CN110782112B - 一种农作物生产温室气体减排潜力估算方法及系统 - Google Patents

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Abstract

本发明公开一种农作物生产温室气体减排潜力估算方法及系统，方法包括：获取各县域某种农作物的环境投入变量、物资投入变量和产出变量；设置所述环境投入变量的松弛变量为0，建立种植所述农作物的各县域的生产效率评价函数；根据所述环境投入变量、所述物资投入变量、所述产出变量和所述生产效率评价函数，得到所述物资投入变量的松弛变量以及所述产出变量的松弛变量；根据所述物资投入变量的松弛变量、所述产出变量的松弛变量和温室气体减排潜力计算公式，得到所述农作物生产温室气体减排潜力。本发明公开的农作物生产温室气体减排潜力估算方法及系统，能够更加准确地估算相对最优生产效率下的农作物生产温室气体减排潜力。

Description

一种农作物生产温室气体减排潜力估算方法及系统
技术领域
本发明涉及温室气体减排领域，特别是涉及一种农作物生产温室气体减排潜力估算方法及系统。
背景技术
当前的温室气体减排潜力估算方法，多数聚焦于某一种措施，如提高氮肥利用率，但是这些措施的改变并不能适用于所有的地区，每个地区的氮肥施用量和产量都不是一致的，其利用率也不一致。此外，仅关注于某一两种物资投入效率的提高来估算温室气体减排潜力，缺乏完整性，因为农作物的物资投入类型较多，如磷肥、钾肥、柴油、电力、农药、农膜、种子等，其物资的投入和利用率在各个地区也都不相一致，因此需要对各个地区的生产效率进行综合评价，并获取各地区每种物资的过多投入量来全面估算温室气体减排潜力。
农业生产是一个复杂的系统，既要受到氮肥、农药等物资投入的影响，也受到降雨、土壤肥力等环境投入的影响。多数学者在采用数据包络分析方法研究多个评价单元(即评价对象，指的是种植某一种农作物的各个县域)的农业生产效率时，往往照搬工业的生产效率评价方法，忽略了农业生产中的环境投入，无法客观地评价农作物生产效率，因此也无法更加准确地估算相对最优生产效率下的农作物生产温室气体减排潜力。
发明内容
本发明的目的是提供一种农作物生产温室气体减排潜力估算方法及系统，能够更加准确地估算相对最优生产效率下的农作物生产温室气体减排潜力。
为实现上述目的，本发明提供了如下方案：
一种农作物生产温室气体减排潜力估算方法，包括：
获取各县域某种农作物的环境投入变量、物资投入变量和产出变量；
设置所述环境投入变量的松弛变量为0，建立种植所述农作物的各县域的生产效率评价函数；
根据所述环境投入变量、所述物资投入变量、所述产出变量和所述生产效率评价函数，得到所述物资投入变量的松弛变量以及所述产出变量的松弛变量；
根据所述物资投入变量的松弛变量、所述产出变量的松弛变量和温室气体减排潜力计算公式，得到所述农作物生产温室气体减排潜力。
可选的，所述环境投入变量包括累积降雨量、有效积温、土壤有机质和pH数值；
其中，所述获取各县域某种农作物的环境投入变量，具体包括：
获取设定范围内气象站点的纬度、经度、日降雨量、日最高温和日最低温数据，按照所述经度和纬度数据对气象站点的日降雨量、日最高温和日最低温在全国范围进行克里格空间插值，然后按照所述农作物的种植区域提取出各县域在所述农作物的种植布局面上的日降雨量、日最高温和日最低温的每日平均值，计算得到各县域所述农作物生长期内的累积降雨量和有效积温；
获取土壤数据集中表层土壤0-30cm的土壤有机质和pH数值，并从所述表层土壤0-30cm的土壤有机质和pH数值中提取出各县域所述农作物种植区域的土壤有机质和pH数值。
可选的，所述累积降雨量计算公式为：
Figure BDA0002082812580000021
其中，P为所述农作物生长期的累积降雨量，m为所述农作物生长期总日数，Pi为所述农作物在生长期内的日降雨量；
所述有效积温计算公式为：
Figure BDA0002082812580000022
其中，GDDS为该作物生长期的有效积温，m为所述农作物生长期总日数，Ti，max为所述农作物在生长期内的日最高温，Ti，min为所述农作物在生长期内的日最低温，Tbase为所述农作物发育基点温度。
可选的，所述获取各县域某种农作物的物资投入变量，具体包括：
从各县域的统计年鉴中获取各县域所述农作物种植的氮肥、磷肥、钾肥、柴油、电力、农药、农膜和种子所对应的每亩物资投入量以及各县域所述农作物的总种植面积。
可选的，所述获取各县域某种农作物的产出变量，具体包括：
从各县域的统计年鉴中获取各县域所述农作物的每亩产量数据。
可选的，所述设置所述环境投入变量的松弛变量为0，建立种植所述农作物的各县域的生产效率评价函数，具体包括：
根据
Figure BDA0002082812580000031
Figure BDA0002082812580000032
Figure BDA0002082812580000033
Figure BDA0002082812580000034
λj≥0,
Figure BDA0002082812580000035
建立种植所述农作物的各县域的生产效率评价函数；
其中，n为待评价的县域个数，每个待评价的县域都有o个环境投入变量，p个物资投入变量和1个产出变量，其中n≥2(o+p+1)；xrj表示第j个县域的第r个环境投入变量，Xj＝(x1j,x2j,…,xoj)T(xrj＞0)，其中，Xj表示第j个县域的环境投入变量组，T表示转置；ytj表示第j个县域的第t个物资投入变量，Yj＝(y1j，y2j，…，ypj)T(ytj≥0)，其中，Yj表示第j个县域的物资投入变量组，T表示转置；Zj表示第j个县域的产出变量，Zj＞0；λj为第j个县域对应的权重，xr0、yt0和z0分别为待评价县域“0”对应的第r个环境投入变量、第t个物资投入变量和产出变量，
