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

作者：邓路; 袁圣博; 白萍; 李会芳

来源：中国生态农业学报（中英文）, 2022, 1-15.

• 农业碳排放效率
• 时空演变
• 随机森林
• 影响因素

农业碳排放是全球第二大碳源， 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产生的碳排放环节， 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 hm2·人-1之间时， 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 hm2·人-1时， 对农业碳排放效率的影响力降低。耕地规模在120～17 220 hm2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17 220 hm2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。

• 单位
  新疆维吾尔自治区发展和改革委员会经济研究院; 四川大学