基于LCA的農(nóng)產(chǎn)品供應(yīng)鏈GHG排放定量分析—以黑龍江省水稻為例

邱 麗，方玲娜，鄭衛(wèi)衛(wèi)，邱榮祖

（福建農(nóng)林大學(xué) 交通與土木工程學(xué)院，福建 福州 350002）

基于LCA的農(nóng)產(chǎn)品供應(yīng)鏈GHG排放定量分析—以黑龍江省水稻為例

邱 麗，方玲娜，鄭衛(wèi)衛(wèi)，邱榮祖

（福建農(nóng)林大學(xué) 交通與土木工程學(xué)院，福建 福州 350002）

以黑龍江省水稻供應(yīng)鏈為例，采用生命周期的方法來定量分析其供應(yīng)鏈GHG排放量。結(jié)果表明：運(yùn)輸方式對總的碳排放量影響程度最大的是中型貨車，其次是重型卡車、火車和輪船。黑龍江2012年水稻供應(yīng)鏈溫室氣體總排放量為7 211 853.53tCO2當(dāng)量，其中生產(chǎn)階段、加工階段、運(yùn)輸階段、秸稈焚燒階段中溫室氣體排放量分別占到12.08%、9.16%、12.88%、65.89%。秸稈資源量、運(yùn)輸距離、機(jī)械耗電量、生產(chǎn)面積四個(gè)相關(guān)因素對供應(yīng)鏈溫室氣體排放影響程度依次為0.66、0.13、0.12、0.09。

生命周期；供應(yīng)鏈；溫室氣體；農(nóng)產(chǎn)品；黑龍江；水稻

1 引言

當(dāng)今社會(huì)由于能源消耗巨大、生態(tài)環(huán)境嚴(yán)重污染、“溫室效應(yīng)”等問題逐漸凸顯，導(dǎo)致越來越大面積的極地冰雪融化、海平面上升，人們的生存環(huán)境受到威脅，而溫室氣體GHG（Green House Gas）大量排放是導(dǎo)致全球氣候變暖最主要的原因，如何減少GHG成為人類面臨的最大挑戰(zhàn)之一。中國政府做出承諾，到2020年要在2005年基礎(chǔ)上全國單位GDP的CO2排放量下降40%-45%[1]。面對如此巨大的減排壓力，與人們生活息息相關(guān)的農(nóng)產(chǎn)品供應(yīng)鏈也必須跟上這一步伐，適應(yīng)中國經(jīng)濟(jì)的發(fā)展。

Marsden．T提出區(qū)域城鄉(xiāng)之間農(nóng)產(chǎn)品供應(yīng)鏈的打造應(yīng)該是區(qū)域可持續(xù)發(fā)展的核心，結(jié)合本區(qū)域農(nóng)產(chǎn)品供應(yīng)鏈技術(shù)和效率都落后的情況，高度重視農(nóng)產(chǎn)品供應(yīng)鏈的發(fā)展，這樣將加快城鄉(xiāng)之間的發(fā)展[2]。Jonathan D.Linton提出供應(yīng)鏈整個(gè)過程包括生產(chǎn)、消費(fèi)、顧客服務(wù)和回收應(yīng)考慮對環(huán)境的影響，綜合分析各種因素，從而提高整個(gè)供應(yīng)鏈效率[3]。在農(nóng)產(chǎn)品的運(yùn)輸方面，Maja I Piecyk充分考慮卡車的燃料消耗和碳排放量，運(yùn)用德爾菲調(diào)查方法，估算完成貨運(yùn)過程的排放總量[4]。Kaern Bunt提出在整條供應(yīng)鏈中，充分利用信息，尋找到物流成本、服務(wù)水平和碳排放之間的平衡點(diǎn)，降低碳排放量[5]。Ali Dada提出將ECP應(yīng)用到完成產(chǎn)品的整條供應(yīng)鏈中，取得碳排放或碳足跡數(shù)據(jù)，并標(biāo)記在產(chǎn)品標(biāo)簽上[6]。國內(nèi)學(xué)者關(guān)于農(nóng)產(chǎn)品供應(yīng)鏈碳足跡的研究起步較晚，主要集中在農(nóng)產(chǎn)品供應(yīng)鏈及綠色農(nóng)產(chǎn)品供應(yīng)鏈，通過這些方面提出低碳農(nóng)產(chǎn)品供應(yīng)鏈。王宇波、馬士華探討了我國在農(nóng)業(yè)發(fā)展時(shí)期的農(nóng)產(chǎn)品供應(yīng)鏈管理，提出在這一過程效率低下等問題[7]。譚濤、朱毅華研究了以加工企業(yè)、物流企業(yè)為對象的農(nóng)產(chǎn)品供應(yīng)鏈，發(fā)現(xiàn)供應(yīng)鏈在多方面都較落后的問題[8]。李蜀湘指出在全球溫室效應(yīng)愈來愈凸顯、走長遠(yuǎn)路線的呼聲愈來愈高的背景下，必須不斷改善物流，推進(jìn)低碳物流的發(fā)展來實(shí)現(xiàn)低碳經(jīng)濟(jì)[9]。黃大雷指出不僅要關(guān)注控制污染的企業(yè)更要重視供應(yīng)鏈上碳排放量的企業(yè)，碳足跡衡量碳排放量是可行的方法之一[10]。李莉等建議將綠色或環(huán)保有效的融入到整個(gè)蔬菜供應(yīng)鏈中，使整個(gè)供應(yīng)鏈的資源合理分配，減小對環(huán)境的負(fù)面影響，走可持續(xù)發(fā)展路線[11]。張榮梅，胡文玲在會(huì)員制農(nóng)業(yè)和現(xiàn)代農(nóng)產(chǎn)品供應(yīng)鏈模式基礎(chǔ)上，探索創(chuàng)新了一種基于會(huì)員制的C2C綠色農(nóng)產(chǎn)品供應(yīng)鏈新模式[12]。目前國內(nèi)對低碳農(nóng)產(chǎn)品供應(yīng)鏈的研究還未到達(dá)國外的實(shí)踐層面，主要集中在實(shí)現(xiàn)供應(yīng)鏈低碳的意義闡述層面，并針對當(dāng)前中國國情提出中國發(fā)展低碳經(jīng)濟(jì)的政策、戰(zhàn)略。對農(nóng)產(chǎn)品供應(yīng)鏈碳排放水平、統(tǒng)計(jì)、評價(jià)等及相關(guān)指標(biāo)方面的定量研究文獻(xiàn)還較少，數(shù)據(jù)和計(jì)算方法不夠精確，對農(nóng)產(chǎn)品從農(nóng)田到餐桌的整條供應(yīng)鏈的每個(gè)環(huán)節(jié)溫室氣體排放未能精確測量，對每個(gè)環(huán)節(jié)的溫室氣體如何測量從而保證精確度沒有明確的方法，對測量的結(jié)果如何取舍計(jì)算缺乏依據(jù)。

