劉貴斌,黃 璜,周江偉,梁玉剛
(湖南農業大學農學院/南方糧油作物協同創新中心,長沙 410128)
湖南省農田生態系統碳足跡分析
劉貴斌,黃 璜*,周江偉,梁玉剛
(湖南農業大學農學院/南方糧油作物協同創新中心,長沙 410128)
湖南省農田生態系統是高產農業碳平衡研究的模板,其碳足跡分析對農業供給側結構性改革具有重要參考作用。基于2001~2014年湖南省農田生產投入、作物產量等數據,運用碳足跡分析方法對湖南省農田生態系統的碳排放、碳吸收以及碳足跡進行計算。結果如下:過去13年里,湖南省農田生態系統的碳排放逐年增加,增幅和年平均增長率分別為28.33%和1.85%;碳吸收呈波動式增加,增幅和年平均增長率分別為35.50%和2.36%;水稻和蔬菜的碳吸收量遠大于其他農作物,年均合計比重為83.20%;碳足跡先增加后減少,2001年為31.74×104hm2,2006年增加到34.46×104hm2,2014年減少到31.56×104hm2;湖南省農田生態系統始終處于碳生態盈余且呈先減少后增加的趨勢;分析2014年的區域農田碳足跡,常德市最大,為4.52×104hm2,張家界市最小,為0.89×104hm2,二者相差5.08倍;2014年湖南省區域碳足跡水平分為三類:高碳足跡地區(常德市)、中碳足跡地區(岳陽市、衡陽市、邵陽市、益陽市、郴州市、永州市、懷化市及湘西州)和低碳足跡地區(長沙市、株洲市、湘潭市、張家界市及婁底市)。
農田生態系統;碳足跡;碳排放;碳吸收;湖南
人類活動是全球變暖的主要推手之一[1,2],未來全球變暖還會進一步加劇,自然生態系統和社會經濟系統將遭受更為嚴峻的負面影響[3,4]。隨著問題的不斷加劇,碳排放成為了科學研究關注的熱點。碳足跡是一種新興的碳排放研究方法,它從生命周期的視角來探究碳排放全過程,把相關溫室氣體納入考慮,能深度了解碳排放的本質過程,為制定科學合理的減排方案提供依據[5,6]。同時,農業碳足跡分析是農業供給側結構性改革的基礎,通過對農業生產、農田系統進行碳足跡評估,能為農業供給側結構性改革中的生產投入調整、種植結構調整等環節提供參考。
湖南省的溫光水熱資源豐富,是全球雙季稻種植核心區,也是中國作物多樣性最豐富的區域,農作物常年種植面積約7.6×106hm2,囊括糧、棉、油、麻、絲、茶、糖、菜、煙、果、藥、雜(食用菌、香料等)12大類。目前,湖南省形成的多熟制區域是全國獨一無二且特色鮮明的生態經濟區。湖南省農業生產環節多、強度高、投入大,農田生態系統碳排放與碳吸收的動態變化對大氣中溫室氣體濃度的影響具有典型性,是高產農業碳平衡研究的模板,對全球尺度農業生產碳平衡研究具有重要參考作用,同時湖南省也是農業供給側結構性改革深化的重點區域。本文基于湖南省農業生產統計數據,綜合參考國內外的碳足跡分析方法,對湖南省農田生態系統碳足跡的結構組成、年際動態變化及區域間差異進行深度分析,以期推進湖南乃至中國低碳農業的可持續發展,為農業供給側結構性改革提供參考和依據,提高農業綜合效益與競爭力。
1.1 數據來源
本文的有效數據主要來源于《中國統計年鑒》、《湖南統計年鑒》和《湖南農村統計年鑒》,包括2001~2014年湖南省的農作物播種面積、化肥用量、農藥用量、農膜用量、農用柴油用量、農業機械總動力、灌溉面積、耕地面積、各類農作物經濟產量等指標。
1.2 農田碳足跡分析計算體系
過程分析法適用于不同尺度的碳足跡核算,主要步驟為建立流程圖、確定系統邊界、收集數據、計算碳足跡[6]。本文采用過程分析評價模型來進行湖南省農田生態系統碳足跡的計算,結合湖南省農田生態系統的實際運轉和生命周期評價原理,構建了湖南省農田生態系統碳足跡的計算體系(圖1)。

