貴州省農地利用方式變化的碳效應特征與空間差異

李林潼　舒英格

摘要：農地利用方式變化既是重要的碳源，同時也是最主要的碳匯。探尋一條適合貴州農地利用碳減排的道路顯得尤為重要。基于化肥、農藥、農膜、農用柴油、灌溉、翻耕6個主要方面的碳源，測算了貴州省1995～2012年及其9個地市州2012年農地利用碳排放量。結果表明，1995～2012年貴州農地利用碳排放總量、強度年均分別增長2.21%、2.48%；化肥、農藥、農膜、農用柴油、灌溉、翻耕所產生的碳排放量年均分別增長2.90%、3.93%、8.51%、8.35%、4.70%、1.27%。2012年各地市州碳排放測算結果表明，受資源稟賦、耕地總量、耕地結構等因素影響，貴州省9個地市州農地碳排放量存在明顯差異，遵義、畢節較高，六盤水、貴陽則相對較低；2001～2012年林地碳匯呈現“增長—下降—增長”的趨勢，而草地碳匯則呈現不規則波動。2012年貴州省9個地市州林地、草地碳匯情況差異較大，林地碳匯最多的是黔南州，最少的是六盤水；草地碳匯主要集中在黔西南州、黔東南州、黔南州和銅仁。農地利用方式變化的碳效應來看，2001～2012年貴州省因生態退耕產生的碳匯總體呈下降趨勢，因建設用地所引發的碳排量總體呈上升趨勢。農地利用變化的碳效應呈現區域差異，生態退耕碳匯效應最大是遵義，最小的是安順；因建設占用耕地導致碳排放效應最大的是銅仁，最小為六盤水。

關鍵詞：碳效應；農地利用方式；生態退耕；建設占用；貴州省

中圖分類號：F302.3 文獻標識碼：A 文章編號：0439-8114（2015）15-3630-08

Abstract： Changes in use patterns of agricultural land is not only an important source of carbon， but also the important carbon sinks. Based on six major aspects of carbon source with chemical fertilizer， pesticide， farming film， agricultural diesel oil， irrigation and tillage， the amount of agricultural land using carbon emissions in Guizhou province was calculated during the period of 1995～2012， as well as 9 cities of Guizhou province in 2012. The results indicated that carbon emissions of total amount and intensity increased 2.21% and 2.48% in Guizhou provinces agricultural land during 1995～2012， respectively. Chemical fertilizer， pesticide， farming film， agricultural diesel oil， irrigation and tillage generated emissions increased 2.90 %， 3.93%， 8.51%， 8.35%， 4.70% and 1.27% respectively. Carbon emissions calculated in 2012 show that there were significant differences in farmland carbon emissions among 9 cities by the factor of endowment， the total amount of arable land and arable land structure. Carbon emissions in Zunyi and Bijie were the highest， while those of Liupanshui and Guiyang were lowest among 9 cities. Forest carbon sinks in 2001～2012 showed the "growth - fall - growth" trend， while grassland carbon sinks were irregular fluctuations. Forest land and grassland carbon sinks in 9 cities of Guizhou in 2012 were quite different. The largest forest carbon sink was Qiannan zhou， while the least was Liupanshui. Grassland carbon sinks were mainly from Qianxinan zhou， Qiandongnan zhou， Qiannan zhou and Tongren. Because of changes in agricultural land use patterns in Guizhou province during 2001～2012， the carbon sinks with ecological restoration were shown a downward trend， while carbon emissions from agricultural land changed for construction were shown upward trend. Regional differences in carbon sinks with agricultural land use patterns showed that the carbon sink of Zunyi was the most changeable with the effect of ecological restoration， while that of Anshun was the least changeable. The carbon emission of Tongren was the greatest with effect of construction occupancy of agricultural land， while that of Liupanshui was the smallest.

