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基于AR DL 模型淺析氣候變化對中國谷物生產(chǎn)的長期影響

2022-12-06 06:04:54程曉雨
糧食問題研究 2022年6期
關(guān)鍵詞:格蘭杰能源消耗谷物

◎程曉雨

引 言

氣候作為人類賴以生存的自然環(huán)境的重要組成部分之一, 它的變化已經(jīng)深刻地影響著全球自然資源環(huán)境、 社會(huì)經(jīng)濟(jì)發(fā)展和人類的健康生活[1]。 大量的觀測表明, 大氣中二氧化碳 (CO2)、 甲烷(CH4) 和一氧化二氧 (N2O) 等持續(xù)上升的溫室氣體濃度驅(qū)動(dòng)著全球氣候變暖, 僅CO2的濃度在1750-2015 年間就增加了44%[2]。 根據(jù)英國風(fēng)險(xiǎn)評估公司Maplecroft 公布的溫室氣體排放量數(shù)據(jù)顯示, 中國每年產(chǎn)生 6000 多萬噸 CO2[3]。 此外,中國自1980 年經(jīng)濟(jì)擴(kuò)張以來, 對能源的依賴度增加, 尤其是排放最密集的燃料——煤炭。

糧食的生長發(fā)育直接依賴于降水、 光照、 溫度等氣候資源, 受氣候變化影響十分強(qiáng)烈, 而氣候變化對糧食作物生長發(fā)育產(chǎn)生直接或間接的影響, 從而影響到糧食產(chǎn)量。 如Joshi[4]等研究表明, 溫度和降雨的變化直接影響作物生長的時(shí)機(jī), 與此同時(shí), 降雨模式的波動(dòng)還可能造成短期作物損失以及長期作物產(chǎn)量的下降; 矯海燕[5]研究發(fā)現(xiàn), 在1961-2010 年間, 由于氣溫升高, 中國冬小麥、 玉米和雙季稻單產(chǎn)分別下降了5.8%、 3.4%和1.9%。氣候變化除了直接影響糧食作物本身, 還會(huì)間接地引起作物種植結(jié)構(gòu)改變、 農(nóng)業(yè)病蟲害加劇、 農(nóng)業(yè)氣象災(zāi)害頻率和強(qiáng)度增加等諸多問題[6], 使糧食生產(chǎn)面臨著更大的挑戰(zhàn)和威脅。

民以食為天, 食以糧為先。 我國作為農(nóng)業(yè)大國, 氣候變化對農(nóng)業(yè)生產(chǎn)的影響, 尤其是對糧食生產(chǎn)的影響, 一直是氣候變化研究領(lǐng)域中的熱點(diǎn)問題之一。 常見的研究方法有產(chǎn)量分解法、 產(chǎn)量分解法、 生產(chǎn)函數(shù)法、 氣候生產(chǎn)潛力模型法、 作物生長模型法等[7],且每種方法有著不同的優(yōu)勢和劣勢。 谷類作物是中國的主要糧食作物, 盡管2021 年中國糧食產(chǎn)量再創(chuàng)歷史新高, 迎來“十八連豐”, 但中國每年仍需通過進(jìn)口谷物以彌補(bǔ)國內(nèi)市場的供需缺口, 谷物生產(chǎn)的自給自足仍然是一個(gè)重要目標(biāo)。 因此, 本研究通過能源消耗、CO2排放、 平均降雨量、 平均氣溫、 降雨量變化和溫度變化6 個(gè)氣候變化指標(biāo), 綜合評估氣候變化對中國谷物生產(chǎn)的影響, 旨在為確保農(nóng)業(yè)增產(chǎn)穩(wěn)產(chǎn)、 保障我國糧食安全、 接續(xù)全面推進(jìn)鄉(xiāng)村振興提供一定理論參考。

一、 模型與數(shù)據(jù)

(一) 模型

基于Sossou 等[8]的研究, 本文修正了柯布-道格拉斯生產(chǎn)函數(shù), 將氣候變化指標(biāo)作為影響中國谷物生產(chǎn)的直接輸入。 在數(shù)學(xué)上, 中國的谷物生產(chǎn)模型如下:

其中, CEPt為谷物產(chǎn)量, Ω0為常數(shù)項(xiàng), ψi為解釋變量的未知參數(shù)。 X 代表控制變量的向量,包括谷物生產(chǎn)下的耕地面積 (CUA) 和勞動(dòng)力(LAF)。 C 代表氣候變量向量, 包括能源消耗(ECO)、 二氧化碳排放 (CO2)、 平均降雨量(ARA)、 平均溫度 (ATE)、 降雨變化 (RAV) 和溫度變化 (TEV)。

