湖南省农地利用碳排放与农业经济关系研究

基于化肥、农药、农膜、灌溉、翻耕和柴油6类农地利用碳排放源,测算了1999—2014年湖南省农地利用碳排放量和碳排放强度。在此基础上,分析得出1999—2014年湖南省农地利用碳排放与农业经济间的脱钩弹性关系,进一步利用环境库兹涅茨(environmental Kuznets curve,EKC)模型对农地利用碳排放与农业经济关系进行验证。结果表明:(1) 1999—2014年,湖南省农地利用碳排放与农业经济的脱钩关系表现为扩张负脱钩、弱脱钩和弱负脱钩3种状态,农地利用碳排放与农业经济的脱钩弹性指数变化呈现"快速增长—快速下降—平稳增长"的阶段性演进特征;(2)湖南省农地利用碳排放与农业经济的关系呈对数函数曲线,农地利用碳排放量、碳排放强度均随着农业经济增长而连续增长,在研究期内未出现下降拐点;(3)湖南省现阶段农业经济增长方式仍然以粗放型为主,存在着农业生产要素投入未能充分有效利用、农业生产对环境影响较大的问题。     

我国农业碳排放的影响因素和南北区域差异分析

为探究我国农业碳排放的影响因素和南北区域的差异性,根据1999—2014年中国农业生产的相关数据,基于主要农作物(小麦、水稻和玉米)、农药、化肥、农膜、农业灌溉、农业机械等主要农业投入碳源,对除香港、澳门、台湾之外的31个省、自治区和直辖市的农业碳排放量进行测算,并利用卡雅(Kaya)恒等式分析其影响因素,利用泰尔(Theil)指数分析农业碳排放强度的区域差异。结果表明:(1)我国农业碳排放量呈逐年上升趋势,农业产业结构优化、农业人口整体减少等因素会抑制农业碳排放量增长,而农业经济发展会增加农业碳排放量。(2)从空间分布来看,总体上北方农业碳排放量大于南方地区,单位面积碳排放呈总体上升趋势,单位产值碳排放呈总体下降趋势。从区域内部来看,Theil指数显示我国农业碳排放强度的区域差异主要来自区域内,其中南方农业碳排放强度差异高于北方。在南北区域中沿海地区内差异逐渐减小,西北和西南地区内差异逐渐增大。最后,跟据上述研究结果提出相关建议。     

长江经济带种植业碳排放时空特征及驱动因素研究

基于2001—2017年长江经济带种植业产值、有效灌溉面积以及种植业物资投入等统计数据,采用联合国政府间气候变化专门委员会(IPCC)碳排系数法对长江经济带种植业碳排放量进行测算,揭示该区域种植业碳排放时空特征,并利用对数平均权重的迪氏分解(LMDI)模型分析该区域种植业碳排放的驱动因素。研究结果表明:(1)长江经济带种植业碳排放量整体上得到有效控制且呈逐渐下降趋势;各省市种植业碳排放量及碳排放强度存在较大差异;种植业碳源以化肥为主,其占比超过50%,且化肥、农药和翻耕的投入比重呈下降趋势。(2)农业经济水平是该区域种植业碳排放增加最主要的驱动因素;农业生产效率是种植业碳排放减少的最主要驱动因素;农业生产结构整体上对种植业碳排放起促进作用,农业劳动力规模整体上对种植业碳排放起抑制作用。针对上述研究结论,从因地制宜、突出重点、科技导向、优化结构等方面提出了相关政策建议,以实现长江经济带农业低碳、绿色、协调的高质量发展。     

