【《气候变化对某地农业生态系统的影响案例分析》7400字（论文）】

气候变化对某地农业生态系统的影响案例分析目录摘要 3关键词 3引言 31研究区域概况 42数据与研究方法 42．1数据来源及处理 42．2研究方法 43结果与分析 53．1气候变化特征 53．1．1气温变化特征 53．1．2降水量变化特征 63．1．3日照时数变化特征 73．2小麦产量变化特征 83．2．1实际产量、趋势产量与气象产量的变化特征 83．2．2相对气象产量变化特征 83．2．3小麦产量的相关性分析 93．3玉米产量变化特征 93．3．1实际产量、趋势产量与气象产量的变化特征 103．3．2相对气象产量变化特征 113．3．3玉米产量相关性分析 114结论与建议 124．1结论 124．2建议 12参考文献 13摘要：为了深入研究当前的气候变化对山东省农业生态系统的影响，基于2001～2015年山东省的气温、降雨量、日照时数等大量的气象数据资料并对其进行了统计和分析。研究结果表明：研究期内山东省的气候变化总体上呈现出年均气温变化趋势不明显、年均降水量变化趋势不明显、年均日照时数下降趋势显著的特征。在该气候变化特征下研究区的农业生态系统受到一系列影响，本文主要以山东省的典型农作物小麦、玉米为列，获得农业数据，对其进行研究分析，进而得出一系列结论。小麦、玉米实际产量和趋势产量均呈上升趋势，相关性显著；气象产量存在一定变化，说明气候因素对产量变化也存在一定影响；相对气象产量和气象产量变化趋势基本一致；气象产量与年均气温、年均降水量、年均日照时数之间存在正相关关系。关键词：气候变化农业生态系统气温降水日照时数引言气候气象条件是影响我们人类赖以生存、适应地球自然界生态环境不断变化的重要环境因素，它的任何变化都会对自然生态系统甚至经济社会的发展产生严重的影响。这种影响可以说是巨大的、全面的、多维度的，且正面性影响与负面性影响共存[15]。最近几十年来，气候变化已经被我们列入全球十大重要环境保护问题之首。而且人们也逐步地切身体会到了冰川面积的减少、海平面的上升、干旱地区面积的扩大、农作物的生产能力下降、动植物的行为随着时间推移而发生改变等各种不同方面已经发生的现象所带来的不同影响[13]。其中，有“靠天吃饭”特征的农业领域是对气候变化反应最敏感的行业。农业生态系统是主要的自然气候脆弱的生态系统领域[14]，任何一个气候环境因素的变化都会对农业的生态系统造成潜在或明显的影响ADDINEN.CITEADDINEN.CITE.DATA[1,2]。全球变暖气候的快速持续变化对于当前我国国内部分农业地区的社会、农业经济生产都仍然存在着很大的直接影响，其中我国山东省的主要农作区位于我国黄河下游，还有一部分主要集中位于东部和沿海部分地区，是目前我国重要的农业强省和粮食的主要生产地区之一，同时也被认为是一个农业生产人口增长的大省，其中尤其是粮食的生产直接影响涉及到经济社会的稳定与可持续发展。本文主要是通过对山东省近15年的气候变化状态情况和数据进行简单统计和分析，并对山东省小麦、玉米产量同步进行分析，借此研究不同气候环境因素的变化对山东省农业生态系统的影响。1研究区域概况山东省地处我国华东地区，属于暖温带季风气候，四时显明，降水集中，雨热同季。下辖16个地市，全省土地面积约15.67×104km2，其中耕地面积752万公顷，占土地总面积的48%。常住人口10070.21万（到2019年）。年平均气温变化幅度范围为13℃～14℃。冬季气候寒冷干燥，盛行偏北风。夏季天气炎热，湿润多雨。多年平均降水量变化范围为550mm～950mm，多年平均日照时数为2290h～2890h。由于在不同地区降水的季节性分布非常不均衡，只有全年平均降水量总额的60%～70%集中在夏季，因此易形成汛期和旱灾，冬、春和晚秋都容易发生，严重影响了农业的发展。正常年份，热量、降水、光照等环境可以适应农作物发育和生长的需要。山东省农业生产中以小麦、玉米最为典型代表，借研究气候变化对小麦、玉米产量的影响来反映气候变化对山东省农业生态系统的影响。2数据与研究方法2．1数据来源及处理2.1.1数据来源 本文运用的气象数据资料均是从山东省历年的《山东年鉴》和《山东统计年鉴》中获得的。该气象资料的观测时间跨度为2001～2015年，包括山东省的气温、降水量和日照时数3个主要的气象影响因素的要素值。2.1.2数据处理 首先,对气象数据资料按年份进行整理；分别获得山东省每个年份的各地市当年的气温平均值，再进行整个山东省整体（16地市）取平均值最终得到当年山东省年均温值（年均降水量和年均日照时数数据处理相同），然后运用一元回归分析法，对气候的变化趋势进行分析。