Figure BDA0002082812580000036
和
Figure BDA0002082812580000037
分别为第t个物资投入变量和产出变量对应的松弛变量，ρ为待评价县域“0”的农作物生产效率评价函数，0＜ρ≤1。
可选的，所述根据所述环境投入变量、所述物资投入变量、所述产出变量和所述生产效率评价函数，得到所述物资投入变量的松弛变量以及所述产出变量的松弛变量，具体包括：
通过标量
Figure BDA0002082812580000041
将所述生产效率评价函数转换为线性规划函数，所述线性规划函数为：
Figure BDA0002082812580000042
Figure BDA0002082812580000043
Figure BDA0002082812580000044
Figure BDA0002082812580000045
Figure BDA0002082812580000046
Figure BDA0002082812580000047
其中，
Figure BDA0002082812580000048
n为待评价的县域个数，每个待评价的县域都有o个环境投入变量，p个物资投入变量和1个产出变量；xrj表示第j个县域的第r个环境投入变量，Xj＝(x1j,x2j,…,xoj)T(xrj＞0)，其中，Xj表示第j个县域的环境投入变量组，T表示转置；ytj表示第j个县域的第t个物资投入变量，Yj＝(y1j,y2j,…,ypj)T(ytj≥0)，其中，Yj表示第j个县域的物资投入变量组，T表示转置；Zj表示第j个县域的产出变量，Zj＞0；∧j为第j个县域对应的权重，xr0、yt0和z0分别为待评价县域“0”对应的第r个环境投入变量、第t个物资投入变量和产出变量，
Figure BDA0002082812580000049
和
Figure BDA00020828125800000410
分别为第t个物资投入变量和产出变量对应的松弛变量，γ为待评价县域“0”的农作物生产效率评价函数；
对所述线性规划函数进行求解，得到所述线性规划函数的最优解为γ*，
Figure BDA00020828125800000411
其中，γ*为生产效率评价函数的最优解，
Figure BDA00020828125800000412
为第t个物资投入变量对应的松弛变量的最优解，
Figure BDA00020828125800000413
为产出变量对应的松弛变量的最优解，
Figure BDA00020828125800000414
为第j个县域对应的权重的最优解，
Figure BDA00020828125800000415
为标量
Figure BDA00020828125800000416
的最优解；
根据所述线性规划函数的最优解得到所述生产效率评价函数的最优解为：
Figure BDA00020828125800000417
根据所述生产效率评价函数的最优解得到所述物资投入变量的松弛变量
Figure BDA00020828125800000418
以及所述产出变量的松弛变量
Figure BDA00020828125800000419
可选的，所述根据所述物资投入变量的松弛变量、所述产出变量的松弛变量和温室气体减排潜力计算公式，得到所述农作物生产温室气体减排潜力，具体包括：
将所述物资投入变量的松弛变量
Figure BDA0002082812580000051
以及所述产出变量的松弛变量
Figure BDA0002082812580000052
代入温室气体减排潜力计算公式
Figure BDA0002082812580000053
中，得到所述农作物生产温室气体减排潜力；
其中，GHGp为所述农作物种植的全国温室气体减排潜力，n为种植所述农作物的县域的总数，SAj为第j个县域所述农作物的种植面积，p为物资投入变量的总个数，
Figure BDA0002082812580000054
为第j个县域所述农作物种植第t个物资投入变量对应的松弛变量，EFt为第t个物资投入变量对应的生产前温室气体排放因子，
Figure BDA0002082812580000055
为第j个县域所述农作物种植柴油投入变量对应的松弛变量，EFd为柴油对应的生产中排放因子，
Figure BDA0002082812580000056
为第j个县域所述农作物种植氮肥投入变量对应的松弛变量，EFI和EFD分别为氮肥对应的生产中间接和直接N2O排放因子，
Figure BDA0002082812580000057
为第j个县域所述农作物产量对应的松弛变量，EDj为所述农作物单位产量下的温室气体排放量，298为100年尺度下单位质量N2O的全球增温潜势为CO2的倍数。
可选的，所述农作物单位产量下的温室气体排放量EDj的计算公式为：
Figure BDA0002082812580000058
其中，Y为所述农作物的每亩产量，n为所述农作物种植中间投入品的总个数，Ui为所述农作物种植第i个中间投入品的每亩用量，EFi分别为Ui对应的生产前排放因子，Ud为所述农作物种植柴油的每亩用量，EFd为柴油对应的生产中排放因子，UN为所述农作物种植氮肥的每亩用量，EFI和EFD分别为生产中氮肥对应的间接和直接N2O排放因子，298为100年尺度下单位质量N2O的全球增温潜势为CO2的倍数。
一种农作物生产温室气体减排潜力估算系统，包括：
变量获取单元，用于获取各县域某种农作物的环境投入变量、物资投入变量和产出变量；
建立单元，用于设置所述环境投入变量的松弛变量为0，建立种植所述农作物的各县域的生产效率评价函数；
松弛变量计算单元，用于根据所述环境投入变量、所述物资投入变量、所述产出变量和所述生产效率评价函数，得到所述物资投入变量的松弛变量以及所述产出变量的松弛变量；
