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        西南地區(qū)農(nóng)業(yè)碳排放的時空特征及影響因素

        2019-02-22 10:09:34
        廣東蠶業(yè) 2019年9期
        關(guān)鍵詞:農(nóng)業(yè)

        閻 曉

        西南地區(qū)農(nóng)業(yè)碳排放的時空特征及影響因素

        閻曉

        (山西財經(jīng)大學山西太原030006)

        低碳農(nóng)業(yè)是低碳經(jīng)濟的重要組成部分。文章核算了1997~2012年西南地區(qū)各省(市)的農(nóng)業(yè)碳排放量,分析了西南地區(qū)農(nóng)業(yè)碳排放的時空特征,并采用對數(shù)平均迪式指數(shù)法(LMDI)對農(nóng)業(yè)碳排放影響因素進行分解分析。結(jié)果表明:從時間維度上看,西南地區(qū)農(nóng)業(yè)碳排放持續(xù)上升,從580.88 萬噸上升到945.05 萬噸;碳排放強度波動下降,從0.31 噸/萬元下降到0.14 噸/萬元;以2003年為時間節(jié)點,呈較明顯的兩階段特征。從空間維度看,四川和云南農(nóng)業(yè)碳排放量遠高于其他三?。ㄊ校?;碳排放強度則以云南最高(約0.19 噸/萬元)、重慶和貴州居中(約0.14 噸/萬元)、四川和西藏較低(僅0.11 噸/萬元)。就影響因素而言,經(jīng)濟規(guī)模增長是西南地區(qū)農(nóng)業(yè)碳排放的最主要驅(qū)動因素,技術(shù)進步是最主要的消弱因素,而碳源結(jié)構(gòu)和經(jīng)濟結(jié)構(gòu)變化的影響很小。

        低碳農(nóng)業(yè);對數(shù)平均迪式指數(shù)法;分解分析;時空特征

        1 引言

        低碳農(nóng)業(yè)是指在可持續(xù)發(fā)展理念的指引下,通過轉(zhuǎn)變農(nóng)業(yè)生產(chǎn)方式和農(nóng)民生產(chǎn)習慣,運用體制改革、科學技術(shù)和觀念創(chuàng)新等手段,使農(nóng)業(yè)生產(chǎn)和經(jīng)營活動排放最少的二氧化碳等溫室氣體,同時獲得最大收益的農(nóng)業(yè)發(fā)展模式[1]。低碳農(nóng)業(yè)是低碳經(jīng)濟的重要組成部分[2],發(fā)展低碳農(nóng)業(yè)有助于改善日益惡化的生產(chǎn)和生活環(huán)境,提高農(nóng)業(yè)綜合效益[3]。

        目前關(guān)于低碳農(nóng)業(yè)的研究主要集中在以下三個方面。一是對低碳農(nóng)業(yè)的主要內(nèi)容、我國發(fā)展低碳農(nóng)業(yè)的瓶頸等進行定性分析。如杜受祜[4]指出發(fā)展低碳經(jīng)濟要重點發(fā)展綠色有機農(nóng)業(yè);發(fā)展農(nóng)業(yè)循環(huán)經(jīng)濟,建設(shè)低碳農(nóng)業(yè)生產(chǎn)體系;綜合利用農(nóng)業(yè)剩余物,發(fā)展農(nóng)村清潔能源;發(fā)展林業(yè)碳匯。郭少云[5]指出技術(shù)創(chuàng)新是發(fā)展低碳農(nóng)業(yè)的重要環(huán)節(jié),傳統(tǒng)思想束縛、相關(guān)制度不健全、財政投入不足、信息化建設(shè)相對滯后等是制約低碳農(nóng)業(yè)技術(shù)創(chuàng)新的主要因素。二是對國內(nèi)外低碳農(nóng)業(yè)發(fā)展模式進行歸納和對比,從而提出我國發(fā)展低碳農(nóng)業(yè)的可行性路徑。例如陶愛祥[6]對中國和美國低碳農(nóng)業(yè)發(fā)展情況進行了對比,唐若菲[7]和舒暢等[8]回顧了歐美國家低碳農(nóng)業(yè)政策體系的變化歷程,并提出我國可借鑒之處。三是對農(nóng)業(yè)低碳化水平進行定量評價,并剖析其影響因素。例如曾大林等[9]、李波等[10]考慮了農(nóng)業(yè)生產(chǎn)過程中化肥、農(nóng)藥、農(nóng)膜、電力、柴油使用引起的直接和間接碳排放,以及農(nóng)業(yè)翻耕導致的碳溢出;在此基礎(chǔ)上核算了農(nóng)業(yè)碳排放量,分析了我國農(nóng)業(yè)低碳化水平的省際差異;張莉俠等[11]和謝淑娟等[12]采用指標體系法對低碳農(nóng)業(yè)發(fā)展水平進行了評價;趙培華[13]采用灰色關(guān)聯(lián)度法、師帥等[14]采用協(xié)整分析法研究了農(nóng)業(yè)低碳化發(fā)展的影響因素。