(二) 數(shù)據(jù)特征

基于數(shù)據(jù)的可獲得性, 本研究采用季度時(shí)間序列數(shù)據(jù), 選取了2000 年第一季度至2019 年第四季度作為研究區(qū)間, 有關(guān)谷物生產(chǎn) (以每公頃公斤計(jì))、 谷物種植面積、 勞動(dòng)力 (以農(nóng)村人口代替)、 能源消耗、 CO2排放、 平均溫度和平均降雨量的數(shù)據(jù)都來自世界銀行數(shù)據(jù)庫。 降雨量和溫度的變化分別由降雨量和溫度在特定年份的變化系數(shù)來衡量。 除平均降雨量、 平均氣溫、降雨量變化和溫度變化外, 其余變量均轉(zhuǎn)化為自然對數(shù)形式, 并納入計(jì)算函數(shù)。 而部分氣候變量沒有轉(zhuǎn)化為自然對數(shù)形式是因?yàn)楦鶕?jù)Kariuki[9]的說法, 有助于評估降雨和溫度對作物生產(chǎn)的直接影響。

(三) 估計(jì)方法

1. 趨勢分析

本研究采用曼-肯德爾檢驗(yàn)來檢測氣候變化的實(shí)際趨勢。 曼-肯德爾檢驗(yàn)[10-11]是一種非參數(shù)方法, 通常用于探測氣候變化的實(shí)際趨勢。 該非參數(shù)方法用于驗(yàn)證零假設(shè) (H0) 沒有趨勢, 而備用假設(shè) (H1) 有減少或增加的單調(diào)趨勢。 曼-肯德爾檢驗(yàn)統(tǒng)計(jì)量 (S) 如下:

式中 Xj、 Xk分別表示第 j 年、 第 k 年的數(shù)據(jù)得分, 式中符號函數(shù)可以表示為:

估計(jì)與檢驗(yàn)統(tǒng)計(jì)量 (S) 和樣本容量 (n) 有關(guān)的概率是有必要的, 因?yàn)檫@可以確定趨勢在統(tǒng)計(jì)上是否顯著。 S 的方差計(jì)算方式如下:

其中q 為并列組的個(gè)數(shù), p 為第p 組的數(shù)據(jù)得分個(gè)數(shù)。 VAR (S) 和S 值用于計(jì)算檢驗(yàn)統(tǒng)計(jì)量Z:

Z 分?jǐn)?shù)呈正態(tài)分布。 如果估計(jì)的Z 統(tǒng)計(jì)量的絕對值大于臨界值, 則拒絕原假設(shè)Ho, 從而表明存在趨勢的證據(jù)。 如果Z 統(tǒng)計(jì)量是正的, 那么這個(gè)趨勢就是增加的, 而如果Z 統(tǒng)計(jì)量是負(fù)的, 那么這個(gè)趨勢就是減少的。

2. ARDL 協(xié)整檢驗(yàn)

在平穩(wěn)性檢驗(yàn)后, 對數(shù)據(jù)進(jìn)行協(xié)整檢驗(yàn), 并進(jìn)行時(shí)間序列回歸估計(jì)。 ARDL 方法是在小樣本中建立協(xié)整關(guān)系的更具有統(tǒng)計(jì)學(xué)意義的技術(shù)。 首先, 要確定變量之間是否存在長期的關(guān)系, 具體而言, ARDL 協(xié)整檢驗(yàn)為:

其中Δ 表示一階差分運(yùn)算符, μt表示誤差項(xiàng)。

其次, 考慮了ARDL 模型長期系數(shù)結(jié)果的估計(jì), 長期ARDL 模型 (m, ni) 采用以下形式:

最后, 本文使用赤池信息準(zhǔn)則選擇適當(dāng)?shù)臏箝L度。

3. 格蘭杰因果檢驗(yàn)

通過格蘭杰因果檢驗(yàn), 確定谷物生產(chǎn)與CO2排放、 能源消耗、 勞動(dòng)力、 耕地面積等解釋變量之間的因果關(guān)系證據(jù)和方向。 變量之間的聯(lián)系并不表明因果關(guān)系的方向。 格蘭杰因果檢驗(yàn)在二元情況下特別指定如下:

二、 實(shí)證結(jié)果

(一) 氣候變化趨勢分析

表1 為曼-肯德爾檢驗(yàn)結(jié)果, 可以看出, 年溫度呈顯著的正趨勢, 其 Z 值為 2.32, 高于1.97; 夏季氣溫呈顯著正趨勢, 其 Z 值為 2.12,高于1.97; 春季氣溫呈不確定的正趨勢, Z 值為1.86; 秋冬季節(jié)的溫度沒有明顯規(guī)律。

表1 溫度變化趨勢結(jié)果

(二) 協(xié)整檢驗(yàn)結(jié)果

通過ARDL 邊界檢驗(yàn), 確定谷物產(chǎn)量及其回歸變量之間是否存在長期協(xié)整關(guān)系, 檢驗(yàn)結(jié)果如表2 所示。

表2 ARDL 邊界檢驗(yàn)

可以看出, 計(jì)算得到的F 統(tǒng)計(jì)量5.520 大于上限的臨界值4.10。 結(jié)果表明, 在1%的顯著性水平下, 有關(guān)變量之間不存在長期均衡關(guān)系的原假設(shè)被拒絕。 這意味著, 中國谷物生產(chǎn)與其解釋變量 (平均氣溫、 氣溫變化、 平均降雨量、 降雨量變化、 能源消耗、 CO2排放、 勞動(dòng)力和耕地面積) 之間存在長期的協(xié)整關(guān)系。

(三) 氣候變化對中國谷物生產(chǎn)的長期影響

ARDL 模型的長期結(jié)果如表3 所示, 可以看出, 從長遠(yuǎn)來看, CO2排放對谷類作物的生產(chǎn)有顯著的負(fù)面影響, 這意味著CO2排放量每增長1%, 谷物產(chǎn)量就會(huì)減少0.29%。 谷物作物產(chǎn)量的增加是能源消耗增加的結(jié)果, 這意味著能源消費(fèi)的增加往往會(huì)改善谷物產(chǎn)量。 能源消耗每增加1%, 谷類作物產(chǎn)量就會(huì)增加0.58%, 這一結(jié)果在1%水平上具有統(tǒng)計(jì)學(xué)意義。 此外, 平均降雨量與谷類作物的生產(chǎn)直接相關(guān), 這在1%的水平上顯著。 這表明, 平均降雨量會(huì)直接影響谷類作物的生產(chǎn), 當(dāng)平均降雨量增加100 毫米時(shí), 谷物產(chǎn)量將減少近0.6 噸。 平均溫度對谷物生產(chǎn)有負(fù)面而顯著的影響, 這說明中國的平均氣溫與谷類作物的產(chǎn)量呈負(fù)相關(guān), 平均溫度每升高1 攝氏度, 谷物產(chǎn)量就會(huì)減少0.16 噸。 溫度變化的負(fù)號表明,溫度變化每增加一個(gè)標(biāo)準(zhǔn)差, 谷物產(chǎn)量就會(huì)減少0.43 噸。 這意味著, 平均溫度標(biāo)準(zhǔn)差的增加對谷物生產(chǎn)是有害的。 溫度的長期影響要求制定和加強(qiáng)減緩和適應(yīng)措施, 以減少溫度對谷物生產(chǎn)的不利影響。 勞動(dòng)力對谷物生產(chǎn)具有積極而顯著的影響, 勞動(dòng)力增加1%會(huì)導(dǎo)致谷類作物產(chǎn)量增加1.35%。 糧食生產(chǎn)下的耕地面積與糧食作物產(chǎn)量呈正相關(guān), 且具有統(tǒng)計(jì)學(xué)意義, 說明從長遠(yuǎn)來看,耕地面積對糧食生產(chǎn)具有正向顯著影響, 耕地面積增加1%, 谷類作物產(chǎn)量增加0.46%。

