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【目的】测算2002~2009年海南农垦天然橡胶单位产品、面积碳排放量,探讨影响碳排放的主要因素,并对碳排放量进行因素分解。【方法】利用海南农垦天然橡胶生产的投入产出数据、Kaya恒等式进行测算和分解。【结果】化肥、燃料、农药、电力是最重要的投入品;橡胶林地单位面积碳排放量高于农地,单位产品碳排放量与自然灾害密切相关;产值效率的提高是碳减排的主要因素,规模效应是碳排放增加的主要原因,结构效应则是影响碳排放的关键性因素。【建议】应减少化肥的使用量、优化天然橡胶初级产品加工工艺、减少用电量、提高橡胶林的抗风能力,以减少橡胶生产碳排放。 相似文献
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【目的】测算2002～2009年海南农垦天然橡胶单位产品、面积碳排放量,探讨影响碳排放的主要因素,并对碳排放量进行因素分解。【方法】利用海南农垦天然橡胶生产的投入产出数据、Kaya恒等式进行测算和分解。【结果】化肥、燃料、农药、电力是最重要的投入品;橡胶林地单位面积碳排放量高于农地,单位产品碳排放量与自然灾害密切相关;产值效率的提高是碳减排的主要因素,规模效应是碳排放增加的主要原因,结构效应则是影响碳排放的关键性因素。【建议】应减少化肥的使用量、优化天然橡胶初级产品加工工艺、减少用电量、提高橡胶林的抗风能力,以减少橡胶生产碳排放。 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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【目的】根据宜宾市农业生产实际,对近15年来(2001-2015年)农业碳排放量进行估算,并分析其时空格局和驱动力,为该市农业发展提供理论依据。【方法】利用IPCC清单估算法选取相应的碳源因子、碳转化系数进行农业碳排放估算和强度等级划分,结合ArcGIS方法探讨其时空演变规律,并运用主成分分析法探寻影响碳排放的主要驱动力。【结果】①近15年来宜宾市农业碳排放量与碳排放强度均呈上升趋势。碳排放量由485.10×10~(4 ) t增长到566.82×10~(4 ) t,增长率为16.85%;碳排放强度由9.96 t/hm~2增加到11.23 t/hm~2,增长率为12.75%。②该市农业碳排放量的构成以水稻种植(29.65%)、猪养殖(25.74%)和化肥施用(19.63%)为主。③该市10区县中除江安县外,其余区县碳排放量都呈现波动上升趋势;碳排放强度由高到低排序为:江安县翠屏区长宁县宜宾县兴文县南溪区高县筠连县珙县屏山县。④主成分分析结果表明,农用物资(农膜、农药、化肥)和农用能源(农用柴油、农用电)是影响碳排放的主要驱动因子,农业类型(猪、牛养殖、水稻种植)是次要因子。【结论】近15年来宜宾市农业碳排放量和强度呈增加趋势,空间分区上等级变化不大,农用物资和农用能源因素是碳排放的主要影响因子。 相似文献
5.
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
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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
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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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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
9.
《台湾农业探索》2021,(4)
【目的/意义】探究福建省农业碳排放与农业经济发展水平关系,分析农业碳排放的影响因素,可为福建省发展低碳农业和生态农业提供理论依据和优化策略。【方法/过程】从农地使用、农作物种植、农业物资使用和畜牧养殖4个方面构建农业碳排放指标体系,基于2000-2019年福建省农业相关数据,计算福建省农业碳排放;分析并验证福建省农业碳排放与经济增长关系的环境库兹涅茨曲线(EKC),加入控制变量并进一步验证;最后分析影响福建省农业碳排放的因素。【结果/结论】结果表明:(1)福建农业碳排放和农业经济增长之间的关系符合库兹涅茨曲线,呈“倒U”形;福建省农业碳排放在“倒U”型曲线的右端,处于下降阶段;(2)加入控制变量后的环境库兹捏茨曲线呈“倒U型”,曲线的拐点后移,但依然在2019年之前到达拐点。建议福建省制定低碳农业发展路径:一要考虑经济发展和环境质量;二要协调农业经济增长和农业碳排放的发展;三要合理安排农业种植和畜牧养殖。 相似文献
10.