Key words：carbon effect；agricultural land use patterns；ecological restoration；construction occupancy；Guizhou province

近年來，隨著化肥、農藥等農用物質的大量施用，農業活動所引發的碳排放已成為碳排放的重要組成部分。大氣中CO2含量增加是造成全球氣候變暖的根源，據聯合國政府間氣候變化專門委員會第四次評估報告，在1906～2005年的百年中，全球平均地表溫度升高0.74（0.56～0.92） ℃。全球氣候變暖會導致降水量重新分配、冰川和凍土大面積消融、海平面上升等一系列嚴重后果，既危害了自然生態系統的平衡，更威脅人類食物供應和居住環境。研究表明，土地利用變化對全球二氧化碳含量的增加作用僅次于化石燃料的燃燒[1]。碳效應也由此成為當前的一個研究熱點。

縱觀近期研究成果，對碳效應研究主要表現在以下4個方面。

一是碳排放量測算及其影響因素分析。李波等[2]基于農業生產中6個主要方面的碳源，測算了中國1993～2008年的農業碳排放量情況，自1993年以來中國農業碳排放處于階段性的上升態勢，農業碳排放總量較高地區主要集中在農業大省，農業碳排放強度較高地區主要集中在發達城市、東部沿海發達省份和中部農業大省。通過Kaya恒等式變形對農業碳排放影響因素進行分解研究，得出了農業經濟發展對農業碳排放具有較強推動作用、效率因素、結構因素、勞動力規模因素對碳排放量具有一定的抑制作用的結論；王鋒等[3]運用對數平均Divisia指數分解法，把中國1995～2007年能源消費的CO2排放增長率分解為11種驅動因素的加權貢獻，并對這一時期的6個時間段和每一種驅動因素進行了研究，認為GDP增長是CO2排放量增長的最大驅動因素。

二是碳排放與能源演變、產業發展的關系研究[4-6]。張麗峰[4]分析了中國產業結構、產業內部結構、能源生產結構、能源消費結構、產業能源消費結構與碳排放的關系，并結合我國實際提出了加快調整工業內部結構、提高能源利用效率、加快能源消費結構調整等減少碳排放的具體措施。

三是與生態系統相聯系的碳儲量研究[7，8]。李鑫等[7]根據優勢樹種生物量擴展方程，估算了江西省森林植被的碳儲量和碳密度，并分析其地理分布特征。

四是區域土地利用變化相關的碳排放效應研究。游和遠等[9]基于投入導向的CCR與BCC模型測算土地利用碳排放的總效率、技術效率、規模效率與規模報酬，得出了技術效率與規模效率的效率值及其分布與土地利用特征存在聯系，規模效率有效地區分布遠小于技術有效；規模效率有效省份與規模報酬不變省份存在不一致，改善土地利用碳排放規模效率需要考慮地區規模報酬所處階段。張秀梅等[10]提出了地均碳排放強度和地均建設用地碳排放強度兩個新指標，對江蘇省1996～2007年碳排放效應進行了分析。總體而言，當前對碳排放的研究已經比較成熟，但是大多是基于能源角度，且以二、三產業為主，與農地、農業碳排放相關、針對不同土地利用結構碳排放的研究成果相對較少。

以上眾多研究結論指出，土地利用結構在一定程度上反映碳排放結構，碳排放效應隨著土地利用結構的不斷調整而發生明顯變化。因此，通過創新土地利用規劃技術，形成低碳排放的土地利用結構與布局，轉變土地利用方式可以在充分、合理利用土地資源的同時助推產業、能源結構的調整，是中國減少碳排放、實現經濟與環境可持續發展的迫切需要[11]。

作為中國西南地區的喀斯特生態環境脆弱區之一，貴州省每年因農地利用活動直接或間接引起的碳排放量不容小覷，探尋一條適合貴州省農地利用碳減排的道路顯得尤為重要，其首要任務是需要明確貴州省農地利用碳排放現狀，準確把握其時空差異特征，并深入了解碳排放變化與農業經濟發展之間的關系。本研究科學構建農地利用碳排放測算體系，對貴州省農地利用碳排放量與碳匯量進行測算分析，就貴州省農地利用類型變化引起的碳效進行探討并展開討論。