除此之外，本文还充分利用线性趋势分析法、5a滑动平均的方法ADDINEN.CITE<EndNote><Cite><Author>王充</Author><Year>2020</Year><RecNum>1</RecNum><DisplayText><styleface="superscript">[2]</style></DisplayText><record><rec-number>1</rec-number><foreign-keys><keyapp="EN"db-id="995pdfeard02flexa2ppwps3zxavxdraa2pw"timestamp="1621228760">1</key></foreign-keys><ref-typename="JournalArticle">17</ref-type><contributors><authors><author>王充</author><author>李超超</author><author>申若竹</author><author>李金燕</author></authors></contributors><auth-address>宁夏大学土木与水利工程学院;北京首创股份有限公司;</auth-address><titles><title>固原市西吉县近67a降水特征变化分析%J中国农村水利水电</title></titles><pages>152-156+162</pages><number>09</number><keywords><keyword>降水量</keyword><keyword>变化特征</keyword><keyword>趋势分析</keyword><keyword>突变分析</keyword><keyword>周期分析</keyword></keywords><dates><year>2020</year></dates><isbn>1007-2284</isbn><call-num>42-1419/TV</call-num><urls></urls><remote-database-provider>Cnki</remote-database-provider></record></Cite></EndNote>[2]来处理分析得出山东省年均温、年均降水量和年均日照时数的变化趋势和规律。 对于小麦、玉米的产量数据处理，主要通过产量分解进行处理。2．2研究方法2.2.1产量分解 我国粮食的产量受各种不同方面因素的影响，其中受到自然环境因素和社会经济条件的影响最盛。在本文研究中，将我国粮食产量分解为三个组成部分，分别是：趋势产量、气象产量以及随机波动产量，即：Y=Xt+Xw+Xr(1)式中：Y为粮食实际单产（千克/公顷）；Xt为趋势产量（千克/公顷）；Xw为气象产量（千克/公顷）；Xr为随机波动产量（千克/公顷），因其影响相对较小，可忽略不计。 其中，对趋势产量和气象产量进行定义。将受社会科技进步、社会经济发展等因素影响造成的粮食单产变化定义为趋势产量，而由于气候因素波动而造成的粮食单产定义为气象产量ADDINEN.CITEADDINEN.CITE.DATA[3-5,8]。2.2.2趋势产量模拟 一般认为趋势产量会随着历年来科技的进步、社会经济的发展变化而呈现上升趋势，本文利用5a滑动平均法进行模拟。2.2.3气象产量 为对气象因素对粮食产量的影响进行定量分析，由公式(1)可知气象产量可表示为：Xw=Y-Xt(2)式中：Xw为气象产量（千克/公顷）；Y为粮食实际单产（千克/公顷）；Xt为趋势产量（千克/公顷）。2.2.4相对气象产量 相对气象产量能够比较直观地表示气候因子变化对粮食产量的影响程度ADDINEN.CITEADDINEN.CITE.DATA[6,7]，公式如下：Xo=Xw/Xt×100%（3）式中：Xo为相对气象产量（%），定义为：当Xo>10%时表示当年的气候环境对农作物的生长有积极影响，为气候丰年；反之，当X0<-10%时表示为气候歉年；其他为正常年份。Xt为趋势产量（千克/公顷）；Xw为气象产量（千克/公顷）。2.2.5多元线性回归模型 模型的计算借用SPSS软件。多元线性回归数学模型可表示为：yi＝βi＋β1ix1i＋β2ix2i＋β3ix3i＋εi（4）式中：ｙｉ为因变量，即第ｉ年粮食的气象产量；x１ｉ、x２ｉ、x３ｉ为自变量，分别为第ｉ年的年均气温、年均降水量、年均日照时数；βｉ为第i年的常数项；εｉ为第ｉ年的误差项；β１ｉ、β2ｉ、β3ｉ为第ｉ年各自变量的回归系数ADDINEN.CITE<EndNote><Cite><Author>车晓翠</Author><Year>2021</Year><RecNum>12</RecNum><DisplayText><styleface="superscript">[8]</style></DisplayText><record><rec-number>12</rec-number><foreign-keys><keyapp="EN"db-id="995pdfeard02flexa2ppwps3zxavxdraa2pw"timestamp="1621229768">12</key></foreign-keys><ref-typename="JournalArticle">17</ref-type><contributors><authors><author>车晓翠</author><author>李洪丽</author><author>张春燕</author><author>郭聃</author><author>沈海鸥</author></authors></contributors><auth-address>吉林农业大学资源与环境学院;</auth-address><