2000-2020年山东省种植业碳排放量及碳汇量时空差异分析.pdf
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1、第42 卷第5 期2023年10 月调查报告20002 0 2 0 年山东省种植业碳排放量及碳汇量时空差异分析刘杨,代雪静,杨晓钰,郭萌萌,王兆军(山东省济南生态环境监测中心,济南2 5 0 10 1)摘要:为评估山东省种植业碳排放及碳汇特征,基于排放因子法构建了山东省种植业碳排放量、碳汇量核算体系,利用基尼系数评价了16 地市区域差异,构建耦合模型研究了净碳汇与种植业产值之间的关系,利用核密度函数分析了净碳汇空间差异动态演进过程。结果表明:2 0 0 0 2 0 2 0 年山东省种植业碳排放量先上升后下降,碳汇量、净碳汇、净碳汇强度均波动上升;各地市种植业碳排放量、碳汇量及净碳汇呈现一定的区
2、域差异,平均碳排放生态承载力处于“相对平均”状态;净碳汇与产值耦合效果一般;净碳汇由两极分化演变为单极化,地区间差异有扩大趋势。根据结论提出种植业碳减排增汇建议,对山东省早日实现“双碳”目标起到积极作用。关键词:净碳汇;时空差异;耦合;动态演进中图分类号:X3文献标识码:ASpatial and Temporal Characteristics of Carbon Emission and CarbonSink of Planting Industry in Shandong Province from 2000 to 2020LIU Yang,DAI Xue-jing,YANG Xiao-y
3、u,GUO Meng-meng,WANG Zhao-jun(Jinan Eco-environmental Monitoring Center of Shandong Province,Jinan 250101,China)Abstract:In order to evaluate the characteristics of carbon emission and carbon sink of planting industry in ShandongProvince,based on the emission factor method,this paper constructed a c
4、arbon emission and carbon sink accounting system ofplanting industry,evaluated the regional differences of 16 cities and regions by the Gini coefficient,a coupling model wasconstructed to study the relationship between net carbon sink and the output value of planting industry,and the dynamicevolutio
5、n process of spatial differences of net carbon sink were analyzed by Kernel density function.The results showed that thecarbon emissions of planting industry from 2000 to 2020 increased first and then decreased,carbon sink,net carbon sink and netcarbon sink intensity showed fluctuating upward trend
6、as a whole.The Carbon emissions,carbon sink and net carbon sinkpresented a certain degree of regional differences in Shandong province,and the average ecological carrying capacity of Carbonemissionwas in the relative averagestate.The coupling effect between net carbon sink and planting industry outp
