基于XGBoost学习机算法的中国农业碳达峰多情景预测与差异化减排策略研究

鉴于全球气候变化持续加剧，作为温室气体排放重要来源的农业，其碳足迹已受到广泛关注。基于2006—2024年中国31个省份的农业碳排放数据，本研究首先采用碳排放系数法对农业碳排放进行量化测算。基于STIRPAT理论框架，识别农业碳排放的关键影响因素。在此基础上，构建基于XGBoost（Extreme Gradient Boosting，极端梯度提升）的机器学习模型，模拟2025—2030年多情景下农业碳排放变化趋势，并评估不同政策组合下的碳达峰路径。结果表明：中国农业碳排放总体呈波动下降趋势，区域差异显著，表现出“东降西升”的空间格局；农业经济增长是驱动农业碳排放的首要核心因素，而农业人口规模是导致排放增加的重要因素。农业结构与农业技术表现出非线性阈值特征，因此需要对资本与政府干预实施精准调控。XGBoost模型在预测精度方面优于传统模型，并表现出较强的泛化能力。不同情景下，各区域碳达峰时间与排放水平存在明显差异。华北、华东和西南地区对减排措施具有较高敏感性，较有可能率先实现达峰稳定；华南和西北地区达峰面临更大挑战，亟需强化政策支持。基于上述发现，本研究提出包括严格控制核心排放驱动因素、强化减排阈值突破、规范资本与政府行为、实施区域差异化减排策略等建议，以期为实现中国农业领域“双碳”目标提供政策启示与理论支持。

该文发表于《Frontiers in Environmental Science》，聚焦中国农业碳达峰的多情景预测与差异化减排治理问题。研究背景在于，农业既是全球粮食生产体系的关键部门，也是温室气体排放的重要来源之一。随着人口增长、农产品需求扩大和农业生产规模持续扩张，农业生产活动带来的碳排放对生态环境与气候变化构成持续压力。中国提出2030年前碳达峰、2060年前碳中和的“双碳”目标后，农业绿色转型与低碳发展成为重要政策议题。然而，农业碳排放系统具有显著的非线性、高维性和时空异质性，传统测度与预测方法往往难以同时兼顾机理解释与预测精度。既有研究虽然大量采用碳排放系数法、农业生态模型、STIRPAT（Stochastic Impacts by Regression on Population, Affluence and Technology，人口—富裕—技术随机影响）模型、LMDI（Logarithmic Mean Divisia Index，对数平均迪氏指数）分解以及BP、LSTM、SVM等模型开展农业碳排放测度与预测，但仍普遍存在单情景预测较多、复杂非线性关系刻画不足、模型泛化能力有限、人工调参成本较高等问题。因此，开展面向多情景、兼顾解释性与预测性的农业碳排放研究，对于制定区域差异化减排政策、推动农业绿色发展与“双碳”目标协同实现具有现实必要性。

围绕上述问题，研究人员基于中国31个省份2006—2024年的面板数据，首先运用碳排放系数法测算农业碳排放，并从人口规模、经济增长、技术进步、产业结构、资本行为和政府行为六个维度构建扩展STIRPAT分析框架，识别农业碳排放的关键驱动因素。随后，引入XGBoost集成学习算法建立多情景预测模型，并结合SHAP（SHapley Additive Explanations，沙普利加性解释）方法揭示各变量的边际贡献、作用方向、阈值特征及交互关系，进一步在六种政策情景下预测2025—2030年中国七大区域农业碳排放演化路径与碳达峰可能性。研究结论表明，中国农业碳排放总体呈波动下降趋势，但区域分异显著并呈现“东降西升”格局；农业经济增长是最主要的正向驱动因素，农业人口规模是重要增排因素；农业结构与农业技术具有明显非线性阈值效应；资本与政府行为总体影响相对较弱，但存在条件性调节作用。与KNN、RF、SVR等模型相比，XGBoost在预测精度与泛化能力上更优。不同区域在不同情景下的达峰时间与达峰概率差异显著，华北、华东、西南地区减排敏感性较高，华南和西北地区达峰难度更大。该研究的重要意义在于，将可解释机器学习引入农业碳排放多情景预测之中，既增强了复杂非线性系统的识别能力，也为区域分层施策和农业碳达峰路径优化提供了量化依据。

