检索结果-南通市图书馆

在线全文

同方期刊数据库

学校读者我要写书评

暂无评论

中国农业净碳汇的时空动态及其驱动因素

水土保持学报 2024年第4期 198-208页

作者：董晓龙郑兰钦连海峰田碧莲陈志勇福建农林大学计算机与信息学院生态与资源统计福建省高校重点实验室

[目的]在“双碳”战略背景下，明确我国农业净碳汇的时空动态及其驱动因素，为促进我国农业低碳发展提供理论依据。[方法]基于水稻种植、农地利用、农用物资及畜禽养殖4大方面19类主要碳源和7类主要碳汇，测算2002—2022年我国及31个省... 详细信息

[目的]在“双碳”战略背景下，明确我国农业净碳汇的时空动态及其驱动因素，为促进我国农业低碳发展提供理论依据。[方法]基于水稻种植、农地利用、农用物资及畜禽养殖4大方面19类主要碳源和7类主要碳汇，测算2002—2022年我国及31个省市区(除港澳台)农业净碳汇，运用Arc GIS统计软件分析其时空动态，并采用lmdi模型分析影响我国农业净碳汇的因素。[结果]我国农业碳排放的主要碳源已由畜牧业的肠道发酵和粪便管理转向种植业的农用物资；碳汇以水稻和玉米的贡献为主；农业净碳汇和碳汇水平整体呈现波动上升的态势，不同地区的农业净碳汇和碳汇水平表现为东北部高西部低的空间分布格局；农业净碳汇存在显著的全局空间正相关，各地区呈现出高高聚集或低低聚集的特征，且空间聚集呈增长趋势；农业净碳汇强度、农业产业结构和农村人口规模在抑制农业净碳汇方面发挥了重要作用，农业经济发展水平在一定程度上增强了碳汇能力。[结论]我国农业净碳汇呈现明显向好趋势，提高农业生产水平、优化农业产业结构对推动我国农业低碳发展、实现低碳循环具有重要作用。

关键词：中国农业净碳汇时空动态 lmdi模型

在线全文

同方期刊数据库

学校读者我要写书评

暂无评论

中国油茶增产格局及其贡献因素分析

中国油料作物学报 2024年

作者：严茂林郭丹周晓亮刘自搏张洋北京林业大学经济管理学院国家林业和草原局管理干部学院国家林业和草原局林草调查规划院中国农业科学院农业信息研究所

为更好地促进全国油茶产量提升，推动油茶产业高质量发展，保障国家粮油安全，利用lmdi模型对油茶产量公式进行分解，从全国和分区域两个角度，定量测算单产和种植面积在2010-2021年“十一连增”期间对油茶增产的贡献，并全面探讨我国... 详细信息

为更好地促进全国油茶产量提升，推动油茶产业高质量发展，保障国家粮油安全，利用lmdi模型对油茶产量公式进行分解，从全国和分区域两个角度，定量测算单产和种植面积在2010-2021年“十一连增”期间对油茶增产的贡献，并全面探讨我国油茶增产的地域格局及贡献因素。研究结果表明：从全国而言，我国油茶产量“十一连增”是由单产提升主导的；分区域来看，核心发展区的油茶增产主要源于单产水平的提高，增产幅度达到“超速增产”水平，而积极发展区和一般发展区油茶增产则主要得益于种植面积的扩大，增产幅度分别为“滞后增产”和“同步增产”水平。其中，单产提高对油茶增产贡献更大的有6个省（区、市），而种植面积扩大对油茶增产贡献更大的有8个省（区、市）；增产超过20万吨的省（区、市）是油茶生产核心区的湖南、江西、广西，增产占全国油茶增产总量的75.6%；增产层次达到“超速增产”水平的有安徽、湖南、海南、重庆、四川和贵州等6省（区、市）。最后，对油茶增产显性贡献因素的背后成因进行挖掘，对制约油茶产业发展的因素进行总结，并提出针对性意见建议。

关键词：油茶增产 lmdi模型贡献因素

新疆农业源非二氧化碳温室气体排放变化趋势预测

在线全文

同方期刊数据库

学校读者我要写书评

暂无评论

中国农业气象 2024年第4期45卷 335-350页

作者：于爽赵直徐晗李健张雪艳马欣中国农业科学院农业环境与可持续发展研究所北京100081 新疆师范大学地理科学与旅游学院乌鲁木齐830017 德勤有限公司气候变化与可持续发展研究院北京100026 中国科学院地理科学与资源研究所/中国科学院陆地表层格局与模拟院重点实验室北京100101