        上述研究對于理解低碳農(nóng)業(yè)的內(nèi)涵、推動我國農(nóng)業(yè)低碳化發(fā)展具有積極意義。但是,關(guān)于低碳農(nóng)業(yè)的定量研究相對較少,且對特定區(qū)域農(nóng)業(yè)低碳化發(fā)展影響因素的解析不足。鑒于此,本文以我國西南地區(qū)為研究區(qū)域,在核算1997~2012年各?。ㄊ校┺r(nóng)業(yè)碳排放量的基礎(chǔ)上,揭示西南地區(qū)農(nóng)業(yè)碳排放的時空特征,并探討其影響因素,以期為西南地區(qū)農(nóng)業(yè)低碳化發(fā)展提供理論基礎(chǔ)和建議。

        2 研究方法及數(shù)據(jù)來源

        2.1 農(nóng)業(yè)碳排放量計算方法

        根據(jù)李波[10]的研究,農(nóng)業(yè)碳排放的主要來源包括:化肥、農(nóng)藥、農(nóng)膜生產(chǎn)和使用導致的直接和間接碳排放,農(nóng)業(yè)機械運行而直接或間接消耗化石燃料(主要是農(nóng)用柴油)引起的碳排放,農(nóng)業(yè)翻耕破壞土壤有機碳庫從而導致有機碳流失到空中,以及灌溉用電間接消耗化石燃料所形成的碳排放。據(jù)此,農(nóng)業(yè)碳排放的計算公式為:

        其中,表示農(nóng)業(yè)碳排放量,E表示來自種碳排放源的碳排放量,T表示種碳排放源的量,表示第種碳排放源的碳排放系數(shù)。不同碳排放源的值見表1。

        表1 不同農(nóng)業(yè)碳排放源的碳排放系數(shù)[10]

        2.2 影響因素分解分析法

        指數(shù)分解法(IDA)可便捷地運用產(chǎn)業(yè)部門總和數(shù)據(jù)展開分析,在碳排放研究領(lǐng)域常被用來分析碳排放變化的影響因素[15]。IDA方法包括LasppeyresIDA和DivisiaIDA兩種技術(shù),其中后者可以較好的解決運算中的“0”值問題和“剩余”問題,在碳排放分解分析中更具優(yōu)勢[16~17]。DivisiaIDA又包括算術(shù)平均迪式指數(shù)法(AMDI)和對數(shù)平均迪式指數(shù)法(LMDI)。相對而言,LMDI具有更完善的理論基礎(chǔ)、較強的適應(yīng)能力、容易理解及結(jié)果表達明晰等特點[18],故本文采用LMDI法對西南地區(qū)農(nóng)業(yè)碳排放的影響因素進行分解分析。

        利用LMDI法,農(nóng)業(yè)碳排放量()可以分解為5個因素,即排放系數(shù)、經(jīng)濟結(jié)構(gòu)、碳源結(jié)構(gòu)、碳源消耗強度和經(jīng)濟規(guī)模,如公式(2)所示。

        其中表示農(nóng)業(yè)部門,表示碳源種類,E表示農(nóng)業(yè)部門對應(yīng)的種碳源排放量,F表示農(nóng)業(yè)部門對應(yīng)的種碳源消耗量,F表示農(nóng)業(yè)部門對應(yīng)的碳源消耗總量,G表示農(nóng)業(yè)部門的經(jīng)濟增加值,表示農(nóng)業(yè)總體增加值。KEF,表示碳排系數(shù);LFF,表示部門的碳源結(jié)構(gòu);MFG,表示部門的綜合碳源消耗強度(即技術(shù)水平);QG,表示農(nóng)業(yè)的經(jīng)濟結(jié)構(gòu);表示農(nóng)業(yè)的經(jīng)濟規(guī)模。