本文采用生命周期（Life Cycle Assessment，LCA）方法，研究農(nóng)產(chǎn)品在整個(gè)供應(yīng)鏈中各個(gè)階段的溫室氣體排放情況，并以黑龍江省水稻為例，根據(jù)排放清單進(jìn)行分析，包括整個(gè)生命活動(dòng)周期階段資源和能量使用以及釋放，對各個(gè)影響因素進(jìn)行定性描述、定量評價(jià)，進(jìn)一步為水稻供應(yīng)鏈低碳化構(gòu)建與管理提供新的視角與途徑。

2 GHG排放模型框架的構(gòu)建

2.1 溫室氣體的界定

在對整個(gè)水稻供應(yīng)鏈溫室氣體排放量進(jìn)行計(jì)算時(shí)，應(yīng)該首先確定供應(yīng)鏈內(nèi)主要排放的溫室氣體類型。《京都議定書》要求全球企業(yè)進(jìn)行GHG排放的核算和管理，世界資源研究所（WRI）和世界可持續(xù)發(fā)展工商理事會(huì)制定了企業(yè)GHG會(huì)計(jì)與報(bào)告的標(biāo)準(zhǔn)，規(guī)范計(jì)算溫室氣體總排放量。本文主要以CO2、CH4和N2O作為溫室氣體排放量的計(jì)算。

2.2 邊界設(shè)置

完整的水稻供應(yīng)鏈包括生產(chǎn)、加工、物流運(yùn)輸、營銷以及秸稈處理等過程，本文主要估算供應(yīng)鏈這五個(gè)階段中的直接和間接溫室氣體排放量。供應(yīng)鏈結(jié)構(gòu)及GHG排放邊界如圖1所示。

圖1 水稻供應(yīng)鏈結(jié)構(gòu)及GHG排放邊界

2.3 供應(yīng)鏈LCA模型

生命周期評價(jià)（LCA）是指對產(chǎn)品包括原材料采集、生產(chǎn)過程以及服務(wù)的整個(gè)生命周期進(jìn)行分析評價(jià)[13]，但是介于本文的研究尺度，計(jì)算過程不包括產(chǎn)品的最終回收利用。

生產(chǎn)階段：

其中，QH1表示水稻種植階段溫室氣體排放量，S表示水稻種植面積，αi表示單位面積i種氣體排放量。

加工階段：

其中，QH2為稻谷加工階段排放的溫室氣體排放量；Wj表示j過程機(jī)械的耗電量，β表示電力碳排放因子。

運(yùn)輸階段：

其中，QH3為運(yùn)輸階段溫室氣體排放量，N表示運(yùn)量，L表示運(yùn)輸距離，Mk表示采用k種運(yùn)輸工具，γi表示i種氣體的排放因子。

考慮大米是生活必需品，假設(shè)在營銷階段都是消費(fèi)者前來購買，所產(chǎn)生的溫室氣體量不在計(jì)算范圍之內(nèi)，所以忽略不計(jì)。