titles><title>1980年代以来气候变化对吉林省玉米产量的影响%J水土保持研究</title></titles><pages>230-234+241</pages><volume>28</volume><number>02</number><keywords><keyword>气候变化</keyword><keyword>玉米产量</keyword><keyword>多元线性回归</keyword><keyword>吉林省</keyword></keywords><dates><year>2021</year></dates><isbn>1005-3409</isbn><call-num>61-1272/P</call-num><urls></urls><remote-database-provider>Cnki</remote-database-provider></record></Cite></EndNote>[8]。3结果与分析3．1气候变化特征根据山东省2001～2015年逐年发布的气象预报数据以及资源收集分析数据研究,15年以来,山东省的全年气候状况呈现出明显的变化趋势。可以概括，气候变化呈现“三降”的发展趋势。3.1.1气温变化特征 全球气候变化背景下，山东省的气候温度也不断发生变化。对山东省2001～2015年的气温数据进行处理得到每年的年均气温值和15年间气温的整体均值，再对其进行5a滑动平均和线性分析最终得到山东省的年均气温变化特征波动曲线(图1)。分析图1可知，2001～2015年，山东省的年平均气温大约为13.4℃～14.4℃，平均值为13.9℃，最高年均气温14.4℃（2014年）比最低年均气温13.4℃（2003年）要高1.0℃，气温变化波动起伏剧烈，拟合曲线的斜率为-0.0011，说明山东省的年平均气温整体表现为下降趋势，但表现不明显。其中，2002年是一个高温年,2006、2007年又连续2年出现年平均最高气温，2014年也是一个高温年。15年间，气温变化绝大多数以正增长为主。通过结合5a滑动平均进一步的分析可以发现，山东省的年均温变化大致可以划分为2个阶段，2001～2007年为第一阶段,此时期的气温变化波动幅值比较大，平均降水量约为14.0℃，高于全省的平均降水量。2008～2015年为第二阶段，此期间整体气温不高，绝大多数年份均低于平均气温水平，平均气温13.8℃，但是最高气温达到14.4℃，整体气温呈现明显上升趋势。图12001-2015年山东省年均气温变化特征图22001-2015年山东省年均降水量变化特征3.1.2 降水量变化特征 近年来，我国每年的年平均降水量一直处于不断减少的变化过程中，山东省每年的降水量年际变化也有所波动，这个波动虽然呈现出下降的趋势，但其下降的幅度并不大。对山东省2001～2015年间的降水量数据进行处理得到研究区每年的年均降水量和15年来的降水量均值，再对其进行5a滑动平均和线性分析最终得到山东省的年均降水量变化特征波动曲线(图2)。分析图２可知，2001～2015年，山东省年均降水量为417mm～887mm，平均值683mm，最高降水量887mm（2003年）比最低降水量417mm（2002年）高470mm，降水量变化波动明显，拟合曲线斜率为-2.4923，说明山东省年降水量整体表现为下降趋势。结合5a滑动平均进一步分析，发现山东省的平均降水量波动变化可以划分为2个阶段，2001～2007年为平均降水量比较充沛的阶段，但是整体上波动变化幅度较大，其中这期间的平均降水量(697mm)明显高于2001～2015年的平均降水量(683mm)；2007～2015年为第二阶段，尽管大多数年份的降水量均高于2001～2015年间年均降水量的平均值，但是从总体上看山东省年均降水量仍然呈现出明显的下降的趋势，且到2014年下降到低值，平均降水量仅562mm；2010年以后降水量有所回升，平均降水量约为669mm。研究期间，年均降水量总的趋势是下降，且波动幅度逐渐增大。图32001-2015年山东省年均日照时数变化特征3.1.3日照时数变化特征 对山东省研究期间的日照时数数据进行处理得到每年的年均日照时数值和15年来的均值，再对其进行5a滑动平均和线性分析最终得到山东省的年均日照时数变化特征波动曲线(图3)。分析图３可知，2001～2015年，山东省年平均日照时数变化范围为2078h～2443ｈ，平均值为２264ｈ，最高年平均时数2443ｈ（2002年）比最低年平均时数２078ｈ（2007年，）多365ｈ。拟合曲线斜率为-16.275，说明山东省年平均日照时数在整体上呈现出一种较快的下降趋势，趋势显著。结合5a滑动平均进一步分析日照时数变化特征，可将其变化分为2个阶段，第一阶段为2001～2007年，日照时数急速下降，从2443ｈ下降到２078ｈ，期间日照时数变化跨度明显；第二阶段为2007～2015年，表现为日照时数变化波动频繁，大部分年份年均日照时数低于2000～2015年年均日照时数的平均值（2210ｈ）。