科研产出
云南省农业碳排放特征及驱动因素分析-基于Kaya恒等式扩展与LMDI指数分解方法
《农学学报 》 2025
摘要：运用IPCC经典碳排放计算理论，从农用物资投入、土壤氮排放、水稻种植和禽畜养殖4个方面对2005—2021年云南省农业碳排放进行了计算，并运用LMDI模型实证分析了农业碳排放的驱动因素。结果表明：（1）云南省农业碳排放总量呈波动式上升状态，可分为“波动下降—持续上升—波动下降”3个不同阶段，2021年碳排放量比2005年增加了22.38%，年均增长率为1.27%。（2）2021年云南省农业碳排放构成要素中，占比按高低排序为禽畜养殖(73.19%)、农用物资投入(14.42%)和农作物生长(12.39%)。（3）农业生产效率、农业经济水平和城镇化是导致云南省农业碳排放量增加的主要因素，而农业产业结构、就业结构和农村人口对农业碳减排起到促进作用。据此，应坚定不移推进城镇化快速发展，优化农业产业结构和就业结构，发展畜禽标准化规模养殖，推动农业农村现代化发展。
关键词： 农业碳排放 驱动因素 云南省 LMDI模型 区域差异 禽畜养殖 农业产业结构
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中国茶叶增产格局与贡献因素分析
《农学学报 》 2025
摘要：本研究旨在探讨中国茶叶产量增长的主要贡献因素及其空间格局特征.通过分析1991-2022年中国各省域的茶叶种植面积、产量和单产数据,运用对数平均迪氏分解法(LMDI)模型,从全国、区域和省域3个层面进行分析.结果表明,(1)从增长数量来看,1991-2022年中国茶叶生产规模不断扩大,茶园面积和茶叶产量均呈现出持续增长的发展态势,茶叶种植面积增长前3位的四川、云南、贵州共贡献了茶叶种植面积总增长量的47.73%,茶叶产量增长前4位的四川、湖北、福建、云南共贡献了茶叶产量总增长量的59.53%,西南茶区是中国茶叶增产的主导区域.(2)从增长幅度来看,低于全国平均增速的"滞后增产"层级和高于全国平均增速的"超速增产"层级的省份最多,均有6个省份,分别是浙江、安徽、重庆、湖南、江西、广东以及云南、湖北、贵州、陕西、河南、山东,西南茶区位于"快速增产"层级,江北茶区位于"超速增产"层级.(3)西南茶区的茶叶种植面积贡献最明显,华南茶区的茶叶单产贡献最显著,全国有16个省份的茶叶种植面积贡献较大,仅有3个省份的茶叶单产贡献较大,茶叶种植面积扩大对增产贡献极显著的省份有贵州、山东、甘肃、江苏和西藏,茶叶单产提升对增产贡献极显著的省份仅有海南.为提高全国茶叶生产能力和增长潜力,应加强茶叶生产基地建设,深化茶叶精深加工,提升茶叶品牌效益.
关键词： 中国茶叶 西南茶区 茶叶 增产 空间格局 贡献因素 LMDI模型
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2000-2019年云南省蔬菜增产时空分异与贡献因素分析
《江西农业学报 》 2022
摘要：以云南省的16个州（市）为基本研究单元，利用变异系数、泰尔指数、地区增产贡献率、累计增产贡献率和LMDI模型，分析2000—2019年云南省16个州（市）的蔬菜播种面积和产量变化，对其增产格局和增产贡献因素进行量化研究。结果表明：云南省16个州（市）的蔬菜播种面积和产量均呈逐年增长的发展态势。全省蔬菜总增产的贡献量中，红河州、曲靖市、玉溪市、楚雄州、昆明市这5个州（市）的累计贡献率达到67.91%，常年蔬菜产区、冬春蔬菜产区、夏秋蔬菜产区的贡献率分别为50.18%、42.89%、6.93%。云南省三大蔬菜产区的区间差异及区内差异与总体差异的变动趋势基本一致，均呈现逐渐缩小的运动轨迹。其中常年蔬菜产区的内部差异对总体差异的贡献度最大，夏秋蔬菜产区的内部差异波动最平稳。云南省播种面积贡献率远高于单产贡献率。文山州、西双版纳州、怒江州、昆明市、大理州、玉溪市和迪庆州等7个州（市）的单产因素贡献率高，丽江市、临沧市、楚雄州、红河州、曲靖市、昭通市、普洱市、德宏州和保山市等9个州（市）的播种面积因素贡献率高。常年蔬菜产区和冬春蔬菜产区的播种面积贡献率略高，夏秋蔬菜产区的单产贡献率较高。为促进云南蔬菜产业的高质量发展，提出了根据市场导向调整蔬菜品种结构、借助科技创新提升产品质量、推动蔬菜产业融合发展等对策建议。
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