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中国农牧业碳排放时空变化及预测
被引量:
26
1
作者
徐丽
曲建升
+3 位作者
吴金甲
韦沁
白静
李恒吉
《生态与农村环境学报》
CAS
CSCD
北大核心
2019年第10期1232-1241,共10页
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...
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 8 t,年均增速提高。
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关键词
农牧业碳排放
时空变化
标准差优选组合模型
预测
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职称材料
题名
中国农牧业碳排放时空变化及预测
被引量:
26
1
作者
徐丽
曲建升
吴金甲
韦沁
白静
李恒吉
机构
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
出处
《生态与农村环境学报》
CAS
CSCD
北大核心
2019年第10期1232-1241,共10页
基金
国家重点研发计划(2016YFA0602803)
文摘
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 8 t,年均增速提高。
关键词
农牧业碳排放
时空变化
标准差优选组合模型
预测
Keywords
agricultural and animal husbandry carbon emission
temporal and spatial variation
standard deviation optimal combination model
prediction
分类号
X82 [环境科学与工程—环境工程]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
中国农牧业碳排放时空变化及预测
徐丽
曲建升
吴金甲
韦沁
白静
李恒吉
《生态与农村环境学报》
CAS
CSCD
北大核心
2019
26
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