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2023-08

文章推荐 | 农田生态系统碳排放时空格局及趋势分析

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摘要 

为探究农田生态系统碳排放演化趋势,制定合理的碳减排政策,以面板数据为依据,估算2007—2020年中国农田生态系统碳排放量及强度;运用空间自相关分析碳排放强度空间格局;建立GM1,1预测模型,对未来碳排放强度进行预测,并对预测结果进行空间自相关分析,以研究其发展趋势。结果表明1中国农田生态系统碳排放量在研究期间呈波动下降趋势,并于2013年达到峰值;2碳排放强度总体呈下降趋势,表现为“北冷南热”的空间格局,未来将持续下降,由2020年的0.107kg/yuan下降至2027年的0.054kg/yuan,总体空间格局保持稳定,但热点区域扩大,冷点区域缩小。因此,为加快低碳农业发展,应根据地区差异,通过制定差异化农业管理策略,降低农田生态系统碳排放强度。

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以气候变暖为主要特征的全球气候变化是迄今为止人类面临的最大环境问题,并已威胁到人类的生存及生态系统的可持续发展[1]。安全降碳作为减缓全球气候变暖的重要措施,已成为“十四五”时期中国生态文明建设的重点战略新方向。农业是国民经济的基础性产业,全球10%~20%的碳排放来源于农业生产活动,而农田生态系统是重要的温室气体排放源[2]。因此,深入研究农田生态系统碳排放时空格局及发展趋势,以期为寻求减少农业碳排放有效策略提供参考,将对构建生态文明建设新格局具有重要的战略意义和实践价值。

近年来,农田生态系统碳排放研究主要从总量测算、影响因素分析、时空格局分析及总量预测等4个方面进行。在总量测算方面,李波等[3]测算了1993—2018年农业CO2排放量,发现自1993年我国农业CO2排放处于上升态势;唐志伟等[4]测算了水稻CH4排放量,结果表明我国稻田CH4总排放量呈先降低后升高再降低的趋势,为实现水稻丰产与稻田CH4减排的协同提供理论参考;楚天舒等[5]对区域种养业生产系统温室气体排放总量进行了测算,并提出合理的减排建议;白义鑫等[6]测算了禽畜养殖过程中温室气体的排放,为喀斯特地区农业碳减排提供参考;田成诗等[7]测算了农业非能源碳、能源碳排放量,研究表明中国农业碳排放总量呈先降后升的“V型”变化。目前,计算农田生态系统碳排放的主要方法是根据相应的碳排放系数估算,多数研究仅对一种或两种温室气体进行测算。

在碳排放影响因素方面,任峰等[8]运用扩展的STIRPAT模型对广东省碳排放影响因素进行了分析,发现人口规模、富裕度等与碳排放量之间均存在正相关关系;田云等[9]使用Tobit模型测算了湖北省农业碳排放效率,并厘清了影响因素,为农业低碳生产提供参考依据;黎孔清等[10]使用半对数回归模型对农户农业生产碳排放强度影响因素进行了计量分析,得出农村人口、富裕度等因素与农业碳排放总量之间的定量关系;Ismael等[11]探讨了农业技术和环境对碳排放总量的影响,研究结果可以为决策者制定碳减排战略提供参考;曾珍等[12]应用脉冲响应函数和方差分解法分析了城镇化水平对农业碳排放的影响,发现人口城镇化和土地城镇化对农业碳排放的冲击大小以及方向不同,且存在显著的区域差异。当前,研究者们应用各种模型和方法研究了农业碳排放影响因素,研究结果为实现农业低碳目标提供了有价值的参考方案。

在农田生态系统碳排放时空格局研究方面,袁霄等[13]采用空间自相关分析了土地利用碳排放时空格局,发现重庆市重度排放集中在主城核心区,中轻度排放集中在主城拓展区、环主城区及区域中心城市;翁翎燕等[14]使用了空间自相关方法研究得出江苏省农田植被净碳汇呈现出“北热南冷”的空间格局;Pang等[15]采用了空间自相关分析得出中国农业生产碳排放强度呈现空间聚集趋势;夏四友等[16]运用Theil指数及空间自相关方法分析了农业碳排放强度时空格局特征,研究表明未来碳排放强度值将呈现出继续下降的演化态势;孙小祥等[17]构建了生态承载效率指数、经济贡献效率指数,发现江苏沿海地区农田生态系统碳源/汇动态区域差异较大。综上所述,空间自相关分析因能准确识别变量在不同空间尺度的分布情况,目前已被广泛应用于农业碳排放时空格局研究。

