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洪业应 《福建农业大学学报(哲学社会科学版)》2014,(6):38-42
农业经济增长对资源所产生依赖的变化趋势及农业发展与资源环境的关系日渐引起学术界的广泛关注.以重庆市1978-2012年农业生产资料投入数据为基础,根据IPCC提出的碳转化系数计算方法,探讨了农业碳排放与经济增长的关系并进行了脱钩效应分析.结果表明：从时间上看,34年来重庆市农业碳排放总量年均增长率为3.53％,化肥施用和农业灌溉是农业碳排放的主要来源.在区域微观层面上,农业投入产生的农业碳排放与经济增长之间呈现出环境库兹涅茨曲线趋势特征.从脱钩分析来看,农业碳排放与经济增长之间以强负脱钩、弱脱钩为主要特征. 相似文献
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中国与巴西农业碳排放动态变化及影响因素分析 总被引：2，自引：0，他引：2
碳排放引起全球气候变化问题受到各国政府重视,中国作为农业大国,其农业碳排放问题更加备受关注。本文以中国和巴西为研究对象,基于农业碳排放估算和农业碳排放强度公式测算了中国和巴西2000—2015年农业碳排放量和碳排放强度,并在此基础上利用灰色关联度模型分析了中国和巴西的农业碳排放影响因素,研究表明:(1)中国农业碳排放量总体呈波动上升态势,巴西农业碳排放量总体呈缓慢上涨态势。而且,中国农业碳排放量变化率远高于巴西,主要是由于中国人口基数大及人口过快增长所导致的,而巴西由于受减排目的及减排政策的影响维持农业碳排放稳定发展,变化相对较小。(2)中国农业碳排放强度呈上升发展态势,而巴西则呈缓慢下降发展态势。农业碳排放强度的变化不仅与其农业碳排放总量有关,而且与其耕地面积密切相关,中国耕地面积由于受城镇化发展影响呈下降趋势,但巴西耕地面积每年呈大幅增涨趋势,因此,中国与巴西农业碳排放强度呈相反态势发展。(3)中国农业碳排放影响因素由大到小依次为产业结构、农业经济发展水平、受灾程度、农业劳动力规模、人均耕地面积、劳动力文化水平;巴西农业碳排放影响因素由大到小依次为农业经济发展水平、劳动力文化水平、产业结构、人均耕地面积、农业劳动力规模、受灾面积。最后,依据巴西农业减排发展经验,提出中国农业减排的建设性建议。 相似文献
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贵州喀斯特农田生态系统碳足迹时空差异研究 总被引：1，自引：0，他引：1
《四川农业大学学报》2019,(5):685-694
【目的】探明贵州省碳排放、碳吸收与碳足迹现状,可以为贵州省农田生态系统减源增汇以及农业的可持续发展提供参考。【方法】依据2007—2016年贵州省和贵阳、遵义、六盘水三市农业投入、农作物产量、耕地面积等数据,对贵州省不同尺度农田生态系统碳排放、碳吸收和碳足迹进行估算,分析变化规律并探讨其影响因素。【结果】①2007—2016年贵州省及贵阳、遵义、六盘水三市农田生态系统的碳排放量均呈逐年增长趋势,其中化肥施用产生的碳排放量所占比例最大,分别为68%、73%、81%、72%;2016年贵州省化肥单位面积碳排放达到298.23 kg/hm~2。②碳吸收量表现为"上升下降式"波动变化,总体呈增长趋势,其中,水稻碳吸收量所占比例最高,平均为50.9%,但呈减少趋势,蔬菜增幅较大,达到47%。③贵州省农田生态系统存在较大碳生态盈余,农田生态系统碳足迹呈现不断增加趋势。【结论】尽管农业碳吸收量远大于碳排放量,但化肥与农膜所占碳排放比例较大,应是未来农业减源的重点。 相似文献
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福建省农田生态系统碳源/汇时空变化及其影响因素分析 总被引：1，自引：0，他引：1
准确估算农田生态系统的碳排放和碳吸收对制定合理的农业减排措施具有重要意义.基于1991-2010年福建省农作物产量、耕地面积、农业投入等农业活动水平数据,对福建省农田生态系统的碳源汇进行估算,并分析碳源汇的时空变化特征及其影响因素.结果表明,1991-2010年福建省农田生态系统碳吸收总量总体呈下降趋势,从1991年的1161.14×104t减少到2010年的672.13×10^4t,减幅为42.11%,年平均递减5.89%;碳排放总量呈增加的趋势,从1991年的114.05×10^4t增加到2010年的195.10×10^4t,增幅达71.07%,年均递增2.87%;碳汇量总体呈降低趋势,从1991年的1047.09×10^4t降低到2010 年的477.03×10^4t,减幅为54.44%,年均递减8.36%;福建省农田生态系统单位耕地面积碳吸收呈下降的趋势,而单位耕地面积碳排放基本保持不变.2010年南平市的碳吸收量和碳汇量最大,漳州市的碳排放量最大,而厦门市的碳吸收量、碳排放量和碳汇量均最小.碳源汇影响因素相关性分析表明,碳吸收与水稻、小麦、甘蔗产量呈极显著正相关;碳排放与钾肥、复合肥、农药、农机动力、柴油使用均有极显著的正相关性.