        由此,基期年農(nóng)業(yè)碳排放量E與目標年農(nóng)業(yè)碳排放量E之間的差值可以表示為:

        其中E表示排放系數(shù)效應(yīng),E表示碳源結(jié)構(gòu)效應(yīng),E表示技術(shù)水平效應(yīng),E表示經(jīng)濟結(jié)構(gòu)效應(yīng),E表示經(jīng)濟規(guī)模效應(yīng)。根據(jù)Ang[16],各種效應(yīng)的計算方法如公式(4)~(8)所示。

        2.3 數(shù)據(jù)來源

        考慮到重慶市于1997年才設(shè)為直轄市,本文選取1997~2012年為研究時段。研究所需的農(nóng)業(yè)化肥、農(nóng)藥、塑料薄膜、柴油使用量,灌溉面積及翻耕面積(以農(nóng)作物播種面積為準)均源自1998~2013年《中國農(nóng)村統(tǒng)計年鑒》。

        3 西南地區(qū)農(nóng)業(yè)碳排放量時空特征

        3.1 西南地區(qū)農(nóng)業(yè)碳排放的時序特征

        1997~2012年,西南地區(qū)農(nóng)業(yè)碳排放呈不斷上升趨勢,其增速快于全國平均水平,且環(huán)比增速的變化趨勢與全國整體狀況恰恰相反。如圖1所示,2012年西南地區(qū)農(nóng)業(yè)碳排放量約945.05 萬噸,較1997年增加了60 %,平均每年增長近25 萬噸。就增長速度而言,西南地區(qū)農(nóng)業(yè)碳排放量平均增速約4.18 %,高于全國平均速度3.72 %。就環(huán)比增速而言,西南地區(qū)整體呈上升態(tài)勢(從1.00 %上升至3.70 %),而全國總體上呈略微下降態(tài)勢(從3.32 %降至2.43 %)。

        圖1 1997~2012年農(nóng)業(yè)碳排放及環(huán)比增速變化趨勢

        1997~2012年,西南地區(qū)農(nóng)業(yè)碳排放的來源結(jié)構(gòu)變化甚微。十幾年來,化肥是西南地區(qū)農(nóng)業(yè)碳排放的最主要來源,但其所占比重略有下降(從69 %降至63 %);農(nóng)膜是第二大來源,且其占比有所上升(從12 %上升至17 %);農(nóng)藥和柴油碳排放不容忽視,前者占比略有下降、后者略有上升;翻耕和灌溉碳排放量所占比重極少(約3 %),且變化不大。

        與碳排放量變化趨勢相反,1997~2012年西南地區(qū)農(nóng)業(yè)碳排放強度呈不斷下降趨勢。如圖2所示,2012年西南地區(qū)農(nóng)業(yè)碳排放強度約0.14 噸/萬元,僅為1997年的一半左右。與全國平均水平相比,西南地區(qū)的農(nóng)業(yè)碳排放強度相對較低。但隨著時間的推移,這種差距正在縮小。具體地,1997年西南地區(qū)農(nóng)業(yè)碳排放強度比全國平均水平低0.08 噸/萬元,而2012年這一差值降至0.03 萬噸/萬元。

        圖2 1997~2012年農(nóng)業(yè)碳排放量強度變化趨勢

        綜合考慮西南地區(qū)農(nóng)業(yè)碳排放量增長速率、碳排放來源結(jié)構(gòu)及碳排放強度的變化情況,可以2003年為時間節(jié)點大致分為兩個階段。1997~2003年期間,西南地區(qū)農(nóng)業(yè)碳排放量緩慢上升,平均年增長率2.44 %;農(nóng)膜碳排放所占比重低于15 %;農(nóng)業(yè)碳排放強度波動下降,平均每年下降1.01 %,與全國平均水平相比具有一定優(yōu)勢。2003年以后,西南地區(qū)農(nóng)業(yè)碳排放增速有所上升,平均年增長率約4.56 %;農(nóng)膜碳排放所占比重超過15 %;農(nóng)業(yè)碳排放強度持續(xù)下降,平均年下降率5.50 %,相對于全國平均水平其優(yōu)勢降低。

