[目的]研究中部地区农业水土资源开发利用过程中能源消耗碳排放的时空格局演变规律,揭示其主要驱动因素,为助推中部地区农业低碳化绿色转型发展和实现“双碳”目标提供理论和数据参考。[方法]基于2010—2022年中部地区6省的社会经济数据...[目的]研究中部地区农业水土资源开发利用过程中能源消耗碳排放的时空格局演变规律,揭示其主要驱动因素,为助推中部地区农业低碳化绿色转型发展和实现“双碳”目标提供理论和数据参考。[方法]基于2010—2022年中部地区6省的社会经济数据,考察农业水土资源利用中能源消耗的碳排放,采用IPCC碳排放系数法测算2010—2022年中部地区农业碳排放量,借助Kaya恒等式和完全分解方法LMDI(logarithmic mean divisia index)加法形式,探讨农业碳排放的驱动因素及其贡献值,运用ArcGIS可视化深入剖析中部各省农业碳排放在时空维度上的演变趋势,并探析水土资源匹配度与农业碳排放之间的关系。[结果]①2010—2022年中部地区农业碳排放总量呈现先快速上升后波动下降的趋势。农业碳排放的环比增长率经历了阶段性下降演变过程。②农业碳排放强度是促使中部地区农业碳减排的最主要因素,农业水资源经济产出则是导致农业碳排放增长的第一大要素。2010—2022年研究区累计农业碳排放贡献值达562.28×10^(4) t。农业水资源经济产出因素和单位播种面积的农业用水量因素对中部地区农业碳排放的贡献存在正负两个方向的变动。③提高农业水土资源匹配度有助于抑制农业碳排放,但对各省的农业碳排放影响程度存在差异。[结论]未来应关注水土资源时空匹配问题及其生态环境效应,因地制宜采取差别化的耕作模式,优化配置和改善农业水土资源开发利用方式,促进农业低碳化转型。展开更多
设计考虑水-土-能关联的农业能源利用碳排放效应评价指标和水-土-能匹配指数,并引入Dagum基尼系数,分析了我国农业水土资源与能源利用的碳排放效应及水-土-能匹配度。构建包含水土资源和能源因素的Kaya恒等式,应用对数平均迪氏指数分解...设计考虑水-土-能关联的农业能源利用碳排放效应评价指标和水-土-能匹配指数,并引入Dagum基尼系数,分析了我国农业水土资源与能源利用的碳排放效应及水-土-能匹配度。构建包含水土资源和能源因素的Kaya恒等式,应用对数平均迪氏指数分解法(Logarithmic Mean Divisia Index, LMDI),识别并研究了农业能源利用碳排放的驱动因素及其贡献。主要结论为:(1)研究期内,我国农业用水碳排放强度(Carbon Emission Intensity of Water Use,Iwu)、土地利用碳排放强度(Carbon Emission Intensity of Land Use,Ilu)、能源使用碳排放强度(Carbon Emission Intensity of Energy Use,Ieu)的增长率分别为7.72%、6.31%和-1.77%。我国农业Ilu的Dagum基尼系数均值最大,Ieu的均值最小,3个强度指数的空间差异均主要由组间差异贡献。(2)产销平衡区的水-土和水-能匹配度均最优,粮食主销区的土-能匹配度最优。(3)水资源经济产出和人口是我国农业能源利用碳排放的促进因素,而水土资源投入比、能源结构、人均耕地面积、能源利用效率则为抑制因素。(4)水资源经济产出和人口对各功能区农业能源利用碳排放均起促进作用,而能源结构和能源利用效率则表现为抑制作用。水土资源投入比是粮食主销区和产销平衡区农业能源利用碳排放的促进因素,却是粮食主产区的抑制因素。因此,应加强水土资源保护、优化农业能源结构,以提升能源利用率,促进农业绿色低碳发展。展开更多
水、土、能是人类生存和发展的重要自然资源。基于稳定性(S)、协调性(H)、可持续性(F)构建安徽省“水-土-能”系统安全评价指标体系,利用“单指标量化-多指标综合-多准则集成”(Single index quantification-multi-index comprehensive-...水、土、能是人类生存和发展的重要自然资源。基于稳定性(S)、协调性(H)、可持续性(F)构建安徽省“水-土-能”系统安全评价指标体系,利用“单指标量化-多指标综合-多准则集成”(Single index quantification-multi-index comprehensive-multi-criteria integration,SMI-P)法测算各子系统指数及其系统安全水平,引入Copula函数分别探究S-H、S-F、H-F和S-H-F等不同组合的联合概率分布,测算其联合风险概率。结果显示:2012—2021年,安徽省“水-土-能”(“Water-Land-Energy”,WLE)系统安全水平波动上升,均值为0.5685,其中稳定性对系统安全水平影响最大;S-H、S-F、H-F分别呈弱正相关、强正相关、较强负相关关系,S-F联合风险概率最大,为0.2807;S-H-F系统联合风险概率为0.0712。当S、H、F其中一个固定时,另外两个的值越大,相应的联合风险概率越大。探究“水-土-能”系统安全水平及风险发生频率,有利于保障区域可持续发展,提高风险分析精度,为决策部门提供有效信息。展开更多