江西省农田投入品输入时空演变特征及与种植业结构调整的关系

厘清近30年间江西省农田投入品输入的时空演变特征,并探究其与种植业结构调整的关系,可为江西省农业生产提质增效和农业面源污染防治提供理论依据。采用重心模型和结构均衡度方法,基于ArcGIS探究了江西省1992—2019年农田化肥、农药和农用薄膜输入的时空演变特征,并通过线性回归分析探讨了种植业结构调整与农田投入品输入量的关系。结果表明：(1)1992—2019年江西省化肥、农药和农用薄膜输入量整体呈先增后减的变化趋势,自2015年实施了一系列农药化肥减量增效政策之后,江西省农田化肥和农药输入量明显降低,2020年化肥、农药输入量比2015年分别下降24.5%和43.9%,但是近年来农用薄膜输入量的减缓趋势并不明显;(2)江西省化肥输入强度存在明显的空间聚集现象,总体呈现沿鄱阳湖流域、抚河流域和赣江流域聚集分布的趋势;农药输入程度在赣东北地区普遍较高;农用薄膜输入量在全省普遍增加,其中,赣东和赣南农用薄膜输入量增加尤其明显;(3)江西省种植业结构调整表现为果园种植面积占比不断增大,从1992年的10.67万hm²增长到2020年的42.78万hm²     

四川省主要农业投入品时空变化特征及影响因素

当前资源环境约束日益严峻,农业投入品合理利用事关绿色发展与农业供给侧改革的推进。对四川省5个不同农业区主要农业投入品(化肥、农药、农膜)使用现状进行调查,结合往年统计数据并建立主成分回归模型,分析3大投入品施用强度的影响因素。结果表明:(1)研究区化肥使用总量近60 a间呈递增趋势,其中4个区化肥施用量现状超过发达国家上限标准(225 kg·hm~(-2)),有机肥投入量大小趋势与化肥相反。化肥投入结构失衡,各区总体表现为偏氮少钾。各农业区肥料利用效率有分异,川西北高原区最高(25.72 kg·kg~(-1)),攀西山地区最低(13.14 kg·kg~(-1));(2)1993—2013年间农药施用总量增加了56.96%。成都平原区农药投入量(6.17 kg·hm~(-2))是攀西山地区(2.10 kg·hm~(-2))的3倍。农药投入结构不合理,偏重杀虫剂;(3)1993—2013年间农膜总投入量增长了290%,地膜所占比例较大,可降解地膜只占10%;(4)种植便利度、城镇化率与3大农业投入品强度均呈正相关关系,种植结构与投入品强度均呈负相关关系。市场经济导向下种植结构快速调整,生产周期短、复种指数高的经济类作物大面积播种,化学投入品强度增加,并造成环境风险。针对四川省投入品用量不断上升、区域失衡和结构不合理等问题,提出应继续推广投入品高效环保施用技术;因地制宜优化种植结构,发展循环农业;普及适度经营管理模式,依托农业机械化对农户统一指导管理;实施以新型产品和服务为重点的减量增效补偿试点的措施。     

低碳种植技术的减碳效应和应用驱动因素研究

为探究低碳种植技术的减碳效应和应用驱动因素,根据2016、2018年江西省抚州、赣州、九江等地区376户规模农户的实地调查数据,分析低碳种植技术的应用现状与减碳贡献,并基于构建的低碳种植技术应用指数,实证分析低碳种植技术应用的驱动因素。结果表明:(1)低碳种植技术的减碳效应取决于对应碳源(化肥、农药、农用柴油以及农膜等)占种植业碳排放的比重和其应用程度;规模农户对低碳种植技术的认知度较低,应用较少。(2)户主和配偶平均年龄较小、交通较为便利、希望通过互联网销售农产品和了解农业技术政策、积极参加培训、培训内容涉及低碳种植技术的规模农户具有较高的低碳种植技术应用水平。最后根据上述研究结果,提出推广低碳种植技术应用的建议。     

农用塑料薄膜使用现状与环境污染分析

农用塑料薄膜(农膜)作为设施农业中重要的生产资料,在促进农业增产和增收方面发挥了重要作用,为我国农业发展做出了重大贡献。我国农膜使用量巨大且逐年不断增加,20多年来年使用量已增长4.05倍,从1991年的64.2万t增长到2017年的252.8万t。农膜的长期大量使用和缺乏有效的回收处理已导致"白色污染"加剧。本文介绍了农膜种类、组成成分和使用状况,分析了农膜造成的环境污染及其生态效应。提出了农膜的生产标准制定、正确使用以及有效的回收处理与再利用是降低农膜环境污染的主要方法,对农膜环境污染防控和构建农业生态环境平衡具有重要意义。     