        3.2 西南地區(qū)農(nóng)業(yè)碳排放的空間差異

        西南地區(qū)農(nóng)業(yè)碳排放的省際差異較大。如圖3所示,2012年農(nóng)業(yè)大省四川和云南的農(nóng)業(yè)碳排放量分別為357.66 萬噸和319.79 萬噸,遠高于西南地區(qū)其他三?。ㄊ校?。重慶和貴州居中,分別為130.58 萬噸和128.05 萬噸。而西藏最少,僅8.97 萬噸。碳排放強度以云南最高,約0.19 噸/萬元,略高于全國平均水平(0.17 噸/萬元),也高于西南地區(qū)平均水平(0.14 噸/萬元);重慶和貴州居中,約0.14 噸/萬元,與西南地區(qū)平均水平相當,但低于全國平均水平;四川和西藏碳排放強度最低,僅0.11 噸/萬元,低于西南地區(qū)及全國平均水平。就碳排放源的結(jié)構(gòu)而言,西南五?。ㄊ校┲g亦存在明顯差異。如圖4所示,貴州、云南和重慶源自化肥的碳排放量所占比重相對較大,均在60 %以上;而云南和西藏(特別是西藏)源于柴油的碳排放量所占比重明顯高于其他三省(市),其中云南約15 %,西藏則高達30 %。

        圖3 2012年西南五?。ㄊ校┺r(nóng)業(yè)碳排放量和排放強度

        圖4 2012年西南五省農(nóng)業(yè)碳排放源的結(jié)構(gòu)差異

        4 西南地區(qū)農(nóng)業(yè)碳排放量的影響因素分析

        采用LMDI方法,將1997~2003、2003~2012及1997~2012西南五?。ㄊ校┺r(nóng)業(yè)碳排放的變化量進行分解,探討碳源結(jié)構(gòu)、經(jīng)濟結(jié)構(gòu)、技術(shù)進步及經(jīng)濟規(guī)模等因素對各?。ㄊ校┺r(nóng)業(yè)碳排放的影響。

        4.1 1997~2003年農(nóng)業(yè)碳排放影響因素分解分析

        1997~2003年,經(jīng)濟規(guī)模擴大是西南地區(qū)農(nóng)業(yè)碳排放增加的主要因素。2003年,四川、重慶、貴州、云南和西藏的農(nóng)業(yè)增加值分別為1129.00 億元、343.10 億元、298.69 億元、503.00 億元和41.00 億元,較1997年增加了28 %、11 %、9%、26 %和40 %。農(nóng)業(yè)的快速發(fā)展導致碳排放量分別增加了116.68 萬噸、13.03 萬噸、10.59 萬噸、36.74 萬噸和2.89 萬噸,約為各省1997年碳排放量的46 %、15 %、14 %、23 %和44 %。

        技術(shù)水平變化對四川和西藏農(nóng)業(yè)碳排放具有較強的消減作用,在重慶和云南消減作用不明顯,在貴州則致使碳排放增加。1997~2003年,技術(shù)水平的變化導致四川農(nóng)業(yè)減少碳排放132.56 萬噸,約為1997年該省農(nóng)業(yè)碳排放的52 %。根據(jù)1.2可知,本研究中的技術(shù)水平實際上是指單位經(jīng)濟產(chǎn)出的化肥、農(nóng)藥、農(nóng)膜、柴油使用量,以及單位經(jīng)濟出的灌溉和翻耕量。1997~2003年四川的單位農(nóng)業(yè)增加值農(nóng)膜和柴油使用量呈現(xiàn)明顯上升態(tài)勢,分別從58.66 噸/億元、251.06 噸/億元上升到72.41 噸/億元和299.38 噸/億元。由于單位農(nóng)業(yè)增加值農(nóng)膜和柴油消耗量上升會導致碳排放量增加,所以單位農(nóng)業(yè)增加值化肥和農(nóng)藥消耗量的降低,以及單位農(nóng)業(yè)增加值灌溉和翻耕量下降才是四川農(nóng)業(yè)碳排放的真正消減因素。對于西藏而言,1997~2003年期間技術(shù)進步使其農(nóng)業(yè)少排放6.10 萬噸碳,僅管該值的絕對量不大,但卻是西藏1997年農(nóng)業(yè)碳排放的93 %。深入分析發(fā)現(xiàn),西藏真正的消減因素同四川相同。在貴州,除單位農(nóng)業(yè)增加值的翻耕和灌溉面積基本不變外,其他各技術(shù)水平指標均呈上升趨勢,即綜合技術(shù)水平下降,從而導致該省農(nóng)業(yè)碳排放略有上升(約1.55 萬噸)。對云南和重慶而言,技術(shù)進步使農(nóng)業(yè)碳排放分別減少8.20 萬噸和10.07 萬噸,可見技術(shù)水平變化對其農(nóng)業(yè)碳排放的影響較小。