文摘[目的]研究中部地区农业水土资源开发利用过程中能源消耗碳排放的时空格局演变规律,揭示其主要驱动因素,为助推中部地区农业低碳化绿色转型发展和实现“双碳”目标提供理论和数据参考。[方法]基于2010—2022年中部地区6省的社会经济数据,考察农业水土资源利用中能源消耗的碳排放,采用IPCC碳排放系数法测算2010—2022年中部地区农业碳排放量,借助Kaya恒等式和完全分解方法LMDI(logarithmic mean divisia index)加法形式,探讨农业碳排放的驱动因素及其贡献值,运用ArcGIS可视化深入剖析中部各省农业碳排放在时空维度上的演变趋势,并探析水土资源匹配度与农业碳排放之间的关系。[结果]①2010—2022年中部地区农业碳排放总量呈现先快速上升后波动下降的趋势。农业碳排放的环比增长率经历了阶段性下降演变过程。②农业碳排放强度是促使中部地区农业碳减排的最主要因素,农业水资源经济产出则是导致农业碳排放增长的第一大要素。2010—2022年研究区累计农业碳排放贡献值达562.28×10^(4) t。农业水资源经济产出因素和单位播种面积的农业用水量因素对中部地区农业碳排放的贡献存在正负两个方向的变动。③提高农业水土资源匹配度有助于抑制农业碳排放,但对各省的农业碳排放影响程度存在差异。[结论]未来应关注水土资源时空匹配问题及其生态环境效应,因地制宜采取差别化的耕作模式,优化配置和改善农业水土资源开发利用方式,促进农业低碳化转型。
文摘设计考虑水-土-能关联的农业能源利用碳排放效应评价指标和水-土-能匹配指数,并引入Dagum基尼系数,分析了我国农业水土资源与能源利用的碳排放效应及水-土-能匹配度。构建包含水土资源和能源因素的Kaya恒等式,应用对数平均迪氏指数分解法(Logarithmic Mean Divisia Index, LMDI),识别并研究了农业能源利用碳排放的驱动因素及其贡献。主要结论为:(1)研究期内,我国农业用水碳排放强度(Carbon Emission Intensity of Water Use,Iwu)、土地利用碳排放强度(Carbon Emission Intensity of Land Use,Ilu)、能源使用碳排放强度(Carbon Emission Intensity of Energy Use,Ieu)的增长率分别为7.72%、6.31%和-1.77%。我国农业Ilu的Dagum基尼系数均值最大,Ieu的均值最小,3个强度指数的空间差异均主要由组间差异贡献。(2)产销平衡区的水-土和水-能匹配度均最优,粮食主销区的土-能匹配度最优。(3)水资源经济产出和人口是我国农业能源利用碳排放的促进因素,而水土资源投入比、能源结构、人均耕地面积、能源利用效率则为抑制因素。(4)水资源经济产出和人口对各功能区农业能源利用碳排放均起促进作用,而能源结构和能源利用效率则表现为抑制作用。水土资源投入比是粮食主销区和产销平衡区农业能源利用碳排放的促进因素,却是粮食主产区的抑制因素。因此,应加强水土资源保护、优化农业能源结构,以提升能源利用率,促进农业绿色低碳发展。
文摘水、土、能是人类生存和发展的重要自然资源。基于稳定性(S)、协调性(H)、可持续性(F)构建安徽省“水-土-能”系统安全评价指标体系,利用“单指标量化-多指标综合-多准则集成”(Single index quantification-multi-index comprehensive-multi-criteria integration,SMI-P)法测算各子系统指数及其系统安全水平,引入Copula函数分别探究S-H、S-F、H-F和S-H-F等不同组合的联合概率分布,测算其联合风险概率。结果显示:2012—2021年,安徽省“水-土-能”(“Water-Land-Energy”,WLE)系统安全水平波动上升,均值为0.5685,其中稳定性对系统安全水平影响最大;S-H、S-F、H-F分别呈弱正相关、强正相关、较强负相关关系,S-F联合风险概率最大,为0.2807;S-H-F系统联合风险概率为0.0712。当S、H、F其中一个固定时,另外两个的值越大,相应的联合风险概率越大。探究“水-土-能”系统安全水平及风险发生频率,有利于保障区域可持续发展,提高风险分析精度,为决策部门提供有效信息。
