中国农牧业碳排放时空变化及预测

论文摘要

基于主要粮食作物、农资投入和牲畜数据,对中国31个省市自治区1997—2016年农牧业碳排放进行测算;采用变动指数、重心模型和标准差椭圆分析其时空变化特征;以趋势外推、灰色预测和差分整合移动平均自回归(ARIMA)模型为基础,利用标准差优选组合模型预测2017—2022年农牧业碳排放状况。结果表明:1997—2016年农业大环境向好,多省碳排放增加,重心向西北移动,主体区域在胡焕庸线右侧。但多省牧业碳排放降低,重心在河南境内摆动,主体区域扩大并向东南—西北扭转;农业碳排放高值区向东北三省和黄淮海转移,牧业碳排放高值区集中于传统区域和中部地区;组合模型预测优于单一模型,到2022年农业碳排放延续历史趋势但年均增速降低,牧业碳排放达到1. 13×10~8t,年均增速提高。

论文目录

• 1 数据来源及研究方法
•   1.1 数据来源
•   1.2 研究方法
•     1.2.1 农资碳排放
•     1.2.2 水稻种植产生的CH4排放
•     1.2.3 农作物的N2O排放
•     1.2.4 畜牧业碳排放测算
•     1.2.5 农牧业碳排放
•     1.2.6 重心迁移
•     1.2.7 标准差优选组合预测
• 2 农牧业碳排放时空变化分析
•   2.1 农牧业碳排放时间演化
•   2.2 农牧业碳排放空间演化
•   2.3 农牧业碳排放总量的时空演变
• 3 农牧业碳排放预测
•   3.1 模型及参数选取
•     3.1.1 趋势外推法模型选取
•     3.1.2 GM（1,1）模型预测
•     3.1.3 ARIMA模型参数选取
•     3.1.4 标准差法组合模型预测
•   3.2 碳排放预测结果分析
• 4 讨论
• 5 结论与建议
•   5.1 结论
•   5.2 建议

文章来源

类型: 期刊论文

作者: 徐丽,曲建升,吴金甲,韦沁,白静,李恒吉

关键词: 农牧业碳排放,时空变化,标准差优选组合模型,预测

来源: 生态与农村环境学报 2019年10期

年度: 2019

分类: 工程科技Ⅰ辑,农业科技,经济与管理科学

专业: 环境科学与资源利用,农业基础科学,农业经济

单位: 兰州大学资源环境学院,中国科学院兰州文献情报中心/全球变化研究信息中心

基金: 国家重点研发计划(2016YFA0602803)

分类号: F323;X322

DOI: 10.19741/j.issn.1673-4831.2018.0884

页码: 1232-1241

总页数: 10

文件大小: 538K

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