表3 氣候變化對中國谷物生產(chǎn)的長期影響

(四) 格蘭杰因果關(guān)系檢驗(yàn)結(jié)果

格蘭杰因果關(guān)系檢驗(yàn)結(jié)果如表4 顯示。 結(jié)果表明, 在1%的顯著性水平上, 拒絕CO2排放變化沒有導(dǎo)致谷物產(chǎn)量變化的格蘭杰原因的原假設(shè)。這表明, CO2排放的變化可以更好地解釋谷物生產(chǎn)的差異。 然而, 谷物生產(chǎn)和CO2排放之間沒有因果關(guān)系的零假設(shè)沒有被拒絕, 這說明, CO2排放的變化會(huì)影響谷物生產(chǎn)的變化。 因此, CO2排放與谷物生產(chǎn)之間存在單向關(guān)系。 在1%的顯著性水平上, 拒絕能源消耗沒有導(dǎo)致谷物產(chǎn)量的原假設(shè)。 這意味著, 能源消耗的波動(dòng)不能預(yù)測谷物生產(chǎn)的變化。 相反關(guān)系的零假設(shè)沒有被拒絕意味著谷物生產(chǎn)的變化不能解釋能源消耗的變化。 因此, 結(jié)論表明能源消耗和谷物生產(chǎn)之間存在單向因果關(guān)系。 拒絕了勞動(dòng)力的變化沒有導(dǎo)致谷物生產(chǎn)變化的原假設(shè), 這意味著勞動(dòng)力的變化是解釋谷物生產(chǎn)差異的關(guān)鍵。 相反關(guān)系的零假設(shè)被接受,這說明勞動(dòng)力與糧食生產(chǎn)之間存在單向關(guān)系。 沒有拒絕耕地面積沒有導(dǎo)致谷物生產(chǎn)變化的原假設(shè),這表明耕地面積的波動(dòng)不是谷物產(chǎn)量變化的格蘭杰原因。 同樣, 沒有拒絕谷物生產(chǎn)變化沒有導(dǎo)致耕地面積變化的零假設(shè), 表明耕地面積與糧食產(chǎn)量之間不存在因果關(guān)系。

表4 格蘭杰因果關(guān)系檢驗(yàn)結(jié)果

三、 結(jié)論與建議

隨著全球氣候變暖和極端天氣頻發(fā), 農(nóng)業(yè)生產(chǎn)面臨的形勢和挑戰(zhàn)日益復(fù)雜, 糧食安全問題日益嚴(yán)峻。 本文根據(jù)1990 年第一季度至2013 年第四季度的數(shù)據(jù), 通過運(yùn)用ARDL 模型研究氣候變化對中國谷物生產(chǎn)的長期影響, 得到如下結(jié)論:從長期來看, CO2排放、 平均溫度和溫度變化對谷物生產(chǎn)具有顯著的負(fù)向影響, 而能源消耗、 平均降雨量、 勞動(dòng)力和耕地面積對谷類作物的生產(chǎn)具有顯著的正向影響, 降雨變異性對谷物生產(chǎn)沒有顯著影響。 同時(shí), 格蘭杰因果檢驗(yàn)結(jié)果表明,谷物生產(chǎn)與CO2排放、 能源消耗、 勞動(dòng)力之間存在單向因果關(guān)系, 而耕地面積和谷物產(chǎn)量之間沒有因果關(guān)系。

為更好地適應(yīng)未來氣候變化, 減輕其對我國谷物生產(chǎn)的影響, 根據(jù)以上實(shí)證分析結(jié)果, 提出以下建議:

1. 積極運(yùn)用基因工程和細(xì)胞工程等育種技術(shù), 大力培育和引進(jìn)優(yōu)質(zhì)、 高產(chǎn)、 抗蟲、 抗病、耐高溫、 節(jié)水等特性的作物品種。

2. 大力發(fā)展氣象農(nóng)業(yè)科學(xué), 加強(qiáng)氣象災(zāi)害的監(jiān)測和預(yù)警, 積極做好防范措施, 努力降低自然災(zāi)害造成的損失。

3. 聚焦高標(biāo)準(zhǔn)農(nóng)田建設(shè), 加強(qiáng)農(nóng)業(yè)基礎(chǔ)設(shè)施投入, 著力實(shí)施農(nóng)業(yè)水利化、 機(jī)械化、 信息化,不斷增強(qiáng)抗旱、 防洪和抵御極端天氣的能力。

4. 根據(jù)不同地區(qū)的氣候變化趨勢,因地制宜適當(dāng)調(diào)整農(nóng)業(yè)種植制度和布局。 同時(shí),加強(qiáng)田間管理,提高水肥利用效率,積極發(fā)揮CO2的肥效作用。

5. 積極落實(shí)重大補(bǔ)貼制度, 進(jìn)一步加大對種子、 化肥、 柴油等農(nóng)業(yè)生產(chǎn)資料的財(cái)政投入, 充分調(diào)動(dòng)農(nóng)民種糧積極性, 鞏固和提高農(nóng)業(yè)綜合生產(chǎn)能力。

6. 通過推廣實(shí)施生態(tài)循環(huán)種養(yǎng)模式、 使用有機(jī)肥和現(xiàn)代病蟲害防治技術(shù), 積極發(fā)展現(xiàn)代生態(tài)農(nóng)業(yè), 促進(jìn)農(nóng)業(yè)生產(chǎn)效益、 社會(huì)效益和生態(tài)效益的有機(jī)統(tǒng)一。

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