温室气体减排潜力计算单元，用于根据所述物资投入变量的松弛变量、所述产出变量的松弛变量和温室气体减排潜力计算公式，得到所述农作物生产温室气体减排潜力。
根据本发明提供的具体实施例，本发明公开了以下技术效果：本发明公开的农作物生产温室气体减排潜力估算方法，包括：获取各县域某种农作物的环境投入变量、物资投入变量和产出变量；设置所述环境投入变量的松弛变量为0，建立种植所述农作物的各县域的生产效率评价函数；根据所述环境投入变量、所述物资投入变量、所述产出变量和所述生产效率评价函数，得到所述物资投入变量的松弛变量以及所述产出变量的松弛变量；根据所述物资投入变量的松弛变量、所述产出变量的松弛变量和温室气体减排潜力计算公式，得到所述农作物生产温室气体减排潜力。该方法可全面估算氮肥、磷肥、钾肥、柴油、电力、农药、农膜、种子对温室气体减排潜力的影响，并且将环境投入作为农业生产效率评价时的投入因素，但由于环境投入不以人的意志为转移，因此在生产效率评价时，通过设定环境投入不存在松弛变量对农业生产效率评价模型进行了改进，能够客观地评价各县域所述农作物的生产效率，更加准确地估算相对最优生产效率下的农作物生产温室气体减排潜力。
附图说明
为了更清楚地说明本发明实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本发明的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动性的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。
图1为本发明农作物生产温室气体减排潜力估算方法实施例的流程图；
图2为本发明农作物生产温室气体减排潜力估算系统实施例的结构图。
具体实施方式
下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。
本发明的目的是提供一种农作物生产温室气体减排潜力估算方法及系统，能够更加准确地估算相对最优生产效率下的农作物生产温室气体减排潜力。
为使本发明的上述目的、特征和优点能够更加明显易懂，下面结合附图和具体实施方式对本发明做进一步详细的说明。
图1为本发明农作物生产温室气体减排潜力估算方法实施例的流程图。参见图1，该农作物生产温室气体减排潜力估算方法，包括：
步骤101：获取各县域某种农作物的环境投入变量、物资投入变量和产出变量。
所述环境投入变量包括累积降雨量、有效积温、土壤有机质和pH数值；
其中，所述获取各县域某种农作物的环境投入变量，具体包括：
获取设定范围内气象站点的纬度、经度、日降雨量、日最高温和日最低温数据(以中国为例，从国家气象信息中心获取全国气象站点的纬度、经度、日降雨量、日最高温和日最低温数据)，利用ArcGIS软件按照所述经度和纬度数据对气象站点的日降雨量、日最高温和日最低温在全国范围进行克里格空间插值，然后按照所述农作物的种植区域提取出各县域在所述农作物的种植布局面上的日降雨量、日最高温和日最低温的每日平均值(利用ArcGIS软件实现)，计算得到各县域所述农作物生长期内的累积降雨量和有效积温(GDDs)；
其中，所述累积降雨量计算公式为：
Figure BDA0002082812580000071
其中，P为所述农作物生长期的累积降雨量，m为所述农作物生长期总日数，Pi为所述农作物在生长期内的日降雨量；
所述有效积温计算公式为：
Figure BDA0002082812580000081
其中，GDDS为该作物生长期的有效积温，m为所述农作物生长期总日数，Ti，max为所述农作物在生长期内的日最高温，Ti，min为所述农作物在生长期内的日最低温，Tbase为所述农作物发育基点温度。
获取土壤数据集中表层土壤0-30cm的土壤有机质和pH数值(以中国为例，从中国土壤数据集(v1.1)(http://westdc.westgis.ac.cn)中获取表层土壤0-30cm的土壤有机质和pH数值)，并利用ArcGIS软件从所述表层土壤0-30cm的土壤有机质和pH数值中提取出各县域所述农作物种植区域的土壤有机质和pH数值(土壤有机质和pH数值只有一套，不区分哪一年份，因为土壤有机质和pH在不同年份间变化较小，且不易大范围获取)。
所述获取各县域某种农作物的物资投入变量，具体包括：
从各县域的统计年鉴中获取各县域所述农作物种植的氮肥、磷肥、钾肥、柴油、电力、农药、农膜和种子所对应的每亩物资投入量以及各县域所述农作物的种植亩数(可以选择任何年份的统计年鉴，也可以选择5年做平均值，相比单一年份，5年平均来估算温室气体减排潜力更为合理。若取5年做平均值，那么累积降雨量和有效积温也需要对应计算5年平均值，但是土壤有机质和pH数值不用求平均值)。
所述获取各县域某种农作物的产出变量，具体包括：
从各县域的统计年鉴中获取各县域所述农作物的每亩产量数据(可以选择任何年份的统计年鉴，也可以选择5年做平均值，相比单一年份，5年平均来估算温室气体减排潜力更为合理。若取5年做平均值，那么累积降雨量和有效积温也需要对应计算5年平均值，但是土壤有机质和pH数值不用求平均值)。
步骤102：设置所述环境投入变量的松弛变量为0(考虑农业生产的环境投入变量，并优化了环境投入变量的松弛变量为0，因为其不能人为改变)，建立种植所述农作物的各县域的生产效率评价函数(种植所述农作物的各个县域为各个待评价的决策单元，决策单元(decision making unit，DMU)的生产效率评价函数是(DEA模型数据包络分析模型)中的一个)。
该步骤102具体包括：
根据
Figure BDA0002082812580000091
Figure BDA0002082812580000092
Figure BDA0002082812580000093
Figure BDA0002082812580000094