1 材料與方法

1.1 研究區概況

貴州省位于中國西南，云貴高原東部，介于東經103°36′-109°35′、北緯24°37′-29°13′之間。四周相鄰5個省（區），東與湖南交界、南與廣西毗鄰、西與云南接壤、北與四川和重慶相連。東西長約595 km，南北約509 km。據2012年貴州省國土資源公報，全省土地總面積1 760.99萬hm2，占全國土地總面積的1.84%。其中農用地1 479.94萬hm2，占土地總面積的84.04%，耕地455.44萬hm2，占土地總面積的25.86%；建設用地60.91萬hm2，占土地總面積的3.46%；未利用地220.14萬hm2，占土地總面積的12.50%。全省地貌可以分為高原山地、丘陵和盆地3種類型，其中92.31%為山地和丘陵，是全國惟一沒有平原支撐的省份。境內巖溶地貌發育，分布范圍廣，巖溶（出露）面積10.91萬km2，占全省國土總面積的61.95%，遍及全省88個縣（市、區），且形態類型齊全，地域分異明顯，構成一種特殊的巖溶生態系統，是世界上巖溶地貌發育最典型的地區之一。

2012年實現地區生產總值6 852.20億元，比上年增長13.6%，占全國的1.3%，人均地區生產總值17 807.17元，比全國平均水平低888元，三次產業貢獻率分別為7.6、49.6、42.8，財政總收入1 644.48億元，比上一年增長23.6%。全省現轄9個地市州，工業化、城市化水平較低，2012年城市化水平為36.41%。土地生態系統受到人類活動影響較大，尤其是建設用地擴張使得碳排放量增長較快。

1.2 研究方法與數據來源

1.2.1 農地利用碳效應估算方法 CO2排放源分為自然排放源和人為排放源兩類，自然源主要來自土壤和海洋釋放，人為源是由人類活動引起的CO2排放[12]，后者屬于本研究的研究對象。人類活動特別是對森林濫伐、化石燃料無節制的使用，以及農用物質的大量使用、土地結構逆向利用等導致農地利用方式變化的活動，直接或間接造成大氣中CO2含量持續增高。農地利用方式變化，主要指農地生產行為方式以及農地用途類型變化[13]。農地利用的碳效應主要分為碳排放和碳匯效應。本研究中農地類型主要涉及耕地、林地、草地3類，農地利用的碳排放主要是指耕地利用的碳排放，碳匯主要是林、草地的自然碳匯。由于園地面積所占比重較小，且實際上相當部分園地納入耕地統計范疇，因此對園地碳功能不予以測算。鑒于貴州省牲畜養殖以圈養為主，故暫不考慮畜牧業所帶來的甲烷排放。農作物盡管在生長過程中匯聚碳，然而其果實和秸稈通過人的消費和秸稈焚燒，最終其所匯聚的碳釋放在空氣中。再者，如果把農作物碳匯納入農地利用碳匯測算中，則很容易得出為了增加碳匯而無限制進行復種和土地翻耕的謬論。故此，農作物碳匯不納入農地利用碳排放測算體系。農地利用碳排放，是指農民在從事農業生產活動過程中作用于農地而直接或間接導致的碳排放[14]。

農地利用碳排放主要有以下6 類碳源：①化肥，由于農業生產過程中消耗化石能源和施用對土壤碳庫破壞的農用物質直接或間接導致的碳排放；②農藥，生產和使用過程中直接或間接導致的碳排放；③農膜，在生產和使用過程中直接或間接引起的碳排放；④農業機械，在使用過程中消耗農用柴油進而導致的碳排放；⑤農地翻耕，破環了土壤有機碳庫，進而導致有機碳的釋放；⑥灌溉，耗用電能（火電部分），而火電產生過程中耗費化石燃料間接導致的碳排放[15]。

據此，構建貴州省農地利用碳排放公式如下：

E=∑Ei=∑Ti·δi （1）

式中E為碳總排/碳匯放量；Ei為主要土地利用方式產生的碳排放量；Ti為各碳源的量；δi為各碳排放（吸收）系數。

根據有關經驗數據，分別歸納出農地碳源系數如表1。

1.2.2 數據來源 所需各年份數據均來自《貴州統計年鑒》、《貴州國土資源公報》、《中國城市統計年鑒》、《中國能源統計年鑒》。其中，化肥、農藥、農膜、農用柴油、灌溉面積均以當年實際情況為準；翻耕數據則用當年農作物實際播種面積替代；各地市州數據均來自其統計年鑒，并統一采用2012年數據。