基于2000-2020年新疆农作物产量、化肥投入、稻田播种面积等统计数据,根据IPCC排放因子法,核算新疆农业源非CO_(2)温室气体(GHG)排放总量,通过对数平均迪氏指数(lmdi)模型对农业源非CO_(2)GHG排放驱动因素进行分解,使用蒙特卡洛模拟结... 详细信息

基于2000-2020年新疆农作物产量、化肥投入、稻田播种面积等统计数据,根据IPCC排放因子法,核算新疆农业源非CO_(2)温室气体(GHG)排放总量,通过对数平均迪氏指数(lmdi)模型对农业源非CO_(2)GHG排放驱动因素进行分解,使用蒙特卡洛模拟结合情景分析法预测其排放趋势。结果表明,研究期内新疆农业源非CO_(2)GHG排放呈现波动上升趋势,增幅达到34.43%,畜牧养殖是主要排放源。驱动因素研究结果表明,2000-2020年,农业经济发展水平和城镇化水平的提高促进了农业源非CO_(2)GHG的排放,贡献排放量分别达4211.74×10^(4)tCO_(2)eq和1016.08×10^(4)tCO_(2)eq。农业非CO_(2)GHG排放强度、乡村人口以及农业结构的降低抑制了农业源非CO_(2) GHG的排放,2000-2020年减排量分别为4163.36×10^(4)tCO_(2)eq、224.84×10^(4)tCO_(2)eq和130.64×10^(4)tCO_(2)eq。农业源非CO_(2)GHG排放在基准和规划情景下均呈上升趋势,但规划情景下的增速快于基准情景,在低碳情景下通过提高农业非CO_(2)GHG排放强度、改善生产结构有效减缓增速,可能在2035年实现负增长。实现农业源非CO_(2)GHG排放达峰需要强化对减排政策的落实,强制约束农业源非CO_(2)GHG排放;降低农业非CO_(2)GHG排放强度,控制因农业生产技术落后所导致的农业源非CO_(2)GHG排放;通过完善减排惩戒激励机制,鼓励技术突破引导新疆农业的低碳转型。

关键词：农业源非CO_(2)温室气体驱动因素情景预测 lmdi模型

基于LEAP模型的天津市多情景能源消费和碳排放预测

在线全文

学校读者我要写书评

暂无评论

环境科学 2024年

作者：李宝珠刘雅洁张少聪天津理工大学管理学院

双碳目标对中国的能源消费及碳排放提出了要求。以天津市为例，根据不同能源类型，编制碳排放清单，采用对数平均指数法（lmdi），精准识别各因素对碳排放的驱动程度。基于此，结合情景分析，构建LEAP-TJ模型，探究天津市2022～2060年... 详细信息

双碳目标对中国的能源消费及碳排放提出了要求。以天津市为例，根据不同能源类型，编制碳排放清单，采用对数平均指数法（lmdi），精准识别各因素对碳排放的驱动程度。基于此，结合情景分析，构建LEAP-TJ模型，探究天津市2022～2060年终端能源消费和碳排放趋势。结果表明，经济规模是天津市终端碳排放增长的第一主导因素。能源消费和碳排放将在基准情景下继续增加，2060年的碳排放将是2021年的2.7倍；但在综合情景下，天津市将在2025年实现终端碳达峰，并将在2060年较基准情景碳排放量下降85.1%，碳减排效果显著。

关键词： LEAP模型碳排放能源消费 lmdi模型情景分析

在线全文

同方期刊数据库

学校读者我要写书评

暂无评论

城乡建设领域碳排放现状及影响因素分析

建筑科学 2024年第6期 1-9页

作者：侯隆澍丁洪涛王珊珊刘幼农董璐住房和城乡建设部科技与产业化发展中心

本文建立了城乡建设领域碳排放计算模型，对基于时间序列的城乡建设领域碳排放变化特征进行了研究，评估了30个省(区、市)城乡建设领域碳达峰状态，采用Kaya-lmdi模型分析了城乡建设领域碳排放的主要驱动因素。研究表明，2020年城乡建... 详细信息