λj≥0,
Figure BDA0002082812580000095
建立种植所述农作物的各县域的生产效率评价函数；
其中，n为待评价的县域个数，每个待评价的县域都有o个环境投入变量，p个物资投入变量和1个产出变量(来自作物产量)；xrj表示第j个县域的第r个环境投入变量，Xj＝(x1j,x2j,…,xoj)T(xrj＞0)，其中，Xj表示第j个县域的环境投入变量组(环境投入变量组包括累积降雨量、有效积温、土壤有机质和pH数值)，T表示转置；ytj表示第j个县域的第t个物资投入变量，Yj＝(y1j,y2j,…,ypj)T(ytj≥0)，其中，Yj表示第j个县域的物资投入变量组(物资投入变量组包括肥、磷肥、钾肥、柴油、电力、农药、农膜和种子所对应的每亩物资投入量)，T表示转置；Zj表示第j个县域的产出变量，Zj＞0；λj为第j个县域对应的权重，xr0、yt0和z0分别为待评价县域“0”对应的第r个环境投入变量、第t个物资投入变量和产出变量，
Figure BDA0002082812580000096
和
Figure BDA0002082812580000097
分别为第t个物资投入变量和产出变量对应的松弛变量，ρ为生产效率评价函数且相对于两个松弛变量
Figure BDA0002082812580000098
和
Figure BDA0002082812580000099
严格递减，ρ值随着两个松弛变量
Figure BDA00020828125800000910
和
Figure BDA00020828125800000911
的变大而逐渐变小，0＜ρ≤1。s.t.表示受约束于。
步骤103：根据所述环境投入变量、所述物资投入变量、所述产出变量和所述生产效率评价函数，得到所述物资投入变量的松弛变量以及所述产出变量的松弛变量。
该步骤103具体包括：
通过标量
Figure BDA0002082812580000101
(一个待测的常数值)将所述生产效率评价函数转换为线性规划函数(
Figure BDA0002082812580000102
与所述生产效率评价函数里的数值相乘，乘以标量
Figure BDA0002082812580000103
只是为了转换成线性规划的公式类型，只有转换成该类型的公式，才能利用计算机固定的程序去求解)，所述线性规划函数为：
Figure BDA0002082812580000104
Figure BDA0002082812580000105
Figure BDA0002082812580000106
Figure BDA0002082812580000107
Figure BDA0002082812580000108
Figure BDA0002082812580000109
其中，
Figure BDA00020828125800001010
n为待评价的县域个数，每个待评价的县域都有o个环境投入变量，p个物资投入变量和1个产出变量；xrj表示第j个县域的第r个环境投入变量，Xj＝(x1j,x2j,…,xoj)T(xrj＞0)，其中，Xj表示第j个县域的环境投入变量组，T表示转置；ytj表示第j个县域的第t个物资投入变量，Yj＝(y1j,y2j,…,ypj)T(ytj＞0)，其中，Yj表示第j个县域的物资投入变量组，T表示转置；Zj表示第j个县域的产出变量，Zj＞0；∧j为第j个县域对应的权重，xr0、yt0和z0分别为待评价县域“0”对应的第r个环境投入变量、第t个物资投入变量和产出变量，
Figure BDA00020828125800001011
和
Figure BDA00020828125800001012
分别为第t个物资投入变量和产出变量对应的松弛变量，γ为生产效率评价函数；
对所述线性规划函数进行求解，得到所述线性规划函数的最优解为γ*，
Figure BDA00020828125800001013
其中，γ*为生产效率评价函数的最优解，
Figure BDA00020828125800001014
为第t个物资投入变量对应的松弛变量的最优解，
Figure BDA00020828125800001015
为产出变量对应的松弛变量的最优解，
Figure BDA00020828125800001016
为第j个县域对应的权重的最优解，
Figure BDA00020828125800001017
为标量
Figure BDA00020828125800001018
的最优解；
根据所述线性规划函数的最优解得到所述生产效率评价函数的最优解为：
Figure BDA00020828125800001019
根据所述生产效率评价函数的最优解得到所述物资投入变量的松弛变量
Figure BDA00020828125800001020
以及所述产出变量的松弛变量
Figure BDA00020828125800001021
松弛变量反映了物资投入的冗余量和期望产出的不足量，当
Figure BDA00020828125800001022
和
Figure BDA00020828125800001023
时，则ρ*＝1，说明待决策单元在现有投入水平下实现了产出的最大化，技术是有效率的，当
Figure BDA0002082812580000111
和
Figure BDA0002082812580000112
两个松弛变量中至少有一个不为0时，则ρ*<1，决策单元存在效率损失，说明物资投入与作物产量未达到最优状态。当
Figure BDA0002082812580000113
不等于0，说明第t个物资投入的过多投入量为
Figure BDA0002082812580000114
当
Figure BDA0002082812580000115
不等于0，说明作物产量在其对应的投入下未达到最优产量，与最优产量差值为