秸稈焚燒

其中，QH4表示秸稈焚燒階段溫室氣體排放量，P表示水稻秸稈資源量，δi表示單位質(zhì)量秸稈燃燒時(shí)產(chǎn)生的i種氣體的排放因子。

總碳排放量：

其中，Q表示整條供應(yīng)鏈溫室氣體排放量。

3 例證分析

3.1 數(shù)據(jù)來源

黑龍江省2012年水稻種植面積約為5 300萬畝，產(chǎn)量2 171.2萬t，秸稈資源量1 954萬t（風(fēng)干重），焚燒秸稈量約占資源量的12%[14]。水稻生長過程中CH4排放系數(shù)為8.31g/m2，N2O排放系數(shù)為0.24 kg/hm[15]，CO2排放系數(shù)為17.29mg/m2[16]。根據(jù)IPCC第四次報(bào)告中，N2O的100年尺度上的溫室效應(yīng)為298個(gè)CO2當(dāng)量，CH4的100年尺度上的溫室效應(yīng)為25個(gè)CO2當(dāng)量[17]。水稻秸稈焚燒產(chǎn)生的N2O、CH4、CO2排放因子分別為2.84g/kg、0.72g/kg、1 162.15g/kg[18]。CO2當(dāng)量排放因子為11.421 8tCO2/10MWh[19]。平均每噸水稻加工過程中，包括脫殼、碾米、分級色選、拋光、裝袋分別耗電0.23kWh、2.43kWh、7.50kWh、16.23kWh、0.24kWh[20]。不同運(yùn)輸方式的溫室氣體排放因子見表1[21]。

表1 不同運(yùn)輸工具的GHG排放因子

假設(shè)黑龍江省2012年水稻產(chǎn)量的三分之二銷往南方市場，平均運(yùn)輸距離為2 300km；三分之一省內(nèi)銷售，平均運(yùn)輸距離為53km[22]。

3.2 結(jié)果與分析

采用不同車型對GHG排放量的影響如圖2所示。

圖2 不同運(yùn)輸方式對碳排放量影響

圖2可以看出當(dāng)采用不同運(yùn)輸方式時(shí)碳排放量不同，但是都呈線性關(guān)系，即運(yùn)輸距離越遠(yuǎn)，碳排放量越多。當(dāng)運(yùn)輸距離達(dá)到2 000km時(shí)，采用中型卡車這種運(yùn)輸方式GHG排放量約為輪船的7倍，為火車的2.3倍，為重型卡車的1.8倍。不同運(yùn)輸方式的碳排放量最大的是中型貨車，其次是重型卡車，火車和輪船。

根據(jù)運(yùn)輸距離與產(chǎn)品性質(zhì)，同時(shí)為保證質(zhì)量與時(shí)效性，本文中的水稻及其加工品主要采用鐵路與公路相結(jié)合的方式進(jìn)行運(yùn)輸，其中省外運(yùn)輸部分采用火車運(yùn)輸，省內(nèi)部分采用汽車運(yùn)輸。計(jì)算結(jié)果見表2。

表2 供應(yīng)鏈不同階段GHG排放量

水稻供應(yīng)鏈過程中，總的GHG排放量高達(dá)7 211 853.53 tCO2當(dāng)量。其中，生產(chǎn)階段碳排量占到12.08%，排放量870 949.62tCO2當(dāng)量；加工階段僅占到9.16%，排放的溫室氣體660 397.69tCO2當(dāng)量；運(yùn)輸階段排放量為928 839.36tCO2當(dāng)量，占到12.88%；秸稈焚燒階段所占比例高達(dá)65.89%，碳排放達(dá)到4 751 666.86tCO2當(dāng)量，約為生產(chǎn)、運(yùn)輸階段的五倍，為加工階段的7倍，是需要重點(diǎn)關(guān)注的區(qū)域。

3.3 敏感性分析

供應(yīng)鏈模型中的一些參數(shù)具有不確定性，對其中一些不確定因素進(jìn)行敏感性分析。分別將生產(chǎn)面積、機(jī)械耗電量、運(yùn)輸距離、秸稈資源量這四個(gè)影響因素做提高和降低30%（以10%作為距差）的單因素變化，對碳排放量進(jìn)行敏感性分析，如圖3所示。

