【目的】研究福建省农业净碳汇的时序特征、影响因素，并对其变化趋势进行预测，为促进福建省农业低碳发展提供依据。【方法】采用排放因子法测算2002—2021年福建省农业净碳汇，运用拓展随机性环境影响评估STIRPAT(stochastic impacts by regression on population, affluence and technology)模型分析福建省农业净碳汇的影响因素，并采用深度神经网络(deep neuralnetworks, DNN)模型预测2025年全省农业净碳汇。【结果】2002—2021年福建省农业净碳汇整体呈“波动下降—平稳上升”的变化趋势；种植业碳排放占比较大，以水稻和化肥碳排放为主；水稻和蔬菜对碳汇贡献较大；城镇化水平、能源消耗水平、农业净碳汇强度、农村经济发展水平和农村居民人均可支配收入均可提升农业净碳汇，其中，能源消耗水平的提升效果最为显著；2025年农业净碳汇预计比2021年上升36.30%。【结论】近年来福建省农业净碳汇量呈逐年上升的趋势，预测2025年农业净碳汇量比2021年提高36.30%。

推动农业低碳转型对促进农业绿色发展、助力农业强国建设具有重要意义。明晰当前我国农业碳排放时序特征与趋势，有利于贯彻农业绿色低碳政策、为实现“双碳”目标提供理论参考。基于此，本文利用黑龙江省农资投入、种植业和畜禽养殖3个维度22类碳源数据，估算2001-2022年黑龙江省农业碳排放量、碳汇量及碳排放强度，运用STRIPAT扩展模型预测2023-2030年黑龙江省不同情景下农业碳排放变化趋势。结果表明：(1)2001-2022年黑龙江省农业碳排放量整体呈三个“倒U型”的变化趋势；(2)农业领域已实现碳生态盈余，且农业碳排放强度呈下降趋势；(3)分情景预测结果中，低碳情景下的农业发展模式具备更强的碳减排潜力。未来，应持续提高农资投入利用效率，强化农业低碳技术创新，培育优化碳交易市场，完善农业碳金融体系，加快农业绿色低碳转型。

以甘肃省5个典型生态区域(民族、河西、陇东、陇中、陇南地区)为研究对象，利用Theil指数分析农业碳排放强度区域差异，采用R/S分析法对农业碳排放量及强度发展趋势进行研究，并在此基础之上结合灰色理论预测2020-2030年甘肃省农业碳排放总量及总强度走势及数值。结果表明：1991-2019年甘肃省5个区域农业碳排放量呈先上升后下降趋势，农业碳排放较低强度市域呈扩大态势，而较高强度市域呈缩小趋势；农业碳排放强度区域总差异整体呈下降趋势，其中区域内差异为主要影响因素，除民族区域之外其他区域内农业碳排放强度差异较小且波动不大；5个区域农业碳排放量及强度具有较强的分形特征，未来农业碳排放量及强度值将呈现出继续下降的演化趋势；甘肃省农业碳排放总量及总强度经R/S分析后进行灰色预测，模型平均精度较高，具有一定参考价值。本研究为探索甘肃省农业碳排放在不同空间尺度下区域差异和未来发展趋势以及制定相应节能减排措施提供了理论依据。

【目的】探明福建省农牧系统磷素流动时间变化特征及其影响因素,为实施农牧系统养分资源综合管理和推进农业绿色发展提供科学依据。【方法】通过整理福建省1985—2015年统计年鉴中农牧业产品活动数据和补充文献中农牧业产品养分参数,结合实地调研,使用NUFER (nutrient flows in food chain, environment and resources use)模型,定量估算1985—2015年福建省种植业和养殖业磷素流动账户平衡、利用率与损失变化特征,明确影响农牧生产系统磷素流动的主要因素。【结果】1985—2015年,福建省农牧生产系统磷素输入总量由63.1 Gg升至196.2 Gg,主要输入项为化肥投入及饲料进口,其中种植业单位面积化肥磷投入量由27.8 kg·hm~(-2)逐渐上升并稳定于60.4 kg·hm~(-2),受福建省种植业及养殖业规模和结构变化影响,本地饲料磷供应量由3.33 Gg降至1.65 Gg,饲料磷进口数量由20.7 Gg增至70.2 Gg;农牧系统输出端,磷素输出总量由45.0 Gg增至90.9 Gg,主要输出项为作物主产品和粪尿损失,其中作物主产品变化较小,由24.3 Gg增至26.7 Gg,粪尿损失磷增加较多,由1.44 Gg增至25.8 Gg;在农牧系统内部,磷素的主要去向为土壤累积,且逐年上升,由18.1 Gg升至106Gg,种植业磷素利用率(PUEc)由36.1%降至16.6%,农牧系统的磷素利用率(PUEc+a)变化趋势与PUEc相仿,逐渐下降并最终维持于15.0%,同时单位农牧产品磷损失由0.3 kg P·kg~(-1)逐渐上升并稳定于1.3 kg P·kg~(-1)。在经济发展和种植结构方面,当人均生产总值(GDP)<1.1万元时,GDP与化肥磷投入数量呈显著正相关,当GDP<1.5万元时,与单位农牧产品磷损失之间呈显著正相关,人均GDP<1.3万元时,与PUEc呈显著负相关;经济作物播种面积占比与单位农牧产品磷损失、化肥磷投入之间呈极显著正相关,与PUEc之间呈极显著负相关。【结论】当前福建省种植业结构特征为经济作物播种面积占比较高,同时单位面积化肥磷投入量较大,养殖业畜禽粪尿循环不充分,导致单位农牧产品磷损失较多,同时磷素利用率偏低。因此,控制磷肥的施用量、增强农牧业废弃物资源化利用程度,将是提高福建省农牧系统磷素利用率,促进农牧业可持续绿色发展的保障。