圖1 湖南省農田生態系統碳足跡計算體系Fig.1 Computing system of carbon footprint of farmland ecosystem in Hunan
本研究在計算湖南省農田生態系統碳排放與碳吸收時,以農業生產的技術系統為界限,所以湖南省農田生態系統的碳排放結構組成為化肥生產和使用所產生的碳排放、農藥生產和使用所產生的碳排放、農膜生產和使用所產生的碳排放、農業機械使用消耗所產生的碳排放、農業灌溉消耗所產生的碳排放以及農用柴油使用所產生的碳排放;湖南省農田生態系統的碳吸收主要是種植在農田生態系統中的主要農作物在其完整生育期內所吸收的碳。
1.3 碳排放計算
[7~9],結合湖南省農田生態系統碳足跡計算體系,湖南省農田生態系統的碳排放可表達為:
E=Ef+Ep+Em+Ee+Ei+Eo
(1)
式中:Ef、Ep、Em、Ee、Ei、Eo分別表示化肥引起的碳排放量、農藥引起的碳排放量、農膜引起的碳排放量、農業機械引起的碳排放量、農業灌溉引起的碳排放量、農用柴油引起的碳排放量,單位為t。
參考文獻[10,11],不同碳源的碳排放量計算方法見公式(2)~(7)。其中,A~G為相應的轉換系數。
Ef=Gi×A
(2)
Ep=Gp×B
(3)
Em=Gm×C
(4)
Ee=(Ae×D)+(We×E)
(5)
Ei=Hi×F
(6)
Eo=Go×G
(7)
式中:Gi為i類化肥的用量,主要分為氮肥、磷肥、鉀肥和復合肥的使用量,其轉換系數Ai分別為1.74,0.165 09,0.120 28和0.380 97 kg/kg;Gp為農藥用量,B=4.934 1 kg/kg;Gm為農膜用量,C=5.18 kg/kg;Ae為主要農作物種植面積,We為農業機械總動力,D=16.47 kg/hm,E=0.18 kg/kW;Hi為有效灌溉面積,F=266.48 kg/hm;Go為農用柴油用量,G=0.592 7 kg/kg。
1.4 碳吸收計算
參考文獻[7~9],結合湖南省農田生態系統碳足跡計算體系,湖南省農田生態系統的碳吸收可表達為:
(8)
式中:Ci為碳吸收總量,單位為t;Cd為i類農作物全生育期的碳吸收量;Cf為i類農作物通過光合作用合成單位重量干物質所需要吸收的碳,即農作物碳吸收率;Dw為i類農作物的總生物產量;Yw為i類農作物的總經濟產量;H為i類農作物的經濟系數。參考文獻[12,13],中國主要農作物的碳吸收率Cf和經濟系數H見表1。

表1 中國主要農作物的碳吸收率(Cf)和經濟系數(H)
1.5 碳足跡計算
本文所參照的碳足跡定義是吸收消解碳排放所需要的生產性土地(植被)的面積[13]。因此,湖南省農田生態系統的碳足跡計算公式可表達為:
CEF=E/NEP
(9)
NEP=Ci/S
(10)
式中:CEF為碳足跡,單位為hm2;E為碳排放總量;NEP是表示農作物的固碳能力的指標,具體含義為單位面積的植被1年的碳吸收量;Ci為碳吸收總量;S為耕地面積,單位為hm2。
一般計算出一個地區或區域的農田生態系統碳足跡后,如果計算結果大于地區或區域的生態承載力,即耕地面積,則表示該地區或區域處于碳生態赤字狀態;如果計算結果小于地區或區域耕地面積,則表示該地區或區域處于碳生態盈余狀態。
2.1 湖南省農田生態系統碳排放分析
由圖2可知,2001~2014年湖南省農田生態系統的碳排放量隨時間呈逐步增加的趨勢,碳排放量由2001年的355.09×104t增加到2014年的450.69×104t,增幅為28.33%,年平均增長率為1.85%,這主要是由于化肥、農藥、農膜等農業生產性資料投入的不斷增加以及農業機械化水平的不斷提高。2001~2014年湖南省農田生態系統的碳排放強度的變化分為兩個部分:單位播種面積的碳排放量呈先增加后減少的變化趨勢,由2001年的0.45 t/hm2增加到2008年的0.55 t/hm2再減少到2014年的0.51 t/hm2;單位耕地面積的碳排放量呈先增加后減少再增加的變化趨勢,由2001年的0.91 t/hm2增加到2008年的1.09 t/hm2,再減少到2009年的1.02 t/hm2后又逐漸增加到2014年的1.09 t/hm2。
對比6種碳排放源的碳排放量來看(表2),化肥、農藥、農膜、農業灌溉和農用柴油引起的碳排放量呈逐年增加的變化趨勢,分別由2001年的191.10×104、42.24×104、22.28×104、71.32×104以及14.66×104t增加到2014年的223.03×104、61.33×104、42.97×104、82.65×104以及25.25×104t,增幅分別為16.7%、45.2%、92.9%、15.9%以及72.2%,年平均增長率分別為1.20%、2.91%、5.18%、1.14%和4.27%;農業機械引起的碳排放量呈先減少后增加的變化趨勢,由2001年的13.49×104t減少到2007年的12.84×104t后又增加到2014年的15.46×104t。
2001~2014年湖南省農田生態系統碳排放構成如圖3所示。化肥作為排放源而引起的碳排放比例最大,年均約占碳排放總量的52.0%,其中氮肥、磷肥、鉀肥和復合肥所占的比例分別為45.1%、1.1%、1.1%和4.7%。農業灌溉引起的碳排放次之,年均約占碳排放總量的18.0%。其他排放源(農藥、農膜、農用柴油、農業機械)引起的碳排放所占的比例較小,分別年均約占碳排放總量的13.3%、8.3%、5.0%、3.4%。因此,結合各種碳排放途徑的占有比重及其年際變化趨勢來看,對于湖南省農田生態系統碳排放的控制主要在于控制化肥、農藥和農膜等不可更新工業產品的生產和使用所引起的碳排放。

