“双碳”背景下我国农业碳减排能力评价与时空演化的研究

doi:10.16178/j.issn.0528-9017.20220741

摘要/Abstract

摘要：

农业已成为主要的碳排放源之一,分析农业碳减排能力,助力实现“双碳”目标早日实现。本文通过构建农业碳减排评价指标体系,运用熵值法、莫兰指数和LISA聚类等方式分析2010—2019年我国30个省区市的农业碳减排能力,从全局和局部2方面对近19 a农业碳减排时空演化格局进行研究。结果表明:我国农业碳减排能力整体呈现上升趋势,中间少数年份出现衰退情况;农业碳减排能力空间相关性呈现波动状态,空间相关性相对不稳定但空间相关性呈增强态势;我国农业碳减排空间地域特征显著。建议减少农业化学物质投入,加大农业科学技术的研发和投入力度,改进传统农业耕作方式,促进秸秆还田,提高农户绿色低碳生产意识。

关键词: 农业碳减排, 时空演化, 莫兰指数, LISA聚类

中图分类号:

S-09
F327

吴正玉. “双碳”背景下我国农业碳减排能力评价与时空演化的研究[J]. 浙江农业科学, 2023, 64(2): 270-277.

图/表 8

参考文献 12

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一级指标	二级指标	单位	性质
农村经济发展能力	农业总产值	亿元	正
	农业劳动生产率	元·人^-1	正
	土地产出率	万元·hm^-2	正
	人均粮食产量	t·人^-1	正
	第一产业增加值比重	%	正
	单位耕地面积GDP	hm²·亿元^-1	正
农村社会发展能力	农村居民家庭人均可支配收入	元·人^-1	正
	农村居民消费水平	元·人^-1	正
	城镇化率	%	正
	乡村恩格尔系数	%	负
农业碳源能力	柴油使用强度	t·hm^-2	负
	农药施用强度	t·hm^-2	负
	化肥施用强度	t·hm^-2	负
	农用塑料薄膜施用强度	t·hm^-2	负
	农业碳排放密度	t·hm^-2	负
	农业机械化水平	kW·hm^-2	正
农业碳汇能力	农业能源利用效率	元·t^-1标准煤	正
	森林覆盖率	%	正
	人均公园绿地面积	m²·人^-1	正
	造林面积	hm²	正

一级指标	二级指标	单位	性质
农村经济发展能力	农业总产值	亿元	正
	农业劳动生产率	元·人^-1	正
	土地产出率	万元·hm^-2	正
	人均粮食产量	t·人^-1	正
	第一产业增加值比重	%	正
	单位耕地面积GDP	hm²·亿元^-1	正
农村社会发展能力	农村居民家庭人均可支配收入	元·人^-1	正
	农村居民消费水平	元·人^-1	正
	城镇化率	%	正
	乡村恩格尔系数	%	负
农业碳源能力	柴油使用强度	t·hm^-2	负
	农药施用强度	t·hm^-2	负
	化肥施用强度	t·hm^-2	负
	农用塑料薄膜施用强度	t·hm^-2	负
	农业碳排放密度	t·hm^-2	负
	农业机械化水平	kW·hm^-2	正
农业碳汇能力	农业能源利用效率	元·t^-1标准煤	正
	森林覆盖率	%	正
	人均公园绿地面积	m²·人^-1	正
	造林面积	hm²	正

碳排放源	碳排放系数	参考来源	单位	对应统计指标
柴油	0.592 7	联合国政府间气候变化专门委员会	kg·kg^-1	柴油使用量
农药	4.934 1	美国橡树岭国家实验室	kg·kg^-1	农药使用量
化肥	0.895 6	美国橡树岭国家实验室	kg·kg^-1	化肥使用量
农用薄膜	5.180 0	南京农业大学农业资源与生态环境研究所	kg·kg^-1	农膜使用量
灌溉	266.480 0	中国农业大学农学与生物技术学院	kg·hm^-2	农作物播种面积

