Spatio-Temporal Dynamics, Driving Mechanisms, and Decoupling Evaluation of Farmland Carbon Emissions: A Case Study of Shandong Province, China
Notice bibliographique
Résumé
Understanding the spatio-temporal evolution of farmland carbon emissions, disentangling their underlying driving forces, and exploring the decoupling relationship between these emissions and economic development are pivotal to advancing low-carbon and high-quality agricultural development in Shandong Province, China. Using the Logarithmic Mean Divisia Index (LMDI) and Tapio decoupling model, this study conducted a comprehensive analysis of panel data from 16 cities in Shandong Province spanning 2004–2023. This research reveals that the total farmland carbon emissions in Shandong Province followed a trajectory of “initial fluctuating increase and subsequent steady decline” during the study period. The emissions peaked at 29.4 million tons in 2007 and then declined to 20.2 million tons in 2023, representing a 26.0% reduction compared to the 2004 level. Farmland carbon emission intensity in Shandong Province showed an overall downward trend over the period 2004–2023, with the 2023 intensity registering a 68.9% decline compared to 2004. The carbon emission intensity, agricultural structure, and labor effects acted as inhibiting factors on farmland carbon emissions in Shandong Province, while the economic development effect exerted a positive driving impact on the growth of such emissions. Over the 20-year period, these four factors cumulatively contributed to a reduction of 2.1 × 105 tons in farmland carbon emissions. During 2004–2013, the farmland carbon emissions in Zaozhuang, Yantai, Jining, Linyi, Dezhou, Liaocheng, and Heze showed a weak decoupling state, while in 2014–2023, the farmland carbon emissions and economic development in all cities of Shandong Province showed a strong decoupling state. In the future, it is feasible to reduce farmland carbon emissions in Shandong Province by improving agricultural resource utilization efficiency through technological progress, adopting advanced low-carbon technologies, and promoting the transformation of agricultural industrial structures towards “high-value and low-carbon” designs.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».