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第44卷第3期杭州电子科技大学学报（自然科学版)Vol.44No.3

2024年5月JournalofHangzhouDianziUniversity(NaturalSciences)May2024

DOI:10.13954/ki.hdu.2024.03.006

浙江省农业碳排放影响因素分析与预测研究

韩争，丁宁，郑光华，徐江荣

（杭州电子科技大学理学院，浙江杭州310018)

摘要：碳排放引起的气候变化是全球重点关注的问题，农业是温室气体主要源头之一，准确测算和

预测农业碳排放对于实现“双碳”目标具有重要意义。文章采用排放因子法测算农业碳排放，利用

STIRPAT扩展模型定性与定量分析碳排放影响因素，构建SVR模型预测2022一2035年碳排放

总量。结果表明，2001一2021年浙江省农业碳排放总量呈下降趋势，牲畜粪便发酵对农业碳排放

贡献最大，占比45.2%；在各影响因素中，种植结构、城镇化率和富裕水平为增碳因素，人口规模、

畜牧业规模为抑碳因素；在2022一2035年的7种预测情景中，综合优化情景下的农业碳排放下降

显著，较2021减少35.2%，而其他6种情景可以为农业碳减排提供不同方向的参考。

关键词：浙江省；碳排放；STIRPAT；SVR；因素分解；预测研究

中图分类号：X322文献标志码：A

0引言

年签署《巴黎协定》以应对全球气候变化所导致的环境问题。我国作为世界上最大的发展中国家，承诺

2030

产活动是温室气体的重要排放源。据联合国粮食及农业组织（FAO)

生产产生的温室气体排放量增加了17%，2019年全球人为排放的540亿吨二氧化碳当量（CO2eq）中，

31%来自农业生产[2]

方面。例如，陈睿涛[13]等以甘肃省五个生态区为研究对象，通过Theil指数以及R/S分析法论述了农

业碳排放区域差异和发展趋势。黎孔清等[14利用STIRPAT模型揭示了湖南省农业碳排放增长机理。

范振浩等[15]基于江苏省碳排放数据，运用Tapio脱钩模型探究农业经济增长与农业碳排放量的关系。

徐小雨等[16]利用全局SBM

地理探测器探究碳排放效率的空间分异特征及驱动因素，为东北地区低碳农业提供启示。伍国勇等17

排放空间溢出效应及驱动因素。刘顺翊等[18]基于湖南省农业碳排放数据，采用Tapio脱钩模型分析碳

排放与经济发展的关系，利用LDMI分解模型探究碳排放影响因素。在农业碳排放预测方法中，普遍

采用EKC曲线[19]、GM1,1)灰色预测模型[14-15]、STIRPAT模型[9]以及LEAP模型[20]等传统方法。

浙江省作为长江经济带的核心区，是中国重要的生态与经济支柱，但在目前的众多研究中，缺乏对

浙江省整体农业碳排放的系统研究。在预测方法中，传统预测模型往往存在适用范围有限、模型过拟合

收稿日期：2023-08-22

基金项目：浙江省自然科学基金（LQ21E060005）

作者简介：韩争（1998一），男，研究方向：双碳计量与评价。E-mail：985599232@。通信作者：丁宁，副教授，研究

方向：双碳计量与评价。E-mail:tinin@。

44杭州电子科技大学学报（自然科学版）2024年

等缺点。为了增加对浙江省农业碳排放的系统研究，提高碳排放预测模型精度等问题，本文根据浙江省

2001

其时序变化进行分析。采用STIRPAT模型分析农业碳排放因素，最后结合SVR模型预测浙江省

2022

业碳排放研究提供参考。

1石

研究方法与数据来源

1.1

研究区域

浙江省位于中国东部沿海地区，总面积10.04万km²。其地形自西南向东北呈阶梯状倾斜，西南以

浙江省常住人口为5000万，占全国的4.1%；地区生产总值6.02万亿元，占全国的5.9%。

1.2数据来源

农用物资使用量、稻田种植面积、牲畜饲养量、农村人口数、农村人均可支配收人源于《浙江统计年

鉴》2001一2021年），种植结构、城镇化率通过统计数据简单计算获得，其他数据参考已