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青藏高原种植业碳排放量测度——以青海省青稞种植业为例
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作者 丁亚男 丁生喜 《湖北农业科学》 2023年第10期45-50,共6页
为研究青藏高原种植业碳排放量测度问题,以青海省青稞(Hordeum vulgare L.var.nudum Hook.f.)种植业产生的碳排放量、碳排放强度、碳成本为测算目标进行测定。通过对青海省1997—2019年的碳排放总量和农业碳排放量现状进行分析,发现青... 为研究青藏高原种植业碳排放量测度问题,以青海省青稞(Hordeum vulgare L.var.nudum Hook.f.)种植业产生的碳排放量、碳排放强度、碳成本为测算目标进行测定。通过对青海省1997—2019年的碳排放总量和农业碳排放量现状进行分析,发现青海省碳排放总量仍居高不下,农业碳排放量也始终处于较高水平。基于1997—2019年青海省农业碳排放数据,使用Matlab软件中GUI工具箱搭建非线性次回归神经网络模型,并使用神经网络时序工具对青海省农业2020—2026年碳排放进行多步预测,结果显示2020—2026年青海省农业碳排放量仍呈高位波动增长的趋势,迫切需要开展“双碳”减排。依据青稞种植业碳排放来源,建立了农用柴油、人工、化肥、农药、农膜、N2O排放6个测算指标。并基于2015—2020年各测算指标的数据建立IPCC清单估算模型,最终测得青海省青稞种植业2015—2020年碳排放总量、碳排放强度和碳成本,结果显示,2015—2020年青海省青稞种植业碳排放总量并未随着青稞种植面积的增大而出现大幅度增长,而青稞种植业碳排放强度和碳成本随着青稞种植面积的增大而有所降低。 展开更多
关键词 碳排放 青稞(hordeum vulgare l.var.nudum hook.f.)种植业 IPCC清单估算 非线性次回归神经网络 多步预测 青藏高原 青海省
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