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相似文献
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1.
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  
【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   

2.
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   

3.
【目的】旨在把握城市碳排放国情、制定合理减排方案,为制定科学有效的区域减碳降排政策提供参考。【方法】基于2000—2019年中国30个省、自治区、直辖市的面板数据,在测算城市建设用地碳排放强度的基础上分析其时空演变特征、影响因素以及减排潜力。【结果】(1)城市建设用地碳排放总量逐年递增,城市建设用地碳排放强度呈阶段性增强趋势,空间上呈现“北高南低”的分布格局。(2)城市建设用地碳排放强度具有显著的空间自相关性,且高—高集聚区域由东部向北部移动,低—低集聚区域由西部向南部移动。(3)城市建设用地碳排放强度重心在110°~115°E,34°~36°N迁移,主要集中在河南和山西地区。(4)在控制人均碳排放量增长方面,能源消费和能源效率显负向抑制作用,经济发展显正向促进作用,促进作用强度显著高于抑制作用强度,使得人均碳排放量呈现逐年增加的趋势。(5)不同省市减排潜力差异明显,减排潜力较大地区主要集中在西北、华北、华南南部等地区,其中河北、内蒙古、黑龙江、上海、山东、湖南、广西、海南、陕西、青海、宁夏和新疆的减排效率高于全国平均水平。【结论】城市建设用地碳排放强度时空演变具有较强的时序阶段性和空...  相似文献   

4.
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   

5.
曹俐  王莹  雷岁江 《江苏农业科学》2020,48(17):250-256
为探究山东省农业碳排放与农业经济增长间的关系,基于农药、农膜、化肥、农用机械柴油、翻耕、灌溉等农业生产中的6个方面,采用碳转化系数法测算山东省1997—2015年的农业碳排放量和排放强度,并选取山东省17个地级市为样本,比较山东省各地碳排放的区域差异,最后运用Tapio脱钩模型计算山东省农业碳排放的脱钩弹性系数。结果表明:(1)从1997年以来,山东省农业碳排放量和排放强度总体呈现出简单的倒"U"形变化,"上升—下降"两阶段演化特征突出;(2)山东省农业碳排放量高的地区多集中于鲁西北平原区,碳排放强度高的地区多聚集在山东半岛东部和胶东丘陵西部地带;(3)山东省农业碳排放和农业经济发展呈现出扩张负脱钩、弱脱钩、强脱钩3种不同类型的弹性特征,2008年后以强脱钩为主导,脱钩状态较为理想,说明近年来山东省在农业碳减排方面成效显著。  相似文献   

6.
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   

7.
江苏省农业碳排放时序特征与趋势预测   总被引:2,自引:1,他引:1  
为探讨江苏省农业碳排放时序特征及未来碳排放趋势,利用排放因子法对江苏省2000—2019年农业碳排放进行估算,并运用STIRPAT模型对2020—2030年全省农业碳排放趋势进行预测。结果表明:江苏省2000—2019年的CO2排放当量(CO2e)整体呈现降低-升高-降低的趋势,并在2005年达峰,估算为8 361.77万t,其中种植业、畜牧业则分别在2010年、2003年达峰,种植业排放量远高于畜牧业。农业CO2e排放强度呈先升高后降低的趋势,2003年后排放强度逐年递减,到2019年已降至1.31 t·万元-1;在各碳源中,水稻种植是全省农业碳排放的最大排放源,而在主要畜禽中,猪养殖过程中造成的碳排放远高于其他畜禽;预计2020—2030年,伴随城镇化发展、农业人均GDP提高和农业碳排放强度的进一步降低,全省农业CO2e排放量仍将呈下降趋势,在减碳的同时可以兼顾农业经济高效发展。研究表明,江苏省农业已实现碳达峰,未来农业碳排放的持续降低将有利于加速全省碳中和目标的实现。  相似文献   

8.
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。  相似文献   

9.
本研究以武汉城市圈为例,测算其土地利用集约度和土地利用碳排放强度,对城市圈土地利用集约度和碳排放强度的时空特征进行分析,最后利用相关性分析和脱钩模型对城市圈土地集约利用水平和土地利用碳排放之间的关系进行探究。研究表明:2002-2010年武汉城市圈土地集约利用水平整体上是提高的,2010年为0.8051,年均增长2.06%,但其内部城市单元土地利用集约度差异明显;2002-2010年城市圈土地利用平均碳排放强度逐年增加,2010年为0.1008万t/km2,年均增长10.42%,处于“倒U型”曲线的上升阶段;城市圈土地集约利用与土地利用碳排放呈高度正相关,总体上处于未脱钩状态,但已有明显脱钩趋势,说明城市圈土地利用正朝着高水平、低排放发展。  相似文献   

10.
对2000—2019年的河北省农业碳排放量和碳排放强度进行测算,并将差分进化灰狼优化改进的支持向量回归模型与支持向量回归、差分进化改进的支持向量回归和灰狼优化改进的支持向量回归模型对比,验证其优势。研究结果显示:河北省农业碳排放量呈缓慢增长趋势。碳排放强度逐年降低,对比发现,农业碳强度略低于山东,但省域差距在减小。农业碳排放总量与经济发展呈N型曲线关系,且目前处于“极小点”的左侧。本文使用的模型相比于其它3种精度更高,收敛速度更快。由预测结果可知,2020—2025年河北省农业碳排放量将持续下降。对此,根据结论给出促进低碳农业发展的合理建议。  相似文献   

