一種基于地區(qū)性耕地資源主要農(nóng)作物碳匯能力測(cè)算的實(shí)操方法

摘要為了解決模型估算法系數(shù)缺乏特定地區(qū)適應(yīng)性的問(wèn)題，提出了一種基于地區(qū)性耕地資源主要農(nóng)作物碳匯能力測(cè)算的實(shí)操方法，這種方法采用直接測(cè)量農(nóng)作物完整植株來(lái)測(cè)算碳吸收量，以便更好地計(jì)算具體區(qū)域耕地資源的碳匯能力，也為耕地資源碳匯能力的評(píng)估提供更加適合當(dāng)?shù)靥攸c(diǎn)的實(shí)測(cè)數(shù)值依據(jù)。將提出的實(shí)測(cè)法在安徽省進(jìn)行應(yīng)用，通過(guò)與估算法結(jié)果對(duì)比，驗(yàn)證了其有效性。具體地區(qū)可以根據(jù)需要進(jìn)一步優(yōu)化制作符合當(dāng)?shù)馗刭Y源特點(diǎn)的碳匯手冊(cè)。

關(guān)鍵詞耕地資源；碳匯能力測(cè)算；地區(qū)性；實(shí)操方法；安徽省

中圖分類(lèi)號(hào)F301"文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼A

文章編號(hào)0517-6611（2025）02-0001-06

doi：10.3969/j.issn.0517-6611.2025.02.001

開(kāi)放科學(xué)（資源服務(wù)）標(biāo)識(shí)碼（OSID）：

APracticalMethodforMeasuringtheCarbonSinkCapacityofMajorCropsBasedonRegionalCultivatedLandResources—TakingAnhuiProvinceasanExample

LIANG Jun PENG Xiao-xue ZHANG Hong-mei ² et al

（1.AnhuiProvincialInstituteofLandandSpacePlanningandResearch，Hefei，Anhui230601;2.KeyLaboratoryforConservationandEcologicalRestorationofCultivatedLandResourcesinJianghuai，MinistryofNaturalResources，Hefei，Anhui230601）

AbstractInordertosolvetheproblemthatthecoefficientsofthemodelestimationmethodlacktheadaptabilitytospecificregions，thisstudyproposedapracticalmethodbasedonthemeasurementofcarbonsinkcapacityofmajorcropsofregionalarablelandresources，whichuseddirectmeasurementsofintactcropplantstomeasurecarbonsinks.Thismethodcouldbettercalculatethecarbonsinkcapacityofarablelandresourcesinspecificregionsandprovideamoresuitablemeasurednumericalbasisfortheevaluationofcarbonsequestrationcapacityofcultivatedlandresourcesaccordingtolocalcharacteristics.ThepracticalmeasurementmethodproposedinthisstudywasappliedinAnhuiProvince，anditsvaliditywasverifiedbycomparingwiththeresultsoftheestimationmethod.Specificareascouldbefurtheroptimizedaccordingtotheneedtoproduceacarbonsinkmanualthatmetthecharacteristicsoflocalarablelandresources.

KeywordsCultivatedlandresource;Carbonsinkcapacitymeasurement;Regional;Practicalmethod;AnhuiProvince

耕地資源作為我國(guó)自然資源的重要組成部分，具有較強(qiáng)的碳匯能力。而耕地資源主要的碳匯能力由其空間上生長(zhǎng)的農(nóng)作物提供，對(duì)耕地農(nóng)作物碳匯能力的定量分析至關(guān)重要。

耕地農(nóng)作物碳匯能力的定量分析主要通過(guò)直接觀(guān)測(cè)和建模的方法進(jìn)行，包括箱法、渦度相關(guān)法和模型計(jì)算法。

箱法是用一定體積的箱子覆蓋待測(cè)表面，計(jì)算地面和空氣中CO2的交換率，是一種直接測(cè)定碳通量的方法，也是目前小尺度研究中最流行的技術(shù)^［1-5］，因其價(jià)格低廉、操作簡(jiǎn)便、靈敏度高而被廣泛用于溫室氣體測(cè)量^［6］。渦度相關(guān)法是通過(guò)計(jì)算湍流中垂直方向的風(fēng)速脈動(dòng)與相關(guān)物理量脈動(dòng)的協(xié)方差，求解出物理量的湍流通量^［7-11］。渦度相關(guān)法可以大面積綜合測(cè)量微量氣體通量，具有不受環(huán)境干擾、可對(duì)樣地進(jìn)行連續(xù)觀(guān)測(cè)等優(yōu)點(diǎn)^［12-15］。以上2種方法通過(guò)儀器觀(guān)察，數(shù)據(jù)直觀(guān)，但其適合的尺度不夠靈活，且儀器布設(shè)復(fù)雜，適應(yīng)性較窄^［16-19］。而模型計(jì)算法適用于不同的時(shí)間和空間尺度，可反映碳匯的時(shí)空變化，識(shí)別特定耕作方式和種植結(jié)構(gòu)對(duì)碳匯的影響，為改變耕作管理方式以增加碳匯提供數(shù)據(jù)支持^［20-22］。目前，在大部分模型計(jì)算法的研究中，耕地農(nóng)作物碳匯能力的計(jì)算是基于李克讓^［23］的研究，根據(jù)不同農(nóng)作物產(chǎn)量、經(jīng)濟(jì)系數(shù)和碳吸收率估算農(nóng)作物生育期內(nèi)的碳吸收量（估算法）^［24］。但是該方法所采用的系數(shù)并不適用于所有地區(qū)的農(nóng)作物碳匯計(jì)算。估算法的準(zhǔn)確度主要受計(jì)算系數(shù)的影響，如果系數(shù)不能準(zhǔn)確反映當(dāng)?shù)氐闹饕r(nóng)作物特點(diǎn)，就會(huì)導(dǎo)致結(jié)果偏差。因此，該研究為了解決估算法系數(shù)缺乏特定地區(qū)適應(yīng)性的問(wèn)題，提出了一種基于地區(qū)性耕地資源主要農(nóng)作物碳匯能力測(cè)算的實(shí)操方法（實(shí)操法），以更好地計(jì)算具體區(qū)域耕地資源的碳匯能力，并與估算法結(jié)果進(jìn)行比較，為耕地資源碳匯能力的評(píng)估提供更加適合當(dāng)?shù)靥攸c(diǎn)的實(shí)測(cè)數(shù)值依據(jù)。