表 2 2001~2014年湖南省農田生態系統的碳排放量與碳排放強度

圖2 2001~2014年湖南省農田生態系統碳排放總量與碳排放強度的變化Fig.2 Changes of total carbon emission and carbon emission intensity in Hunan farmland ecosystem during 2001 to 2014

圖3 2001~2014年湖南省農田生態系統碳排放構成Fig.3 Composing of carbon emission in Hunan farmland ecosystem during 2001 to 2014
2.2 湖南省農田生態系統碳吸收分析
2001~2014年湖南省農田生態系統碳吸收量和碳吸收強度的年際變化如圖4所示。近13年以來,湖南省農田生態系統的碳吸收量總體表現為波動增加的趨勢,由2001年的4377.41×104t增加到2014年的5931.52×104t(表3),增幅達到35.50%,年平均增長率為2.36%;碳吸收強度總體上也隨之表現為波動增加的趨勢,由2001年的11.19 t/hm2增加到2014年的14.28 t/hm2。2001~2014年湖南省農作物碳吸收量的變化分為兩個時期:第一時期是2001~2006年,為波動變化期。這一階段的碳吸收量有增有減,表現為不穩定狀態,可能是由于這一時期湖南省種植業的規模不穩定,糧食生產出現波動;第二時期是2007~2014年,為穩步增長期。碳吸收量由2007年的4754.81×104t增加至2014年的5931.52×104t,增幅為24.7%。這一時期隨著國家和政府政策經濟的大力扶持、糧食栽培技術的不斷改進普及以及糧食生產機械化操作的深入應用,湖南省農作物播種面積和單產水平逐步提高,實現了糧食生產的大增長。
2001~2014年湖南省主要農作物碳吸收量的計算結果見表3。由表3可知,不同農作物的碳吸收量差異較大,其中碳吸收量位居前三位的是水稻、蔬菜和油菜籽。從主要農作物碳吸收量的年際變化來看,蔬菜、水稻、油菜籽、玉米以及煙草的碳吸收量均有一定程度的增加,年平均增長率分別為5.05%、0.95%、5.08%、3.87%和2.81%,薯類、甘蔗、豆類、棉花、小麥和麻類的碳吸收量均有所下降,花生和高粱的碳吸收量基本保持穩定。從主要農作物的碳吸收比重變化來看(圖5),水稻和蔬菜的比重遠大于其他農作物,分別年均約占碳吸收總量的45.06%和38.14%。隨著時間的推進,水稻所占的比重總體呈先下降再上升后又下降的趨勢,由2001年的48.99%下降到2003年的44.13%,再上升至2006年的50.07%,后又下降到2014年的40.89%,這主要由于湖南省的水稻種植業經歷了雙季稻種植面積大幅下降(2003年降到谷底)而后在政策和技術的推動下雙季稻面積又得到恢復和發展這一歷程。蔬菜所占的比重總體呈上升的趨勢,由2001年的31.37%上升到2014年的43.93%,這主要由于蔬菜生產經營的集約規模化、設施栽培的改進以及栽培新技術的普及使得湖南省的蔬菜種植業在“十二五”期間得到飛速發展,生產規模逐漸擴大,連續多年超越糧食和生豬成為湖南省的第一大農業產業。油菜籽和玉米所占的比重次之,年均所占的比例分別為4.73%和3.43%。隨著時間的推進,油菜籽和玉米的比重總體上都表現為先上升再下降后又上升的趨勢。薯類、甘蔗、豆類、花生、棉花、小麥、煙草、麻類以及高粱所占的比重都比較小且隨時間的推進都有不同程度的下降,總共合計年均約占碳吸收總量的8.64%。