在农业碳排放总量预测方面,Lin等[18]提出了一种由多变量灰色预测模型和遗传规划组成的两阶段预测方法,对CO2排放量进行预测,该方法综合考虑了影响碳排放的多种因素;Lin等[19]通过构建组合预测模型预测了中国2020年的CO2排放强度,并对中国发展低碳经济提供了建议;Liu等[20]运用GM1,1模型预测了山东省农业碳排放量,结果表明农业碳排放量将在2030年前达到峰值;谢永浩等[21]构建GM1,1模型对农业生产活动产生的碳排放进行了预测,发现未来碳排放量出现明显的“马太效应”;赵金辉等[22]使用Lasso-BP神经网络方法,建立了河南省碳排放量预测模型,并提出河南省碳达峰路径;褚力其等[23]根据因素贡献差异设置动态政策情景,对2018—2030年中国农业碳排放量进行预测,认为通过市场优化农业生产结构、提高农资消耗品使用率可以促进低碳生产。目前,关于农业碳排放预测的研究主要关注预测方法的改进,以提高预测精度,但研究深度不足。

上述研究着重于中国农田生态系统碳排放现状和未来总量的预测,但仍然有如下问题一是目前对中国省际农田生态系统温室气体排放的测算主要是针对一种或两种温室气体,忽略了农田生态系统中CH4N2O的排放;二是目前针对农田生态系统碳排放预测的研究主要集中在探究碳排放时间格局演化和预测方法改进2个方面,而对于其空间格局演化的研究鲜有报道。因此,本研究拟在已有研究基础上,基于2007—2020年农业面板数据,以中国31省市、自治区为研究单元,运用改进的碳排放系数法全面测算中国农田生态系统温室气体排放总量,采用空间自相关分析方法研究中国农田生态系统碳排放强度时空格局;通过建立GM1,1预测模型,对2022—2027年碳排放强度进行预测,并对预测结果进行空间自相关分析,研究其发展趋势,以期为中国制定合理的差异化农业管理策略提供参考。

 

1 数据来源与研究方法

1.1 数据来源

基于数据的可得性本研究期为2007—2020年研究对象为除台湾省、澳门和香港特别行政区以外的31个省市、自治区。其中化肥施用量、耕地灌溉面积、13种主要农作物产量来自于《中国统计年鉴》[24];农田翻耕面积、农药施用量、农用塑料膜施用量、农用柴油总量来自于《中国农村统计年鉴》[25];水稻播种面积来源于国家数据中心。

1.2 碳排放总量及强度估算方法

借鉴《2006年IPCC国家温室气体清单指南》[26]和《省级温室气体清单编制指南试行[27]运用改进的碳排放系数法估算中国31省市、自治区农田生态系统碳排放总量。基于数据的可得性本研究中主要考虑氮淋溶径流、大气氨沉降、秸秆还田、化肥施用、水稻种植、农田灌溉、农田翻耕、农用机械、农药使用、农膜使用种温室气体排放源如图1所示。

农田生态系统碳排放总量、碳排放强度计算公式如下

式中E为农田生态系统碳排放总量kg;ECO2CO2排放量kg;ECH4CH4形式排放量转化为CO2排放量kg;EN2ON2O形式排放量转化为CO2排放量kg;EI为碳排放强度kg/yuan;GDPA为农业产值yuan。

 

1.2.1CO2排放量估算方法

计算CO2排放量方法如下

式中Tj为第j种农业投入量kg;EFj为第j种农业投入碳排放系数如表1所示;44/12为CO2C分子量之比。

1.2.2CH4排放量估算方法

计算CH4形式排放量转化为CO2排放量方法如下

式中EFi为稻田CH4排放因子kg/hm2i表示稻田类型稻田CH4排放因子来源于参考文献[27];ADi为对应于该排放因子的水稻播种面积hm225为CH4折算CO2当量系数[29]。

 