图42001-2015年山东省小麦产量变化特征表12001-2015年山东省小麦的实际产量、趋势产量和气象产量年份实际产量趋势产量气象产量20014668——20024554——20035040——2004510248122902005549249715212006563451644702007567153882832008577055342362009577556681072010578057265420115855577085201260115838173201360405892148201460535948105201561766027149注：“—”代表未发现。3．2小麦产量变化特征3.2.1 实际产量、趋势产量与气象产量的变化特征 从表１和图４中可以看出，2001～2015年，山东省小麦实际产量年际间各不相同，在4554～6176（千克/公顷）之间波动变化，总体呈现上升趋势，且波动幅值较不明显。2001～2008年山东省小麦实际产量呈现较快速的上升趋势，从2008年以后整体上呈现缓慢上升趋势，最高产量达到6176（千克/公顷）。趋势产量呈现明显上升趋势，由2004年的4812（千克/公顷）稳定上升到2015年6027（千克/公顷），说明技术进步、社会经济发展促使小麦单产产量增加作用显著ADDINEN.CITE<EndNote><Cite><Author>卢明湘</Author><Year>2012</Year><RecNum>13</RecNum><DisplayText><styleface="superscript">[9]</style></DisplayText><record><rec-number>13</rec-number><foreign-keys><keyapp="EN"db-id="995pdfeard02flexa2ppwps3zxavxdraa2pw"timestamp="1621230325">13</key></foreign-keys><ref-typename="JournalArticle">17</ref-type><contributors><authors><author>卢明湘</author><author>李林</author><author>贾国娟</author></authors></contributors><auth-address>西华大学管理学院;四川大学水电学院;</auth-address><titles><title>区域气候变化与人为因素对农业生产的影响%J湖北农业科学</title></titles><pages>1569-1572</pages><volume>51</volume><number>08</number><keywords><keyword>区域气候变化</keyword><keyword>人为因素</keyword><keyword>粮食产量</keyword><keyword>种植结构</keyword></keywords><dates><year>2012</year></dates><isbn>0439-8114</isbn><call-num>42-1255/S</call-num><urls></urls><remote-database-provider>Cnki</remote-database-provider></record></Cite></EndNote>[9]。气象产量存在差异，在54～521（千克/公顷）之间波动，说明气候因素对山东省玉米产量存在一定的影响ADDINEN.CITE<EndNote><Cite><Author>郭建平</Author><Year>2001</Year><RecNum>14</RecNum><DisplayText><styleface="superscript">[10]</style></DisplayText><record><rec-number>14</rec-number><foreign-keys><keyapp="EN"db-id="995pdfeard02flexa2ppwps3zxavxdraa2pw"timestamp="1621230431">14</key></foreign-keys><ref-typename="JournalArticle">17</ref-type><contributors><authors><author>郭建平</author><author>高素华</author><author>刘玲</author></authors></contributors><auth-address>中国气象科学研究院农业气象和遥感应用研究中心,中国气象科学研究院农业气象和遥感应用研究中心,中国气象科学研究院农业气象和遥感应用研究中心北京100081,北京100081,北京100081</auth-address><titles><title>气象条件对作物品质和产量影响的试验研究%J气候与环境研究</title></titles><pages>361-367</pages><number>03</number><keywords><keyword>气象条件</keyword><keyword>作物品质</keyword><keyword>粮食产量</keyword></keywords><dates><year>2001</year></dates><isbn>1006-9585</isbn><call-num>11-3693/P</call-num><urls></urls><remote-database-provider>Cnki</remote-database-provider></record></Cite></EndNote>[10]。