[目的]在分析2000~2015年江苏省农业碳排放的基础上,描述其影响因素,并预测2016~2030年江苏省的农业碳排放量。[方法]运用农业碳排放估算方式计算2000~2015年江苏省农业碳排放量,并运用多元回归模型分解碳排放的影响因素,最后利用灰色预测模型预测2020~2030年江苏省的农业碳排放量。[结果]2000~2015年江苏省农业碳排放量主要呈现三段式变化。2000~2003年,表现为小幅度的先增长后下降趋势;2004~2010年,农业碳排放量呈现快速增长趋势;2011~2015年,农业碳排放总量开始缓步减少。对影响因素的分析结果表明,江苏省农业碳排放的主要影响因素来源于经济发展方面,如单位农业能源消耗、农业人口人均GDP等表征指标。农业科研人员数量对碳排放量减少起到一定的作用。预计2016~2030年江苏省农业碳排放量会持续缓步下降趋势。[结论]2000~2015年江苏省农业碳排放量主要呈现三段式变化。2000~2003年,表现为小幅度的先增长后下降趋势;2004~2010年,农业碳排放量呈现快速增长趋势;2011~2015年,农业碳排放总量开始缓步减少。预测2016~2030年间将呈持续缓步下降趋势。

对1986-2007年北京市农业用水情况和影响其变化的相关指标进行主成分分析。结果表明:农作物播种面积、有效灌溉面积、种植业总产量、养殖业总产量和参考作物腾发量五大指标所代表的面积、产量、气候三大因素对北京市农业用水影响的贡献率依次为44.1%、35.2%和17.1%。具体分析各因素,发现近20年北京市农业用水量的降低主要是因为农作物播种面积和有效灌溉面积缩小,节水灌溉面积扩大以及节水技术进步;种植业单位产量用水量的减少,使农业用水量降低;种、养业等用水比例变化趋向合理,有利于北京市节水型农业结构的发展;但目前北京市参考作物腾发量呈上升趋势,将加大农业灌溉用水压力。

文章利用环境生产技术思想构建了全要素视角下的农业碳排放绩效衡量指标，进一步引入考虑群组异质性的非径向Malmquist动态指数与空间收敛检验方法，测度分析了2000—2018年中国31个省份农业全要素碳排放绩效的时序演进与空间收敛特征。结果表明：（1）中国农业全要素碳排放绩效平均值由2000年的0.29提升至2018年的0.57，成效显著。（2）东、中、西部地区的农业全要素碳排放绩效均呈现波动递增的时序演进特征。（3）东、中、西部地区的农业全要素碳排放绩效增长驱动模式具有差异性，东部地区属于效率改善与技术进步双重作用的“双驱”增长模式；西部地区属于技术主导型的“单驱”增长模式；中部地区属于效率改善型的“单驱”增长模式。（4）全国及东、中、西部地区农业全要素碳排放绩效不存在明显的σ收敛，但在全国和中部地区存在绝对β收敛。因此，不同地区应因地制宜地制定农业低碳减排方案与农业高质量发展方针政策。

