,进一步使用LMDI分解法分析农业碳排放的影响因素及其贡献度.结果表明:长三角地区农业碳排放与农业人均GDP之间存在EKC曲线关系;农业生产效率是长三角地区农业碳减排的主要原因;农业劳动力规模... 相似文献
11.
基于LMDI的兰州市农业碳排放现状及影响因素分析 总被引：2，自引：1，他引：2
通过构建碳排放研究指标体系,测算各县区农业碳排放特征,并分析其演变规律;以碳排放量测算结果为基础,采用LMDI分析方法分析兰州市农业碳排放影响因素分析。结果表明:兰州市近13年的农业碳排放总量呈现明显增长趋势,碳排放强度呈逐年下降趋势;土地翻耕产生的碳排放最大,占比超过40%;2015年兰州市各县农业碳排放差异较大,呈现边缘增长的结构,其中榆中县、永登县、皋兰县三县农业碳排放总量占总排放量83.55%;农业经济发展对碳排放量增加呈现正效应,是导致农业碳排放增加的关键因素,而农业碳排放强度、产业结构对碳排放量增加有负向影响。本研究建议未来兰州市在农业发展过程中应积极提倡土地轮作休耕,适当减少农药、化肥等使用量,推广种植绿肥作物;加大推进规模化发展,大力发展生态农业,加快传统农业向现代农业转变,推进兰州农业碳减排工作顺利进行。 相似文献
12.
福建省农业碳排放时空变化及其驱动因素 总被引：1，自引：0，他引：1
【目的】研究福建省农业碳排放时空动态变化规律及其驱动因素,为福建省农业实现低碳化发展提供理论依据。【方法】利用《福建统计年鉴》(1990-2016年)的农业生产数据对全省农业碳排放进行测算,运用地理信息系统(ArcGIS)对其空间变化规律进行分析,利用LMDI模型(对数平均迪式分解模型)对其驱动因素进行分解。【结果】1990-2016年间福建省的农业碳排放整体呈下降趋势,由598.32万t下降到546.49万t,年均下降0.35%。9个地级市农业碳排放量差异较大,其中南平市农业碳排放量最大,达到103.64万t;厦门市农业碳排放量最小,仅有5.29万t。从福建省农业碳排放的内部结构看,农用物资与农地利用所带来的碳排放为主要碳源,占农业碳排放总量的43.85%;其次是稻田甲烷所带来的碳排放,占比43.04%。在驱动因素方面,碳排放强度效应、就业结构效应和人口总数效应是全省农业碳排放下降的正向驱动因素,农业碳排放分别减少35.00万t、8.86万t和75.72万t;而农业收入效应是农业碳排放下降的负向驱动因素,农业碳排放增加了40.45万t。【结论】近年来福建省农业碳排放量整体减少,未来还可进一步采取措施,有效促进农业碳减排和低碳农业发展。 相似文献
13.
运用CiteSpace对2010—2021年我国农业碳排放的研究热点及趋势进行可视化分析。结果表明,近年来我国农业碳排放的研究热点主要集中在科学核算、与农业经济的脱钩效应、农业碳排放绩效评价及影响因素、农业碳减排的困境及实现路径等。其中,2010—2013年是研究的萌芽期,从对气候变化的关注到农业碳排放;2014—2017年是成长期,对农业碳排放与农业经济发展的脱钩效应及影响机理研究日渐深入;2018—2021年是热潮期,前沿已经转移到农业科技创新、农业绿色低碳发展、绿色金融助力农业碳减排上。未来应深入研究“双碳”目标下农业碳排放的精准核算、影响机理,以及精准化、差异化农业碳减排问题。 相似文献
14.
基于2005—2020年江西省统计数据，对江西省农业碳排放量与农村居民人均可支配收入进行了EKC检验，并用LMDI分解模型对江西省农业碳排放量影响因素进行了分析。结果表明：(1)2005—2020年江西省农业碳排放量呈现出“快速上升—缓慢上升—快速下降”3个阶段，农业碳排放量与农村居民人均可支配收入之间呈现出典型的倒“U”形曲线的特征，其拐点出现在2015年，此时农村居民人均可支配收入为11139元；(2)农业经济水平是农业碳排放量增加的主要因素，农业生产效率是主要的抑制因素，农业生产结构既有增排效果也有减排效果，农业劳动力规模对农业碳减排起到了一定的促进作用。由此可知，提升农业生产效率及优化农业产业结构有助于减少江西的农业碳排放量。 相似文献
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西北五省农业碳排放测算及碳减排潜力研究 总被引：1，自引：0，他引：1
《江西农业大学学报》2017,(3)
碳减排潜力及潜在规模的测算作为制定减排政策和碳交易市场政策的前提。基于种植业活动、畜牧养殖、农田土壤和秸秆焚烧4个方面23类碳源,测算西北五省1995—2014年农业碳排放量,并进行时空差异分析。在此基础上,构建环境效率评估模型(SBM模型)求解目标函数最优值,并以此测算出西北五省农业碳减排潜力指数。结果表明:1995—2014年,陕西、甘肃、青海、新疆、宁夏农业碳排放量的年均增长率分别为1.71%、4.14%、-0.09%、3.77%、4.06%;相应的碳排放强度年均增长率分别为-9.08%、-5.57%、-9.94%、-6.57%、-7.14%;空间差异明显,碳排放量新疆陕西甘肃宁夏青海,新疆为青海的4.61倍;碳排放强度青海宁夏甘肃新疆陕西,陕西仅为青海的11/25;近20年,西北五省农业碳减排潜力省域差异明显,青海碳减排潜力高于其他四省,其次为新疆、宁夏、甘肃、陕西,其中陕西、宁夏碳减排潜力呈波动下降趋势,甘肃、青海、新疆碳减排潜力呈波动增加趋势。最后为西北五省制定相应的农业碳减排政策和减排补偿机制提供参考性建议。 相似文献
16.
