换一批基于网格搜索-随机森林算法的农业碳足迹水平及其影响因素
Agricultural carbon footprint evaluation and its influencing factors based on grid search-random forest algorithm:taking Fujian Province as an example
摘要农业碳排放是继工业之后的第二大碳源,降低其强度对实现碳中和至关重要.基于省级温室气体清单核算了 2001-2021年福建省农业碳足迹水平,并利用改良的随机森林模型分析其影响因素.结果表明:1)2001-2005年福建省农业碳足迹变化平稳,略微下降;2006-2018年为农业碳足迹水平急剧下降时期;2019-2021年农业碳足迹水平呈现倒"V"增长态势.2)三明市、漳州市、南平市、龙岩市为高碳足迹水平城市,福州市、宁德市、莆田市、泉州市为碳足迹平稳城市,厦门市为低碳足迹水平城市;高碳足迹城市主要碳源不尽相同,碳足迹平稳城市碳源主要为稻田甲烷排放,低碳足迹城市农业碳足迹水平则源自各类碳源的微弱叠加.3)城市化发展水平、经济结构优化、产业结构特征、技术水平、人口规模总量、经济发展规模、固定资产投资总额、农村供电规模和财政助农水平是制约农业碳足迹水平的重要因素.据此,提出如下优化措施:1)着眼于农业碳足迹强度变化趋势,推进农业农村节能减排.2)利用区域"空间溢出"效应,协同推进农业碳减排工作.3)发挥经济子系统和社会子系统的协同作用.4)重视环境子系统和支撑子系统的保障作用.
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关键词
农业碳足迹碳中和随机森林算法网格搜索法机器学习agricultural carbon footprintcarbon neutralrandom forestgrid searchmachine learning
栏目名称
DOI
10.20103/j.stxb.202408051848
发布时间
2025-08-25（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）
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