中国农牧业碳排放时空变化及预测
Spatial-Temporal Dynamics and Prediction of Carbon Emission From Agriculture and Animal Husbandry in China
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文摘
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基于主要粮食作物、农资投入和牲畜数据,对中国31个省市自治区1997-2016年农牧业碳排放进行测算;采用变动指数、重心模型和标准差椭圆分析其时空变化特征;以趋势外推、灰色预测和差分整合移动平均自回归(ARIMA)模型为基础,利用标准差优选组合模型预测2017-2022年农牧业碳排放状况。结果表明:1997-2016年农业大环境向好,多省碳排放增加,重心向西北移动,主体区域在胡焕庸线右侧。但多省牧业碳排放降低,重心在河南境内摆动,主体区域扩大并向东南-西北扭转;农业碳排放高值区向东北三省和黄淮海转移,牧业碳排放高值区集中于传统区域和中部地区;组合模型预测优于单一模型,到2022年农业碳排放延续历史趋势但年均增速降低,牧业碳排放达到1.13×10~8 t,年均增速提高。 |
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其他语种文摘
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Based on the data of major grain crops,agricultural inputs and animal husbandry,agriculture and animal husbandry carbon emissions from 1997 to 2016 in 31 provinces were calculated.Their temporal and spatial variations were analyzed by means of changing index,barycenter model and the standard deviation ellipse.Based on trend extrapolation,grey prediction and ARIMA model as well as standard deviation optimal combination model were used to predict carbon emissions from agriculture and animal husbandry from 2017 to 2022.The results show that from 1997 to 2016,the agricultural environment improved,the carbon emission increased,the core moved toward northwest and the main area was on the right side of Hu Huanyong line.However,the animal husbandry carbon emissions in many provinces were reduced,and the core wiggled in Henan Province.The main area expanded and turned to the southeast-northwest.The high volume area of agricultural carbon emission transferred to the 3 northeastern provinces and north China plain,and the high volume area of animal husbandry carbon emission was concentrated in the traditional region and the central region.The combined model is better than the single model.By 2022,the agricultural carbon emissions will follow the historical trend but the annual growth rate will decrease.Animal husbandry carbon emission will reach 1.13×10~8 t and the annual growth rate will increase. |
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来源
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生态与农村环境学报
,2019,35(10):1232-1241 【核心库】
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DOI
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10.19741/j.issn.1673-4831.2018.0884
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关键词
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农牧业碳排放
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时空变化
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标准差优选组合模型
;
预测
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地址
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1.
兰州大学资源环境学院, 甘肃, 兰州, 730000
2.
中国科学院兰州文献情报中心/全球变化研究信息中心, 甘肃, 兰州, 730000
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语种
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中文 |
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文献类型
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研究性论文 |
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ISSN
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1673-4831 |
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学科
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环境质量评价与环境监测 |
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基金
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国家重点研发计划
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文献收藏号
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CSCD:6649899
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参考文献 共
18
共1页
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1.
张军伟. 我国粮食生产的碳排放及减排路径分析.
统计与决策,2018,34(14):168-172
|
被引
6
次
|
|
|
|
|
2.
Smith P. Policy and Technological Constraints to Implementation of Greenhouse Gas Mitigation Options in Agriculture.
Agriculture,Ecosystems & Environment,2007,118(1/2/3/4):6-28
|
被引
49
次
|
|
|
|
|
3.
Xu L Q. Study on Characteristics and Reduction Countermeasures of the Agricultural Carbon Emission in China.
Meteorological & Environmental Research,2013,4(11):58-62
|
被引
1
次
|
|
|
|
|
4.
韦沁. 我国农业碳排放的影响因素和南北区域差异分析.
生态与农村环境学报,2018,34(4):318-325
|
被引
14
次
|
|
|
|
|
5.
冉锦成. 新疆农业碳排放时空特征、峰值预测及影响因素研究.
中国农业资源与区划,2017,38(8):16-24
|
被引
8
次
|
|
|
|
|
6.
Frank S. Structural Change as a Key Component for Agricultural Non-CO_2 Mitigation Efforts.
Nature Communications,2018,9:1060
|
被引
7
次
|
|
|
|
|
7.
赵宇. 江苏省农业碳排放动态变化影响因素分析及趋势预测.
中国农业资源与区划,2018,39(5):97-102
|
被引
13
次
|
|
|
|
|
8.
黎孔清. 基于STIRPAT和GM(1,1)模型的湖南省农地投入碳排放增长机理及趋势预测.
长江流域资源与环境,2018,27(2):345-352
|
被引
18
次
|
|
|
|
|
9.
田云. 中国农业碳排放研究:测算、时空比较及脱钩效应.
资源科学,2012,34(11):2097-2105
|
被引
102
次
|
|
|
|
|
10.
李波. 经济增长与农业碳排放关系的实证研究.
生态环境学报,2012,21(2):220-224
|
被引
16
次
|
|
|
|
|
11.
姚成胜. 中国畜牧业碳排放量变化的影响因素分解及空间分异.
农业工程学报,2017,33(12):10-19
|
被引
13
次
|
|
|
|
|
12.
何艳秋. 中国农业碳排放空间格局及影响因素动态研究.
中国生态农业学报,2018,26(9):1269-1282
|
被引
23
次
|
|
|
|
|
13.
韦沁.
我国农牧业碳排放的时空差异和影响因素分析及预测研究,2018
|
被引
4
次
|
|
|
|
|
14.
闵继胜. 中国农业生产温室气体排放量的测算.
中国人口·资源与环境,2012,22(7):21-27
|
被引
111
次
|
|
|
|
|
15.
IPCC.
Climate Change 2007:The Physical Science Basis. Contribution of Working GroupⅠto the Fourth Assessment Report of the Intergovernmental Panel on Climate Change,2007
|
被引
6
次
|
|
|
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|
16.
苏洋. 新疆农牧业碳排放及其与农业经济增长的脱钩关系研究.
干旱区地理,2014,37(5):1047-1054
|
被引
12
次
|
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|
17.
唐洪松. 新疆畜牧业碳排放格局与公平性研究.
干旱区地理,2017,40(6):1338-1345
|
被引
6
次
|
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18.
张志启.
我国能源消费总量预测建模分析,2012
|
被引
1
次
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