为了深入认识安徽省农业碳排放与农业经济增长之间的相互关系,并为区域低碳农业发展政策措施的制定提供理论依据,采用Tapio与LMDI模型对安徽省农业碳排放的脱钩效应及影响因素进行研究。结果表明：1998—2014年安徽省农业碳排放总量呈波动上升趋势,具体表现为“快速增长-持续〖JP2〗下降-缓慢上升”三阶段特征;研究期内农业碳排放与农业经济增长间的脱钩关系以弱脱钩和强脱钩为主,说明安徽省农业低碳减排工作取得一定成效;效率因素、劳动力因素和结构因素均对农业碳排放增长具有抑制作用,它们在研究期内的累计减排贡献量分别为896.51万t,341.62万t和253.67万t,〖JP〗而农业经济发展则是碳排放增长的主要驱动因素,其引发的累计碳排放增量高达1552.29万t。 相似文献
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长江经济带农业碳排放时空特征及其驱动因素分析 总被引：2，自引：0，他引：2
为长江经济带农业碳减排政策的制定提供决策参考,从基于农业物资投入的农药、农膜、柴油、化肥、翻耕和灌溉等6个方面构建长江经济带农业碳排放体系,分析1996-2015年长江经济带农业碳排放总量的时序特征和2015年该区域11个省市农业碳排放量的空间特征,并利用改进的Kaya模型对1996—2015年农业碳排放的驱动因素进行分析。结果表明:1996-2015年长江经济带农业碳排放总量呈中速-高速-低速的阶段性上涨趋势;各地区间碳排放总量及强度差异悬殊,从碳排放总量角度看,上海市最低,安徽省最高;从碳排放强度看,贵州省最低,上海市最高;农业生产效率、农业劳动力和农业产业结构等因素的变化推动了农业碳减排。 相似文献
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农业是碳排放的重点部门之一。加强对农业碳排放的统计和监测,对科学制定农业碳减排政策、履行国际碳减排承诺具有重要意义。采用生命周期法和系数法,从碳排放和碳中和两方面对农业碳排放测度问题进行积极探索,初步构建了城市农业碳排放信息统计及监测体系,并以保定市为例进行个案分析。结果表明:保定市农业碳排放主要集中在化肥、农机耗油;碳中和主要集中在秸秆还田及混施有机肥,这将为政府制定碳减排政策提供重要启示。 相似文献
19.
陕西省农业碳排放时序特征及影响因素分析 总被引：1，自引：1，他引：0
《山西农业科学》2016,(9):1377-1382
为探讨陕西省农业碳排放时间变化及其驱动因素,基于种植业和畜牧业2个方面的16类碳源,测算分析了2000—2014年陕西省农业碳排放现状,并利用LMDI模型对农业碳排放的驱动因素进行分解。结果表明,2000—2014年陕西省农业碳排放量增加了24.25%(96.33万t),年均增长率为1.56%,总体呈上升—下降—上升的变化趋势;化肥、农业机械、农膜、农药等农业物资投入对陕西省农业碳排放的影响逐渐增加,牛、羊、猪等大牲畜的肠道发酵、粪便管理对碳排放的影响逐渐减弱;对农业碳排放具有抑制作用的因素大小依次为效率因素、劳动力因素和结构因素,而经济因素则具有较大的促进作用。 相似文献
20.
李仅凤 《农村．农业．农民》2022,(8):44-46
随着世界经济的发展,二氧化碳的排放量不断增加。目前,碳排放已成为全球普遍关注的问题。在这一背景下,我国提出了碳中和、碳达峰的目标。农业碳排放量占据了我国平均碳排放量的1/5,加大农业碳减排力度是实现碳中和、碳达峰目标的重要措施。本文根据农业生产过程的碳源层面,测算了中国粮食主产区2011—2019年农业碳排放量及碳排放强度,进一步分析影响粮食主产区碳排放的关键因素,为碳减排提出参考性意见。 相似文献