研究结果能够为福建省低碳农业发展提供科学参考. 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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农业是一个较为复杂的温室气体源/汇系统，不同区域、不同种养情况导致农业系统呈现碳源或碳汇两种情况。分析农业系统中碳排放特征及其影响因素，对实现农业绿色发展具有重要的意义，也为推动实现“碳达峰”“碳中和”目标提供数据依据。本研究以河西走廊为例，测算了2000—2020年河西走廊地区20个县市的农业碳排放量，并分析了农业碳排放时空特征及其影响因素。结果显示：2000—2020年河西走廊地区农业碳排放呈现缓慢上升状态。农业碳排放量最大的区域为凉州区和甘州区，占河西走廊地区农业碳排放总量的31.74%。从种植业与养殖业来看，河西走廊地区种植业为碳汇，碳吸收量达1.41×108 t，养殖业为碳源，碳排放量达4.17×107 t。2000—2020年河西走廊地区农业净碳排放量呈现起伏变化，但总体呈下降趋势，农业系统向碳汇转变。在种植业中对农业碳排放影响最大的因子为种植规模，在规模稳定发展区域影响最大的因素为机械化程度，在规模较小的区域主要影响因素为农村用电量；在养殖业中对规模较大区域和养殖业占比较高区域影响最大的因素为养殖规模，关联度在0.90以上。2000—2020年河西走廊地区农业碳排放强度表现为从随机分布到显著聚集的过程，农业碳排放重心缓慢向东南方向转移，但仅在张掖市内迁移。 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
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2020年9月,中国在联合国大会上向世界宣布力争在2030年前实现碳达峰、2060年前实现碳中和的目标,因此测算种植业碳排放量、碳汇量对政策的制定有重要意义。本文基于2013—2020年中国国家统计局的主要农作物、主要农用物资消耗量的年度数据测算中国31个省份种植业碳排放量、碳汇量,运用灰色预测法GM(1,1)预测中国31个省份未来5年的碳排放量,深入分析其时空分异特征,并采用基尼系数研究中国省域种植业碳汇量、碳排放量的公平性。研究结果表明:(1)山东碳排放总量最高,广西碳汇总量、净碳汇总量最高。(2)从时间序列看,中国种植业碳排放高峰已经过去,并且种植业未来碳排放量有明显下降趋势。不管是到达碳排放高峰的时间点、碳排放总量还是未来碳排放量下降趋势都出现明显的"马太效应",即东部地区优于中部地区,中部地区优于西部地区。另外,新疆、黑龙江和河南部分主要农用物资(农用塑料薄膜、农用化肥和灌溉)碳排放量存在逐年上升的趋势。(3)从空间分布看,河南、山东、安徽以及吉林属于高-高型地区,四川和新疆属于高-低型地区。东部沿海地区、南部沿海地区和东北地区种植业碳排放基尼系数明显高于其他地区,基尼系数大小与地理位置和经济发展水平呈正相关关系,高值基尼系数在地理分布上,明显呈现沿海性的特征。西北地区和西南地区的种植业碳汇量基尼系数显著高于其他地区,基尼系数的大小与其地理位置和经济发展水平有负相关关系。 相似文献
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上海农田生态系统碳源汇时空格局及其影响因素分析 总被引：7，自引：2，他引：5
钱晓雍 《农业环境科学学报》2011,30(7)
以1990—2009年上海市农作物产量、农田面积、农业投入等相关统计数据为依据,对上海农田生态系统主要碳源汇进行了测算,分析了上海农田生态系统碳源汇的时空变化特征,并探讨了农田生态系统碳源汇的影响因素。结果表明,1999—2009年上海农田生态系统碳吸收总量总体处于逐步下降趋势,且经济作物和果蔬作物碳吸收比例分别下降和上升明显;碳排放总量则呈逐步下降并趋于稳定的趋势,农用化学品投入是其主要排放源;单位面积碳吸收和排放量则一直处于波动状态。2009年上海各区县农田生态系统碳吸收量、碳排放量和单位耕地面积碳吸收量均为远郊大于近郊,而单位耕地面积碳排放量则为近郊大于远郊。碳源汇影响因素相关性分析表明,碳吸收与粮食作物和经济作物产量显著正相关,而与果蔬作物产量显著负相关;碳排放与农用化学品投入和燃料动力使用以及耕作灌溉管理均显著正相关。 相似文献
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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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对新疆1996-2013年农业生产5大碳源碳排放及种植业碳汇进行测算,从时间、空间、结构3方面分析其农业生产碳排放变化特征;在农业净碳排放的基础上,构建净碳排放压力指数模型,分析新疆农业生产净碳排放压力变动趋势。研究表明,新疆农业生产碳排放在总量上呈“上升-下降-上升”趋势,碳排放强度总体上保持下降;在区域上表现出明显的差异性,喀什地区碳排放量最高,是克拉玛依市的72倍;从结构特征看,牲畜养殖、农用物资、农业活动占碳排放源的96%以上。牲畜碳排放量呈下降趋势,农业活动、农用物资碳排放呈明显增长趋势。碳汇总量增加较为迅速,农业生产净碳排放量整体保持下降趋势。净碳排放量大致分为“持平-下降”两个阶段变化特征。由净碳排放压力指数看出,新疆农业碳排放压力呈逐年递减状态。由此可知,要根据新疆实际合理适时调整优化农业产业结构,加快推进农业绿色化现代化;宏观布局,制定差异化的农业发展路线;加强农村地区的生态环境建设,提高农业生产资料的回收利用强度。 相似文献