基于GIS的湖南省农地利用碳排放时空格局研究 总被引：1，自引：0，他引：1
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。 相似文献
11.
【目的】了解广东省水稻秸秆露天焚烧大气污染物排放情况,为水稻秸秆的资源化利用以及大气污染治理提供一定的参考。【方法】基于广东省历年的稻谷产量、草谷比、水稻秸秆焚烧比例和焚烧效率指标,利用排放因子法估算了1990—2016年间广东省水稻秸秆产量及露天焚烧大气污染物的排放量,利用ArcGIS10.2软件分析了大气污染物排放的时空分布特征。【结果】1990—2016年间,广东省水稻秸秆资源量呈"下降-上升-下降-上升"的变化趋势,整体上由1990年的1 687万t下降到2016年的1 087万t,年平均减少率为1.7%。研究期间,PM、BC、OC、SO_2、NO_x、CH_4、CO和CO_2的排放量分别减少了8 800、200、5 200、1 100、800、2 900、106 500和2 585 800 t,减少率分别为48.09%、50.00%、48.60%、50.00%、50.00%、48.33%、48.45%和48.45%。广东省各地区水稻秸秆露天焚烧污染物排放量的空间分布表现出不均衡性,1990年,茂名、阳江、肇庆、广州、惠州、河源、汕尾、揭阳及潮州市的排放量较大,PM的排放总量均在1 000 t以上;2000年,大部分地市的PM排放量均在1 000 t以上;2010—2016年间,除揭阳市外,PM的排放量均低于1 000 t。【结论】1990—2000年,除粤北的部分县(市、区)外,广东省大部分地区的大气污染物排放强度均较高;2010年前,大气污染物排放的高值区主要集中在湛江、茂名、阳江、肇庆、梅州、惠州、揭阳以及潮州市;2016年,排放强度高的地区仅集中在粤西和粤东地区的小部分县(市、区)。 相似文献
12.
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
13.
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
14.
重庆合川区土地利用碳排放的效应及驱动因素 总被引：1，自引：0，他引：1
基于土地利用变更数据与能源消费数据,测算2009—2018年间合川区土地利用碳排放量,分析碳源、碳汇、净碳排放量及碳排放强度演变趋势,运用LMDI因素分解法对碳排放驱动因素进行分析。结果表明:(1)2009—2018年重庆合川区土地利用净碳排放量呈上升趋势,年均增长率为7.00%;(2)合川区单位GDP碳排放强度呈逐年下降趋势,人均碳排放强度呈逐年上升趋势;(3)经济发展水平和建设用地规模是合川区土地利用碳排放的正向驱动因素,碳排放强度和土地利用效率为负向驱动因素。 相似文献
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【目的】有效测度在碳排放约束条件下长江经济带各省、直辖市的农业生产效率，为促进长江经济带农业低碳化发展提供数据支撑，同时为推动长江经济带农业绿色高质量发展和区域协同发展提供参考。【方法】选取农业碳排放作为非期望产出指标，选择Super-SBM模型和GML指数测算并分解碳排放约束下长江经济带11省、直辖市2008—2021年的农业生产效率，结合莫兰指数(Moran’s I)探究碳排放约束下长江经济带农业生产效率的时空演变特征，并借助Tobit模型对其影响因素进行探讨分析。【结果】碳排放约束条件下长江经济带农业生产效率呈现较为显著的上升趋势；生产效率提升是技术效率提高和技术进步双重作用的结果，其中技术进步是主要驱动力；碳排放约束下长江经济带农业生产水平空间演变趋势显著，但11省、直辖市间农业的空间相关性不强、缺乏区域联动性；耕地规模、产业结构、城镇化水平和农村用电量是碳排放约束下影响农业生产效率的显著因素。【结论】为推动长江经济带农业低碳发展，提出以下4条建议：1)加强区域有效合作，制定区域整体农业降碳减排发展规划；2)依托双轮驱动减少碳排放约束的同时，重视提升技术效率来改善农业生产效率；... 相似文献
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吉林省农业碳排放动态变化及驱动因素分析 总被引：3，自引：1，他引：2