研究人员采用的主要技术方法包括：以IPCC（Intergovernmental Panel on Climate Change，政府间气候变化专门委员会）碳排放系数法测算2006—2024年中国31省农业碳排放；基于扩展STIRPAT框架构建六维驱动因素指标体系；以时间序列留出法划分训练集（2006—2020年，465个观测值）与测试集（2021—2024年，121个观测值），并用贝叶斯优化与5折交叉验证训练XGBoost、KNN、RF和SVR模型；借助SHAP方法分析变量重要性、单变量依赖关系及双变量交互效应；在七大区域尺度下设置六类政策情景，并结合10,000次Monte Carlo（蒙特卡罗）模拟评估碳达峰概率与区间稳健性。

在研究结果部分，论文首先在“3.1 Descriptive statistical analysis”中系统展示了中国农业碳排放的总体、结构与时空演化特征。

在“3.1.1 Overall characteristics of China’s agricultural carbon emissions”部分，研究人员基于31省数据测算发现，2010—2024年全国农业碳排放总体呈波动下降态势，全国平均农业碳排放由2010年的268.15万吨下降至2024年的261.38万吨。该变化与化肥、农药减量及农业效率提升密切相关，说明农业绿色转型已取得初步成效。从区域看，东部与中部地区减排较为明显，而西北与西南部分地区排放反而上升，空间格局由传统高排放集聚逐步演化为“东降西升”。区域内部差异方面，东北地区变异系数较低，说明农业现代化水平趋于均衡；西南和西北地区变异系数偏高，表明资源配置不均衡与区域异质性更为突出。

在“3.1.2 Structural characteristics of China’s agricultural carbon emissions”部分，研究人员分析了2006—2024年农业碳排放构成。结果显示，化肥、农药和柴油排放均呈现先升后降趋势，且2017年后进入明显下降通道；灌溉碳排放则持续增长，成为仅次于化肥的第二大排放来源；农膜排放总体先增后稳；翻耕排放持续小幅上升但占比较低。到2024年，化肥仍是最大碳源，占48.6%，灌溉占20.1%，农膜、柴油、农药和翻耕分别占13.2%、11.2%、6.3%和0.6%。这一结果说明，化肥减量是推动总排放下降的主要力量，而灌溉面积扩张及其能耗增加成为新的增排点。2017年可视为农业由扩张阶段向绿色发展阶段转变的重要拐点。

在“3.1.3 Spatiotemporal evolution trend of China’s agricultural carbon emissions”部分，研究人员采用ArcGIS自然断点法分析空间分布演化。结果表明，2006—2024年，中国省域农业碳排放呈现明显的空间重构特征，31个省份中有25个实现净减排，占比80.6%。山东省减排幅度最大，累计减少196.15万吨。高排放区域由华北和中部的连片分布逐渐演变为残余性碎片集聚，低排放区域则沿东部沿海逐步形成稳定带状分布，进一步印证了“东降西升”的空间演化逻辑。

在“3.2 XGBoost model validation”部分，论文验证了XGBoost模型在农业碳排放预测中的适用性和优势。

在“3.2.1 Model training”部分，研究人员通过贝叶斯优化与5折交叉验证对XGBoost、KNN、RF、SVR等模型进行超参数调优。结果显示，超参数优化后各模型的^R2均有不同程度提升，其中KNN、RF和SVR分别提升0.11、0.12和0.14，说明调参对提升预测性能具有积极作用，也为公平比较模型提供了基础。

在“3.2.2 Model testing”部分，研究人员将优化后的XGBoost与KNN、RF、SVR模型进行对比测试。结果表明，XGBoost模型表现最佳，其^R2达到0.85，MSE为8.9，RMSE为3.0，MAE为2.4，综合性能优于其他模型；RF次之，KNN再次，SVR最弱。各模型运行时间均可满足实时预测要求，但XGBoost在精度、稳定性和泛化能力上更具优势。论文据此认为，XGBoost能够较好地适应农业碳排放数据的非线性、高维与异质性特征。