Figure BDA0002082812580000116
物资投入若存在过多投入量，则物资在生产制造过程中将排放过多的温室气体，求出该物资过多投入量，将过多投入量乘以其温室气体排放因子，就可以得到过多投入量造成的温室气体排放量，因此，通过减少这些物资的过多投入量，就可以减少温室气体的排放量，这些温室气体减排量称为减排潜力。同时，如果得出产量产出不足，即产量在既定的投入下没有达到最优产量，则产出的不足部分也造成了物资投入的过多投入，但是该处的温室气体排放减排潜力，不是去求物资投入的过多投入量，而是直接将产量的不足部分乘以单位产量下的温室气体排放量，来核算温室气体减排潜力。
步骤104：根据所述物资投入变量的松弛变量、所述产出变量的松弛变量和温室气体减排潜力计算公式，得到所述农作物生产温室气体减排潜力。
该步骤104具体包括：
将所述物资投入变量的松弛变量
Figure BDA00020828125800001114
以及所述产出变量的松弛变量
Figure BDA0002082812580000117
代入温室气体减排潜力计算公式
Figure BDA0002082812580000118
中，得到所述农作物生产温室气体减排潜力；
其中，GHGp为所述农作物种植的全国温室气体减排潜力，n为种植所述农作物的县域的总数，SAj为第j个县域所述农作物的种植面积，p为物资投入变量的总个数，
Figure BDA0002082812580000119
为第j个县域所述农作物种植第t个物资投入变量对应的松弛变量(通过上述步骤103得到各个县域的所述物资投入变量的松弛变量
Figure BDA00020828125800001110
由于共有n个种植所述农作物的县域，因此，
Figure BDA00020828125800001111
表示第j个县域所述农作物种植第t个物资投入变量对应的松弛变量)，EFt为第t个物资投入变量对应的生产前温室气体排放因子，
Figure BDA00020828125800001112
为第j个县域所述农作物种植柴油投入变量对应的松弛变量，EFd为柴油对应的生产中排放因子，
Figure BDA00020828125800001113
为第j个县域所述农作物种植氮肥投入变量对应的松弛变量，EFI和EFD分别为氮肥对应的生产中间接和直接N2O排放因子(kgN2O/kg N)，
Figure BDA0002082812580000121
为第j个县域所述农作物产量对应的松弛变量(通过上述步骤103得到各个县域的所述产出变量的松弛变量
Figure BDA0002082812580000122
由于共有n个种植所述农作物的县域，因此，
Figure BDA0002082812580000123
表示第j个县域所述农作物产量对应的松弛变量)，EDj为所述农作物单位产量下的温室气体排放量，298为100年尺度下单位质量N2O的全球增温潜势为CO2的倍数。
其中，所述农作物单位产量下的温室气体排放量EDj的计算公式为：
Figure BDA0002082812580000124
从生命周期的角度来计算所述农作物单位产量下的温室气体排放量。农作物生产温室气体排放分为生产前排放和生产中排放，生产前排放指农作物生产中间投入品(如化肥、农药、农膜、燃油等)在原料获取、生产和运输过程中排放的温室气体，生产中排放指农作物生产过程中的温室气体排放，主要指机械作业燃油排放和土壤中的N2O排放。
其中，Y为所述农作物的每亩产量，n为所述农作物种植中间投入品的总个数，Ui为所述农作物种植第i个中间投入品的每亩用量，EFi分别为Ui对应的生产前排放因子(kgCO2-eq/kg)，Ud为所述农作物种植柴油的每亩用量，EFd为柴油对应的生产中排放因子，UN为所述农作物种植氮肥的每亩用量，EFI和EFD分别为生产中氮肥对应的间接和直接N2O排放因子(kg N2O/kg N)，298为100年尺度下单位质量N2O的全球增温潜势为CO2的倍数。
本发明公开的农作物生产温室气体减排潜力估算方法，通过所述生产效率评价函数求出物资的过多投入量和产量的不足量，然后乘以排放因子和所述农作物单位产量下的温室气体排放量来核算温室气体排放潜力。考虑环境投入是为了得到更准确的决策单元的生产效率评价函数，因为环境投入(如累积降雨量、有效积温等)会影响产量，但是环境投入不像物质投入那样，如果投入多了，人为可进行减少，但是环境投入无法进行人为调节。在生产效率评价中，考虑环境投入是为了更客观正确地分析物质投入，如果不考虑环境投入，仅考虑物资投入对产量的影响，是不合理也是不准确的。
本发明公开的农作物生产温室气体减排潜力估算方法，将环境投入也作为农业生产效率评价时的投入因素，并由于环境投入不以人的意志为转移，因此在生产效率评价时，通过设定环境投入不存在松弛变量对农业生产效率评价模型进行了改进，能更加客观地评价各县域所述农作物的生产效率，进而更加准确地估算相对最优生产效率下的农作物生产温室气体减排潜力。该农作物生产温室气体减排潜力估算方法通过兼顾环境投入的农业生产效率评价，可确定出某种作物种植的相对最优物资投入量和相对最优产量，可获得各县域该作物种植的物资投入的冗余值和产出的不足值，然后根据各种物资投入的温室气体排放因子和作物单位产量下的温室气体排放量，以及该作物在不同地区的种植面积来估算该作物种植的全国温室气体减排潜力。该方法可通过分析不同评价单元的农作物不同物资投入的减排潜力，统计得出减排潜力最大的一项或两项农作物物资投入，作为相对最优生产效率下农作物生产温室气体减排的重要途径。
图2为本发明农作物生产温室气体减排潜力估算系统实施例的结构图。参见图2，该农作物生产温室气体减排潜力估算系统，包括：
变量获取单元201，用于获取各县域某种农作物的环境投入变量、物资投入变量和产出变量；
