黄河流域九省区农业碳排放的驱动因素及预测

摘要

[目的]科学评估黄河流域农业碳排放的时空变化规律及其主要影响因素，预测未来排放趋势，为制定农业碳减排政策和区域协同治理方案提供数据支持和决策参考。[方法]选取黄河流域九省区2001—2021年农业碳排放作为研究对象，运用STIRPAT扩展模型（可拓展的随机性环境影响评估模型）分析其驱动因素，并采用GM(1,1)模型进行预测。[结果](1)黄河流域各省域之间的农业碳排放存在显著差异，粮食主产区农业碳排放明显高于其他省域。(2)黄河流域农业碳排放随着时间的推移先上升后下降，整体呈“倒U型”，前期环比增速呈现波动上升，在2012年之后开始缓慢下降，直至2017年出现负增长，这表明政策干预在农业碳减排中发挥了重要作用。(3)黄河流域农业碳排放的驱动因素中，农业生产效率、经济发展水平、城镇化水平、农地经营规模、农业机械化水平是导致黄河流域农业碳排放增加的主要因素，农业机械能源强度对碳排放具有抑制作用，技术进步可能因为“回弹效应”抵消部分碳减排效果。(4)2022—2035年黄河流域农业碳排放可能呈下降趋势，但仍保持较高水平，农业碳减排压力仍然较大。[结论]黄河流域农业碳减排潜力尚未充分释放，应通过加速新能源技术应用，普及绿色低碳生产技术，构建农业废弃物全链条管理体系，推进农业结构优化与种养耦合模式创新，因地制宜构建生态农业与有机农业协同发展体系等方式，进一步实现农业碳减排。同时，需建立经济增长与减排目标的动态平衡机制，规避因粗放型发展导致的碳排放反弹风险。

关键词

农业碳排放 / 驱动因素 / 黄河流域 / STIRPAT模型 / GM(1,1)模型