新疆农业现代化进程中的碳排放效应

利用1995—2015年的统计数据,运用排放系数法、格兰杰检验和协整检验对新疆农业现代化进程中的碳排放效应进行研究。结果表明:(1)新疆农业现代化进程中的碳排放总量、农业化学化碳排放量、农业机械化碳排放量、农业水利化碳排放量均呈明显上升态势,而碳排放强度呈波动下降特征;(2)农业碳排放结构发生了显著变化,碳排放结构由以农业机械化碳排放为主向以农业化学化碳排放为主转变;(3)新疆各地州(市)的农业碳排放量空间分异明显,喀什地区、昌吉州和伊犁州直等人口较多、耕地资源丰富和种植业发展较好的地州农业碳排放量规模较大;(4)农业经济增长是导致农业碳排放量上升的驱动因素,而且存在长期稳定的关系。为此,要顺利推进新疆农业现代化进程,必须协调好经济发展与农业碳排放的关系,走低碳农业发展道路。     

中国沿海地区农田生态系统部分碳源/汇时空差异

运用1981-2001年作物产量、农业投入等统计数据,对沿海10个省市自治区农田生态系统部分碳源/汇进行了估算,得到以下主要结论:(1)总碳吸收从1981年以来呈波动增加趋势,总碳排放则呈明显增长趋势.二者相比,碳排放明显低于碳吸收,但由主要途径农业投入导致的间接碳排放的增长速度(94%)超过了作物生育期碳吸收的增长速度(44%).(2)各省市自治区碳吸收、碳排放变化的区域差异显著,单位面积碳吸收、碳排放变化的差异也十分明显.其中,各省市自治区总碳排放和单位面积碳排放基本上逐年增加,表明沿海发达地区农业投入较高;而碳吸收变动幅度较大,发达地区(如浙江、福建和上海等)碳吸收呈下降趋势,反映沿海地区农作物种植面积下降致使农作物生育期总碳吸收量降低.(3)沿海地区农田生态系统主要粮食作物碳吸收占全国比例有所下降,说明沿海地区农业种植面积减少和农业投入增加削弱了农田生态系统的碳汇功能.     

“双碳”目标下江西省农业碳排放量测算、影响因素分析与预测研究

农业是中国的立国之本,也是重要的碳排放源,发展低碳农业有助于中国总体碳减排目标的实现。选择农资投入、农田利用、畜禽养殖及秸秆焚烧4类碳源,利用IPCC碳排放模型对江西省2000—2020年的农业碳排放量予以测算,利用LMDI模型进行影响因素分解,并运用XGBoost模型预测2021—2050年碳排放量。结果表明：(1)2000—2020年江西省农业碳排放总量呈现先下降后上升再下降的波动趋势,总体呈上升趋势,但农业碳排放强度逐年降低。农业碳排放源中农田土壤利用贡献率最高,其次为畜禽养殖、农资投入和秸秆焚烧。2000—2020年江西省11个地级市农业碳排放量及排放强度均呈现明显的区域差异,且差异不断扩大,其中宜春市的农业碳排放量和平均碳排放强度均居于首位。(2)地区经济发展水平的提高和城镇化率的增加是导致农业碳排放量增加的主要因素,而农业生产效率、农业产业结构、地区产业结构和劳动力对碳减排的作用比较有限。(3)预测结果显示,2030年前江西省农业碳排放总量及11个地级市农业碳排放量已达到峰值。其中,新余市在2005年最早达到峰值,景德镇市和赣州市在2016年最晚达到峰值。2020年后,江西...     

Carbon sequestration in California agriculture, 1980-2000.

