居民食物消费变化引致的环境足迹测算

首先对比分析了2014~2020年城乡居民食物消费结构的变化特征,其次测算了人口规模、城镇化率、人均食物消费量和食物消费结构变化对土地-水-碳足迹变化的影响程度,最后设计了食物现状消费结构S0、发展消费结构S1和更趋近膳食指南的最优消费结构S2三种情景,测算了2025年和2030年3种情景下居民食物消费引致的环境足迹.结果表明:人均食物消费量和消费结构逐渐成为影响环境足迹的主要因素,2018~2020年城镇(农村)居民人均食物消费量和消费结构对环境足迹的平均贡献率分别为51.1%(51.6%)和-17.4%(-13.1%);S1和S2下居民食物消费引致的环境足迹均小于在S0下的值.在S2下环境足迹的减少更明显.在2025年城镇(农村)居民在S2下食物消费引致的土地、水、碳足迹比在S0下减少10.5%(11.5%)、19.6%(17.2%)、12.6%(13.7%);在2030年将减少11.6%(11.9%)、21.0%(16.8%)、13.6%(14.7%).基于分析结果,提出了如何减少食物消费引致的环境足迹的建议.

中长期粮食需求预测研究综述与展望

文章首先论述了中长期粮食需求预测的战略意义和科学意义,然后从中国粮食消费的特点和趋势、粮食消费的主要影响因素、粮食需求总量预测方法、分类粮食需求量预测方法四个方面对国内外研究现状进行了综述.进一步对已有研究的预测结果存在很大差异和较高误差的原因进行了总结.一是对中长期不同地区、不同收入水平的居民膳食结构的变化规律往往难以把握,而且高度聚集的粮食(食物)分类掩盖了居民膳食结构变化这一重要趋势,影响到了预测精度.二是模型中对粮食需求的主要影响因素考虑不全面,未能够将人口年龄结构、性别结构、膳食结构、收入水平、食物生产转化、食物浪费等影响粮食需求的关键因素整合起来量化分析.三是需求系统中收入水平、价格弹性、动物性食物和饲料粮之间的转化率、消费阶段粮食的浪费率等设置的差异、居民在外就餐的忽略或简单估计,造成模型预测值的较大差异.最后,对中长期粮食需求预测研究提出如下展望.第一,需要构建跨领域多学科融合的理论体系,更加关注新趋势、新因素及跨学科跨部门关键因素的整合.第二,注重相关数据的统计和校准,结合文本挖掘、机器学习等数据处理方法,充分发挥多源数据在预测中的作用.第三,模拟仿真人口政策、粮食价格、税收和补贴政策等变化对中长期粮食需求和粮食安全的影响,为中长期粮食供给的恰当方案提供政策依据.