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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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“一带一路”核心区农业碳排放与农业经济增长研究 总被引：1，自引：0，他引：1
从农业视角探析"一带一路"倡议中新疆和福建两核心区农业碳排放与经济增长关系差异,为绿色"一带一路"建设提供理论参考。文章采用碳排放系数法测算新疆和福建1996～2016年农业碳排放量,构建脱钩弹性模型对比两省区农业碳排放与经济增长脱钩关系。结果表明:碳排总量累计增长上新疆是福建的5倍左右,而年均增速新疆近福建的3.85倍;碳源排名中,化肥和农膜是新疆的主要碳源,化肥和柴油是福建的主要碳源,6类碳源产生的碳排总量在两核心区存在差异;脱钩关系上,新疆理想脱钩状态占比年份为40%,态势尚不稳定;福建以弱脱钩为主,占研究期的75%,农业碳排放与经济增长关系显著。总体上两核心区农业碳排放量和脱钩关系差异悬殊,新疆农业碳排放与农业经济增长响应程度弱于福建。 相似文献
3.
中国农业碳排放、低碳农业生产率及其协调性研究 总被引：3，自引：0，他引：3
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。 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
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《农业与技术》2021,(13)
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。 相似文献
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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。 相似文献
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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
8.
选取1980~2011年的样本数据,应用IPCC碳排放计算方法对河北省能源消费碳排放及经济发展进行阶段分析,同时利用LMDI模型对碳排放增量进行影响因素分解,分析人口、经济产出、产业结构、能源强度、能源消费结构对碳排放的作用程度。结果表明:1980~2011年河北省碳排放经历了稳定增长(1980~1996年)、低速增长(1996~2000年)和快速增长(2000~2011年)3个阶段,且3个阶段的GDP增速明显大于碳排放增速,河北经济发展与能源碳排放整体处于弱脱钩状态,与实现强脱钩还有一定的差距。LMDI模型分解结果显示,碳排放的驱动因素是人口、经济产出和产业结构,贡献度分别为8.92%、292.39%和14.95%;抑制因素是能源强度和能源结构,贡献度分别为-202.94%和-14.35%。 相似文献
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《西南农业学报》2021,(8)
【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。 相似文献
10.
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。 相似文献