To better understand agricultural carbon fluxes in California, USA, we estimated changes in soil carbon and woody material between 1980 and 2000 on 3.6 x 10(6) ha of farmland in California. Combining the CASA (Carnegie-Ames-Stanford Approach) model with data on harvest indices and yields, we calculated net primary production, woody production in orchard and vineyard crops, and soil carbon. Over the 21-yr period, two trends resulted in carbon sequestration. Yields increased an average of 20%, corresponding to greater plant biomass and more carbon returned to the soils. Also, orchards and vineyards increased in area from 0.7 x 10(6) ha to 1.0 x 10(6) ha, displacing field crops and sequestering woody carbon. Our model estimates that California's agriculture sequestered an average of 19 g C x m(-2) x yr(-1). Sequestration was lowest in non-rice annual cropland, which sequestered 9 g C x m(-2) x yr(-1) of soil carbon, and highest on land that switched from annual cropland to perennial cropland. Land that switched from annual crops to vineyards sequestered 68 g C x m(-2) x yr(-1), and land that switched from annual crops to orchards sequestered 85 g C x m(-2) x yr(-1). Rice fields, because of a reduction in field burning, sequestered 55 g C x m(-2) x yr(-1) in the 1990s. Over the 21 years, California's 3.6 x 10(6) ha of agricultural land sequestered 11.0 Tg C within soils and 3.5 Tg C in woody biomass, for a total of 14.5 Tg C statewide. This is equal to 0.7% of the state's total fossil fuel emissions over the same time period. If California's agriculture adopted conservation tillage, changed management of almond and walnut prunings, and used all of its orchard and vineyard waste wood in the biomass power plants in the state, California's agriculture could offset up to 1.6% of the fossil fuel emissions in the state.     

Impacts of inter-sectoral trade on carbon emissions—a case of China in 2007

With the increase in international trade, more attention has been given to quantifying the impacts of international trade on energy use and carbon emissions. Input-output analysis is a suitable tool for assessing resources or pollutants embodied in trade and it has become a critical tool for performing such analysis. This study estimated the national and sectoral carbon emissions embodied in Chinese international trade using the latest available China input-output table of 2007. The results showed that a significant exporting behavior of embodied carbon emissions existed in China??s trade. Over 1/3 of the emissions in Chinese domestic production processes were generated for exports in 2007. The net balance of emissions embodied in exports and imports accounted for nearly 30% of China??s domestic emissions, which means that any policy made to increase the exports would result in a significant growth of China??s domestic emissions. Since over half of China??s export trade is processing trade, the re-exported emissions could not be overlooked; otherwise, it would hard to capture the actual emissions generated abroad to obtain China??s domestic consumption. The enlargement of export scale is a primary driven factor to the rapid growth of China??s exported emissions. It is necessary for China to adjust its economic and industrial structure to reduce the dependence of economic growth on the export trade. However, when adjusting industry structures or making policies on carbon emission reduction, it will be more reasonable to consider the relationship between production and consumption, rather than just focus on the emission values of sectors?? direct production, as a large part of carbon emissions emitted by the principal direct polluters were generated to obtain the products which were required by other sectors.     

中国工业SO2排放量动态变化分析

中国工业SO2减排工作的重点。经济增长、经济空间结构变化、技术进步是影响污染物排放量变化的三个重要因素。在分析我国工业SO2排放量、排放结构、排放强度等变化趋势的基础上,通过构建对数平均权重分解模型定量分解经济增长、结构变化、技术进步这3个因素对工业SO2排放量变化的贡献。结果表明：（1）中国工业SO2排放量年均增长48.7×10^4 t,年均增长率为3.2%,且2002—2006年增速加快;（2）分地区看,1991年以来,东部地区SO2排放量所占比重明显下降,中部地区略有上升,而西部地区所占比重增加显著;（3）单位产值工业SO2排放强度在研究期内迅速降低,年均下降幅度为8.4%,对减缓SO2排放量的过快增长起到了积极作用;（4）经济增长平均每年促进SO2排放量增长183.7×10^4 t,技术进步则平均每年使SO2排放量减少134.2×10^4 t,空间结构因素平均每年减少SO2排放量0.8×10^4 t。可以看出,长期以来,虽然我国的技术水平有了一定程度提高,但经济规模的扩张使中国工业SO2排放量持续增长,对中国环境压力形成了巨大压力,同时,经济总量在不同地区的分配对SO2排放量的影响也在不断变化中。     