1.2.3N2O排放量估算方法

计算农田生态系统N2O形式排放量转化为CO2排放量方法如下

式中Nz为直接氮排放量kg;Nj为间接氮排放量kg;44/28为N2O与N分子量之比;298是N2O折算CO2当量系数[29]。其中Nz计算方法如下

式中Nh施用化肥含氮量kg复合肥含氮量按其总量1/3计算[33];Ng为秸秆还田过程中氮总量kg;EFzN2O直接排放因子[27]。

其中Ng计算方法如下

式中Mi为第i种作物籽粒产量kg;Li为第i种作物的经济系数βi为第i种作物的秸秆还田率由于各地区秸秆还田比例尚未有统计数据故本研究秸秆还田比例统一设置为0.2[34];Kii种作物的秸秆含氮率;αi为第i种作物的根冠比详细参数来源于参考文献[27]。

间接氮排放量Nj)计算方法如下

 

1.3 空间自相关

空间自相关是一种空间数据分析方法主要研究空间中某一位置的观测值是否与其相邻位置的观测值相关并能揭示空间变量的区域结构形式分为全局空间自相关和局部空间自相关[35]。全局空间自相关是对研究变量在整个区域上的空间特征进行描述可以准确分析整体的空间关联特征;局部空间自相关是对局部空间异质性特征进行描述识别不同空间位置上的“热点区”与“冷点区”的空间分布规律[36]。

运用ArcGIS10.2Moran’I指数反映中国农田生态系统碳排放空间总体格局计算公式如下

式中I为全局Moran指数;n为省市、自治区数量;Xi为第i个省市、自治区的碳排放强度;Wij为空间单位i和j的权重;X为研究对象碳排放强度的平均值。

Getis OrdGi*可以测量指定研究区域的高值热点和低值冷点密度计算方法如下

式中Gi*为局部空间自相关指数。Gi*值高表明相邻地区高值聚集为热点地区;Gi*值低表明相邻地区低值聚集为冷点地区;Gi*值趋向于0表明不存在聚集现象。

 

1.4 GM11模型

灰色预测模型GM11是以历史资料为基础预测时间序列数据的模型。不仅可以弱化原始数据的随机性使其呈现出较明显的特征规律还具有所需样本少、不需要计算统计特征量的优点是处理小样本预测问题的有效工具[37-38]。因此本研究使用灰色预测模型GM11预测2022—2027年中国农田生态系统碳排放强度。GM11模型的基本形式为

式中x0k为原始数据;z1k为原始数据序列累加后取得的生成序列;a为发展系数;b为灰作用量。

经过演变计算可变为白化方程

后验差比值C可以验证模型的精度C<0.65表示预测模型精度合格。

 

2 中国农田生态系统碳排放特征

2.1 碳排放时间演变特征

根据上述碳排放计算方法及数据估算2007—2020年中国31省市、自治区农田生态系统碳排放总量及碳排放强度分别如图2和图3所示。

由图2可见14年来中国农田生态系统碳排放总量总体呈下降趋势碳排放总量年均减少0.0098亿t。中国农田生态系统碳排放总量在2013年达到峰值峰值约为9.4665亿t其发展趋势可以大致划分为4个阶段12007—2008年快速增长阶段。中国农田生态系统碳排放总量快速增长2007年的8.6003亿t增长到2008年的8.9094亿t年均增幅为0.3091亿t年均增长率为3.59%CO2CH4N2O3种温室气体排放量均有所增长;22008—2010年缓慢减少阶段。中国农田生态系统碳排放总量减少速度较为迟缓2008年的8.9094亿t下降到2010年的8.7076亿t年均下降幅度为0.1009亿t年均减少率为1.14%CH4CO2排放量有所增加N2O排放量下降。原因在于2008年中央一号文件的颁布并实施从政策层面开始控制种植业的碳排放并提出积极发展稻谷生产、加快推进农业机械化可能引起CH4CO2排放量的增加;2010—2013年快速增长阶段。中国农田生态系统碳排放总量迅速增长2010年的8.7076亿t增加到2013年的9.4665亿t年均增幅0.2530亿t年均增长率为2.83%3种温室气体排放量均增加。其中N2O排放量增长幅度最大主要因为氮肥施用量快速上涨加之秸秆还田的大力推进。2013—2020年持续下降阶段中国农田生态系统碳排放总量持续下降2013年的9.4665亿t下降到2020年的8.4643亿t年均降幅0.1432亿t年均减少率为1.58%下降幅度较大持续时间较长3种温室气体排放量均不断下降。2015年农业部出台了《到2020年化肥使用量零增长行动方案》和《到2020年农药使用量零增长行动方案》、2016年国务院发布了《“十三五”控制温室气体排放工作方案》和2017年颁布了《农药管理条例》这一系列政策的实施大大减少了CO2N2O的排放量。