表3 2001~2014年湖南省農田生態系統的碳吸收量(×104 t)

圖4 2001~2014年湖南省農田生態系統碳吸收總量和碳吸收強度的變化Fig.4 Changes of carbon absorption and carbon absorption intensity in Hunan farmland ecosystem during 2001 to 2014

圖5 2001~2014年湖南省主要農作物碳吸收比重的變化Fig.5 Changes of carbon absorption proportion of the main crops in Hunan during 2001 to 2014
2.3 湖南省農田生態系統碳足跡分析
2001~2014年湖南省農田生態系統的碳足跡計算結果見表4。由表4可知,2001~2014年湖南省農田生態系統的碳足跡和單位面積碳足跡總體上表現為先增加后減少的趨勢,與耕地面積的年際變化相反。2001年碳足跡為31.74×104hm2,2006年增加至34.46×104hm2,到2014年又減少到31.56×104hm2。另外,湖南省農田生態系統始終處于碳生態盈余,很好地彌補了湖南省工業發展和社會生活所造成的碳生態赤字。碳生態盈余的年際變化表現為先減少后增加的趨勢,與耕地面積的年際變化相同。2001年碳生態盈余為359.52×104hm2,2006年減少到344.30×104hm2,2014年又增加到383.76×104hm2。因此,穩定和保障湖南省的耕地面積不僅對保障糧食安全具有積極意義而且能有效控制農田生態系統碳足跡的增長,促進農業減排。
分析2014年湖南省各市州農田生態系統碳足跡來看(表5),區域之間的碳足跡存在一定的差異。其中,常德市的碳足跡最大,為4.52×104hm2;張家界市最小,約為0.89×104hm2,二者相差5.08倍。由于各市州的農作物播種面積不一致,為了客觀地分析各市州的碳足跡,本文通過計算出各市州的單位面積碳足跡來進行科學對比。2014年各市州單位面積碳足跡位列前三位的是湘西州、岳陽市及常德市,分別為0.101、0.099和0.090 hm2/hm2;位列后三位的是永州市、株洲市及長沙市,分別為0.053、0.053和0.052 hm2/hm2。
本文對2014年湖南省區域農田生態系統碳足跡水平進行了聚類分析,結果如圖6。結合各類樣本量盡可能相近的原則,剔除種類內樣本過少的分類形式,本文將湖南省14個市州的農田生態系統的碳足跡水平分成三個類別。第一類為常德市,屬于高碳足跡地區;第二類包括岳陽市、衡陽市、邵陽市、益陽市、郴州市、永州市、懷化市及湘西州,屬于中碳足跡地區;第三類包括長沙市、株洲市、湘潭市、張家界市及婁底市,屬于低碳足跡地區。