7、ut was general.The net carbon sink in Shandong province evolved from polarization to unipolarization,and regional diference showed a trend ofexpansion with time.According to the conclusion,suggestions on carbon emission reduction and carbon sink increase in plantingindustry were put forward for the
8、realization of the dual-carbon goal in Shandong Province as soon as possible.Keywords:Net carbon sink;spatial-temporal characteristic;coupling;dynamic evolution四川环境SICHUAN ENVIRONMENTD0I:10.14034/ki.schj.2023.05.046文章编号:10 0 1-36 44(2 0 2 3)0 5-0 317-10Vol.42,No.5October 2023前言2021年政府间气候变化专门委员会(IPCC
9、)第六次评估报告第一工作组报告气候变化2 0 2 1:自然科学基础指出,人类活动导致的地球气候收稿日期:2 0 2 2-0 3-0 8作者简介:刘杨(19 8 8),女,山东济南人,2 0 13年毕业于青岛理工大学环境科学专业,硕士研究生,现主要从事环境监测与综合分析工作。通讯作者:王兆军,12 5 2 35 2 8 9 1 。变化不断加剧,人类需要加快行动,加强、加快和持续推进减少温室气体排放,尽快实现二氧化碳的净零排放。农业具有碳源和碳汇的双重属性,一方面农业碳排放是全球温室气体排放的第二大来318源,我国农业碳排放占温室气体碳排放总量的17%,且排放水平逐年递增 2 ,另一方面,农业系统
10、具有巨大的固碳潜力,农田生态系统碳库是全球碳库和陆地生态系统碳库的重要组成部分 3。种植业在我国农业中占有重要地位,产值占比超过50%,对农业碳排放造成的影响最大 4,种植业碳汇能力较林地、草地更易受人为影响,存在一定的潜力和提升空间。深人研究种植业碳排放现状、碳汇现状其变化规律,对于指导农业现代化、低碳化,做到有效减排增汇、最终实现碳达峰、碳中和目标具有十分重大的意义。目前,已有众多学者针对农业碳源汇问题开展了研究,部分聚焦于不同尺度农业碳排放量核算、时空差异评价及影响因素分析 5 9 ,部分探讨了农业碳汇时空差异及演变趋势 10-1。部分研究了农业碳排放与农业经济增长之间的关系 12 14
11、。现有研究主要以农业整体作为研究对象、集中在农业碳排放或农业碳汇层面、以全国作为研究范围的居多,针对种植业、综合考虑碳排放和碳汇、且聚焦于中观尺度研究成果较少。本文聚焦于中观尺度的山东省种植业,采用2 0 0 0 2 0 2 0 年面板数据,核算种植业碳排放量、碳汇量及净碳汇,分析其时空变化特征,采用基尼系数法定量评价碳排放生态承载系数区域差异,利用耦合模型研究净碳汇与产值之间的关系,利用核密度函数分析净碳汇空间差异动态演进过程,最后从减排增汇角度为实现双碳目标提出建议。1材料与方法1.1石研究区域概况及数据来源山东省位于中国东部沿海、黄河下游,辖济南、青岛、淄博、枣庄、东营、烟台、潍坊、济宁
12、、泰安、威海、日照、临沂、德州、聊城、滨州、菏泽16 个设区市。山东省四季分明,光照充足,非常适宜农作物生长发育,是我国种植业的重要发源地之一,其耕地面积占全国总耕地面积的6.17%,位居全国第3,农业增加值长期稳居第一位,且农产品进出口总值长期位居全国第一 15 。本文所需的原始数据主要来自于山东省统计年鉴,化肥、农药、农膜以及农用柴油均为当年用量,其中化肥为折纯量;灌溉面积为有效灌溉面积。为消除价格因素干扰,农业总产值以2 0 0 0年为不变价,将其他年份进行折算。四川环境1.2分析方法1.2.1碳排放量测算参考IPCC经典碳排放计算理论及已有学者研究成果,并考虑数据可得性,利用排放系数法