由图3可见2007—2020年中国农田生态系统碳排放强度总体呈现持续下降趋势。碳排放总量及农业生产总值的变化直接影响着碳排放强度的变化碳排放强度均值从2007年的0.339kg/yuan减少到2020年的0.107kg/yuan年均下降0.017kg/yuan其具体发展趋势可以大致划分为3个阶段12007—2009年较大幅度下降阶段。中国农田生态系统的平均碳排放强度从2007年的0.339kg/yuan减少到2009年的0.282kg/yuan年均下降幅度为0.028kg/yuan年均下降率为8.85%这是因为在此期间粮食连续增产农民收入持续较快增长农业产值大幅度提高加之农业碳排放总量的小幅度增加;22009—2011年大幅度下降阶段。中国农田生态系统平均碳排放强度从2009年的0.282kg/yuan减少到2011年的0.209kg/yuan年均下降幅度为0.036kg/yuan年均下降率为13.81%;32011—2020年缓慢下降阶段。伴随着中国农业产值的缓慢上升和碳排放总量的下降碳排放强度从2011年的0.209kg/yuan缓慢下降至2020年的0.107kg/yuan年均下降幅度为0.011kg/yuan年均下降率为7.20%。

 

2.2 碳排放空间演变特征

为了便于分析比较中国各省市、自治区的农田生态系统碳排放强度差异对中国农田生态系统碳排放强度进行标准化处理参考陈慧等[39]的划分方法即以当年农田生态系统碳排放强度均值的0.5、1.0、1.5倍作为3个分界点将各省市、自治区农田生态系统碳排放强度从低到高依次划分为低强度区、较低强度区、较高强度区和高强度区4个等级。利用ArcGIS10.2软件的空间分析功能刻画2007年、2010年、2015年和2020年中国农田生态系统碳排放强度分布结果如图4所示。可见不同时期中国各省市、自治区农田生态系统碳排放强度空间差异十分显著高强度区主要集中在中国南部的广西、广东和云南省总碳排放量由2007年的3.9786亿t减少到2020年的3.9345亿t分别占当年中国农田生态系统碳排放总量的46.26%和46.48%。2007年高排放区为云南、广东、广西和海南2010年、2015年高排放区为云南、广东、广西、海南、江西2020年高排放区为云南、广东、广西和江西。广西壮族自治区盛产甘蔗、且N2O排放因子较高造成N2O排放量高于其他省市、自治区),加之广西壮族自治区化肥农药施用较多因而广西壮族自治区碳排放强度一直位于中国首位。此外江西、广东、广西等地水稻占有举足轻重的地位因此CH4排放较多碳排放强度随之升高。


较高强度区主要集中在我国东部地区的安徽、吉林、上海、湖南总碳排放量由2007年的0.8996亿t增加到2020年的0.9366亿t分别占当年中国碳排放总量的10.09%和11.07%。2007年较高排放区为江西省2015年较高排放区为安徽省2020年较高排放区为安徽、吉林、上海、湖南。江西、安徽、吉林、湖南属于粮食主产区其碳排放总量必然较高碳排放强度随之较高。

较低强度区主要集中在中国东北的内蒙古、黑龙江、辽宁西北地区的宁夏、新疆、甘肃和东南沿海的江苏、浙江、福建总碳排放量由2007年的1.3968亿t增加到2020年的1.556亿t分别占当年中国农田生态系统碳排放总量的16.24%和18.38%。中国东北地区地处世界主要黑土带之一黑土是一种性状好、肥力高非常适合植物生长的土壤因此中国东北地区粮食产量极高农业产值较高不仅如此东北地区耕地面积较为集中农业生产高度机械化所以东北地区碳排放强度较低。上海、浙江、福建等地作为粮食主销区粮食产量相对较小农业生产过程中产生的碳排放总量较小故其碳排放强度较低。

低强度区主要集中在中国西南地区的四川、贵州、西藏、陕西和华北地区的天津、北京、河北、山西总碳排放量由2007年的0.8058亿t减少到2020年的0.6924亿t分别占当年中国农田生态系统碳排放总量的9.36%和8.18%。西藏、青海、宁夏、山西、陕西、重庆和贵州等地农业碳排放量较小这可能是由于西藏和青海地区天气恶劣;山西、陕西两地大宗作物种植面积较小特色农业较发达例如莜麦、荞麦、糜子等;山西、陕西、贵州和重庆土地碎片化严重大块平整土地较少农用机械难以使用等原因。