碳排放源	碳排放系数	参考来源	单位	对应统计指标
柴油	0.592 7	联合国政府间气候变化专门委员会	kg·kg^-1	柴油使用量
农药	4.934 1	美国橡树岭国家实验室	kg·kg^-1	农药使用量
化肥	0.895 6	美国橡树岭国家实验室	kg·kg^-1	化肥使用量
农用薄膜	5.180 0	南京农业大学农业资源与生态环境研究所	kg·kg^-1	农膜使用量
灌溉	266.480 0	中国农业大学农学与生物技术学院	kg·hm^-2	农作物播种面积

省区市	2001年	2004年	2007年	2010年	2013年	2016年	2019年
北京	0.047 2	0.044 1	0.030 4	0.041 3	0.058 1	0.065 2	0.093 9
天津	0.066 0	0.040 7	0.031 5	0.037 1	0.046 3	0.070 7	0.121 6
河北	0.043 5	0.025 6	0.021 9	0.036 7	0.046 7	0.051 0	0.073 2
山西	0.067 0	0.064 1	0.038 1	0.040 0	0.055 5	0.055 1	0.073 7
内蒙古	0.046 9	0.039 9	0.034 6	0.036 4	0.045 1	0.045 1	0.059 4
辽宁	0.022 9	0.023 1	0.030 9	0.039 5	0.056 3	0.064 6	0.074 5
吉林	0.031 0	0.033 6	0.031 0	0.036 3	0.052 8	0.060 3	0.078 9
黑龙江	0.032 9	0.027 3	0.025 6	0.039 1	0.048 6	0.054 4	0.079 5
上海	0.044 5	0.048 9	0.029 8	0.047 2	0.056 9	0.066 9	0.079 4
江苏	0.033 1	0.029 1	0.030 7	0.043 2	0.052 5	0.062 2	0.069 1
浙江	0.037 0	0.036 2	0.035 5	0.042 7	0.044 1	0.052 8	0.066 6
安徽	0.065 9	0.045 2	0.035 2	0.044 2	0.052 2	0.063 7	0.082 2
福建	0.035 1	0.027 5	0.026 0	0.033 8	0.072 8	0.090 9	0.102 1
江西	0.024 0	0.021 2	0.031 5	0.039 1	0.054 1	0.065 1	0.076 2
山东	0.031 6	0.026 7	0.021 8	0.037 6	0.059 0	0.062 7	0.074 2
河南	0.030 4	0.031 1	0.026 2	0.036 2	0.047 6	0.053 5	0.066 9
湖北	0.034 6	0.031 9	0.029 3	0.030 9	0.047 7	0.058 1	0.081 5
湖南	0.042 3	0.026 5	0.031 1	0.033 5	0.041 0	0.052 9	0.078 6
广东	0.050 7	0.039 4	0.030 8	0.043 8	0.050 9	0.071 3	0.098 9
广西	0.076 2	0.036 8	0.030 4	0.042 7	0.053 4	0.060 0	0.085 0
海南	0.052 0	0.049 3	0.033 3	0.043 1	0.054 0	0.067 5	0.082 5
重庆	0.044 8	0.044 8	0.076 8	0.084 4	0.057 5	0.072 1	0.091 4
四川	0.033 4	0.024 6	0.037 7	0.031 2	0.042 9	0.053 9	0.078 8
贵州	0.032 0	0.025 3	0.026 6	0.039 6	0.064 5	0.102 4	0.133 4
云南	0.040 8	0.041 0	0.035 0	0.042 8	0.058 3	0.068 1	0.104 8
陕西	0.054 9	0.053 1	0.041 5	0.047 9	0.054 0	0.058 3	0.078 9
甘肃	0.043 5	0.040 0	0.029 4	0.046 5	0.059 0	0.071 5	0.092 7
青海	0.050 4	0.028 7	0.033 9	0.041 4	0.066 1	0.092 1	0.096 4
宁夏	0.057 4	0.059 0	0.039 2	0.043 4	0.051 5	0.057 0	0.063 5
新疆	0.038 5	0.037 7	0.037 4	0.058 0	0.058 1	0.065 9	0.084 7

“双碳”背景下我国农业碳减排能力评价与时空演化的研究

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类型	划分标准	类型
农业碳减排低水平	小于平均值的0.8倍	L
农业碳减排中低水平	大于或等于平均值的0.8倍但小于平均值	ML
农业碳减排中高水平	大于或等于平均值但小于平均值的1.2倍	MH
农业碳减排高水平	大于或等于平均值的1.2倍	H