[目的]推动农业碳减排既是农业高质量发展的关键所在，也是实现“双碳”目标的重要一环。[方法]基于三大类碳源测算2005—2020年四川省农业碳排放量，进一步分析其时空特征与动态演变趋势，理清地区差异；构建面板Tobit模型从经济和社会两个层面探讨其影响因素并通过相对重要性分析诠释不同因素的贡献程度。[结果]四川省农业碳排放量呈现波动下降趋势，其时间演变轨迹可大致归为“波动下降、持续上升、快速下降、回升”等四个阶段，农业碳排放强度逐年递减；各市州农业碳排放量呈现出明显的“四周高、中间低”的空间分布特征；全省、川西地区、成都平原地区、川东地区农业碳排放强度均呈现递减态势，空间差异缩小，但各自存在一定区别；农业发展水平与农业碳排放呈“倒U型”关系，农业产业结构、产业集聚水平、城镇化水平、农地规模经营对农业碳排放均具有正向影响，机械化水平、农业财政支持则表现出负向影响；相较于经济层面，社会层面因素对农业碳排放的贡献程度更大，其中机械化水平、农业财政支持、农业产业结构和城镇化水平的贡献程度依次居于前四，其解释力合计达到了80.03%。[结论]研究四川省农业碳排放时空演变特征并探究影响各市州农业碳排放变化的关键因素，相关结论能为四川省乃至全国农业碳减排规划和精准施策提供参考。

传统村落是中国优秀传统文化的重要组成部分，具有历史文化、民俗风情和建筑艺术等重要价值。文章以福建省的494个国家级传统村落为研究对象，采用ArcGIS空间分析、地理统计分析和历史文献梳理等方法，研究其时空分布特征及影响因素。研究表明：(1)福建省传统村落呈显著的集聚模式，空间分布极不均衡，表现为“多中心集聚”分布格局，北部密集、南部稀疏，并以福建省中部为中心向两端逐渐减少，同时沿着古驿道和流域呈多带状分布。(2)福建省传统村落主要形成于元代以前，空间分布方向呈“西南—东北”走向。随着朝代更替，分布重心逐渐向东、南方向偏移，分布范围扩增且方向性明显增强。(3)传统村落的形成和演化受到自然因素、社会经济因素、和历史文化因素的共同作用。自然因素和文化因素影响传统村落建村的选址和布局，而社会经济和历史文化因素则影响其发展和演化。

论文以全国范围县级单元为研究对象，对１９９１—２０１１年长达２１ ａ的农业净碳汇时空格局变化规律展开了深入分析。研究表明：１）从时间变化角度可以发现，整体上我国农业在长达２１ ａ内均以净碳汇为主，并且总体上处于波动上升趋势，农业净碳汇净增９３．７％；２）我国农业碳汇结构相对比较稳定，稻谷、小麦和玉米三者共同占到了８０％左右，而碳源结构则在１９９１—２０１１年间发生了较大变化，由１９９１年农药为主，化肥、牛为辅转变成为化肥为主，农药、地膜、牛为辅的结构；３）空间分布方面，我国县域农业净碳汇量地区间差距在不断缩小，存在４种农业碳生态类型区；４）１９９１—２０１１年间净碳汇为负值的县级单元数量增多，．．．

基于福建省南靖和古田县２４１份农户的调查数据，采用结构方程模型实证分析了农业新技术扩散的影响因素。研究表明：信息传播和农推机构服务的正向影响显著；政策环境和市场环境直接影响不显著，但可以通过农推机构和信息传播对农业新技术扩散产生间接的影响；基础设施和投资成本的影响并不显著。

根据江苏省历年经济统计数据及能源消费数据进行灰色ＧＭ（１，１）预测和多项式组合预测，并对预测数据进行ＬＭＤＩ分解分析。结果表明：（１）２０１３～２０２０年江苏省碳排放量仍会持续增加；（２）人口、产业结构和能源强度的变动都会带动碳排放增长；（３）经济增长仍是未来碳排放量不断增加的主要推动因素，而能源效率提升将在很大程度上减缓未来碳排放增长趋势；（４）产业结构对未来碳排放增长的抑制作用逐渐增强，而能源消费结构对未来碳排放增长的抑制作用逐渐削弱，甚至消失。最后，指出未来江苏省的减排重点是降低第二产业碳排放、提高能源利用效率，同时兼顾第三产业的碳排放等建议，为江苏省及其他类似省份制定减排政策提供决策参．．．

