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题名甘肃省农业碳排放时空分异特征及影响因素
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作者
马海清
陈强强
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机构
甘肃农业大学财经学院
甘肃省生态建设与环境保护研究中心
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出处
《干旱区地理》
北大核心
2025年第5期879-892,共14页
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基金
甘肃省人文社科项目(22ZZ81)
甘肃省哲学社会科学规划项目(2022QN017)
甘肃农业大学青年导师基金项目(GAU-QDFC-2022-20)资助。
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文摘
探明农业碳排放的时空特征和影响因素,是有效消除碳减排目标核算过程中的不确定性,精准施策以实现农业碳减排目标的客观要求。在测算2014—2022年甘肃省农业碳排放基础上,运用莫兰指数分析碳排放时空分异特征,应用核密度估计法分析农业碳排放动态演进趋势,构建地理加权回归(GWR)模型剖析农业碳排放影响因素。结果表明:(1)2014—2022年甘肃省农业碳排放量总体趋于下降,畜牧养殖是主要排放源且其碳排放量呈增长趋势,区域农业碳排放量从大到小依次为:河西绿洲农业区>陇东陇中黄土高原旱作农业区>高寒牧区>陇南山地雨养农业区。(2)农业碳排放总量空间集聚性弱且集中在河西绿洲农业区,其中酒泉和张掖2市为高-低集聚,金昌市处于低-高集聚,其余区域无明显集聚性。(3)4个农业分区农业碳排放强度均呈递减态势,区域差异趋于缩小。(4)人均农业生产总值、农业产业结构、总人口数对农业碳排放具有减排效应,而农村居民可支配收入、农业化肥施用量、农业机械总动力对农业碳排放具有增量效应。从而,提出通过改良畜禽品种,实施适度规模养殖和全产业链精准经营管理来加大畜牧业减排降碳力度,减少化肥、农膜等农用物资的使用,推广绿色技术应用,以实现农业碳减排目标。
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关键词
农业碳排放
农业碳排放系数
核密度估计
地理加权回归
甘肃省
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Keywords
agricultural carbon emission
agricultural carbon emission coefficient
kernel density estimation
geographical weighted regression
Gansu Province
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分类号
X321
[环境科学与工程—环境工程]
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