中国省域农业源非CO2温室气体排放的影响因素分析与峰值预测

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运用IPCC清单方法核算了中国各省(直辖市、自治区)农业源非二氧化碳(非CO2)温室气体(GHG)的排放,基于Tapio弹性脱钩理论和情景预测法、STIRPAT模型和向量自回归模型(VAR)预测了其达峰时间和规模,并结合对数平均迪氏指数(LMDI)模型、STIRPAT模型和固定效应模型识别了中国农业非CO2GHG排放的影响因素.结果 表明,高情景和中情景下中国农业非CO2GHG排放量整体呈上升趋势,到2050年仍未达峰;2018-2050年低情景下GHG排放量整体呈下降趋势,其中,低情景下已于2018年达峰,峰值为0.73× 109 t(以CO2-eq计,下同);北京市、上海市、江苏省、浙江省、福建省、广东省、海南省、重庆市、四川省和青海省农业生产与其农业非CO2 GHG排放呈强脱钩状态,其余21个省(直辖市、自治区)呈弱脱钩状态;除天津市和黑龙江省以外的29个省(直辖市、自治区),经济和人口为农业非CO2 GHG排放的促进因素,效率和结构为其抑制因素.
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伴随重金属污染风险的不断提高,流域重金属迁移转化模型的构建和水体重金属的模拟预测受到广泛关注,关键参数的甄选是模型优化的重点.本文构建了某电镀集中区Ni、Cu重金属迁移转化数学模型,以Ni为例,采用标准秩回归分析方法(SRRC法)和Sobol多元自适应回归样条算法(Mars-Sobol法)对7个重金属模型参数进行敏感性分析,并针对确定的2个敏感性参数对Ni、Cu模型进行率定和验证.结果 表明:①SRRC法的Ni河沙分配系数的敏感性占比为96.1%~99.7%,平均为99.2%,泥沙沉降速率为0.1%~3.
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