基于机器学习算法的新疆农业碳排放评估及驱动因素分析

农业是全球第二大碳源,明确农业碳排放规律对于碳达峰、碳中和具有重要意义。为探究新疆农业碳排放规律,促进农业碳减排,本研究根据农业生产过程中的碳排放环节,结合国内外发布的碳排放系数,测算了新疆的农业碳排放量;利用莫兰指数、LISA指数等空间相关性模型测算了新疆农业碳排放的空间集聚规律;利用机器学习中的随机森林模型对农业碳排效率影响因素进行了动态量化分析。结果显示:1)2010—2019年新疆农业碳排放量缓慢增长,从292.24万t增长到379.69万t,年均增速3.33%。2)化肥和农膜的使用是新疆农业碳排放的主要来源,占比分别为58.06%和39.03%。3)新疆农业碳排放效率在不断提升,2010—2013年增速较快,2014—2019年增速较慢,碳排放效率的主要分布区间从小于50元·t^(-1)变为50~100元·t^(-1)。4)新疆农业碳排放效率高高聚集区域农业产值不高,主要是由于物质投入低;低低聚集区域农业产值相对较高,但科技、管理水平低,物质投入过多。5)降水量较低的南疆区域,农业碳排放效率整体较高,降水量较高的北疆区域,农业碳排放效率处于中等水平。6)农业规模化程度在0.12~2.02 hm^(2)·人^(-1)时,碳排放效率随着农业规模化程度提高急剧降低,当农业规模化程度高于2.02 hm^(2)·人^(-1)时,对农业碳排放效率的影响力降低;耕地规模在120~17220 hm^(2)时,对农业碳排放效率有一个显著的负向影响,当耕地规模大于17220 hm^(2)时,对农业碳排放效率的影响较为平缓。农村经济发展水平对碳排放效率具有正向影响,农业电器化程度对碳排放效率呈现出正“U”型影响。

1980—2011年福建省农业甲烷排放估算研究

基于1980—2011年福建省农业生产的相关统计数据,将稻田甲烷排放模型CH_4MOD、排放因子法和GIS相结合,模拟估算了福建省1980—2011年农业源甲烷排放量。结果表明:(1)1980—2011年福建省农业CH_4共排放1 219.71×10~4t,总体呈下降趋势;(2)福建省农业CH_4排放高值区主要分布在南平市、龙岩市和漳州市,约占福建农业CH_4排放总量的47%;(3)32 a间福建省水稻CH_4总排放877.63×104t,总体呈递减走势,年均递减率为1.96%。反刍动物肠道和动物粪便CH_4排放量均呈明显上升趋势,年均增长率分别为1.04%和2.25%;(4)不同农业源CH_4排放量差异较大,以稻田CH_4排放最高,占总排放的72%,其次是动物肠道CH_4排放,占总排放量的23%,动物粪便CH_4排放约占5%;(5)对2025年甲烷排放量进行模型预测,表明福建省农业CH_4排放量总体降低,反刍动物饲料和动物粪便管理效率的提高成为未来福建农业发展的重点。