本文建立了城乡建设领域碳排放计算模型，对基于时间序列的城乡建设领域碳排放变化特征进行了研究，评估了30个省(区、市)城乡建设领域碳达峰状态，采用Kaya-lmdi模型分析了城乡建设领域碳排放的主要驱动因素。研究表明，2020年城乡建设领域碳排放总量已达23.0亿t,近年来由于建筑节能等专项的实施，其增速出现大幅放缓，已从2010年的9.6%下降至2020年1.2%,其中10个省(市、区)城乡建设领域碳排放已进入达峰期、平台期或下降期。当前，经济因子和技术因子分别是城乡建设领域碳排放的主要增长和减排的驱动因素；受区域实际和综合政策等影响，人口因子、能源因子对部分地区碳排放也起到关键作用。本研究旨在为城乡建设领域碳达峰实施路径的科学制定提供参考。

关键词：城乡建设碳排放影响因素 lmdi模型 Kaya恒等式

在线全文

同方期刊数据库

学校读者我要写书评

暂无评论

辽宁省种植业碳排放影响因素及预测分析

中国生态农业学报(中英文) 2024年

作者：赵洪亮陈思越谢立勇沈阳农业大学经济管理学院沈阳农业大学农学院

随着经济社会的不断发展，气候变化问题也走进了人们的视线。中国力争2030年前二氧化碳排放达到峰值， 2060年前实现碳中和目标。构建以降碳为重要内容的社会主义生态文明，需要各个行业都做出一定的碳减排贡献。农业是温室气体排放... 详细信息

随着经济社会的不断发展，气候变化问题也走进了人们的视线。中国力争2030年前二氧化碳排放达到峰值， 2060年前实现碳中和目标。构建以降碳为重要内容的社会主义生态文明，需要各个行业都做出一定的碳减排贡献。农业是温室气体排放的重要碳源，而种植业是农业的重要组成部分。因此，针对种植业碳排放进行研究具有重要意义。基于农地利用和农田土壤利用2类碳源，采用因子系数法综合测算2003—2021年辽宁省种植业碳排放量，运用对数平均迪氏指数法(lmdi模型)对辽宁省种植业碳排放进行影响因素分解，并根据可拓展的随机性的环境影响评估模型(STIRPAT模型)对2022—2030年种植业碳排放进行预测。结果表明: 1)辽宁省种植业碳排放总体呈先上升后下降的变化趋势，于2013年达最高。农地利用中主要碳源是化肥，农田土壤中主要碳源是水稻，玉米的碳排放量增长较快，并于2015年首次超过水稻。2)lmdi模型分解影响因素结果表明，经济水平是促进辽宁省种植业的最主要因素，生产效率是抑制辽宁省种植业碳排放的最主要因素。产业结构和农业人口的影响方向不确定。3)在设定的基准情景与低碳情景下， 2022—2030年辽宁省种植业碳排放均呈下降趋势。最后，本文针对辽宁省种植业的碳减排提出以下政策建议: 短期来看，推进机械化升级的同时对农业机械进行绿色升级; 长期来看，在保障粮食安全的基础上对农村产业结构进行合理调整，推广低碳种植技术，全面提升种植业绿色生产水平。

关键词：种植业碳达峰辽宁省 lmdi模型 STIRPAT模型 PLS回归

重庆市工业SO_(2)排放的驱动因素及预测研究

在线全文

同方期刊数据库

学校读者我要写书评

暂无评论

应用化工 2024年第3期53卷 613-616,622页

作者：傅俊越周启刚重庆工商大学环境与资源学院重庆400067 重庆工商大学公共管理学院重庆400067

利用重庆市大气污染排放数据,分析了重庆市2000~2021年工业大气污染物的排放特征,运用lmdi模型对重庆市工业SO_(2)排放量的主要影响因素进行了分析,基于灰色GM(1,1)模型预测了2022~2030年重庆市工业SO_(2)的排放量变化。结果表明,2000~2... 详细信息

利用重庆市大气污染排放数据,分析了重庆市2000~2021年工业大气污染物的排放特征,运用lmdi模型对重庆市工业SO_(2)排放量的主要影响因素进行了分析,基于灰色GM(1,1)模型预测了2022~2030年重庆市工业SO_(2)的排放量变化。结果表明,2000~2021年,重庆市工业SO_(2)的排放量由66.42万t减少到4.17万t,减少了93.7%。经济发展规模(ΔG)对SO_(2)排放始终具有正向驱动作用,而产业结构(ΔS)、能源消耗强度(Δf)和SO_(2)排放强度(ΔI)主要对SO_(2)排放起抑制作用。2025年重庆市工业SO_(2)排放量将减少到1.56万t,2030年将继续减少到0.47万t。