13、测算碳排放量,计算公式为:E=ZE,=ET,*8,式中:E为种植业碳排放总量,E,为各源类的碳排放量,T,为各源类的量,S;为各源类碳排放系数。本文从三个角度测算种植业碳排放量,一是农资投人导致的碳排放,包括化肥、农药、农用薄膜、农用机械柴油使用以及灌溉消耗电力,排放系数 16)】分别为0.8 9 5 6 kg(C)k g、4.9 341k g(C)/k g、5.18 k g (C)/k g、0.5 9 2 7 k g(C)/k g、266.48kg(C)h m;二是水稻种植造成的CH4排放,山东省多种植中季稻(单季晚稻、麦茬稻),参考闵继胜等的研究结果,排放系数 17-18 为210kg(C
14、H 4)h m;三是作物种植过程土壤硝化导致的N,O排放,结合山东省实际,作物种植过程农田土壤硝化导致的N,O排放主要考虑冬小麦、玉米、棉花、水稻、大豆、蔬菜6 类作物,排放系数分别为 19 2.0 5 kg(N,0)/h m、2.5 32 k g(N,0)/h m、0.48 0 4k g(N,0)/h m、0.2 4 k g((N,0)/h m、0.7 7 k g(N,0)/h m、4.2 1 k g(N,O)h m。由于多年来山东省严格按照国家一系列关于秸秆禁烧和综合利用的政策和法律法规推进秸秆综合利用工作,2 0 15 年秸秆综合利用率达85%,2 0 2 0 年达9 2%,资源化利用水
15、平较高,进一步减排的空间有限 2 0 ,故未将秸秆焚烧碳排放纳人测算。根据IPCC第五次评估报告结果,CH4和N,O转化为CO2的10 0 年增温潜势系数分别为28 和2 6 5。1.2.2碳汇量测算碳汇量测算针对主要农作物生长全生命周期光合作用的碳吸收,根据不同类型作物经济产量、经济系数和碳吸收率测算,计算公式为 2 1:S=含S.=s,Y (1-T)/Hl,式中:S为种植业碳汇总量;S,为某种作物的碳汇量;k为作物种类数;s;为作物碳吸收率;Y,为作物的经济产量;为作物经济产品部分的含水量(%);HI,为作物经济系数。根据山东省农作物种植现状,选取了小麦等11类主要农作物作为研究对象。相关
16、系数具体见表1。42卷(1)(2)5期作物小麦水稻玉米谷子高粱豆类薯类1.2.3净碳汇及净碳汇强度净碳汇是指碳汇量与碳排放量之差,为消除总量基数影响,引入净碳汇强度指标,以客观反映28不同地区农业生产净碳效应,便于区域间横向比较 2 3,计算公式为:Cm=Cs/A#式中:C强为净碳汇强度(Vhm),C净为净碳汇(t),A 耕为耕地面积(hm)。1.2.4碳排放区域差异评价为评价山东省种植业碳排放区域差异,根据田云等的研究结果,构建种植业碳排放生态压力模型,引人种植业碳排放生态承载系数并计算其基尼系数 2 4。碳排放生态承载系数计算公式为:ESC;=(S,/S)/(E;/E)式中:ESC,为各地
17、市种植业碳排放生态承载系数,S,为各地市碳汇量,S为山东省碳汇量,E;为各地市碳源量,E为山东省碳源量。当ESC1时,表明该地市种植业具有较高的碳生态容量,能为其他地市带来正外部性效应;反之,则说明该地市种植业碳生态容量较低,其碳排放需其他地区分担,损害了其他区域的利益。基尼系数计算公式及评价标准为 2 5 :GC=1-Z(X,-X;-1)(Y,+Yi-1)状态APGDP/GDP扩张耦合+强耦合+弱负耦合一弱耦合+强负耦合一衰退负耦合一增长连结+衰退连结一刘杨等:2 0 0 0 2 0 2 0 年山东省种植业碳排放量及碳汇量时空差异分析表1主要农作物经济系数与碳吸收率 2 Tab.Econom
18、ic ceffient and carbon absortion rate of main crops2碳吸收率含水量(%)0.4120.45120.4130.42120.35120.34130.770Tab.2 Refinement classification of coupling indexAC/C+一一+一+一319经济系数作物品种0.485花生0.414油菜籽0.471棉花0.45烟草0.45蔬菜0.45瓜类0.423一式中:X,为各地市碳排放生态承载系数(E SC.)累计百分比,Y,为各地市碳排放量累计百分比。当i=1时,Xi-1、Y i-均视为0。根据国际惯例,基尼系数小于0.
19、2、0.2 0.3、0.3 0.4、0.40.5、大于0.5 分别定义为分配“高度(或(3)绝对)平均”“相对平均”“比较合理”“差距偏大”和“差距悬殊”,且通常将0.4作为分配差距的警戒线。1.2.5净碳汇与产值耦合分析脱钩理论主要用于分析经济增长和能源消耗之间的相关关系,Tapio脱钩模型采用弹性方法计算脱钩指数,不受统计量纲的影响,避免了对研究时间段基期选择敏感的问题,能够进一步提升了脱钩测度的准确性、客观性和稳定性 2 6-2 7 。参考现有(4)研究结果,将脱钩理论应用于度量种植业净碳汇与产值之间的关系,构建耦合模型,耦合指数计算公式为:AC/CC=PG D P/PG D P式中:c
