Annual Gridded Anthropogenic CH4 Emissions Estimation in China (2019–2025) Integrating Multisource Data: SHAP-Based Driver Attribution and Spatio-Temporal Patterns
融合多源数据与机器学习构建中国2019-2025年0.1°人为甲烷排放网格,并用SHAP解析驱动机制
关键词 · 相关资讯与研究
沿着“双碳目标”继续探索,共 1 条内容。
融合多源数据与机器学习构建中国2019-2025年0.1°人为甲烷排放网格,并用SHAP解析驱动机制
研究中国对一带一路伙伴农食出口增长与生产侧直接碳排放能否脱钩。
近日中央网信办、国家发改委、工信部、生态环境部、住建部、农业农村部、商务部七部门联合印发《促进数字化绿色化协同转型发展实施方案(2026-2030年)》,部署"十五五"双化协同4方面14项重点任务:推动数智技术与绿色技术融合创新,提升算力设施、5G基站等新兴领域用能效率,深化农业等重点领域双化协同应用,夯实数字化碳管理等基础支撑;到2030年AI赋能绿色低碳成效显著,农业等重点领域数智化、绿色化深入推进。
以低碳城市试点为准自然实验,识别该政策对农业投入品碳减排的影响与传导机制。
综述蓝绿灰基础设施减碳与热韧性机制、评估方法及挑战。
基于284城市面板数据,用DID评估国家农业绿色发展试点区对农业碳排放的影响。
发表于《Frontiers in Sustainable Food Systems》。基于中国2011-2022年省级面板数据,从规模效应(scale effect)与效率效应(efficiency effect)双视角考察农业数字化如何影响农业碳排放与碳排放效率。以双向固定效应模型为主分析方法,研究表明农业数字化显著改善农业碳绩效:农业数字化水平每提升1%,农业碳排放总量下降15.72%,碳排放效率提升3.97%,规模效应与效率效应同时成立。机制证据表明,现阶段减排主要通过增量创新而非突破式创新实现;南方地区与数字化水平较高省份减排效应更强,且数字化存在空间溢出效应。结论提示加快农业数字化、强化区域差异化支持与创新激励可助推低碳农业转型。
利用多源遥感数据和GeoDetector模型,揭示土地利用强度对碳平衡的双重空间关联模式及其驱动因素
研究沼液与生物炭配施对温室番茄土壤微环境、温室气体排放及产量的影响。