 

2.3 全局空间自相关分析

利用ArcGIS10.2得到2007年、2010年、2015年和2020年的中国农田生态系统碳排放强度的全局空间自相关Moran’I指数及显著性水平Z得分和P值),结果见表2。可知中国不同年份农田生态系统碳排放全局空间自相关指数I值均为正且均通过5%的显著性检验这表明中国不同省市、自治区农田生态系统碳排放强度具有空间正相关性。Moran’I值呈现先增大后减小的趋势说明中国农田生态系统碳排放强度相似地区在空间上的聚集程度先有一定程度的上升后有一定程度的下降但总体在空间上处于集聚状态。

 

 

2.4 局部空间自相关分析

利用ArcGIS10.2计算2007年、2010年、2015年和2020年4个时间点上各省市、自治区空间关联指数Getis-OrdGi*),并按自然断点法分为4级从高到低依次为热点区、次热点区、次冷点区、冷点区进而绘制4个时间点上中国农田生态系统碳排放强度空间格局演化图如图5所示。

 

从整体空间结构看中国农田生态系统碳排放强度热点区域的总体格局保持稳定总体呈现“北冷南热”的空间格局。贵州、云南、广东、广西、海南为相对稳定的热点区域说明这5个地区农田生态系统碳排放强度处于较高水平;内蒙古、北京、天津、宁夏、山东、河北、河南、山西、陕西9地为相对稳定的冷点区域说明这9地的农田生态系统碳排放强度处于较低水平。

从区域尺度看长江流域的农田生态系统碳排放强度明显高于黄河流域这与长江流域的农业经济发展水平明显好于黄河流域的特征恰好吻合。长江流域的气候要比黄河流域的气候优越水热条件明显高于北方使得南方成为适宜种植水稻的地区。

4种类型的变化看农田生态系统碳排放强度总体空间格局保持稳定但各类型的区域仍发生了一些改变。2007—2020年中国农田生态系统碳排放强度热点区域比重先由2007年的16.13%上升到2015年的32.26%再下降到2020年的29.03%;次热点区域的比重由2007年的19.35%下降到2020年的12.90%;冷点区域的比重由2007年的38.71%下降到2020年的32.26%;而次冷点区域的比重呈波动趋势先由2007年的25.81%上升到2010年的29.03%随后下降到2015年的22.58%继而上升到2020年的25.81%。4个代表年份中未发生变化的地区有18个占总数的58.06%说明2007年以来中国农田生态系统碳排放强度大体格局未变且北部地区以低值区为主南部地区以高值区为主。

 

3 农田生态系统碳排放趋势预测

根据2007—2020年中国各省市、自治区农田生态系统碳排放强度运用SPSS软件求得发展系数a、灰作用量b进而构建灰色预测模型预测2022—2027年中国各省市、自治区农田生态系统碳排放强度通过后验差比值C检验模型精度。模型参数及预测结果见表3根据精度等级划分的原则可知各省市、自治区灰色预测模型均合格有效。

 

 

由表3可见中国各省市、自治区农田生态系统碳排放强度延续历史趋势即呈现下降趋势截止2027年中国农田生态系统碳排放强度均值下降到0.054kg/yuan。农业作为立国之本得到国家政策的大力扶持国家已进一步推动资源节约型农业加之农业农村减排固碳工作进一步的推进促使农业碳排放强度下降预测结果与现行农业发展趋势相符。

为进一步探究未来中国农田生态系统碳排放强度发展趋势利用ArcGIS10.2计算2025年和2027年各省市、自治区空间关联指数Getis-OrdGi*),分类方法同2.2节进而绘制2025年和2027年中国农田生态系统碳排放强度空间格局的演化图6

从整体结构看未来6年中国农田生态系统碳排放强度总体仍呈现“北冷南热”的空间格局。从区域尺度来看中国南部地区热度依旧高于北部地区;华北地区、西部地区热度上升。从4种变化类型来看中国热点区先缩小后扩大整体呈扩散趋势;次热点区域数量保持稳定但逐渐向西部扩散;次冷点区域先扩大后缩小整体数量保持稳定但逐渐集中;冷点区域不断缩小整体向东南方向移动。