2 結果與分析

2.1 貴州省農地利用碳排放時空變化特征分析

2.1.1 貴州省農地利用碳排放時序變化特征 根據公式（1），計算貴州1995～2012年農地利用碳排放情況如表2所示。可以看出，碳排放量總體呈現上升趨勢，由1995年的199.404 6萬t增至2012年的287.909 2萬t，18年間增加了44.38%，年均遞增2.21%，碳排放增長過快問題突出。其中，化肥、農藥、農膜、農用柴油、灌溉、翻耕等農用物質投入所導致的碳排放呈不同程度的增長，年均增長率分別為2.90%、3.93%、8.51%、8.35%、4.70%、1.27%。碳排放強度從1995年的1 083.721 0 kg/hm2增長到2012年的1 633.990 9 kg/hm2，18年間增加了50.78%，年均遞增2.48%。尤其是在2006年之后，由于國家農業政策的改變和農業科技水平的提高，碳排放幾乎呈直線上升。

2.1.2 貴州省農地利用碳排放空間差異分析 進一步計算貴州9個地市州2012年農地利用活動所導致的碳排放情況如表3所示。由表3可知，存在農地碳排放總量差異和農地碳排放強度差異。

1）農地碳排放總量差異。貴州9個地市州農地碳排放量存在明顯差異，遵義、畢節較高，六盤水、貴陽則相對較低，究其原因可能是受資源稟賦、耕地總量、耕地結構等因素的影響。其中，排放量最多的遵義市，2012年累計排放66.946 7萬t；而最少的是六盤水市16.564 2萬t，僅為遵義市的1/4。按照碳排放的絕對量差異可將9個地區分為3個等級（圖1）：①排放量少于20萬t的地區，包括貴陽、六盤水、安順，主要集中于黔中、黔西地區，糧食作物以稻谷、玉米為主；②排放量介于20萬～50萬t的地區，包括銅仁、黔西南、黔東南、黔南，主要分布于山區丘陵，糧食作物包括稻谷、玉米、小麥等；③排放量超過50萬t的地區，包括遵義和畢節，主要分布于黔（西）北地區，糧食作物以稻谷、玉米、小麥、大豆為主。

2）農地碳排放強度差異。由于不受資源總量影響，碳排放強度更能客觀反映一個地區農地利用碳排放水平，以便不同地區進行橫向比較。測算表明，貴州省9個地市州農地利用碳排放強度差異不太明顯，且呈現不規律分布的特征。其中，強度最高的地區為貴陽，為1 758.112 kg/hm2，最低的地區是黔西南州，為1 421.378 kg/hm2。依據農地利用碳排放強度絕對量差異，也可將9個地區分為3個層次（圖2）：①排放強度低于1 500 kg/hm2的地區，包括安順、黔西南州；②排放強度介于1 500～1 700 kg/hm2的地區，包括六盤水、畢節、黔東南州；③排放強度高于1 700 kg/hm2的地區，包括貴陽、遵義、銅仁和黔南州。

2.2 貴州省林地、草地碳匯時空變化特征分析

2.2.1 貴州省林地、草地碳匯時序變化特征 2001年以來貴州林地面積呈現“增長-下降-增長”的趨勢。從2001～2005年，由于國家退耕還林還草政策的實施，貴州林地碳匯從362.947 9萬t增長到373.482 5萬t，增長2.90%；從2005～2006年，由于國務院發布實施“守住18億畝耕地紅線”政策，林地碳匯呈現下降的趨勢，這期間林地碳匯減少了6.515 1萬t；2006年以來，貴州兼顧退耕還林還草、守住18億畝耕地紅線政策，林地面積明顯增長，7年間林地碳匯增長了36.763 5萬t。總體來看，貴州林地碳匯從2001年的362.947 9萬t增長到2012年的403.730 9萬t，增長11.24%（表4）。

