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.  

中国特色社会主义整体文明的构建

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。  

中国农业碳排放研究回顾、评述与展望

发展低碳农业,提高农业应对气候变化的能力,是促进农业可持续发展的重要途径。在回顾我国农业碳排放问题研究的基础上,对其主要论点进行了归纳与简要述评,指出了当前研究存在的一些不足:以实证定量研究为主,缺少理论分析与概念阐述;测算体系未完全形成,测算结果差异较大;研究视野带有局限性,经济学思想植入不够;对策建议多空泛而谈,缺少针对性与可行性验证。进而,提出了今后4个值得探讨的研究视角:科学整合现有测算体系,编制中国农业碳排放数据库;广泛引入经济学理论与方法,多视角探讨农业碳排放与农业发展间的关系;强化农户碳行为方式研究,注重微观层面的制度设计与优化;理论联系实际,宏微观有机结合,构建差异化的农业碳减排政策体系。  

地理分区视角下的农业碳效应驱动机理研究

在科学评估我国七大区域农业碳效应的同时对其碳排放的公平性与否进行了综合评价，并在此基础上运用LMDI模型剖析了各地区农业碳效应的驱动机理。研究表明：①七大区域均表现出了农业净碳汇特征，其中以华东地区净碳汇量最大，西北地区最少；所有区域相比2000年均有较大幅度提升且以东北地区增幅最大，西南地区增幅最小。②东北地区农业碳排放生态承载能力居于全国第一位，高达1.680，而华南地区农业碳排放经济贡献系数最高，为1.241；各区域所呈现的演变轨迹集中表现为波动上升、波动下降、先升后降、轻微下降等几类形态；根据各自农业碳排放生态承载能力与经济贡献能力的数值差异可将七大区域划分为“高-高”、“高-低”、“低-高”、“低-低”等四种类型。③经济因素、效率因素以及劳动力因素在影响农业净碳汇量变化方面发挥了更为显著的作用，且经济因素为驱动因素，效率因素、劳动力因素为抑制因素；而结构因素具有两面性特征且作用力度较小。