20、为耦合指数;C为目标年份相对基期的净碳汇增量;C为基期净碳汇;PGDP为目标年份相对基期的种植业CDP增量,PGDP为基期种植业GDP。耦合状态划分见表2,其中扩张耦(5)合是低碳绿色发展的理想状态。表2 耦合状态划分 2 8 耦合指数(1.2,+8)(-8,0)0,0.80,0.8(-.88,0)(1.2,+)0.8,1.2 0.8,1.2 碳吸收率0.430.250.10.550.60.7一净碳汇随着经济增长以更高的速度上升净碳汇增长,经济负增长净碳汇和经济均负增长,净碳汇减量速度小于经济减速幅度净碳汇和经济均增长,净碳汇增长速度小于经济增长幅度经济增长,净碳汇负增长净碳汇和经济均负增长,
21、净碳汇负增长速度大于经济负增长幅度经济增长,净碳汇呈现同比例增长状态经济负增长,净碳汇呈现同比例负增长状态含水量(%)10108859090一备注经济系数0.450.450.450.450.450.45一(6)3201.2.6净碳汇空间差异动态演进分析本研究采用非参数核密度函数估计山东省种植业净碳汇的概率密度,用连续的密度曲线描述山东省种植业净碳汇空间分布形态和动态演进过程 2 9 。其表达式为:f()=2KX一X;nhh式中,n为观测值数量,h为带宽,通常采用兴=0.9 SN(N 为样本数,S 为样本标准差)mh定,x;为某一年某一地市种植业净碳汇。X-Xk()为核密度函数,本文选用Epan
22、echnikovh核密度函数形式 30 ,利用Stata17.0 绘制核密度函数。2丝结果与分析2.1碳排放、碳汇时空分布特征2.1.1时序变化特征根据公式(1)和公式(2)计算得到山东省种植业碳排放量、碳汇量情况,见表3、图1。20002 0 2 0 年碳排放量先上升后下降,由2 0 0 0 年的10 0 7.310*t,上升至2 0 0 7 年达到峰值1130.910t,年均增幅1.9%,然后波动下降至2 0 2 0 年达到最低值9 49.2 10*t,比2 0 0 0 年下降5.8%,种植业碳排放量变化趋势与李伟娟 31 的研究结论一致。农资投入、土壤硝化和水稻种植碳排放量也先上升后下降
23、,分别在2 0 0 7 年、2 0 17 年和2 0 0 9年达到峰值,2 0 2 0 年排放量分别为7 5 1.110*t、198.110*t、16.110 t。山东省碳排放量增加与化肥、农药、农膜等农业生产资料投人持续增加有关,2 0 0 7 年之后,随着国家和地方对农业碳排污染关注度的提升,出台了一系列的政策措施,减少农资投人,提升化肥农药利用效率,创建农产品质量安全县与开展化肥农药使用量零增长行动,大力发展绿色农业,种植业碳排放量持续下降。各源类排放量占总量比例农资投人最大,其次是土壤硝化,水稻种植最小,年均占比分别为8 2.0%、Tab.3 Planting industry car
24、bon emissions in Shandong province from 2000 to 2020碳排放量化肥2000379.02001383.9四川环境17.9%、1.7%,农资投入中化肥施用导致的碳排放量最大,年均占比38.2%,与黄锐等的研究结论一致 32 。2 0 0 0 2 0 2 0 年碳汇量总体呈上升趋势,20002004年呈波动变化,2 0 0 5 2 0 2 0 年逐年上升,说明山东省农业生产技术水平提高、生产效率提升,种植业增汇效果明显,这与王雅楠 33 的研(7)究结论一致。2 0 0 0 年碳汇量为436 8.110*t,2 0 2 0年为5 5 2 9.9 10
25、*t,年均增幅1.3%。2 0 0 2 年碳汇量最低,一方面与当年受旱灾影响导致农作物减产有关 34,另一方面与2 0 0 2 年我国加人世界贸易组织,种植业受新的国际形势以及新的标准的影响,产业结构调整、种植技术优化导致产量下降有关 35 。碳汇量占比较大的农作物为小麦、玉米和蔬菜,年均占比分别为30.5%、2 8.8%、2 5.1%,三者之和达8 4%,这与山东省种植结构密切相关,山东省是冬小麦与玉米的优势产区,也是应季蔬菜和设施蔬菜的重要产区 36 。从各种作物碳汇量变化趋势看,小麦、玉米碳汇量2 0 0 0 2 0 0 2 年下降至最低值,然后持续稳步上升,2 0 2 0 年碳汇量分别
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