建立单元202，用于设置所述环境投入变量的松弛变量为0，建立种植所述农作物的各县域的生产效率评价函数；
松弛变量计算单元203，用于根据所述环境投入变量、所述物资投入变量、所述产出变量和所述生产效率评价函数，得到所述物资投入变量的松弛变量以及所述产出变量的松弛变量；
温室气体减排潜力计算单元204，用于根据所述物资投入变量的松弛变量、所述产出变量的松弛变量和温室气体减排潜力计算公式，得到所述农作物生产温室气体减排潜力。
本说明书中各个实施例采用递进的方式描述，每个实施例重点说明的都是与其他实施例的不同之处，各个实施例之间相同相似部分互相参见即可。对于实施例公开的系统而言，由于其与实施例公开的方法相对应，所以描述的比较简单，相关之处参见系统部分说明即可。
本文中应用了具体个例对本发明的原理及实施方式进行了阐述，以上实施例的说明只是用于帮助理解本发明的方法及其核心思想；同时，对于本领域的一般技术人员，依据本发明的思想，在具体实施方式及应用范围上均会有改变之处。综上所述，本说明书内容不应理解为对本发明的限制。

Claims (7)

1.一种农作物生产温室气体减排潜力估算方法，其特征在于，包括：
获取各县域某种农作物的环境投入变量、物资投入变量和产出变量；所述环境投入变量包括累积降雨量、有效积温、土壤有机质和pH数值；物资投入变量包括氮肥、磷肥、钾肥、柴油、电力、农药、农膜和种子所对应的每亩物资投入量；产出变量包括每亩产量数据；
设置所述环境投入变量的松弛变量为0，建立种植所述农作物的各县域的生产效率评价函数；
根据所述环境投入变量、所述物资投入变量、所述产出变量和所述生产效率评价函数，得到所述物资投入变量的松弛变量以及所述产出变量的松弛变量；
根据所述物资投入变量的松弛变量、所述产出变量的松弛变量和温室气体减排潜力计算公式，得到所述农作物生产温室气体减排潜力；
所述设置所述环境投入变量的松弛变量为0，建立种植所述农作物的各县域的生产效率评价函数，具体包括：
根据
Figure FDA0003515812340000011
Figure FDA0003515812340000012
Figure FDA0003515812340000013
Figure FDA0003515812340000014
Figure FDA0003515812340000015
建立种植所述农作物的各县域的生产效率评价函数；
其中，n为待评价的县域个数，每个待评价的县域都有o个环境投入变量，p个物资投入变量和1个产出变量，其中n≥2(o+p+1)；xrj表示第j个县域的第r个环境投入变量，Xj＝(x1j,x2j,…,xoj)T(xrj＞0)，其中，Xj表示第j个县域的环境投入变量组，T表示转置；ytj表示第j个县域的第t个物资投入变量，Yj＝(y1j,y2j,…,ypj)T(ytj≥0)，其中，Yj表示第j个县域的物资投入变量组，T表示转置；Zj表示第j个县域的产出变量，Zj＞0；λj为第j个县域对应的权重，xr0、yt0和z0分别为待评价县域“0”对应的第r个环境投入变量、第t个物资投入变量和产出变量，
Figure FDA0003515812340000016
和
Figure FDA0003515812340000017
分别为第t个物资投入变量和产出变量对应的松弛变量，ρ为待评价县域“0”的农作物生产效率评价函数，0＜ρ≤1；
所述根据所述环境投入变量、所述物资投入变量、所述产出变量和所述生产效率评价函数，得到所述物资投入变量的松弛变量以及所述产出变量的松弛变量，具体包括：
通过标量
Figure FDA0003515812340000021
将所述生产效率评价函数转换为线性规划函数，所述线性规划函数为：
Figure FDA0003515812340000022
Figure FDA0003515812340000023
Figure FDA0003515812340000024
Figure FDA0003515812340000025
Figure FDA0003515812340000026
Figure FDA0003515812340000027
其中，
Figure FDA0003515812340000028
n为待评价的县域个数，每个待评价的县域都有o个环境投入变量，p个物资投入变量和1个产出变量；xrj表示第j个县域的第r个环境投入变量，Xj＝(x1j,x2j,…,xoj)T(xrj＞0)，其中，Xj表示第j个县域的环境投入变量组，T表示转置；ytj表示第j个县域的第t个物资投入变量，Yj＝(y1j，y2j，…，ypj)T(ytj≥0)，其中，Yj表示第j个县域的物资投入变量组，T表示转置；Zj表示第j个县域的产出变量，Zj＞0；∧j为第j个县域对应的权重，xr0、yt0和z0分别为待评价县域“0”对应的第r个环境投入变量、第t个物资投入变量和产出变量，
Figure FDA0003515812340000029
和
Figure FDA00035158123400000210
分别为第t个物资投入变量和产出变量对应的松弛变量，γ为待评价县域“0”的农作物生产效率评价函数；
对所述线性规划函数进行求解，得到所述线性规划函数的最优解为γ*，
Figure FDA00035158123400000220
Figure FDA00035158123400000211
其中，γ*为生产效率评价函数的最优解，
Figure FDA00035158123400000221
为第t个物资投入变量对应的松弛变量的最优解，
Figure FDA00035158123400000222
为产出变量对应的松弛变量的最优解，
Figure FDA00035158123400000212
为第j个县域对应的权重的最优解，
Figure FDA00035158123400000213