图52001-2015年山东省小麦气象产量和相对气象产量的变化特征3.2.2 相对气象产量变化特征 由图5可知，2001～2015年山东省小麦的相对气象产量与气象产量变化趋势高度吻合，且变化幅度较大。而我国粮食产量的丰歉变化又与气象环境条件的变化密切相关，其中丰年年份主要表现为高温、少雨、多日照天气，而歉年表现为低温、多雨、少日照的天气。研究期间，山东省玉米产量气候丰年1个，气候歉年0个，其他为正常年份。表2山东省小麦气象产量多元线性回归结果变量标准偏回归系数β标准误差t检验值显著性年均气温0.428125.9231.3870.203年均降水量0.2700.4510.8640.413年均日照时数0.3940.4841.3020.229因变量：气象产量3.2.3 小麦产量的相关性分析 利用SPSS软件，进行分析。（1）将小麦的气象产量作为因变量，山东省的年均气温、年均降水量、年均日照时数作为自变量进行多元线性回归分析，得到的回归模型如下：yｉ＝174.599ｘ１ｉ＋0.39ｘ２ｉ＋0.631ｘ３ｉ—388.0336即，气象产量与年均气温、年均降水量、年均日照时数之间呈现正相关关系。由表２分析可知，气温、降水量、日照时数对于小麦气象产量的影响均不显著。 （2）对实际产量和趋势产量进行相关性分析得到图6。分析结果可知，小麦产量和趋势产量的相关性系数为0.951，通过显著性检验且相关性显著。图6小麦实际产量和趋势产量的相关性3．3玉米产量变化特征3.3.1 实际产量、趋势产量与气象产量的变化特征 从表3和图7中可以看出，2001～2015年，山东省玉米实际产量年际间存在变化，在5202～6609（千克/公顷）之间波动，总体呈现上升趋势，波动幅值不大，但2001～2002存在剧烈波动变化，产量由6117（千克/公顷）下降到5202（千克/公顷）然后慢慢回升。2001～2008年山东省玉米实际产量呈现较快速上升趋势，从2008年以后上升趋势不再显著，最高产量达到6609（千克/公顷），2013～2015年间玉米产量又稍有下滑。趋势产量则保持平稳上升趋势，由2004年的5780（千克/公顷）稳定上升到2015年6493（千克/公顷），说明技术进步、社会经济发展促使玉米单产产量增加作用显著ADDINEN.CITE<EndNote><Cite><Author>卢明湘</Author><Year>2012</Year><RecNum>13</RecNum><DisplayText><styleface="superscript">[9]</style></DisplayText><record><rec-number>13</rec-number><foreign-keys><keyapp="EN"db-id="995pdfeard02flexa2ppwps3zxavxdraa2pw"timestamp="1621230325">13</key></foreign-keys><ref-typename="JournalArticle">17</ref-type><contributors><authors><author>卢明湘</author><author>李林</author><author>贾国娟</author></authors></contributors><auth-address>西华大学管理学院;四川大学水电学院;</auth-address><titles><title>区域气候变化与人为因素对农业生产的影响%J湖北农业科学</title></titles><pages>1569-1572</pages><volume>51</volume><number>08</number><keywords><keyword>区域气候变化</keyword><keyword>人为因素</keyword><keyword>粮食产量</keyword><keyword>种植结构</keyword></keywords><dates><year>2012</year></dates><isbn>0439-8114</isbn><call-num>42-1255/S</call-num><urls></urls><remote-database-provider>Cnki</remote-database-provider></record></Cite></EndNote>[9]。