在“3.3 Analysis of factors influencing agricultural carbon emissions”部分，研究人员利用SHAP解释框架揭示六类变量的作用机制。

在“3.3.1 Importance analysis of influencing factors”部分，基于平均绝对SHAP值的排序结果显示，经济增长对农业碳排放的影响强度显著高于其他变量，是最核心的驱动因素；人口规模次之，对模型预测贡献也很大；农业结构与农业技术处于中等重要程度，起到重要调节作用；资本行为与政府干预的整体影响相对较弱。

在“3.3.2 Factor eigenvalue distribution”部分，研究人员进一步分析各变量取值与SHAP值分布关系。结果显示，经济增长呈显著正向单调关系，即经济发展水平越高，农业碳排放越大；人口规模呈现“小规模影响不显著、大规模强正向驱动”的特征。农业结构与农业技术均不表现为简单线性效应，而具有明显阈值性与区间性，其中农业结构存在双向波动，农业技术总体平均效应较弱。资本行为高值略偏向负向，说明适度资本投入有助于抑制排放增长，但效应有限；政府行为整体围绕零值聚集，表明其更多表现为情景依赖的微调变量。

在“3.3.3 Bivariate interaction effect analysis”部分，论文保留了各因素之间的交互效应分析。经济增长与SHAP值之间具有强正线性关系，且大人口规模会放大经济增长的正向增排效应。人口规模与SHAP值呈“U形+正向突增”模式，只有在高经济增长背景下，大人口规模才会形成显著增排。农业结构与SHAP值之间表现为非单调、多峰分布，人口规模会放大其双向影响。农业技术表现出“边际效应递减”特征，经济增长越高，其正向作用上限越高。资本行为与SHAP值之间呈“先稳定后下降”关系，在高经济增长阶段，过度资本化反而会抑制模型输出。政府干预则与SHAP值呈倒“U”形关系，说明低强度干预可能产生正向作用，中等强度趋于中性，高强度则可能带来负向效应；农业技术水平会调节政府干预的双向影响。

在“3.4 Future trend analysis and peak prediction of agricultural carbon emissions”部分，研究人员开展了未来情景模拟与区域达峰预测。

在“3.4.1 Setting future carbon emission scenarios for various regions”部分，论文依据历史变化率与政策目标，为人口规模、经济增长、农业技术、产业结构、资本行为、政府行为六个变量设定低、中、高三种变化率，并构建六类情景：高质量发展情景、绿色发展情景、数字乡村情景、农业现代化情景、乡村振兴情景和碳达峰情景。这些情景分别对应技术驱动、结构与监管协同、数字金融赋能、政策引导、人口—结构优化以及多维协同减排等不同政策组合。

在“3.4.2 Analysis of future carbon emission trends in various regions”部分，基于省级XGBoost模型，研究人员预测了2025—2030年七大区域在六种情景下的农业碳排放走势。结果显示，东部地区在技术驱动和数字赋能情景下减排最显著，体现出较强技术吸纳能力；中部地区在结构优化和绿色转型中呈现“先稳后降”的路径；西部地区受生态约束和产业路径依赖影响，更依赖政策驱动减排，且波动较大；东北地区各情景下均呈缓慢下降与逐步稳定趋势。总体看，不同区域形成了以技术效率提升、结构优化和政策支持为核心的分层次减排格局。不同情景比较表明，单一技术驱动下减排较平稳，结构与监管协同能够加快下降，资本与数字赋能具有稳定推动作用，政策引导可显著加快减排，而多维系统协同情景的减排幅度最大、下降最明显。

在“3.4.3 Regional agricultural carbon peak prediction”部分，研究人员依据连续年份峰值判定标准，并结合10,000次Monte Carlo模拟，区分稳健达峰、条件达峰和未达峰。结果显示，各区域均未达到“稳健达峰”标准，但在高强度减排情景即情景2、4、6中，多数区域可实现“条件达峰”，达峰时间主要集中于2026—2027年，西北地区相对滞后至2028年。具体来看，华北、华东、东北和西南地区达峰概率较高，对减排措施敏感；华南与西北地区达峰门槛最高，需要更强政策支持；中部地区是唯一被预测在2026年率先达到峰值的区域。相反，情景1、3、5未能有效抵消经济增长和人口规模带来的排放压力，因此难以形成稳定的峰后持续下降轨迹。

