辽宁省种植业碳排放影响因素及预测分析

F326.1; 构建以降碳为重要内容的社会主义生态文明,需要各个行业都做出一定的碳减排贡献.农业是温室气体排放的重要碳源,而种植业是农业的重要组成部分,因此,针对种植业碳排放进行研究具有重要意义.基于农地利用和农田土壤利用两类碳源,采用因子系数法综合测算2003-2021年辽宁省种植业碳排放量,运用对数平均迪氏指数法(LMDI模型)对辽宁省种植业碳排放进行影响因素分解,并根据可拓展的随机性环境影响评估模型(STIRP-AT 模型)对2022-2030年种植业碳排放进行预测.结果表明:1)辽宁省种植业碳排放总体呈先上升后下降的变化趋势,于2013年达最高.农地利用中的主要碳源为化肥,农田土壤中的...

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Published in中国生态农业学报（中英文） Vol. 32; no. 11; pp. 1818 - 1828
Main Authors 赵洪亮, 陈思越, 谢立勇
Format Journal Article
LanguageChinese
Published 沈阳农业大学经济管理学院 沈阳 110161%沈阳农业大学农学院 沈阳 110161 01.11.2024
Subjects
PLS regression
碳达峰
Liaoning Province
LMDI model
STIRPAT模型
Planting industry
辽宁省
LMDI模型
Carbon peaking
种植业
PLS回归
STIRPAT model
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Summary:F326.1; 构建以降碳为重要内容的社会主义生态文明,需要各个行业都做出一定的碳减排贡献.农业是温室气体排放的重要碳源,而种植业是农业的重要组成部分,因此,针对种植业碳排放进行研究具有重要意义.基于农地利用和农田土壤利用两类碳源,采用因子系数法综合测算2003-2021年辽宁省种植业碳排放量,运用对数平均迪氏指数法(LMDI模型)对辽宁省种植业碳排放进行影响因素分解,并根据可拓展的随机性环境影响评估模型(STIRP-AT 模型)对2022-2030年种植业碳排放进行预测.结果表明:1)辽宁省种植业碳排放总体呈先上升后下降的变化趋势,于2013年达最高.农地利用中的主要碳源为化肥,农田土壤中的主要碳源为水稻;但玉米碳排放量增长较快,于2015年首次超过水稻.2)LMDI模型分解影响因素结果表明,经济水平是促进辽宁省种植业碳排放的最主要因素,生产效率是抑制辽宁省种植业碳排放的最主要因素.产业结构对碳排放的影响总体为抑制效应,农业人口则为增加效应.3)在基准情景与低碳情景下,2022-2030年辽宁省种植业碳排放均呈下降趋势.最后,本文针对辽宁省种植业碳减排提出以下政策建议:短期来看,推进机械化升级的同时,对农业机械进行绿色升级;长期来看,在保障粮食安全的基础上,对农村产业结构进行合理调整,推广低碳种植技术,全面提升种植业绿色生产水平.
ISSN:2096-6237
DOI:10.12357/cjea.20240157