圖3 敏感性分析

從圖3可以看出秸稈資源量對GHG排放的影響程度最大（0.66），每變化10%（195.4萬t），碳排放相應(yīng)增加或者減少475 166.69tCO2。其他三個(gè)相關(guān)影響因素：生產(chǎn)面積、機(jī)械耗電量、運(yùn)輸距離對總GHG排放量的影響程度相近且較小，分別為0.12、0.09、0.13。

4 結(jié)論與討論

本文通過建立水稻供應(yīng)鏈LCA模型，分析供應(yīng)鏈不同階段的溫室氣體排放情況，結(jié)果表明：運(yùn)輸方式碳排放量最大的是中型貨車，其次是重型卡車，火車和輪船。黑龍江2012年水稻供應(yīng)鏈溫室氣體總排放量為7 211 853.53tCO2當(dāng)量，其中生產(chǎn)過程中溫室氣體總排放量為870 949.62tCO2當(dāng)量，占到12.08%；加工階段排放的溫室氣體660 397.69tCO2當(dāng)量，僅占到9.16%；運(yùn)輸階段溫室氣體總排放量為928 839.36 tCO2當(dāng)量，占到12.88%；秸稈焚燒排放的溫室氣體4 751 666.86tCO2當(dāng)量，所占比例高達(dá)65.89%。對水稻供應(yīng)鏈中的一些不確定因素進(jìn)行敏感性分析，其中對供應(yīng)鏈總的碳排放量影響程度最大的是秸稈焚燒，影響程度為0.66，相對于秸稈焚燒這一影響因素，其他三個(gè)因素影響較小，且影響程度相近，運(yùn)輸距離的變化影響程度為0.13，而加工階段所使用的相關(guān)機(jī)械導(dǎo)致的能耗僅占到0.12；生產(chǎn)面積因素影響程度最小，為0.09。

從水稻供應(yīng)鏈溫室氣體排放源出發(fā)，減少溫室氣體排放可以在水稻生產(chǎn)、物流、回收利用等方面實(shí)現(xiàn)。生產(chǎn)低碳化首先要提高肥料使用率，優(yōu)先選擇節(jié)能環(huán)保機(jī)械，充分發(fā)揮效能以降低能源消耗和減少排放量；運(yùn)輸時(shí)盡可能選擇低碳排放運(yùn)輸方式和運(yùn)輸工具，選擇合理的路線使得溫室氣體排放量減少；回收水稻秸稈代替其他資源。然而消費(fèi)者是推動(dòng)整條供應(yīng)鏈過程中大部分企業(yè)走向低碳供應(yīng)鏈的力量，更重要的是，實(shí)現(xiàn)這些愿景的同時(shí)需要來自政府的政策支持，企業(yè)的技術(shù)創(chuàng)新，在整個(gè)過程中將碳排放量盡可能降低甚至部分環(huán)節(jié)實(shí)現(xiàn)零排放。但是目前對于農(nóng)產(chǎn)品供應(yīng)鏈上GHG排放方面的研究較少，數(shù)據(jù)和計(jì)算方法不夠精確，對農(nóng)產(chǎn)品從農(nóng)田到餐桌的整條供應(yīng)鏈的每個(gè)環(huán)節(jié)溫室氣體排放未能精確測量，對每個(gè)環(huán)節(jié)的溫室氣體如何測量從而保證精確度沒有明確的方法，對測量的結(jié)果如何取舍缺乏依據(jù)。今后對構(gòu)建符合我國國情的農(nóng)產(chǎn)品供應(yīng)鏈方面，以及GHG排放量的測量與計(jì)算還需更深入的研究。

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Quantitative Analysis of Agricultural Product Supply Chain Based on LCA: In the Case of Paddy Rice in Heilongjiang

Qiu Li,Fang Lingna,Zheng Weiwei,Qiu Rongzu
(School of Transportation&Civil Engineering,Fujian Agriculture&Forestry University,Fuzhou 350002,China)

In this paper,with the paddy rice supply chain of the Heilongjiang province as example,we used the life circle method to analyze quantitatively the GHG emissions of the supply chain,found that the medium-sized vans had the largest impact on the total carbon emissions of the supply chain,followed,in order,by heavy-duty trucks,trains and tankers,and at the end,on the basis of the statistical data of the paddy rice supply chain of the province,studied the impact of four factors on the greenhouse gas emissions of the supply chain.

life circle;supply chain;greenhouse gas;agricultural product;Heilongjiang;paddy rice

F326.11；F274

A

1005-152X(2015)10-0168-04

2015-07-20

國家自然科學(xué)基金資助項(xiàng)目（41201100）；福建省自然科學(xué)基金資助（2012J01071）；福建省教育廳科技項(xiàng)目（JB14005）

邱麗（1991-），女，福建龍巖人，研究方向：物流管理；邱榮祖（1961-），通訊作者，男，福建莆田人，博士，教授，研究方向：物流工程與管理。

10.3969/j.issn.1005-152X.2015.10.046