表4 2001~2014年湖南省農田生態系統碳足跡與碳生態盈余

表5 2014年湖南省14個市州農田生態系統碳足跡與單位面積碳足跡

圖6 2014年湖南省14個市州農田生態系統碳足跡聚類譜系圖Fig.6 Hierarchical diagram of carbon footprint of farmland ecosystem in 14 cities of Hunan in 2014注:1.長沙市;2.株洲市;3.湘潭市;4.岳陽市;5.常德市;6.衡陽市;7.邵陽市;8.張家界市;9.益陽市;10.郴州市;11.永州市;12.懷化市;13.婁底市;14.湘西州。
湖南省農田生態系統的碳吸收量遠遠大于碳排放量,碳吸收的年平均增長率也大于碳排放,這意味著湖南省農田生態系統處于良好的碳生態盈余狀態,發揮著良好的生態屏障作用。今后,通過穩定耕地面積、保證水稻種植規模、發展生態農業、實行保護性耕作、運用測土配方施肥等方式進一步抑制農田生態系統的碳排放和碳足跡的增長,實現湖南省低碳農業的可持續發展,推進農業供給側結構性改革,提高農業經濟效益、生態效益和競爭力。
本文的計算結果存在著四個方面的不足。首先,本文主要采用統計年鑒資料中的數據來計算湖南農田生態系統中主要農業生產活動所導致的碳排放量和主要農作物的碳吸收量,但沒有將所有的農業生產活動和農作物考慮在內,研究結果的精確性有所降低;其次,在碳吸收量的計算過程中所采用的農作物生物產量是由其經濟產量換算而來,所以最終結果與實際結果之間會存在一定的誤差;再者,由于目前國內對于農田生態系統碳排放源的研究有所欠缺,所以本研究所用的碳排放轉化系數參照了國外的相關文獻,而這些數據在湖南省的農田生態系統中不一定都適用,這也對計算結果造成了一定的誤差;最后,本研究沒有將土壤的碳固定、作物和土壤的呼吸碳排放量等數據計算在內,所以會降低計算結果的精確度。
本文以湖南省農田生態系統為研究對象,通過構建農田生態系統碳足跡計算體系定量計算了2001~2014年湖南省農田生態系統的碳排放、碳吸收以及碳足跡。結果顯示,近13年來,湖南省農田生態系統的碳排放呈逐年增加的趨勢,增幅和年平均增長率分別為28.33%和1.85%,單位播種面積的碳排放量呈先上升后下降的變化趨勢,單位耕地面積的碳排放量呈先上升后下降再上升的變化趨勢;碳吸收總體上表現為波動增加的趨勢,增幅達到35.50%,年平均增長率為2.36%;水稻和蔬菜的碳吸收量遠大于其他農作物,合計年均約占碳吸收總量的83.20%;碳足跡呈現先增加后減少的趨勢,由2001年的31.74×104hm2增加至2006年的34.46×104hm2又減少到2014年的31.56×104hm2;湖南省農田生態系統始終處于碳生態盈余且其年際變化表現為先減少后增加的趨勢;在2014年湖南省各市州中,常德市的農田生態系統碳足跡最大,達到了4.52×104hm2,張家界市最小,約為0.89×104hm2,二者相差5.08倍;通過聚類分析將14個市州的碳足跡水平分為了三類:第一類為常德市,屬于高碳足跡地區,第二類包括岳陽市、衡陽市、邵陽市、益陽市、郴州市、永州市、懷化市及湘西州,屬于中碳足跡地區,第三類包括長沙市、株洲市、湘潭市、張家界市及婁底市,屬于低碳足跡地區。
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Carbon Footprint Analysis of Farmland Ecosystem in Hunan
LIU Guibin,HUANG Huang*,ZHOU Jiangwei,LIANG Yugang
(College of Agronomy,Hunan Agricultural University/Southern Regional Collaborative Innovation Center for Grain and Oil Crops in China,Changsha,Hunan 410128,China)
The farmland ecosystem in Hunan is a template about carbon balance analysis of high-yield agriculture and its carbon footprint analysis plays a significantly referenced role in agricultural supply side structural reform. Based on statistic data about agricultural production investment and crop field during 2001 to 2014 in Hunan,carbon emission,carbon absorption and carbon footprint of farmland ecosystem in Hunan were estimated by the carbon footprint analysis method. The results are as follows:Over the past 13 years,carbon emission from farmland ecosystem in Hunan were increased,its increased rate and growth rate per annum are 28.33% and 1.85%,respectively. Carbon absorption increased fluctuant,its increase rate and growth rate per annum are 35.50% and 2.36%,respectively. Carbon absorption amounts of vegetable and rice are much higher than that of other crops,accounting for 83.20% of total carbon absorption. Carbon footprint has increased at first and then decreased,changing from 31.74×104hm2in 2001 to 34.46×104hm2in 2006,and then to 31.56×104hm2in 2014. Farmland ecosystem in Hunan was being in carbon ecological surplus,and it decreased at first and then increased. Compared with regional carbon footprint in 2014,Changde city is higher (4.52×104hm2) and Zhangjiajie city is lower (0.89×104hm2),its difference is more than 5 times. The regional carbon footprint in Hunan in 2014 could be divided in 3 levels:high carbon footprint area (Changde city),middle carbon footprint area (Yueyang city,Hengyang city,Shaoyang city,Yiyang city,Chenzhou city,Yongzhou city,Huaihua city and Xiangxi state) and low carbon footprint area (Changsha city,Zhuzhou city,Xiangtan city,Zhangjiajie city and Loudi city).
farmland ecosystem;carbon footprint;carbon emission;carbon absorption;Hunan
2016-10-12
劉貴斌(1994-),男,碩士研究生,Email:837689704@qq.com。*通信作者:黃璜,教授,Email:hh863@126.com。
農業公益性行業科研專項(201203081-2);中國工程院咨詢研究項目(2012-XY-09,2014-XY-33)。
S314
A
1001-5280(2016)06-0666-08
10.16848/j.cnki.issn.1001-5280.2016.06.17