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农业生产类有关论文范文例文,与中国省级区域农业碳排放公平性相关毕业论文怎么写

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,各自碳排系数见表2.

1.2农业碳吸收测算方法

农业碳吸收只考虑主要农作物生长全生命周期中的碳吸收.所谓农作物碳吸收,是指作物光合作用形成的净初级生产量,即生物产量,计算式表示如下：

式（2）中,C为农作物碳吸收总量；Ci为某种农作物的碳吸收量；k为农作物种类数；c为作物通过光合作用合成单位有机质所需吸收的碳；Yi为作物的经济产量；r为作物经济产品的含水量；HIi为作物经济系数.各类农作物的碳吸收率与经济系数参照王修兰和韩召迎的相关文献,详见表3.[HJ]

1.3农业碳排放公平性评价模型的构建

本文结合农业碳排放特征,将31个省、市、区（由于数据缺失,港澳台三地不在研究考虑之列）作为评价单元,定义洛伦兹曲线为不同单元农业碳排放曲线,即农业碳排放实际分配曲线；然后,连接45°对角线,将其定义为农业碳排放的绝对公平曲线,据此构建省级区域农业碳排放公平性评价模型如图1所示.

图1中,设农业碳排放绝对公平分配曲线与农业碳排放实际分配曲线之间的面积为A,农业碳排放实际分配曲线与OX轴之间的面积为B,那么农业碳排放基尼系数等于A/（A+B）,将依据不同的参考因子探究农业碳排放分配的公平程度.A面积越小,基尼系数越小,农业碳排放分配则越公平；反之基尼系数越大,农业碳排放分配则越发不公平.根据国际惯例,基尼系数在0.2以下、0.2-0.3、0.3-0.4、0.4-0.5、0.5以上分别表示分配“高度（或绝

对）平均”、“相对平均”、“比较合理”、“差距偏大”和“高度不平均”,且通常将0.4作为分配差距的“警戒线”.本研究也将依据这一国际标准,并采用梯形法对其进行求解：

式（3）中,Xi为参考因子的累计百分比,Yi为农业碳排放的累计百分比.当i等于1时,Xi-1和Yi-1均视为0.在本文中,农业碳吸收量和农业总产值将分别作为参考因子,以此探讨我国农业碳排放区域分配的公平与否.

1.3.1农业碳排放生态压力模型

农业碳排放生态压力模型是将农业碳吸收量作为参考因子,其中纵轴OY表示31个省（市、区）农业碳排放量占全国总量的累计百分比,横轴OX则表示31个省（市、区）农业碳吸收量占全国的累计百分比.其构建意义在于各行政单位一定比例的农业碳排放需对应相应比例的农业碳吸收,假如某一区域农业碳排放所占全国比重大于其碳吸收所占比重,该地区则损害了其他省（市、区）的利益,让其他地区承担了过量碳排放带来的生态环境影响；反之,则表明该地区有较高的生态容量,在一定程度上分担了其他地区的农业碳排放量,为降低大气中的温室气体浓度作出了贡献.为了更为形象地展现各省（市、区）农业碳生态容量贡献的公平性,构建农业碳排放生态承载系数（ESC）如下：

式（4）中,CAi为各省（市、区）农业碳吸收量,CA为全国农业碳吸收总量；Ci为各省（市、区）农业碳排放量,C为全国农业碳排放总量.若ESC>1,表明该地区农业碳吸收所占全国比重大于其碳排放,具有较高的农业碳生态容量,能为其他地区带来正外部性效应；反之,则说明该地区具有较低的碳生态容量,其引发的农业碳排放需其他地区分担,从而损害了其他区域的利益.

1.3.2农业碳排放经济效率模型

农业碳排放经济效率模型是将农业总产值作为参考因子,其中纵轴OY表示31个省（市、区）农业碳排放量占全国总量的累计百分比,横轴OX则表示31个省（市、区）农业生产总值占全国的累计百分比.其构建意义在于各行政单位一定比例的农业碳排放需对应相应比例的农业生产总值,假如某一区域农业碳排放所占全国比重大于其农业生产总值所占比重,则说明该地区的农业经济发展属于高耗低效率类型；反之,则表明该地区农业经济属于低耗高效率类型.为了更为形象地展现各省（市、区）农业碳排放对农业经济贡献的公平性,构建农业碳排放经济贡献系数（ESC）如下：式（5）中,Gi为各省（市、区）农业生产总值,G为全国农业生产总值；Ci为各省（市、区）农业碳排放量,C为全国农业碳排放总量.若ESC>1,表明该地区农业经济贡献率大于农业碳排放贡献率,农业生产效率较高；反之,若ESC<1,则说明该地区农业经济贡献率小于农业碳排放贡献率,农业生产效率总体较低,由此导致的高排放损害了其他地区的利益.

