【摘 要】
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运用IPCC清单方法核算了中国各省(直辖市、自治区)农业源非二氧化碳(非CO2)温室气体(GHG)的排放,基于Tapio弹性脱钩理论和情景预测法、STIRPAT模型和向量自回归模型(VAR)预测了其达峰时间和规模,并结合对数平均迪氏指数(LMDI)模型、STIRPAT模型和固定效应模型识别了中国农业非CO2GHG排放的影响因素.结果 表明,高情景和中情景下中国农业非CO2GHG排放量整体呈上升趋势,到2050年仍未达峰;2018-2050年低情景下GHG排放量整体呈下降趋势,其中,低情景下已于2018年达
【机 构】
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中国人民大学农业与农村发展学院,北京100872
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运用IPCC清单方法核算了中国各省(直辖市、自治区)农业源非二氧化碳(非CO2)温室气体(GHG)的排放,基于Tapio弹性脱钩理论和情景预测法、STIRPAT模型和向量自回归模型(VAR)预测了其达峰时间和规模,并结合对数平均迪氏指数(LMDI)模型、STIRPAT模型和固定效应模型识别了中国农业非CO2GHG排放的影响因素.结果 表明,高情景和中情景下中国农业非CO2GHG排放量整体呈上升趋势,到2050年仍未达峰;2018-2050年低情景下GHG排放量整体呈下降趋势,其中,低情景下已于2018年达峰,峰值为0.73× 109 t(以CO2-eq计,下同);北京市、上海市、江苏省、浙江省、福建省、广东省、海南省、重庆市、四川省和青海省农业生产与其农业非CO2 GHG排放呈强脱钩状态,其余21个省(直辖市、自治区)呈弱脱钩状态;除天津市和黑龙江省以外的29个省(直辖市、自治区),经济和人口为农业非CO2 GHG排放的促进因素,效率和结构为其抑制因素.
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