基于机器学习的中国农业净碳汇预测模型构建及
2026/07/07研究背景与问题
本研究旨在深入探讨中国农业净碳汇的预测及驱动因素的响应机制，以期为我国农业农村减排固碳政策的实施提供科学依据。随着全球气候变化问题的日益严峻，我国政府提出了“双碳”目标，即力争在2030年前实现碳达峰，2060年前实现碳中和。农业作为我国国民经济的重要组成部分，其在减排固碳过程中扮演着关键角色。然而，当前农业净碳汇的预测仍面临诸多挑战，包括数据获取困难、模型预测精度不足等。因此，本研究聚焦于构建基于机器学习的农业净碳汇预测模型，并分析其驱动因素的响应机制。
研究方法
本研究基于2000～2022年中国31个省域的农业净碳汇的测算数据和面板数据，运用多种机器学习算法构建农业净碳汇预测模型。具体方法包括：首先，对农业净碳汇进行测算，包括碳吸收和碳排放两部分；其次，选取相关驱动因素，如农业结构、农业技术、气候变化等；接着，运用随机森林、支持向量机、神经网络等机器学习算法进行模型构建；最后，通过SHAP值和PDP图等工具对模型进行解释和验证。
核心结果
研究结果表明，基于机器学习的农业净碳汇预测模型具有较高的预测精度。通过对比不同机器学习算法，随机森林算法表现出较好的泛化能力和预测效果。此外，驱动因素分析显示，农业结构优化、农业技术进步以及气候变化等因素对农业净碳汇的影响显著。具体而言，农业结构优化有助于提高碳吸收能力，而农业技术进步则有助于降低碳排放；气候变化因素如温度和降水对农业净碳汇的影响较为复杂，需综合考虑。
结论与意义
本研究构建的基于机器学习的农业净碳汇预测模型及其驱动因素响应分析，为我国农业农村减排固碳政策提供了有力支持。首先，模型预测结果可为政策制定者提供科学依据，帮助他们制定更有针对性的减排固碳措施。其次，研究揭示了农业净碳汇的驱动因素，有助于深入理解农业减排固碳的内在机制。最后，本研究为我国农业农村绿色发展提供了理论指导和实践参考，对实现“双碳”目标具有重要意义。