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以陕西省的年鉴统计资料为依据,对其粮食生产总量、耕地面积、单产进行了分析。结果表明:粮食生产总量和单产的变化规律基本趋于一致,都呈波动增长趋势;耕地面积总体呈下降趋势,但下降趋势有所减缓。粮食生产总量由耕地面积和单产决定。制约粮食单产的主要因素有:自然灾害、农业基础设施建设与农业投入、农业生态环境、土地政策、耕地质量、农业科技水平和劳动力文化水平等。 相似文献
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山西农田生态系统碳源/汇时空差异分析 总被引：4，自引：0，他引：4
【目的】分析山西省农业碳循环过程,为该省的农作物布局,以及利用农业结构调整固碳减排提供科学依据。【方法】运用山西省11个地区2000-2006年作物产量、种植面积、农业投入等统计数据,对山西省各地区农田生态系统部分碳源/汇进行了分析。【结果】(1)山西省农田生态系统碳吸收总量从2000年以来呈现波动增加趋势,碳吸收总量从2000年的2 010万t增加到2003年的2 330万t,上升近11%,但从20世纪初期以后开始呈现下降趋势,从2003年的2 330万t下降到2006年的2 230万t;2006年运城和临汾主要以小麦碳吸收为主,其余各市都以玉米碳吸收为主,其中玉米的碳吸收量和单位面积碳吸收量呈增长趋势,稻谷、高粱的碳吸收量和单位面积碳吸收量呈明显下降趋势。(2)山西省农田生态系统碳排放总量从2000年以来呈逐渐增加趋势,增长了8.8%;估算的3种主要碳排放途径中,肥料生产导致的间接碳排放所占比例较大,增速较快,增长近13%,农业机械生产和灌溉过程碳排放变化不大;2006年山西晋城和运城的碳排放量最高,都达到了碳排放总量的22%,单位面积碳排放量也呈逐年增加趋势。(3)山西省农田主要碳吸收量大于主要途径碳排放量。【结论】山西省农田作物具有较大的碳吸收功能,其中小麦和玉米的农田碳吸收功能较强,但其碳排放的增速也很明显,说明山西省农业投入的增加和机械化程度的提高,削弱了农田生态系统的碳汇功能。 相似文献
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《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
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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。 相似文献
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长江经济带农业碳排放与经济增长的时空耦合关系 总被引：1，自引：0，他引：1
为平衡长江经济带农业碳减排与其经济增长之间的矛盾,在厘清其1993—2017年农业碳排放与农业增加值现状特征的基础上,利用耦合协调模型与Tapio脱钩模型探究二者的相互关系及演化特征。结果表明:1)1993—2017年长江经济带农业碳排放量总体呈现波动上升趋势,农业增加值则稳步上升,两者空间分布特征类似但地区差异较大。2)农业碳排放系统与农业经济系统间存在耦合协调发展关系,且耦合协调程度逐步升高,基本实现了由整体失调向整体协调的转变,不过上、中、下游地区存在明显差异。3)农业经济系统与农业碳排放系统之间总体以弱脱钩、强脱钩为主,表明多数情形下农业碳排放的增长速率要小于农业经济,可见长江经济带各省区近些年在农业碳减排工作上取得了一定成效。 相似文献
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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... 相似文献
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基于LMDI的兰州市农业碳排放现状及影响因素分析 总被引：3，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
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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