基于农业物质投入的五个方面:化肥、农膜、农药、农用柴油及农村用电,利用农业碳排放量估算模型,计算吉林省1999-2011年的农业碳排放量,分析农业碳排放总量、组成结构以及农业碳排放强度的动态变化,结果表明:吉林省农业碳排放总量变化分为二个阶段,即波动增长阶段和稳步增长阶段。碳排放总量由1999年的205.3632万t增加到2011年的371.7199万t;农业碳排放总量的组成结构保持不变,依次是化肥、农村用电、农膜、柴油、农药碳排放量;农业碳排放强度从1999年的505.2855kg/hm2升高到2011年的711.7935kg/hm2,其与人均GDP 的环境库兹涅茨曲线(EKC)呈三次函数曲线,预计2012年将达到转折点。基于STIRPAT模型,揭示了人口总数、人均GDP、农业贡献值、农用机械总动力、农户固定资产投资等驱动因素的弹性系数分别为2.6806、0.0767、0.2160、0.1247、0.0572。时间序列预测模型显示:2012-2016年,吉林省农业碳排放总量将由392.4663万t增加到494.1911万t,农业碳排放强度由709.1317kg/hm2下降到561.4089kg/hm2。吉林省必须采取切实有效的措施,改变现有的农业生产发展模式、改善农业生产结构,加强农业科学技术发展,否则,吉林省农业减排的形势将更加严峻。 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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【目的】测算福建省农业全要素生产率（Total factor productivity,TFP）并判断其变动趋势,为促进区域协调发展及实现农业高质量发展提供科学决策。【方法】利用Luenberger-Hicks-Moorsteen（LHM）指标具备加性完备条件,基于自由处置壳（Free disposal hull,FDH）模型构造LHM TFP指标,将县域划分为一般县（市）、贫困县和发达市（区）,测度2003—2018年福建省全省及县域的农业TFP,并分解为技术效率变化、规模效率变化和技术进步,分析其收敛性特征。【结果】2003—2018年福建省农业TFP整体上呈增长趋势,2018年达0.840,年均增长率为5.731%;技术效率变化、规模效率变化和技术进步年均增长率分别为-1.231%、2.032%和4.930%,表明技术进步是TFP增长的主要驱动力,技术效率变化拉低TFP增长。从福建省一般县（市）、贫困县、发达市（区）的划分来看,各区域农业TFP及其分解指标与全省层面表现基本一致。福建省全省及一般县（市）、贫困县农业TFP存在σ收敛、绝对β收敛及条件β收敛,发达市（区）农业TFP不存在收敛趋势。TFP低的县（市）有追赶效应,城镇化、工业化对福建省全省及一般县（市）农业TFP收敛过程有促进作用,但工业化对贫困县农业TFP收敛具有抑制作用。【建议】积极发展适度规模经营,加快先进生产要素向农业园区集聚,提升农业科技创新能力;各县域应因地制宜,发达市（区）发挥技术引领与辐射作用,一般县（市）着重提升技术效率级规模效率,贫困县则要优化要素资源配置;加快形成功能互补的发展格局,推动先进生产要素向农业优势,实现农业劳均产出均衡发展。。 相似文献
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根据福建省及其地级市2009—2016年的粮食生产数据,对其粮食生产和耕地利用情况进行时空分析,并采用LMDI模型分解各耕地利用因素对粮食产量的贡献,比较和分析不同耕地利用因素对粮食产量变化的效应,以探究不同区域粮食产量变化的主导因素。结果表明:福建省2009—2016年粮食产量约下降2.4%,其中,粮作比下降8.8%是导致福建省粮食减产的主要因素。2009—2016年,福建省各地级市中仅龙岩和三明2地实现粮食增产。厦门农业劳动力人均耕地面积降幅最大,龙岩和漳州粮食单产增幅明显,泉州农业劳动力数量下降明显,所有地级市的粮作比均有不同程度的下降。结构效应是导致福建省粮食减产的主要因素,影响省内各地级市粮食产量变化的因素则各有不同。 相似文献