基于生态现代化的区域资源环境绩效分析——以山西省为例

提高资源环境绩效是我国实现生态现代化及绿色发展的重要途径。利用环境质量指数（EQI）和资源环境绩效指数（REPI）对我国中部生态环境脆弱区的山西省资源环境绩效进行了系统分析,结果表明：在全国资源环境综合绩效指数年增幅为7.1%的背景下,山西在全国的排名从2000年的24位上升为2007年的15位。但山西仍然为我国资源环境绩效水平最为落后的地区之一。山西建设用地绩效、COD排放绩效、SO2排放绩效和用水绩效逐步上升,工业固体废弃物排放绩效和能源绩效呈现不稳定的变动态势。SO2排放绩效指数呈平稳后上升接着下降的偏＂S＂型曲线。COD总体绩效指数呈现平稳态势,基本保持88.1的均值水平,绩效指数高于2000—2007年西部平均水平和2000—2003年中部平均水平,但远低于东部和全国平均水平。资源环境指数与经济发展水平和发展阶段密切相关,山西须采用综合配套措施,缩短目前能源和资源密集型的发展阶段和改变其路径依赖,提升山西在我国中部地区的综合竞争力,改进生态效率,进而实现绿色发展。     

中国燃煤电厂碳排放量计算及分析

人类活动造成的温室气体排放已经对自然生态造成了巨大的影响。如果无法有效解决气候变化问题,到2030年将有超过1亿人因此而失去生命,且全球经济增长将削减3.2%。有效地控制和减少温室气体的排放是人类急需解决的问题。目前中国温室气体排放总量已经超越美国成为全球第一大温室气体排放国,中国的能源结构决定了中国燃煤发电是中国CO2主要排放源之一,因此实现燃煤发电碳减排对降低中国碳排放总量,减少温室气体排放具有重要意义。准确地计算燃煤电厂产生的碳排放量是进行碳排放权交易、低碳火电厂在经济上具有可行性,最终实现燃煤电厂碳减排的前提条件之一。本研究根据世界资源研究所提供的计算工具首先界定了本研究对于碳排放计算的范围,其次阐述了不同电厂应针对其使用的燃煤进行工业分析的精细化程度不同而采用不同的计算方法,最后对两组不同机组类型的中国火电厂进行了碳排放量计算和对比分析。根据以上分析得出了大容量、高参数的燃煤发电机组相比小容量发电机组不仅能提高能源利用效率,同时也能相对减少因生产电能而产生的CO2排放。其次,燃煤电厂CO2排放中煤炭固定燃烧占有绝对比例,脱硫及外购电力所占比例较小,但排放的绝对总量并不小。再次,由于大容量、高参数机组与小容量发电机组相比在生产单位电能所消耗的燃煤量更少、其排放的废弃中的CO2浓度相对较高,应此更适合安装碳捕捉系统,有助于提高捕捉效率,降低捕捉CO2的成本。因此,建议在未来建设碳捕捉系统时应优先选择大容量、高参数机组。本研究的创新点在于在上述研究的基础上考虑单个燃煤电厂的煤质、考虑电厂脱硫、外购电力的因素,根据电厂对煤质不同程度的工业分析采用不同的计算方法,目的在于更?     