[目的]通过研究新疆农业碳排放峰值预测和影响因素能真正为新疆低碳农业发展和减排路径选择作出科学的评判和提供借鉴。[方法]文章基于种植业活动、牲畜养殖、农田土壤、秸秆焚烧4个方面23类碳源,测算了新疆1995~2014年农业碳排放量,并从时间、结构和空间维度分析其变化特征;在此基础上构建STIRPAT模型,并运用情景分析法对未来新疆农业碳排放峰值进行相关预测;同时,利用LMDI方法对新疆农业碳排放影响因素进行分解。[结果]新疆农业碳排量呈现"波动上升—持续上升"两阶段变化特征,碳排放量由1995年的1 942.7万t增加到2014年3 921.3万t,增幅1 978.6万t,年均增长3.77%;各地(州,市)区域差异明显,喀什地区属碳排放量、碳排放强度"双高"型地区,阿勒泰等4地区属低碳排放量、高碳排放强度地区,乌鲁木齐等5地区属碳排放量、碳排放强度"双低"型地区,昌吉回族州等4地区属高碳排放量、低碳排放强度地区;若农业碳排放影响因素保持原有增长率不变情况下,新疆农业碳排放不会在2050年内达到峰值,在基准情景和低碳情景下,新疆农业碳排放峰值出现时间分别为2040年和2029年,碳排量分别为7 457.68万t和4 755.23万t;与1995年相比,效率因素、结构因素分别累计实现0.33亿t(97.47%)、0.008 6亿t(2.53%)的农业碳减排,经济因素是农业碳排放最主要的驱动因素,累计实现了0.41亿t的碳增加,人口因素为农业碳排放另一重要因素,累计实现了0.13亿t的碳增加。[结论]秸秆焚烧是导致新疆农业碳排放量增加的最主要碳源;碳排放量、碳排放强度和碳排放结构空间差异明显;不同情景下新疆农业碳排放峰值出现时间差异较大;经济因素是导致新疆农业碳排增加的主要驱动因素。据此,根据新疆实际合理优化调整农业产业结构,加快推进绿色农业现代化;加强生态环境建设,提高农业生产资料的利用效率;转变增长方式,走两型农业之路。

[目的]通过研究新疆农业碳排放峰值预测和影响因素能真正为新疆低碳农业发展和减排路径选择作出科学的评判和提供借鉴。[方法]文章基于种植业活动、牲畜养殖、农田土壤、秸秆焚烧4个方面23类碳源,测算了新疆19952014年农业碳排放量,并从时间、结构和空间维度分析其变化特征;在此基础上构建STIRPAT模型,并运用情景分析法对未来新疆农业碳排放峰值进行相关预测;同时,利用LMDI方法对新疆农业碳排放影响因素进行分解。[结果]新疆农业碳排量呈现"波动上升—持续上升"两阶段变化特征,碳排放量由1995年的1 942

[目的]休闲乡村的发展是推进休闲农业持续健康发展并促进农业强、农村美、农民富的有效途径。目前学界在省域层面检验休闲乡村示范点分布及成因的研究较少。本文分析福建省最美休闲乡村示范点空间格局并探索其影响因素，验证示范点选址合理性的同时揭示空间分布的内在机理，在此基础上提出福建省休闲乡村发展的优化路径与建议，为休闲乡村的深入推进与良性可持续发展提供借鉴参考。[方法]文章在利用Arcgis10.7的基础上，采用最邻近指数、基尼系数、核密度估计值等参数，从空间分布形态、区域分布差异、空间分布密度3方面对福建省2014-2020年142个最美休闲乡村示范点的空间分布特征进行探究，并运用Moran’s I 指数、地理联系率与缓冲区分析等指标和方法剖析其影响因素。[结果]（1）福建省最美休闲乡村示范点空间分布呈集聚性和不均衡性特征。（2）示范点在不同设区市和不同地理区域的分布存在差异。在福建9个设区市中，逾55%的示范点集中分布在福州、泉州、三明、宁德4市。在闽东南西北中5大地理区域内，闽南地区分布最为密集，闽东地区次之，闽中地区最少。（3）示范点空间分布密度存在明显差异，形成厦门北部1个高密度中心，厦门西南部——漳州东北部1个次高密度中心。（4）示范点分布受自然因素和人文因素双重影响。地形地貌是自然因素核心要素，人文因素关键包括社会经济发展水平、农业基础、交通区位、旅游资源禀赋和客源市场规模。[结论]福建省最美休闲乡村示范点能够立足地区自然资源禀赋和经济社会条件因地制宜发展；休闲乡村建设应立足自身条件，遵循阶段性发展规律，着重考量自然因素和人文因素，往建设最适宜区去选址与布局；进一步说，福建省及同类地区在未来发展中应立足自身自然条件和资源禀赋，依托当地农业发展基础，抓住社会经济发展机遇，发挥各地区位优势和示范区溢出效应，从而推动休闲乡村空间布局优化与高质量发展。