为标量
Figure FDA00035158123400000214
的最优解；
根据所述线性规划函数的最优解得到所述生产效率评价函数的最优解为：
Figure FDA00035158123400000215
根据所述生产效率评价函数的最优解得到所述物资投入变量的松弛变量
Figure FDA00035158123400000216
以及所述产出变量的松弛变量
Figure FDA00035158123400000217
所述根据所述物资投入变量的松弛变量、所述产出变量的松弛变量和温室气体减排潜力计算公式，得到所述农作物生产温室气体减排潜力，具体包括：
将所述物资投入变量的松弛变量
Figure FDA00035158123400000218
以及所述产出变量的松弛变量
Figure FDA00035158123400000219
代入温室气体减排潜力计算公式
Figure FDA0003515812340000031
得到所述农作物生产温室气体减排潜力；
其中，GHGp为所述农作物种植的全国温室气体减排潜力，n为种植所述农作物的县域的总数，SAj为第j个县域所述农作物的种植面积，p为物资投入变量的总个数，
Figure FDA0003515812340000032
为第j个县域所述农作物种植第t个物资投入变量对应的松弛变量，EFt为第t个物资投入变量对应的生产前温室气体排放因子，
Figure FDA0003515812340000033
为第j个县域所述农作物种植柴油投入变量对应的松弛变量，EFd为柴油对应的生产中排放因子，
Figure FDA0003515812340000034
为第j个县域所述农作物种植氮肥投入变量对应的松弛变量，EFI和EFD分别为氮肥对应的生产中间接和直接N2O排放因子，
Figure FDA0003515812340000035
为第j个县域所述农作物产量对应的松弛变量，EDj为所述农作物单位产量下的温室气体排放量，298为100年尺度下单位质量N2O的全球增温潜势为CO2的倍数。
2.根据权利要求1所述的农作物生产温室气体减排潜力估算方法，其特征在于，所述获取各县域某种农作物的环境投入变量，具体包括：
获取设定范围内气象站点的纬度、经度、日降雨量、日最高温和日最低温数据，按照所述经度和纬度数据对气象站点的日降雨量、日最高温和日最低温在全国范围进行克里格空间插值，然后按照所述农作物的种植区域提取出各县域在所述农作物的种植布局面上的日降雨量、日最高温和日最低温的每日平均值，计算得到各县域所述农作物生长期内的累积降雨量和有效积温；
获取土壤数据集中表层土壤0-30cm的土壤有机质和pH数值，并从所述表层土壤0-30cm的土壤有机质和pH数值中提取出各县域所述农作物种植区域的土壤有机质和pH数值。
3.根据权利要求2所述的农作物生产温室气体减排潜力估算方法，其特征在于，所述累积降雨量计算公式为：
Figure FDA0003515812340000036
其中，P为所述农作物生长期的累积降雨量，m为所述农作物生长期总日数，Pi为所述农作物在生长期内的日降雨量；
所述有效积温计算公式为：
Figure FDA0003515812340000041
其中，GDDS为该作物生长期的有效积温，m为所述农作物生长期总日数，Ti，max为所述农作物在生长期内的日最高温，Ti，min为所述农作物在生长期内的日最低温，Tbase为所述农作物发育基点温度。
4.根据权利要求1所述的农作物生产温室气体减排潜力估算方法，其特征在于，所述获取各县域某种农作物的物资投入变量，具体包括：
从各县域的统计年鉴中获取各县域所述农作物种植的氮肥、磷肥、钾肥、柴油、电力、农药、农膜和种子所对应的每亩物资投入量以及各县域所述农作物的总种植面积。
5.根据权利要求1所述的农作物生产温室气体减排潜力估算方法，其特征在于，所述获取各县域某种农作物的产出变量，具体包括：
从各县域的统计年鉴中获取各县域所述农作物的每亩产量数据。
6.根据权利要求1所述的农作物生产温室气体减排潜力估算方法，其特征在于，所述农作物单位产量下的温室气体排放量EDj的计算公式为：
Figure FDA0003515812340000042
其中，Y为所述农作物的每亩产量，n为所述农作物种植中间投入品的总个数，Ui为所述农作物种植第i个中间投入品的每亩用量，EFi分别为Ui对应的生产前排放因子，Ud为所述农作物种植柴油的每亩用量，EFd为柴油对应的生产中排放因子，UN为所述农作物种植氮肥的每亩用量，EFI和EFD分别为生产中氮肥对应的间接和直接N2O排放因子，298为100年尺度下单位质量N2O的全球增温潜势为CO2的倍数。
7.一种农作物生产温室气体减排潜力估算系统，其特征在于，包括：
变量获取单元，用于获取各县域某种农作物的环境投入变量、物资投入变量和产出变量；所述环境投入变量包括累积降雨量、有效积温、土壤有机质和pH数值；物资投入变量包括氮肥、磷肥、钾肥、柴油、电力、农药、农膜和种子所对应的每亩物资投入量；产出变量包括每亩产量数据；
建立单元，用于设置所述环境投入变量的松弛变量为0，建立种植所述农作物的各县域的生产效率评价函数；所述设置所述环境投入变量的松弛变量为0，建立种植所述农作物的各县域的生产效率评价函数，具体包括：
根据
Figure FDA0003515812340000051
Figure FDA0003515812340000052
Figure FDA0003515812340000053
Figure FDA0003515812340000054
Figure FDA0003515812340000055
建立种植所述农作物的各县域的生产效率评价函数；