        同時,產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)變化導致四川農(nóng)業(yè)碳排放增加40.07 萬噸,約為該省1997年農(nóng)業(yè)碳排放量的15 %。對1997~2003年四川農(nóng)業(yè)內(nèi)部結(jié)構(gòu)進行分析發(fā)現(xiàn),7年中該省農(nóng)業(yè)所占比重下降9 %,牧業(yè)所占比重上升5 %,林業(yè)所占比重基本不變,漁業(yè)所占比重有所上升。由于漁業(yè)碳排放量及少,且其比重極小,故可以推斷牧業(yè)比重上升是導致該省碳排放增加的原因之一。除此之外,產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)和碳源結(jié)構(gòu)變化對西南地區(qū)其他省份農(nóng)業(yè)碳排放的變化影響極小。

        4.2 2003~2012年農(nóng)業(yè)碳排放影響因素分解分析

        與1997~2003年類似,經(jīng)濟規(guī)模擴大是西南地區(qū)各省農(nóng)業(yè)碳排放增加的主要因素,技術(shù)進步是最主要的消減因素。具體地,農(nóng)業(yè)發(fā)展導致四川、重慶、貴州、云南和西藏的碳排放量分別增加了271.87 萬噸、113.59 萬噸、109.80 萬噸、300.92 萬噸和2.17 萬噸,約為各省1997年農(nóng)業(yè)碳排放量的95.88 %、118.11 %、122.24 %、156.65 %和50.14 %。技術(shù)進步使得四川、重慶、貴州和云南四省的農(nóng)業(yè)碳排放量分別減少186.23 萬噸、73.55 萬噸、75.84 萬噸和177.90 萬噸。不同的是,技術(shù)水平變化使西藏農(nóng)業(yè)碳排放增加了3.18 萬噸,這主要歸因于單位農(nóng)業(yè)增加值柴油消耗量的大幅度上升(從226 噸/億元上升至597 噸/億元)。

        2003~2012年期間,經(jīng)濟結(jié)構(gòu)和碳源結(jié)構(gòu)變化對西南地區(qū)五省(市)農(nóng)業(yè)碳排放的影響依舊較小。值得注意的是,與1997~2003年不同,2003年以后,經(jīng)濟結(jié)構(gòu)變化對四川和重慶農(nóng)業(yè)碳排放具有一定的消減作用。深入剖析發(fā)現(xiàn),2003~2012年四川和重慶的種植業(yè)所占比重有所回升,前者從32 %回升到41 %,后者從39 %上升到47 %;牧業(yè)所占比重均呈下降趨勢,四川從61 %下降到52 %,重慶從56 %下降到48 %。這與1997~2003時段產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)的變化趨勢恰好相反。因此,這種種值業(yè)比重上升、牧業(yè)比重下降的產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)變化趨勢對四川和重慶農(nóng)業(yè)碳排放具有消減作用。

        4.3 1997~2012年農(nóng)業(yè)碳排放影響因素分解分析

        僅管不同階段不同因素對農(nóng)業(yè)碳排放的影響方向和程度不同,但就整個研究時段(1997~2012)而言,經(jīng)濟規(guī)模擴大是西南地區(qū)各省農(nóng)業(yè)碳排放的最主要驅(qū)動因素,技術(shù)進步是最主要的消減因素,而碳源結(jié)構(gòu)和經(jīng)濟結(jié)構(gòu)變化對農(nóng)業(yè)碳排放的影響非常小。

        首先,農(nóng)業(yè)經(jīng)濟規(guī)模擴大是各省碳排放增加的最主要因素。如圖5所示,農(nóng)業(yè)經(jīng)濟規(guī)模效應(yīng)導致四川、重慶、貴州、云南和西藏的農(nóng)業(yè)碳排放量在15年間分別增加了388.76 萬噸、123.03 萬噸、114.76 萬噸、325.69 萬噸和6.98 萬噸,約為各省1997年農(nóng)業(yè)碳排放量的109 %、94 %、90 %、102 %和78 %。相對而言,農(nóng)業(yè)發(fā)展規(guī)模對四川和云南兩省的碳排放影響更大。這與各省農(nóng)業(yè)發(fā)展現(xiàn)狀十分吻合。1997~2012年,四川省農(nóng)業(yè)增加值從880.28 億元增加到3279.21 億元,增加了近三翻;云南省農(nóng)業(yè)增加值從398.62 億元增加到1654.55 億元,增加了三翻以上;而其他三省增幅相對較小,約200 %左右。