DNDC模型对川中丘陵区稻田CH4、N2O排放的模拟对比分析

利用IKONOS高分辨率(1m)卫星遥感图,进行典型抽样和地形→土地利用→土地覆盖→综合信息提取的方法,选定了代表川中丘陵区类特征的四川省金堂县为研究区域,通过对研究区域中不同固定耕作制度下代表性田块的选取,于2005年5月—2006年5月对田块管理者进行作物田间管理、作物产出等农业生产实际情况调查和分析,进行土壤理化性状、水样的测定,并结合当地的气象资料,利用DNDC模型模拟川中丘陵区不同耕作制度下稻田温室气体的排放情况。结果表明:冬水田-水稻田(PF)水稻生长期CH4排放通量为2.24 kg.hm-2.d-1,占年排放量的80.73%;水稻生长期和冬闲期N2O通量分别为0.033和0.003 6 kg.hm-2.d-1,水稻生长期排放量为4.28 kg.hm-2,占年总排放量的83.59%。CH4和N2O排放量在水稻整个生季节存在明显的互为消长关系。油菜-小麦田(RR)水稻生长期CH4排放通量为1.16 kg.hm-2.d-1,是休闲期的20.71倍,水稻生长期CH4排放量占年排放量的90.48%;水稻生长期和非水稻生长期N2O排放通量分别为0.070和0.027 kg.hm-2.d-1,水稻生长期N2O排放量为8.01 kg.hm-2,占年排放量的54.19%。小麦-水稻田(RW)水稻生长期CH4排放通量为1.24 kg.hm-2.d-1,是休闲期的21.02倍。水稻生长期CH4排放量占年排放量的89.75%;水稻生长期和非水稻生长期N2O排放通量分别为0.089和0.030 kg.hm-2.d-1,水稻生长期N2O排放量为9.61 kg.hm-2,占年排放量的55.23%。PF年CH4排放量是RR和RW的近3倍,且少一季作物产量,应尽量将冬水田改为两季田。     

DNDC模型对川中丘陵区稻田CH_4、N_2O排放的模拟对比分析

利用IKONOS高分辨率（1m）卫星遥感图,进行典型抽样和地形→土地利用→土地覆盖→综合信息提取的方法,选定了代表川中丘陵区类特征的四川省金堂县为研究区域,通过对研究区域中不同固定耕作制度下代表性田块的选取,于2005年5月—2006年5月对田块管理者进行作物田间管理、作物产出等农业生产实际情况调查和分析,进行土壤理化性状、水样的测定,并结合当地的气象资料,利用DNDC模型模拟川中丘陵区不同耕作制度下稻田温室气体的排放情况。结果表明：冬水田-水稻田（PF）水稻生长期CH4排放通量为2.24 kg.hm-2.d-1,占年排放量的80.73%;水稻生长期和冬闲期N2O通量分别为0.033和0.003 6 kg.hm-2.d-1,水稻生长期排放量为4.28 kg.hm-2,占年总排放量的83.59%。CH4和N2O排放量在水稻整个生季节存在明显的互为消长关系。油菜-小麦田（RR）水稻生长期CH4排放通量为1.16 kg.hm-2.d-1,是休闲期的20.71倍,水稻生长期CH4排放量占年排放量的90.48%;水稻生长期和非水稻生长期N2O排放通量分别为0.070和0.027 kg.hm-2.d-1,水稻生长期N2O排放量为8.01 kg.hm-2,占年排放量的54.19%。小麦-水稻田（RW）水稻生长期CH4排放通量为1.24 kg.hm-2.d-1,是休闲期的21.02倍。水稻生长期CH4排放量占年排放量的89.75%;水稻生长期和非水稻生长期N2O排放通量分别为0.089和0.030 kg.hm-2.d-1,水稻生长期N2O排放量为9.61 kg.hm-2,占年排放量的55.23%。PF年CH4排放量是RR和RW的近3倍,且少一季作物产量,应尽量将冬水田改为两季田。     