其中，n为待评价的县域个数，每个待评价的县域都有o个环境投入变量，p个物资投入变量和1个产出变量，其中n≥2(o+p+1)；xrj表示第j个县域的第r个环境投入变量，Xj＝(x1j,x2j,…,xoj)T(xrj＞0)，其中，Xj表示第j个县域的环境投入变量组，T表示转置；ytj表示第j个县域的第t个物资投入变量，Yj＝(y1j,y2j,…,ypj)T(ytj≥0)，其中，Yj表示第j个县域的物资投入变量组，T表示转置；Zj表示第j个县域的产出变量，Zj＞0；λj为第j个县域对应的权重，xr0、yt0和z0分别为待评价县域“0”对应的第r个环境投入变量、第t个物资投入变量和产出变量，
Figure FDA0003515812340000056
和
Figure FDA0003515812340000057
分别为第t个物资投入变量和产出变量对应的松弛变量，ρ为待评价县域“0”的农作物生产效率评价函数，0＜ρ≤1；
松弛变量计算单元，用于根据所述环境投入变量、所述物资投入变量、所述产出变量和所述生产效率评价函数，得到所述物资投入变量的松弛变量以及所述产出变量的松弛变量；所述根据所述环境投入变量、所述物资投入变量、所述产出变量和所述生产效率评价函数，得到所述物资投入变量的松弛变量以及所述产出变量的松弛变量，具体包括：
通过标量
Figure FDA00035158123400000512
将所述生产效率评价函数转换为线性规划函数，所述线性规划函数为：
Figure FDA0003515812340000058
Figure FDA0003515812340000059
Figure FDA00035158123400000510
Figure FDA00035158123400000511
Figure FDA0003515812340000061
Figure FDA0003515812340000062
其中，
Figure FDA0003515812340000063
n为待评价的县域个数，每个待评价的县域都有o个环境投入变量，p个物资投入变量和1个产出变量；xrj表示第j个县域的第r个环境投入变量，Xj＝(x1j,x2j,…,xoj)T(xrj＞0)，其中，Xj表示第j个县域的环境投入变量组，T表示转置；ytj表示第j个县域的第t个物资投入变量，Yj＝(y1j，y2j，…，ypj)T(ytj≥0)，其中，Yj表示第j个县域的物资投入变量组，T表示转置；Zj表示第j个县域的产出变量，Zj＞0；∧j为第j个县域对应的权重，xr0、yt0和z0分别为待评价县域“0”对应的第r个环境投入变量、第t个物资投入变量和产出变量，
Figure FDA0003515812340000064
和
Figure FDA0003515812340000065
分别为第t个物资投入变量和产出变量对应的松弛变量，γ为待评价县域“0”的农作物生产效率评价函数；
对所述线性规划函数进行求解，得到所述线性规划函数的最优解为γ*，
Figure FDA0003515812340000066
Figure FDA0003515812340000067
其中，γ*为生产效率评价函数的最优解，
Figure FDA0003515812340000068
为第t个物资投入变量对应的松弛变量的最优解，
Figure FDA0003515812340000069
为产出变量对应的松弛变量的最优解，
Figure FDA00035158123400000610
为第j个县域对应的权重的最优解，
Figure FDA00035158123400000611
为标量
Figure FDA00035158123400000612
的最优解；
根据所述线性规划函数的最优解得到所述生产效率评价函数的最优解为：
Figure FDA00035158123400000613
根据所述生产效率评价函数的最优解得到所述物资投入变量的松弛变量
Figure FDA00035158123400000614
以及所述产出变量的松弛变量
Figure FDA00035158123400000615
温室气体减排潜力计算单元，用于根据所述物资投入变量的松弛变量、所述产出变量的松弛变量和温室气体减排潜力计算公式，得到所述农作物生产温室气体减排潜力；所述根据所述物资投入变量的松弛变量、所述产出变量的松弛变量和温室气体减排潜力计算公式，得到所述农作物生产温室气体减排潜力，具体包括：
将所述物资投入变量的松弛变量
Figure FDA00035158123400000616
以及所述产出变量的松弛变量
Figure FDA00035158123400000617
代入温室气体减排潜力计算公式
Figure FDA00035158123400000618
中，得到所述农作物生产温室气体减排潜力；
其中，GHGp为所述农作物种植的全国温室气体减排潜力，n为种植所述农作物的县域的总数，SAj为第j个县域所述农作物的种植面积，p为物资投入变量的总个数，
Figure FDA00035158123400000619
为第j个县域所述农作物种植第t个物资投入变量对应的松弛变量，EFt为第t个物资投入变量对应的生产前温室气体排放因子，
Figure FDA0003515812340000071
为第j个县域所述农作物种植柴油投入变量对应的松弛变量，EFd为柴油对应的生产中排放因子，
Figure FDA0003515812340000072
为第j个县域所述农作物种植氮肥投入变量对应的松弛变量，EFI和EFD分别为氮肥对应的生产中间接和直接N2O排放因子，
Figure FDA0003515812340000073
为第j个县域所述农作物产量对应的松弛变量，EDj为所述农作物单位产量下的温室气体排放量，298为100年尺度下单位质量N2O的全球增温潜势为CO2的倍数。
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