草地是僅次于林地的第二大碳匯。近年來，隨著經濟建設的發展和糧食安全問題的凸現，貴州征占和開墾草原的現象時常發生，草地面積呈現波動變化，盡管數量不大，但趨勢明顯。

2.2.2 貴州省林地、草地碳匯空間差異分析 進一步計算貴州省9個地市州2012年林地、草地碳匯情況如表5所示。

從各地區碳匯情況來看，由于自然資源稟賦不同，使得區域林地草地碳匯量差異較大，林地碳匯最多的是黔南州，為83.898 1萬t，比最少的六盤水高出10多倍。草地碳匯主要集中在黔西南州、黔東南州、黔南州和銅仁，2012年該4市州草地碳匯占全省草地總碳匯量的75.45%。

2.3 貴州省農地類型變化的碳效應分析

2.3.1 農地利用政策變化的單位碳效應效果分析 農地利用方式轉變引起的碳效應采用差值法進行確定[13，15]。以耕地、林地間的轉換為例：設耕地碳排系數為α，林地碳匯系數為-β，退耕還林的碳匯效果即為-（α+β），毀林開荒的碳排效果即為（α+β）。令草地的碳匯系數為-μ、建設用地的碳排系數為λ，則退耕還草的碳匯效果為-（α+μ），毀草開荒的碳排效果為（α+μ）；建設農地轉為耕地碳減排效果為 -（λ-α），耕地轉為建設用地的碳增排效果為（λ-α）。進一步得出建設用地轉為林地的碳匯效果為-（β+λ），林地轉為建設用地的碳排效果為（β+λ）；建設用地轉為草地的碳匯效果為-（μ+λ），草地轉為建設用地的碳排效果為（μ+λ）。

至于數據來源，耕地碳排放強度數據參考表2，建設用地碳排系數以文獻[20，22]為準，為55.8 t/hm2，其他碳效應系數參考表1。林地、草地、建設用地的碳效應系數均沿用統一值，而耕地碳排放強度數據采用歷年變化值。土地利用類型變化數據來源于貴州統計年鑒。基于差值法，可得耕地與林地、耕地與草地以及耕地與建設用地之間轉變導致的碳效應變化情況見表6。由于林地、草地、建設用地間的轉變采用統一標準，不存在年際差異。

2.3.2 生態退耕與建設占用的碳效應變化時空分析

1）生態退耕與建設占用碳效應時序變化分析。農地利用方式改變是導致其碳功能發生變化的重要原因，結合貴州省當前實際，生態退耕（近似認為是退耕還林）、建設占用（近似認為是耕地轉為建設用地）是最為普遍的兩類農地利用轉換形式。鑒于不同年份生態退耕、建設占用面積以及各自轉換系數存在差異，計算歷年貴州生態退耕與建設占用碳排放變化情況有助于把握其變化規律，對科學預測未來發展趨勢具有重要借鑒意義。由表7可知，2001～2012年，貴州省因生態退耕產生碳匯呈先上升后減少的變化趨勢，2003年達到最大值31.578萬t，而到2012年僅為2.867萬t；反觀由于建設占用所引發的碳排量，由2001年的17.842萬t升至2012年的64.309萬t，12年間增長了38.93%，年均遞增3.19%。

總之，2001年以來由生態退耕引起的碳匯效應和由建設占用引起的碳排效應分別是下降和上升的。而由圖3可知，無論是碳匯還是碳排放效應，歷年變化趨勢并不一致，存在較強的波動性。其中，碳匯量變化趨勢呈現“n”型，前幾年快速增加，在2003年達到極值，2003年以后則急劇下降；而碳排量變化趨勢則呈不規則變動，2011年達最大值。

2）生態退耕與建設占用碳效應空間差異分析。基于貴州省各地市州相關數據及轉換系數，計算貴州省9個地市州生態退耕與建設占用導致的碳效應變化見表8。可以得出，各地區差異明顯，其中因生態退耕碳匯效應最為突出的是遵義，2012年碳匯量為726.694萬t，最小的是安順，為114.322萬t，二地相差近7倍；因建設占用耕地導致碳排效應最為顯著的是銅仁，為37.004萬t，而六盤水最少，僅為10.954萬t，兩個地區相差3.38倍。貴州省9個地市州由于生態退耕所帶來的碳匯效應排在前3位的依次為：遵義、畢節、黔西南州；而排在后3位的依次為：安順、六盤水、黔南州；圖4為各地區因建設占用耕地所導致的碳排放排序情況，排在前3位的依次為：銅仁、貴陽、黔東南州；而排在后3位的依次為：六盤水、安順、黔南州。