年份	类型	省区市	个数
2001	L	吉林、辽宁、黑龙江、江苏、江西、山东、河南、湖北、四川、贵州	10
	ML	河北、安徽、福建、湖南、云南、甘肃、新疆	7
	MH	北京、内蒙古、上海、广东、重庆、海南、青海	7
	H	天津、山西、浙江、广西、陕西、宁夏	6
2004	L	河北、吉林、黑龙江、江苏、福建、江西、山东、湖南、四川、贵州、青海	11
	ML	辽宁、安徽、河南、湖北	4
	MH	天津、内蒙古、广东、广西、云南、甘肃、新疆	7
	H	北京、河北、上海、重庆、浙江、海南、陕西、宁夏	8
2007	L	河北、黑龙江、福建、山东、河南	5
	ML	天津、吉林、辽宁、上海。江苏、江西、湖北、湖南、广东、广西、贵州、甘肃	12
	MH	北京、山西、内蒙古、安徽、浙江、海南、四川、宁夏、云南、新疆、青海	11
	H	重庆、陕西	2
2010	L	湖北、湖南、四川	3
	ML	北京、天津、河北、山西、内蒙古、吉林、辽宁、黑龙江、福建、江西、山东、河南、贵州、青海	14
	MH	上海、江苏、安徽、浙江、广东、广西、海南、宁夏、云南、陕西、甘肃	11
	H	重庆、新疆	2
2013	L	湖南、四川	2
	ML	天津、河北、内蒙古、辽宁、黑龙江、江苏、安徽、浙江、河南、湖北、广东、广西、宁夏	13
	MH	北京、山西、吉林、上海、江西、山东、海南、重庆、云南、甘肃、陕西、新疆	12
	H	福建、贵州、青海	3
2016	L	河北、内蒙古	2
	ML	山西、辽宁、黑龙江、江苏、安徽、浙江、广西、四川、山东、河南、湖北、湖南、陕西、宁夏	14
	MH	北京、天津、吉林、上海、江西、广东、海南、重庆、云南、甘肃、新疆	11
	H	福建、贵州、青海	3
2019	L	内蒙古、江苏、安徽、河南、宁夏	5
	ML	吉林、河北、山西、辽宁、黑龙江、上海、浙江、江西、山东、湖南、四川、陕西	12
	MH	广东、北京、湖北、广西、海南、重庆、甘肃、青海、新疆	9
	H	天津、福建、贵州、云南	4

年份	I	Z	P	年份	I	Z	P
2001	-0.003	0.260	0.397	2011	-0.127	-0.994	0.160
2002	0.058	0.769	0.221	2012	-0.115	-0.660	0.254
2003	0.140	1.465	0.071	2013	-0.163	-1.064	0.144
2004	0.081	0.941	0.173	2014	-0.151	-0.962	0.168
2005	-0.001	0.272	0.393	2015	-0.063	-0.244	0.404
2006	-0.058	-0.245	0.403	2016	0.038	0.616	0.269
2007	0.046	0.941	0.173	2017	0.026	0.526	0.299
2008	0.046	0.893	0.186	2018	0.140	1.511	0.065
2009	-0.058	-0.252	0.400	2019	0.224	2.189	0.014
2010	-0.098	-0.674	0.250

年份	类型	省区市
2001	不显著	北京、天津、河北、山东、江苏、浙江、广东、广西、贵州、江西、湖南、湖北、山西、河南、陕西、宁夏、新疆、青海、四川、重庆、辽宁、吉林、黑龙江、内蒙古、甘肃、云南、上海、福建、海南
	高-低	安徽
2010	不显著	北京、天津、河北、山东、江苏、浙江、广东、广西、贵州、江西、湖南、湖北、山西、河南、陕西、宁夏、新疆、青海、辽宁、吉林、黑龙江、内蒙古、甘肃、云南、上海、福建、海南
	低-高	四川
	高-低	重庆
2019	不显著	北京、天津、河北、山东、江苏、浙江、广东、贵州、江西、湖南、湖北、河南、宁夏、新疆、青海、重庆、辽宁、吉林、甘肃、云南、福建、海南、黑龙江
	高-高	广西
	低-低	内蒙古、安徽、上海、山西、陕西
	低-高	四川

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