湖北省农业碳排放时空比较及驱动因素分析

基于农地利用、稻田、牲畜养殖三方面17类碳源,测算了湖北省全省1995-2011年及其16个地市(州)2010年的农业碳排放量,并展开时空比较分析;在此基础上,利用LMDI模型对湖北省农业碳排放的驱动因素进行了分解。结果表明:湖北省全省2011年农业碳排放量达到1 544.90万t,较1995年(1 443.56万t)增加了7.02%,年均递增0.43%,呈现较为明显的"上升-下降-上升"的3个阶段变化特征;地市(州)间区域差异明显。根据碳排放的比重差异,将16个地市(州)划分为稻田主导型、农地利用主导型、牲畜养殖主导型、复合因素主导型4种类型;与1995年相比,效率、劳动力、结构因素分别实现了94.13%、41.23%和8.67%的农业碳减排,而经济因素则引发了151.05%的碳增量。     

"双碳"背景下的宁夏农业碳排放时序特征、驱动机理与脱钩效应研究

我国作为农业大国,在实现"碳达峰、碳中和"的目标背景下,更应重视农业领域的碳排放问题.基于农地利用、农田土壤、水稻种植和畜牧养殖四大类农业碳排放源,测算分析了宁夏2000—2019年农业碳排放时序特征,运用Kaya恒等式分析了农业碳排放的驱动机理,并进一步采用Tapio脱钩模型分析了农业碳排放量与农业经济增长的脱钩关系,研究表明:1)2000—2019年宁夏农业碳排放量呈现总体上升的趋势,但增速逐渐趋缓;2)农业生产效率、农业产业结构和农业劳动力因素对碳排放具有负向驱动作用,农业经济发展水平和城镇化水平因素对农业碳排放具有正向驱动作用,其中,农业生产效率对碳排放的抑制作用最强,农业经济发展水平对碳排放的促进作用最强;3)2000—2019年宁夏农业碳排放量与农业经济增长的脱钩弹性特征以负脱钩为主,增长连接和强脱钩的脱钩特性次之.总体来看,宁夏农业经济增速保持持续增长的同时,农业碳减排也取得了一定的成效.     

广东农业碳排放:时空比较及驱动因素实证分析

根据农地利用、水稻生长和动物养殖3大类13小类碳源,测算广东1992—2013年农业碳排放,发现1992年以来广东农业碳排放总量及强度总体上均呈下降态势,其中:农地利用碳排放持续上升,水稻生长碳排放持续下降,动物养殖碳排放年际间变化不大。进一步运用LMDI模型对广东农业碳排放驱动因素进行分解,结果表明:广东农业碳排放主要驱动因素是农业经济发展,其次是城镇化水平的提高;农业生产效率的碳减排效应明显,自2009年以来农业产业结构碳减排效应逐渐凸显,农业人口规模对农业碳排放累计产生负影响。     

天津市碳排放与能源强度影响因素研究

基于《2006年IPCC国家温室气体清单指南》核算了天津市2000—2009年三大产业所使用15种主要能源产生的碳排放量,并利用LMDI分解方法将天津市三大产业的碳排放分解为碳排放因子、能源结构、能源强度、经济结构、经济发展五个因素。结果表明:2001—2009年间天津市的经济发展和碳排放因子促进了对天津市碳排放的增加;能源强度、能源结构和经济结构因素对碳排放增加起抑制作用,其中,能源强度是对碳排放抑制作用最大的因素。为进一步明确能源强度的变化特征,利用完全因素分解法将能源强度分解为结构份额和效率份额。结果表明:1999—2009年天津市能源强度下降主要得益于效率因素的变动,即能源使用效率的提高;第三产业能源使用效率提高对能源强度的下降起到的作用最大。     

农业碳排放特征及影响因素分析——以安徽省为例

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.     

基于LMDI模型的宁波市碳排放测算及影响因素分析

以宁波市2002-2013年数据为基础,根据IPCC碳排放计算方法测算了历年宁波市各类能源的碳排放量。运用LMDI模型,分析了经济发展、能源结构和能源效率等因素对宁波市人均碳排放量的影响。结果表明,十余年来宁波市碳排放总量及人均碳排放总量都呈现出明显的上升趋势,经济发展、能源结构和能源效率等因素对宁波市人均碳排放的影响显著。据此,提出了宁波市应调整产业结构与能源结构,提高能源利用率,完善政策环境等降低碳减排压力的对策建议。     

公平和效率双重视角下中国粮食主产区农业碳排放研究

本文以粮食总产量占我国70%以上的13个粮食主产区为研究对象,在测度2002—2020年我国粮食主产区的农业碳排放量、碳汇量、净碳汇量的基础上,构建农业碳排放公平与效率评价模型,综合考察了粮食主产区农业碳排放的公平与效率情况,并基于改进的Kaya恒等式,利用LMDI模型测度了影响农业碳排放公平与效率的驱动因素及影响效应。在此基础上提出公平与效率协调视域下农业碳减排路径：制定公平有效的碳排放责任分摊机制,积极推进农业生态补偿机制的建立,采取因地制宜的农业碳减排政策,加大农业科技水平创新及推广力度。     

农地产权结构、农地经营规模与农业环境效率

农地产权结构的变迁对农地经营规模产生影响,而农地经营规模又会对农业环境效率产生影响。首先从理论上梳理了农地产权结构通过农地经营规模影响农业环境效率的机制,然后利用1983—2015年全国28个省份的面板数据实证检验了这一机制。结果表明,农地使用权、农地收益权和农地处置权的排他性的增强对农地经营规模均有显著促进作用,而农地经营规模的扩大对农业环境效率的提高具有显著促进作用,并且农地使用权、农地收益权和农地处置权对农业环境效率具有显著促进作用。因此,农地产权结构中农地使用权、农地收益权和农地的处置权对农业环境效率具有直接作用,同时通过农地经营规模对农业环境效率产生间接效应。此外,不同区域农地产权结构通过农地经营规模对农业环境效率的影响机制存在差异。     

中国农村碳排放核算及分析: 1999~2010

采用能值转换法、排放参数法和农田碳排放综合核算法定量核算了1999～2010年中国农村碳排放量。然后采取对数平均权重Divisia分解法建立因素分解分析模型,将影响农村人均碳排放的因素分解为碳排结构、碳排强度、产能效率和经济增长四大因素,通过模型分析了各因素对农村碳排放量的影响值和影响率。结果显示,在1999～2010年的大部分时间里中国农村碳排放量保持增长,经济增长和能源结构是推动农村碳排放增长的主要因素。最后,根据分析结果提出政策建议。     

区域碳排放变化的驱动因素、分解模型与实证研究

在分析区域碳排放变化驱动因素(能源结构、能源排放强度、能源效率、经济发展)的基础上,运用对数平均权重分解法( LMDI)构建了区域碳排放变化的因素分解模型.进而以重庆市为例,采集重庆市1997 -2009年的能源、人口、经济等基础数据对碳排放变化的驱动因素进行实证研究.结果表明:重庆市碳排放总量与人均碳排放量随时间序列呈现逐渐上升的趋势,二者的演变趋势极为相似,均表现为明显的两阶段(平稳演进和快速演进)特征.碳排放变化因素分析显示,经济发展因素对人均碳排放量的贡献值逐年增大,构成拉动重庆碳排放量快速增长的主要驱动因素;能源效率因素对人均碳排放量发挥了较大的抑制作用,其抑制效应随研究时序逐渐增强;而能源结构因素对人均碳排放量的抑制效应不太明显.最后提出了控制重庆市碳排放的政策建议.