上海、北京和天津碳排放的比较

以北京、天津、上海为例,探讨了城市碳排放趋势预测的研究方法。采用最优增长率模型,研究了经济平稳增长的条件下,各市未来的能源碳排放趋势。考虑了水泥工业的碳排放量,并采用CO2FIX模型计算各市森林碳汇量,从而得到各市净碳排放量。结果表明：北京、天津、上海的能源碳排放量都呈倒U型曲线,上海的碳排放量远高于北京和天津两市。北京、天津、上海的水泥碳排放量都呈增加趋势,其中北京每年的水泥碳排放量最大,且增长率也是3个城市中最大的。北京和天津的累计森林碳汇量不断上升,上海的累计森林碳汇量几乎为零。北京、上海、天津的净碳排放量仍呈倒U型曲线增长,但与不考虑水泥碳排放和森林碳汇时的情况差别不大。由此可见,北京、上海、天津应重点减少能源碳排放,有效控制水泥产业碳排放,逐步扩大植树造林面积,从多方面采取措施降低碳排放。     

Urban expansion and its contribution to the regional carbon emissions: Using the model based on the population density distribution

The method is used for calculating regional urban area dynamics and the resulting carbon emissions (from the land-conversion) for the period of 1980 till 2050 for the eight world regions. This approach is based on the fact that the spatial distribution of population density is close to the two-parametric Γ-distribution [Kendall, M.G., Stuart, A., 1958. The Advanced Theory of Statistics, vol. 1.2. Academic Press, New York; Vaughn, R., 1987. Urban Spatial Traffic Patterns, Pion, London]. The developed model provides us with the scenario of urbanisation, based on which the regional and world dynamics of carbon emissions and export from cities, and the annual total urban carbon balance are estimated. According to our estimations, world annual emissions of carbon as a result of urbanisation increase up to 1.25 GtC in 2005 and begin to decrease afterwards. If we compare the emission maximum with the annual emission caused by deforestation, 1.36 GtC per year, then we can say that the role of urbanised territories (UT) in the global carbon balance is of a comparable magnitude. Regarding the world annual export of carbon from UT, we observe its monotonous growth by three times, reaching 505 MtC. The latter, is comparable to the amount of carbon transported by rivers into the ocean (196–537 MtC). The current model shows that urbanisation is inhibited in the interval 2020–2030, and by 2050 the growth of urbanised areas would almost stop. Hence, the total balance, being almost constant until 2000, then starts to decrease at an almost constant rate. By the end of the XXI century, the total carbon balance will be equal to zero, with the exchange flows fully balanced, and may even be negative, with the system beginning to take up carbon from the atmosphere, i.e., becomes a “sink”. The regional dynamics is somewhat more complex, i.e., some regions, like China, Asia and Pacific are being active sources of Carbon through the studied period, while others are changing from source to sink or continue to be neutral in respect the GCC.     

Effects of a diesel oxidation catalyst on gaseous pollutants and fine particles from an engine operating on diesel and biodiesel

The effects of a diesel oxidation catalytic (DOC) converter on diesel engine emissions were investigated on a diesel bench at various loads for two steady-state speeds using diesel fuel and B20. The DOC was very effective in hydrocarbon (HC) and CO oxidation. Approximately 90%–95% reduction in CO and 36%–70% reduction in HC were realized using the DOC. Special attention was focused on the effects of the DOC on elemental carbon (EC) and organic carbon (OC) fractions in fine particles (PM_2.5) emitted from the diesel engine. The carbonaceous compositions of PM_2.5 were analyzed by the method of thermal/optical reflectance (TOR). The results showed that total carbon (TC), OC and EC emissions for PM_2.5 from diesel fuel were generally reduced by the DOC. For diesel fuel, TC emissions decreased 22%–32% after the DOC depending on operating modes. The decrease in TC was attributed to 35%–97% decrease in OC and 3%–65% decrease in EC emissions. At low load, a significant increase in the OC/EC ratio of PM_2.5 was observed after the DOC. The effect of the DOC on the carbonaceous compositions in PM_2.5 from B20 showed different trends compared to diesel fuel. At low load, a slight increase in EC emissions and a significant decrease in OC/EC ratio of PM_2.5 after DOC were observed for B20.