發(fā)布時間：2020-07-25 07:48

【摘要】：為探究我國農牧業(yè)碳排放,本研究根據歷年農牧業(yè)生產的相關統(tǒng)計數據,測算我國農業(yè)和畜牧業(yè)碳排放,其中主要碳源包括水稻和主要農作物在種植過程中產生的CH_4和N_2O,牲畜養(yǎng)殖過程中產生的CH_4和N_2O,以及在農地利用過程中因農資投入而產生的碳排放。在對我國農牧業(yè)碳排放時空差異進行直觀性描述的基礎上,對農牧業(yè)、農業(yè)和畜牧業(yè)碳排放進行空間可視化分析,并構建重力模型分析碳排放的重心動態(tài)移動軌跡。在影響因素分析方面,本研究利用個體固定效應模型來對我國農牧業(yè)碳排放的影響因子進行回歸分析。在預測方面本研究使用灰色預測模型GM(1.1)和ARIMA模型來進行預測,并對模型的預測結果進行比較。研究結果表明:(1)我國農牧業(yè)碳排放量的變化趨勢主要表現為“上升—下降—上升”的階段特征,而農牧業(yè)碳排放強度總體呈下降趨勢。在農業(yè)和畜牧業(yè)碳排放方面,農業(yè)碳排放量高于畜牧業(yè),且其變化總體呈上升趨勢,畜牧業(yè)碳排放變化趨勢也呈“上升—下降—上升”特征。在各碳源中,農地利用導致的碳排放增長最快,其碳排放量在2008—2015年超過畜牧業(yè),成為碳排放量最高的碳源。(2)在1998—2015年河南省是我國農牧業(yè)碳排放最大的省份,而寧夏農牧業(yè)碳排放的年均增長率最大,為3.46%。根據空間可視化分析,我國農牧業(yè)、農業(yè)和畜牧業(yè)高碳排放區(qū)主要分布在我國主要的糧食產區(qū)和牧業(yè)區(qū)。農牧業(yè)、農業(yè)和畜牧業(yè)碳排放的重心主要分布在中部地區(qū)。(3)通過對農牧業(yè)碳排放的影響因子進行回歸分析,發(fā)現農牧業(yè)產值,農作物面積對農牧業(yè)碳排放有顯著的正向作用,其中農作物面積對農牧業(yè)碳排放正向作用的影響最大;農牧業(yè)產值結構、城鎮(zhèn)化水平和居民消費水平對農牧業(yè)碳排放有負向作用。對農業(yè)和畜牧業(yè)碳排放正向作用影響最大的因素分別是農作物面積和鄉(xiāng)村人口。(4)通過精準度比較,本文選擇ARIMA模型來預測2016—2023年我國農牧業(yè)、農業(yè)和畜牧業(yè)碳排放。預測結果表示,到2023年,我國農牧業(yè)、農業(yè)和畜牧業(yè)碳排放分別為29542.59萬噸、22594.18萬噸和10530.13萬噸,與2015年相比,分別增長了1.72%、14.79%和了12.50%。最后,根據上述的研究結論,本研究從減少農地利用碳排放、牲畜糞便處理、調整農業(yè)產業(yè)結構等角度提出相關的政策建議。
【學位授予單位】：蘭州大學
【學位級別】：碩士
【學位授予年份】：2018
【分類號】：X322
【圖文】：

研究框架

26圖 3.6 1997—2015 年我國農業(yè)碳排放空間分布變化相比基年 1997，到 2015 年各省市農業(yè)碳排放增長幅度如圖 3.7 所示。其中新疆的農業(yè)碳排放量的增長幅度最大，為 139.92%；其次是內蒙古、甘肅、黑龍江和寧夏，增長幅度均在 100%以上；我國農業(yè)碳排放呈負增長的省市為北京、上海、浙江、廣東、福建，其中北京和上海的降幅最低，為 49.73%和 32.76%。

圖 3.7 1997—2015 年各省市農業(yè)增長幅度1997—2015 年我國農業(yè)碳排放重心的動態(tài)演變軌跡來看，我國動軌跡總體向我國西北方向移動，在經度上最大差值為 0.51°值是 0.98°。其中在 1997—1999 年，我國農業(yè)碳排放重心集中00—2015 年，我國農業(yè)碳排放重心在河南省，總體表現為由信191991992000200120022003200420052006200720082010200920112012201320142015

【參考文獻】

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本文編號：2769535