气象产量差异较大，在-148～424（千克/公顷）之间波动，说明气候因素对山东省玉米产量的影响很大ADDINEN.CITE<EndNote><Cite><Author>郭建平</Author><Year>2001</Year><RecNum>14</RecNum><DisplayText><styleface="superscript">[10]</style></DisplayText><record><rec-number>14</rec-number><foreign-keys><keyapp="EN"db-id="995pdfeard02flexa2ppwps3zxavxdraa2pw"timestamp="1621230431">14</key></foreign-keys><ref-typename="JournalArticle">17</ref-type><contributors><authors><author>郭建平</author><author>高素华</author><author>刘玲</author></authors></contributors><auth-address>中国气象科学研究院农业气象和遥感应用研究中心,中国气象科学研究院农业气象和遥感应用研究中心,中国气象科学研究院农业气象和遥感应用研究中心北京100081,北京100081,北京100081</auth-address><titles><title>气象条件对作物品质和产量影响的试验研究%J气候与环境研究</title></titles><pages>361-367</pages><number>03</number><keywords><keyword>气象条件</keyword><keyword>作物品质</keyword><keyword>粮食产量</keyword></keywords><dates><year>2001</year></dates><isbn>1006-9585</isbn><call-num>11-3693/P</call-num><urls></urls><remote-database-provider>Cnki</remote-database-provider></record></Cite></EndNote>[10]。表32001-2015年山东省玉米的实际产量、趋势产量和气象产量年份实际产量趋势产量气象产量20016117——20025202——20035865——200461065780326200563535929424200663965984412200763646217147200865676357210200965866453133201065386490482011660565327320126609658128201364276553-126201463606508-147.8201564626493-30.6注：“—”代表未发现。图72001-2015年山东省玉米产量变化特征图82001-2015年山东省玉米气象产量和相对产量的变化特征3.3.2 相对气象产量变化特征 由图8可知，2001～2015年山东省玉米相对气象产量与气象产量变化趋势基本一致，变化差值较大。研究期间，山东省玉米产量的气候丰年0个，气候歉年0个，其他为正常生长年份。表4山东省玉米气象产量多元线性回归结果变量标准偏回归系数β标准误差t检验值显著性年均气温0.167167.6350.5040.628年均降水量0.3400.6211.0100.342年均日照时数0.2960.6580.9180.385因变量：气象产量3.3.3 玉米产量相关性分析（1）将玉米气象产量作为因变量，年均气温、年均降水量、年均日照时数作为自变量进行多元线性回归分析，得到的回归模型为：yｉ＝84.425ｘ１ｉ＋0.627ｘ２ｉ＋0.604ｘ３ｉ—2828.846即气象产量与年均气温、年均降水量、年均日照时数之间呈现正相关关系。由表4可知，气温、降水量、日照时数对于玉米气象产量影响均不显著。（2）利用SPSS软件进行相关性分析得到图9。分析结果可知，玉米产量和趋势产量的相关性系数为0.765，对应的Sig.(双尾)<0.05,通过显著性检验且相关性显著。图9玉米实际产量和趋势产量的相关性4结论与建议4．1结论综合以上的分析与研究，最终可以得出下列结论：（1）2001年以来山东省年均气温波动明显，但是整体表现下降趋势；年均降水量总体呈下降趋势；年均日照时数的多年平均值约为2264h，研究期间年均日照时数整体呈明显下降趋势。（2）山东省小麦、玉米单产产量呈现明显上升趋势。趋势产量同步呈现快速上升趋势，且趋势产量与粮食产量之间相关性显著，说明研究期间社会科学技术的进步、社会经济的发展能够促使粮食单产产量增加且其影响作用显著。（3）研究期间，山东省玉米、小麦的气象产量与年均气温、年均降水量、年均日照时数之间呈现出正相关关系，但是显著性不强。气象产量存在差异，相对气象产量与气象产量变化趋势吻合，说明气候因素对产量存在一定的影响但影响不显著。 综上，气候变化对山东省的农业生态系统具有一定的影响。但是在研究期间，发现趋势产量的影响更加显著，一些社会发展条件对农业生态系统的影响更明显。4．2建议要想快速适应大背景下的农业生产环境可以采取一系列措施。(一)组织低碳活动，提高全民参与保护意识可以在山东省各地的中小学广泛地开展一系列的应对气候变化的科普课程，从娃娃抓手，培养学生节约能源的生活观。善于充分运用新媒体、典型示范、陈列展览等多种手段进行宣传，大力推行绿色、低碳、健康文明的经济生活方