 

4 结论与建议

4.1 结论

通过改进的碳排放系数法估算2007—2020年中国农田生态系统碳排放量及强度运用空间自相关分析碳排放强度空间格局建立GM11预测模型对未来碳排放强度进行预测并对预测结果进行空间自相关分析研究中国农田生态系统碳排放时空格局及发展趋势本研究主要结论如下

12007—2020年中国农田生态系统碳排放总量总体呈现下降趋势并呈现一定的阶段性其下降趋势可以大致划分为4个阶段2007—2008年的快速增长阶段;2008—2010年的缓慢减少阶段;2010—2013年的快速增长阶段;2013—2020年的持续下降阶段。中国农田生态系统碳排放强度总体呈现持续下降趋势且南部地区>东北地区>西北地区。

22007—2020年中国农田生态系统碳排放强度表现为“北冷南热”相对稳定的空间格局。中国农田生态系统碳排放强度呈现空间正相关农田生态系统碳排放强度空间自相关性呈现先上升后下降的趋势;局部空间自相关特征表现为长江流域的农田生态系统碳排放强度明显高于黄河流域热点区域比重由2007年的16.13%上升2020年的29.03%冷点区域的比重则由2007年的38.71%下降到2020年的32.26%。

32022—2027年中国农田生态系统碳排放强度仍呈现“北冷南热”的空间格局但热点区整体呈扩散趋势;次热点区逐渐向西部扩散;次冷点区域逐渐集中;冷点区域不断缩小整体向东南方向移动。根据2007—2020年中国农田生态系统碳排放相关数据2022—2027年中国农田生态系统碳排放强度进行预测预测结果显示中国农田生态系统碳排放强度逐年下降平均碳排放强度由2020年的0.107kg/yuan下降至2027年的0.054kg/yuan。

局限于资料的可得性本研究在计算农田生态系统碳排放总量时只选取了13种主要农作物并未把全部农作物种类计算在内;其次碳排放因子的选取参考国内外相关文献不一定完全适用于中国农田生态系统碳排放测算。因此在今后的研究中需进一步完善和修正。此外在分析碳排放时空变化特征时可以考虑从CO2N2O、CH43方面深入分析其各自的变化趋势及对农田生态系统碳排放的影响程度今后会做出进一步探究。本研究选择省市、自治区作为空间单元探究空间格局一定程度上忽略了更小尺度上的空间相关关系而较小尺度的研究对于揭示中国农田生态系统碳排放强度空间格局亦为必要未来将在这方面做更为深入的研究。

 

4.2 建议

本研究表明未来中国农田生态系统碳排放强度总体呈现“北冷南热”的格局。在未来中国农业发展中相关部门应根据各省市、自治区不同的农田生态系统碳排放现状因地制宜地采取差异化的农业减排策略

1针对碳排放强度高的南方地区如广东、广西、海南应减少传统农业比重大力支持农业规模化发展鼓励采用现代化农业种植技术控制化肥、农药施用量发展生态农业、休闲观光农业等现代化农业。此外中国南方地区多季种植水稻及各类蔬菜化肥施用量大且高温条件下肥料中氨易挥发施肥方法和时间的选择尤为重要农户应积极施用有机肥、添加氮肥增效剂及生物质炭可降低土壤氧化亚氮排放量。

2针对碳排放强度较高的江西、安徽、吉林、湖南在保证不减产的前提下适当减少农药施用量增施有机肥结合各地区实际情况栽培绿肥作物以改善土壤结构因地制宜调整优化农业产业结构推进农业提质增效促进农业低碳高效发展。

3针对其余碳排放强度较小的区域未来应努力提高农业生产效率提升农业发展质量完善农业CO2排放监测体系助推中国农业碳减排工作顺利进行。

4中国农业碳排放强度具有空间相关性。因此中央和地方政府要立足于区域农业碳排放的实际情况构建区域农业碳减排合作机制加强区域协作推进农业低碳科技创新加大低碳农业技术的研发和推广的投入力度积极推广现代化农业种植技术、生物农药及地膜回收技术和灌溉等新技术。

 

原文信息

题目:农田生态系统碳排放时空格局及趋势分析

作者:王英 杨娟 王佳丽 

期刊:《中国农业大学学报》23年1期

 


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