        其次,技術(shù)進步是各省農(nóng)業(yè)碳排放最主要的制約因素。1997~2012年,技術(shù)進步使得四川、重慶、貴州、云南和西藏農(nóng)業(yè)少排放320.47 萬噸、81.03 萬噸、68.05 萬噸、174.86 萬噸和5.39 萬噸碳,從而抵消了50 %以上的農(nóng)業(yè)經(jīng)濟規(guī)模擴張帶來的碳排放。事實上,在四川和重慶,單位農(nóng)業(yè)增加值的化肥使用量、農(nóng)藥使用量、翻耕及灌溉面積均呈較明顯的下降趨勢,而單位農(nóng)業(yè)增加值的農(nóng)膜和柴油消耗量下降趨勢并不明顯。在貴州,單位農(nóng)業(yè)增加值的化肥使用量明顯下降,其他指標變化較?。辉谠颇?,各項指標均呈較明顯的下降趨勢。西藏則非常特殊,其單位農(nóng)業(yè)增加值的農(nóng)膜和柴油使用量總體呈上升態(tài)勢,因此農(nóng)藥和化肥使用量減少等其他因素是西藏碳排放的主要制約因素。

        此外,產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)變化導致四川、重慶、貴州和云南四省的碳排放量分別增加了23.88 萬噸、0.33 萬噸、0.80 萬噸和8.65 萬噸,其中四川和重慶相對較高;碳源結(jié)構(gòu)的變化導致四川、重慶、貴州、云南和西藏的碳排放分別增加12.35 萬噸、1.99 萬噸、4.23 萬噸、1.66 萬噸和0.99 萬噸??梢?,產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)和碳源結(jié)構(gòu)變化對農(nóng)業(yè)碳排放的影響十分微小。

        5 小結(jié)

        對1997~2012年西南地區(qū)農(nóng)業(yè)碳排放的時空差異特征及影響因素進行分析,得出以下主要結(jié)論:

        (1)整體而言,1997~2012年西南地區(qū)農(nóng)業(yè)碳排放量呈不斷上升趨勢,從580.88 萬噸增至945.05 萬噸;農(nóng)業(yè)碳排放的來源結(jié)構(gòu)變化甚微,以化肥和農(nóng)膜使用導致的碳排放為主;農(nóng)業(yè)碳排放強度呈不斷下降趨勢,從0.31 噸/萬元降至0.14 噸/萬元。

        (2)時間維度上,可以2003年為界將整個研究時段劃分為兩個階段。1997~2003年,西南地區(qū)農(nóng)業(yè)碳排放量緩慢上升,平均年增長率2.44 %;農(nóng)膜碳排放所占比重低于15 %;農(nóng)業(yè)碳排放強度波動下降,平均每年下降1.01 %,與全國平均水平相比具有一定優(yōu)勢。2003~2012年,農(nóng)業(yè)碳排放增速有所上升,平均年增長率約4.56 %;農(nóng)膜碳排放所占比重超過15 %;農(nóng)業(yè)碳排放強度持續(xù)下降,平均年下降率5.50 %,相對于全國平均水平的優(yōu)勢逐漸減小。

        (3)空間維度上,西南地區(qū)農(nóng)業(yè)碳排放存在較大的省際差異。四川和云南的農(nóng)業(yè)碳排放量遠高于其他三?。ㄊ校?;碳排放強度以云南最高(約0.19 噸/萬元),西藏和四川碳排放強度最低(約0.11 噸/萬元),重慶和貴州居中(約0.14 噸/萬元);就碳排放源的結(jié)構(gòu)而言,貴州、云南和重慶均以化肥使用產(chǎn)生的碳排放量為主,云南和西藏(特別是西藏)則主要源于柴油使用。

        (4)僅管不同階段不同因素對農(nóng)業(yè)碳排放的影響不同,但整體而言,經(jīng)濟規(guī)模擴大是西南地區(qū)各?。ㄊ校┺r(nóng)業(yè)碳排放的最主要驅(qū)動因素,技術(shù)進步是最主要的減排因素,而碳源結(jié)構(gòu)和經(jīng)濟結(jié)構(gòu)變化對農(nóng)業(yè)碳排放的影響十分微小。

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        C

        2095-1205(2019)09-32-05

        10.3969/j.issn.2095-1205.2019.09.19

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