3 小結與討論

3.1 小結

結合研究結果與相關分析，可得出以下結論：

1）縱向來看，貴州省農地利用碳排放總體呈現上升趨勢。由1995年的199.404 6萬t增至2012年的287.909 2萬t，年均遞增2.21%；基本呈現逐步上升的變化特征。農地利用碳排放強度變化軌跡基本與此一致，由1995 年的1 083.721 0 kg/hm2增至2012 年的1 633.990 9 kg/hm2，年均遞增2.48%，也基本呈現逐步上升趨勢。

而林地、草地碳匯呈波動變化。從2001～2005年，貴州林地碳匯從362.947 9萬t增長到373.482 5萬t，增長2.90%；從2005～2006年，林地碳匯呈現下降的趨勢，這期間林地碳匯減少了6.515 1萬t；2006～2012年，林地碳匯增長了36.763 5 萬t。總體來看，貴州省林地碳匯從2001年的362.947 9萬t增長到2012年的403.730 9萬t，增長11.24%。草地碳匯在12.5萬t附近波動，盡管數量不大，但趨勢明顯。

2）橫向來看，貴州省農地利用碳排放區域差異較明顯。2012年貴州省農地利用碳排放量最大的地區是遵義，高達66.946 7 萬t；最少的地區是六盤水，僅為16.564 2萬t；其他地區多介于20萬～50萬t。農地利用碳排放強度最高的地區是貴陽，為1 758.112 kg/hm2，最低的地區是黔西南州，為1 421.378 kg/hm2；其他地區多停留在1 500～1 700 kg/hm2之間。

從各地區碳匯情況來看，由于自然資源稟賦不同，使得區域林地草地碳匯量差異較大，2012年林地碳匯最多的是黔南州，為83.898 1萬t，比最少的六盤水高出10多倍。草地碳匯主要集中在黔西南州、黔東南州、黔南州和銅仁，2012年4市州草地碳匯占全省草地總碳匯量的75.45%。

3）農地利用方式變化的碳效應來看，2001～2012年貴州省因生態退耕產生碳匯總體呈下降趨勢，2003年達到最大值31.578萬t，而到2012年僅為2.867萬t；由于建設占用所引發碳排量總體呈上升趨勢，由2001年的17.842萬t升至2012年的64.309萬t，12年間增長了38.93%，年均遞增3.19%。農地利用方式變化的碳效應區域差異，生態退耕碳匯效應最大是遵義，2012年因此產生碳匯726.694萬t。最小為安順，114.322萬t，兩地相差近7倍；因建設占用耕地導致碳排放效應最大的是銅仁，為37.004萬t，最小為六盤水，僅10.954萬t，兩地相差3.38倍。

3.2 討論

本研究以貴州省為例，基于化肥、農藥、農膜、農用柴油、灌溉、翻耕等6個主要方面的碳源，就貴州省農地利用碳排放的時空特征及農地利用方式變化導致的碳效應關系展開了較為深入的研究，所取得的一些代表性結論對相關研究具有一定參考作用。研究結果表明，在過去的10多年里，貴州省農地利用碳排放效應趨于增長，表現在農用物質的大量投入、生態退耕的減少和建設用地的逐年增多；單位面積農地產出水平的提升在一定程度上加劇了農地碳排放強度，可見今后農地利用碳減排壓力仍舊巨大。而限于數據的可獲取性及筆者自身水平的不足，研究也存在著不足之處，如農地利用碳排放指標體系的構建有待進一步完善；對區域農地利用碳排放產生差異的原因缺乏深度挖掘；未能提出有助于解決農業經濟增長與農地利用碳減排間矛盾的可行性政策建議，上述不足有待下一階段進一步研究。

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