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1.4数据来源及处理

本研究中的化肥、农药、农膜、农用柴油数据均出自《中国农村统计年鉴2011》,以2010年我国实际使用量为准；农业灌溉面积以2010我国实际灌溉面积为准,水稻、小麦、玉米等各类农作物产量以2010年实际产量为准,农业灌溉面积与农作物产量数据也均出自于《中国农村统计年鉴2011》；各类农作物播种面积数据出自《2010中国农业统计资料》,以2010年实际播种面积为准；农业总产值数据出自《中国统计年鉴2011》,由于不存在年际间的纵向对比,故无需考虑通货膨胀影响,只需以2010年实际农业总产值为准；黄牛、水牛、奶牛、马、驴、骡、骆驼、猪、山羊、绵羊等牲畜原始数据出自《中国农村统计年鉴》,实际采用数据基于牲畜出栏率以及各年年末存栏情况进行了适当修正.

2研究结果与分析

2.1农业碳排放量、碳吸收量区域比较分析

基于前文所给公式,测算我国31个省（市、区）2010年农业生产碳排放量及碳吸收量如图2所示.测算结果显示,2010年我国农业生产碳排放总量为29116.91万t,其中,河南、湖南、四川、山东、江苏、湖北、安徽、江西、河北与广西依次排在前10位；北京、天津、上海、宁夏、海南、青海、山西、西藏、重庆、陕西则分列倒数1-10位；处于第一位的河南农业碳排放总量高达2190.38万t,倒数第一的北京仅为65.86万t,两地相差32.26倍.可见不同地区农业生产碳排放总量差异较大.从区域分布来看,传统农业大省尤其粮食主产省区是我国农业生产碳排放的主要来源地,13个粮食主产省区中有9个碳排放量居于全国前10.至于农业生产碳吸收量,排在前10位的地区依次是河南、山东、黑龙江、广西、河北、江苏、安徽、四川、湖南和吉林；排在后10位的地区依次是西藏、青海、上海、北京、天津、海南、宁夏、福建、浙江和重庆；位居榜首的河南2010年农业碳吸收量高达6843.98万t,而排在倒数第一的西藏仅为106.14万t,二地相差63.48倍.总体而言,碳汇量居于前列的地区仍以粮食主产省份和经济作物种植较为发达的省份为主.究其原因,主要在于本研究仅将主要农作物种植品种作为碳汇源,而未考虑林地和草地.

2.2农业碳排放公平性区域差异比较

2.2.1农业碳排放生态承载系数及经济贡献系数比较

依据前文所构建的农业碳排放生态压力模型以及经济效率模型,并结合31个省（市、区）的农业碳排放量、碳吸收量以及农业生产总值,分别计算其农业碳排放生态承载系数与农业碳排放经济贡献系数,并在此基础上进行排序.结果如表4所示.

通过表4不难发现,吉林农业碳排放生态承载系数值居于全国第一位,该省对我国农业碳吸收总量的贡献率是其农业碳排放贡献率的1.742倍,表明其具有较高的生态容量,在一定程度上分担了其他地区的农业碳排放；黑龙江（1.734）以微弱劣势紧随其后；排在3至10位的依次是广西（1.555）、山东（1.462）、山西（1.395）、河南（1.368）、河北（1.308）、新疆（1.276）、辽宁（1.102）和陕西（1.080）.农业碳排放生态承载力最差的地区是西藏,系数值仅为0.112,碳排放所占全国比重相当于其碳吸收所占全国比重的近9倍,可见生态容量较低,损害了其他地区利益；排在倒数2-10位的地区依次是青海（0.182）、福建（0.452）、浙江（0.515）、上海（0.591）、海南（0.600）、江西（0.608）、湖南（0.658）、贵州（0.675）和广东（0.692）.

北京农业碳排放经济贡献系数值最高,达2.093,表明该地对我国农业总产值的贡献率是其农业碳排放贡献率的2.093倍,农业产出效率较高；辽宁（1.669）、山东（1.632）分列二、三位,两地经济贡献系数值较为接近,但与北京相比差距较为明显；排在4-10位的地区依次是福建（1.545）、天津（1.442）、河北（1.376）、海南（1.356）、广东（1.341）、陕西（1.279）和浙江（1.226）.农业碳排放经济贡献率最低的地区依旧是西藏,系数值仅为0.103,该地对我国农业碳排放的贡献程度相当于其对全国农业总产值贡献程度的近10倍,农业产出水平较低；排在倒数2-10位的地区依次是青海（0.250）、贵州（0.583）、江西（0.593）、内蒙古（0.647）、