在“4 Peak attainment strategy design”部分，论文将机理识别结果与情景预测结果结合，提出面向不同区域和不同政策路径的农业碳达峰策略体系。

在“4.1 Economic-environmental synergistic emission reduction strategy”部分，研究人员提出经济—环境协同减排路径，强调通过农业产业结构升级与环境规制协同推进，在稳定经济增长的同时实现农业碳排放及碳强度下降。该路径尤其适用于经济基础较强、产业转型潜力较大、低碳治理能力较高的华东、华北和中部地区。

在“4.2 Government regulation-led emission reduction strategy”部分，论文强调政府规制主导型减排路径，适用于传统农业比重较高、路径依赖较强、生态约束明显的东北、西北和西南地区。其核心是通过碳排放核算体系、财政支持、绿色基础设施投入和针对性环境规制，弥补市场激励不足并释放政策减排红利。

在“4.3 Multi-dimensional collaborative emission reduction strategy”部分，研究人员提出多维协同减排路径，将人口、经济、技术、资本和政府等要素纳入统一框架，强调跨区域、跨部门和跨主体协调推进。该路径覆盖全国七大区域，并主张优先推动高敏感地区率先稳定达峰，同时带动高门槛地区逐步追赶。

综合论文“5 Conclusions and implications”部分，研究结论可以概括为以下几个方面。第一，中国农业碳排放在2006—2024年总体呈波动下降趋势，但区域格局显著分化，表现为中东部减排较快、西部部分地区增排明显，“东降西升”特征突出。第二，经济增长是农业碳排放的首要驱动因素，人口规模是重要增排来源；农业结构和农业技术具有非线性阈值特征，并非越高越优；资本与政府行为需要精准调控，适度投入和适度干预才更有利于减排。第三，XGBoost模型优于传统参考模型，能够为农业碳排放实时监测与未来预测提供有效工具。第四，不同区域达峰时间与达峰概率差异显著，高强度协同减排情景更有利于实现条件达峰。

论文讨论部分的核心价值在于，研究人员不仅识别了农业碳排放的核心驱动因素及其复杂交互关系，还通过可解释机器学习方法将“机理分析—情景预测—政策设计”整合为一体，增强了农业碳达峰研究的应用性与政策针对性。研究同时指出两方面局限：其一，本文核算范围主要聚焦种植业生产相关碳源，尚未全面覆盖土地利用变化、水稻甲烷排放、反刍动物肠道发酵和粪污管理等更完整的农业温室气体来源，未来需在IPCC框架下建立覆盖“土壤—水体—大气—生物”四维度的全链条农业碳核算体系；其二，本文主要基于碳排放总量开展预测，尚未纳入碳排放效率指标，未来应将单位农业产出对应的碳效率纳入分析，以提高政策评估的科学性与精准性。

研究结论部分可译述为：本研究基于中国省级数据，采用碳排放系数法测算了2006—2024年农业碳排放，并分析了区域时空分异特征。在扩展STIRPAT框架下，识别出人口规模、经济增长、产业结构、技术进步、资本行为和政府行为六类影响因素。进一步结合XGBoost模型与多情景设定，对2025—2030年农业碳排放路径进行模拟。结果表明，中国农业碳排放总体波动下降，空间上呈现“东降西升”；经济增长和人口规模是最主要的增排驱动因素，农业结构与农业技术存在显著非线性阈值效应；XGBoost模型具有较高预测精度；不同区域在不同政策情景下的达峰时间存在明显差异，其中华北、华东、东北和西南地区更易率先实现条件达峰，华南与西北地区则需更强政策支持。基于此，研究提出应严格控制核心增排驱动、强化技术与结构减排阈值突破、规范资本与政府行为，并实施区域差异化减排策略，以加快实现中国农业领域碳达峰目标。