“双碳”目标下吉林省农业碳排放影响因素及情景预测——基于STIRPAT模型和支持向量回归模型

李玉波，徐迟，高标，杨淑杰

白城师范学院旅游与地理科学学院

摘要：农业碳减排是中国实现“双碳”目标的主要举措之一。为此，以农业生产物资投入、水稻种植、畜牧养殖温室气体排放源为数据样本，基于IPCC碳排放系数法测算吉林省2000—2022年的农业碳排放量；利用STIRPAT扩展模型，分析影响吉林省农业碳排放的各种因素；建立支持向量回归（SVR）模型，预测2023—2030年吉林省不同情景下农业碳排放量及变化趋势。研究结果表明：2000—2022年吉林农业碳排放量呈“升降交替”的变化趋势，2008年达到峰值，为38 212.2 kt，碳排放强度呈下降趋势，年平均下降率为5.52%。农村人口、农业人均GDP、农用机械总动力、城镇化率、农民人均纯收入、农村投资额、农业产值比率每发生1%的变动，将分别引起吉林省农业碳排放量0.232%、0.212%、0.125%、-0.094%、0.105%、0.807%、-0.087%的变动。在基准情景、低碳情景和强低碳情景下，2023—2030年吉林省农业碳排放量均呈持续下降的变化趋势，到2030年预测值分别为33 840.5 kt、33 289.9 kt和33 002.9 kt。综上，吉林省近年来的绿色低碳农业发展取得一定进展，已基本实现农业领域碳达峰，但今后还应根据实际情况采取相应的措施继续推动绿色农业发展，以加速全省“双碳”目标的实现。

关键词：农业碳排放；扩展STIRPAT模型；支持向量回归；情景模拟；吉林省

文章来源：《中国农机化学报》