关键词：大气污染工业SO_(2) lmdi模型灰色GM(1,1)模型

在线全文

学校读者我要写书评

暂无评论

我国油料增产格局及贡献因素研究

中国油脂 2024年第4期49卷 1-8页

作者：严茂林周晓亮刘自搏张洋国家林业和草原局管理干部学院北京102600 中国农业科学院农业信息研究所北京100081 国家林业和草原局林草调查规划院北京100714 北京林业大学经济管理学院北京100083

2007—2021年我国油料生产实现“十四连丰”,对于保障国家粮油安全意义重大。为进一步探究油料增产格局及背后成因,推动我国油料生产提质增效,基于2007—2021年大豆、油菜籽、花生三大油料的种植面积、产量、单产等基础数据,从全国和分... 详细信息

2007—2021年我国油料生产实现“十四连丰”,对于保障国家粮油安全意义重大。为进一步探究油料增产格局及背后成因,推动我国油料生产提质增效,基于2007—2021年大豆、油菜籽、花生三大油料的种植面积、产量、单产等基础数据,从全国和分省两个角度,运用对数平均迪氏分解(lmdi)模型定量分析了2007—2021年我国油料增产状况及其区域差异,并对我国主要油料增产的地域格局及其贡献因素做了进一步研究。结果表明:大豆、油菜籽、花生三大油料是我国油料“十四连丰”的主导因素,三大油料对油料增产的贡献率达到96.3%;三大油料中,花生对油料增产的贡献最为显著,无论是增产幅度、增产贡献率还是年均增产量,花生均处于领先地位;单产提高对油料增产的贡献大于种植面积扩大带来的贡献;三大油料中,大豆增产主要是依靠单产水平的提高,而油菜籽和花生的增产同时依靠种植面积的扩大和单产水平的提高;2007—2021年,全国仅17个省份出现油料增产现象,且增产超过200万t和增幅达到超速增产水平的省份分别只占9.7%和35.5%。综上,充分高效利用和开发现有土地资源、不断提升三大主要油料单产水平是破解我国油料可持续发展难题的关键。

关键词：油料增产格局贡献因素 lmdi模型

同方期刊数据库博看期刊评论

在线全文

学校读者我要写书评

暂无评论

中国农业碳排放的时空演化及影响因素分析

环境科学研究 2024年第6期37卷 1181-1192页

作者：彭宸贾俊松余清项朱春敏江西师范大学地理与环境学院江西南昌330022 江西师范大学鄱阳湖湿地与流域研究教育部重点实验室江西南昌330022

研究农业碳排放的区域异质性、动态演进及影响因素对于合理推进绿色农业及低碳发展具有重要意义。本文基于2000−2021年我国31个省份数据(不包括港澳台地区数据),测算农业碳排放总量和强度,采用标准差椭圆、Theil指数、核密度估计等方法... 详细信息

研究农业碳排放的区域异质性、动态演进及影响因素对于合理推进绿色农业及低碳发展具有重要意义。本文基于2000−2021年我国31个省份数据(不包括港澳台地区数据),测算农业碳排放总量和强度,采用标准差椭圆、Theil指数、核密度估计等方法分析时空特征并探讨区域异质性,最后利用lmdi模型从全国、粮食功能区、省域三大层面分析其影响因素。结果表明:①时间上,2000−2021年我国农业碳排放总量呈波动上升趋势,年均增长率为0.23%;农业碳排放强度呈下降趋势,降幅为52.08%。②空间上,标准差椭圆呈“东北−西南”空间分布格局且重心向西北方向移动。碳排放强度的区域差异主要源于区域内差异,而区域内差异呈粮食产销平衡区>粮食主产区>粮食主销区的特征。此外,核密度估计显示,三大粮食功能区多表现为双峰或三峰格局,存在一定程度的区域分化。③影响因素上,经济产出效应和城镇化效应会促进农业碳排放的增长,而生产效率效应、农业产业结构效应、经济结构效应以及农村人口效应一定程度上起抑制作用。研究显示,我国农业碳排放地区差异显著,需要制定差异化的减排策略,推动农业低碳与高质量发展。

关键词：农业碳排放时空演化影响因素 lmdi模型