11.
【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   

12.
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。  相似文献   

13.
【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...  相似文献   

14.
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   

15.
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   

16.
安徽省池州市土地利用碳排放演变及其影响因素   总被引:1,自引:0,他引:1  
碳排放和土地利用密切相关。依据土地利用碳排放测算方法,测算池州市2000—2010年主要土地利用类型耕地、林地、牧草地和建设用地碳排放量,同时对碳源、碳汇和净碳排放进行了测算,分析土地利用碳排放演变情况,计算地均碳排放强度和建设用地碳排放强度,并基于STIRPAT模型分析土地利用碳排放的影响因素。结果表明:1)2000—2010年池州市碳排放总量呈逐年递增的趋势,碳排放总量由2000年的35.835 4kt增加到2010年的1 774.016 3kt,碳排放总量递增主要以建设用地的碳排放递增为主,建设用地的碳排放量与碳排放总量具有趋同的变化趋势。2)2000—2010年池州市碳汇能力基本稳定,碳源与碳汇的比例整体呈增加趋势,由2000年的1.135 5增加到2010年的6.657 2。3)2000—2010年池州市土地利用碳排放变化划分为缓慢增长、快速增长和平稳增长3个阶段。4)地均碳排放强度呈现缓慢增长趋势,而建设用地地均碳排放强度则呈现波动上升的趋势,地均碳排放强度、地均建设用地碳排放强度的增长与工业经济发展水平呈正相关关系。5)碳排放量和人口总量、人均GDP之间的线性相关关系十分显著,且人均GDP对碳排放量的解释程度要大于人口总量对碳排放量的解释程度。  相似文献   

17.
【目的】土地利用/覆被变化是引起全球碳排放的主要原因之一,通过预测土地利用变化评估未来县域尺度碳排放空间格局对于制定区域减排政策具有重要意义。【方法】基于2005—2020年重庆市渝北区土地利用数据及CLUE-S模型预测2025—2030年该区土地利用变化及碳收支时空动态。【结果】2005—2030年渝北区耕地面积将持续减少4.57×10~4hm~2,林地面积呈现"增加-减少"反复波动的趋势,面积净增长2 293.8 hm~2;水域及未利用地面积略有增加;建设用地扩张最明显,面积增长3.32×10~4hm~2,整体扩张强度为0.92%。人类活动影响指数(HAI)呈先降低后增长的趋势,其值在2020年最低(0.49),并在2030年最高(0.54)。渝北区耕地的碳汇功能和建设用地能源消费分别是该区碳吸收和碳排放的主要来源。渝北区碳吸收随耕地面积减少而逐渐降低,2005—2030年碳吸收由2.17×10~5t逐渐降低为1.43×10~5t,而碳排放却由2.07×10~5t逐渐增加到1.02×10~6t,导致渝北区净碳排放量由-1.01×10~4t增长为8.79×10~5t。渝北区地均碳吸收值在海拔较高的山地及该区北部平行岭谷的丘陵地带较高;地均碳排放值在西南部平坦丘陵地带较高,并随建设用地的扩张向北沿平行岭谷蔓延。【结论】基于CLUE-S模型对土地利用变化的预测从而获得未来县域碳收支空间格局的方法是可行的。现有产业结构下合理调整土地利用结构是保证县域低碳发展的重要途径。  相似文献   

18.
基于碳足迹的安徽省农田生态系统碳源/汇时空差异   总被引:1,自引:0,他引:1  
【目的】研究安徽省碳源/汇时空动态变化规律及其碳足迹空间聚集特征,为安徽省持续推进农业低碳化提供理论依据。【方法】基于安徽省2008—2016年的农业投入品和农作物生物总量等相关统计数据,采用碳排放系数法计算安徽省的碳源/汇及其碳足迹,并利用ArcGIS和Geoda软件,运用空间可视化和空间自相关分析安徽省16个设区市9年间的碳源/汇时空特征与碳足迹在空间聚集上的表现。【结果】(1)安徽省的碳排放强度以黄山市、宿州市为主要贡献城市,总体上形成"南北高,中部低,两翼平衡"的基本格局,而碳吸收强度表现出以阜阳和蚌埠为主要贡献城市的"两头重,中间轻"的基本表征。(2)安徽省农田生态系统的碳排放在研究年限内表现出下降趋势,但碳吸收的变化呈不规律性,土地动态利用度的变更是其主要原因之一。【结论】安徽省的碳排放强度和碳吸收程度呈现出明显的阶段性特征,农田生态系统的碳足迹小于区域生态承载力,且具有空间自相关性,农业低碳化较好的城市对周围城市有一定的带动作用。建议在贯彻落实《安徽省绿色发展行动实施方案》的基础上,科学规划减排方案,因地制宜发展低碳农业,提高土地集约利用水平,进一步推进农业适度规模经营。  相似文献   

19.
基于生态足迹的甘肃省可持续发展研究   总被引:1,自引:0,他引:1  
基于生态足迹模型对甘肃省1990—2007年生态足迹与生物承载力进行计算,运用万元GDP、生态足迹多样性及发展能力测算指标对计算结果进行分析,并根据时间序列(三次指数平滑)预测模型对生态赤字发展趋势进行预测。结果表明:甘肃省1990—2007年万元GDP呈速度减缓的下降趋势,生态足迹多样性整体变化趋势平缓;甘肃省2007—2017年的生态赤字有扩大化增长趋势,人均生态赤字可能达到2.733hm2,表明必须依靠提高生产效率及资源利用效率来增强生态承载力,建立甘肃省可持续发展模式。  相似文献   

20.
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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