基于神经网络模型的县域尺度农业碳排放研究
张合兵1
潘怡莎1
聂小军1
王重洋2
张慧芳1
1.河南理工大学 测绘与国土信息学院,河南 焦作 4540002.重庆大学 资源与安全学院,重庆 400044
摘要：目的 为测算平顶山市各县区2010-2020年农业碳排放,开展基于神经网络模型的县域尺度农业碳排放研究.方法 从县域角度出发,从投入与产出角度对各影响因子进行分析,并在此基础上建立农业碳排放预测模型.采用灰色关联分析和Robust回归分析,得出各影响因素的关联程度及对农业碳排放的影响,初步确定各影响因素权重,建立神经网络预测模型,并将预测结果与实际值进行检验评价.结果 结果表明:(1)平顶山市受农业生产分布区域影响,环中心城区县市承担主要农业生产活动,农业碳排放量较高;(2)灰色关联分析结果显示,农资投入要素对平顶山农业碳排放量影响显著,其中化肥与碳排放量相关度最高,产出因素相关度存在一定差异;(3)Robust回归分析结果给出了各影响因素的影响方向,指出玉米种植对农业碳排放的产生呈负相关关系,油料,瓜果,农业劳动力与农业碳排放关系不明显;(4)预测模型结果与实际值相关系数R2 为0.99,拟合度较好.结论 研究结果可为区域农业高质量发展和农业碳减排政策的制定提供一定理论支持与技术支撑.
关键词：农业碳排放灰色关联神经网络Robust回归分析农业碳排放影响因素
分类号：X322(环境规划与环境管理)F327(中国农业经济)
资助基金：国家自然科学基金(41977284)
论文发表日期：2025-09-30
在线出版日期：2025-08-15（本平台首次上网日期，不代表文献的发表时间）
页数：10( 111-120 )
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