1農(nóng)作物碳匯實(shí)測(cè)方法

1.1總體思路

根據(jù)陳羅燁等^［25］的研究，耕地資源的碳匯能力主要指耕地中的農(nóng)作物在生長(zhǎng)周期內(nèi)通過(guò)光合作用對(duì)大氣碳的固定，農(nóng)作物碳吸收量反映了耕地碳匯能力的強(qiáng)弱。

實(shí)測(cè)法主要是在全省具有代表性的樣地中采集收獲時(shí)間內(nèi)生長(zhǎng)狀況良好且成熟的作物植株，在進(jìn)行晾干、烘干、粉碎后，測(cè)量干重和含碳量。進(jìn)一步通過(guò)測(cè)定植株種植密度，結(jié)合種植面積，得到主要作物的生物固碳量。農(nóng)作物碳吸收總量的計(jì)算公式如下：

Ca=Cj=（Pj×Kj×CFj×ρj×Aj）

式中：Ca表示農(nóng)作物碳吸收總量（t）；Cj表示第j種農(nóng)作物的碳吸收量（t）；Pj表示第j種農(nóng)作物的平均單株生物量（濕重），單位為g/株；Kj表示第j種農(nóng)作物濕重與干重之間的轉(zhuǎn)換系數(shù)；CFj表示第j種農(nóng)作物干重下的含碳比率；ρj表示第j種農(nóng)作物的平均種植密度（株/m2）；Aj表示第j種農(nóng)作物的播種面積（m2）。各地市主要作物播種面積來(lái)源于2011—2023年《安徽省統(tǒng)計(jì)年鑒》。

1.2安徽省耕地資源主要農(nóng)作物選擇

為了研究特定地區(qū)如安徽省的耕地資源碳匯能力，需要確定安徽省耕地資源主要農(nóng)作物種類(lèi)。對(duì)各主要農(nóng)作物進(jìn)行采樣并測(cè)算農(nóng)作物植株的碳吸收量，進(jìn)而計(jì)算安徽省耕地資源主要農(nóng)作物的碳吸收量。

安徽省耕地作物種類(lèi)包括糧食作物、油料、棉花、麻類(lèi)、糖料、煙葉、藥材類(lèi)、蔬菜（含菜用瓜）、瓜果類(lèi)（果用瓜）和其他作物。其中，糧食作物除包括稻谷、小麥、玉米、高粱、谷子及其他雜糧外，還包括薯類(lèi)和豆類(lèi)。全部油料作物包括花生、油菜籽、芝麻、葵花籽、胡麻籽（亞麻籽）和其他油料，不包括大豆、木本油料和野生油料。雖然作物種類(lèi)較多，但大部分并非安徽耕地主要種植的作物。因此，該研究根據(jù)2011—2023年《安徽省統(tǒng)計(jì)年鑒》中的農(nóng)業(yè)數(shù)據(jù)，對(duì)安徽省耕地種植結(jié)構(gòu)占比情況進(jìn)行統(tǒng)計(jì)，篩選主要作物種類(lèi)。經(jīng)統(tǒng)計(jì)，安徽省種植結(jié)構(gòu)（播種面積）占比2010—2022年一直超過(guò)全省占比2%的農(nóng)作物有水稻、小麥、玉米、大豆和油菜。故該研究選取全省種植面積較廣的典型農(nóng)作物水稻、小麥、玉米、大豆和油菜開(kāi)展耕地碳吸收計(jì)算。

1.3確定采樣代表縣（市、區(qū)）

在實(shí)測(cè)法中，代表性樣地的選取是根據(jù)統(tǒng)計(jì)年鑒中各縣（市、區(qū)）5種主要農(nóng)作物產(chǎn)量，將每個(gè)地級(jí)市產(chǎn)量最高的縣（市、區(qū)）作為采樣縣（市、區(qū)）。表2為安徽省各主要農(nóng)作物主要種植縣（市、區(qū)）。北方多小麥而少水稻，南方多水稻而少小麥，玉米、豆類(lèi)、油菜各縣（市、區(qū)）均有種植，各縣（市、區(qū)）產(chǎn)量有所差異。

1.4實(shí)測(cè)結(jié)果

實(shí)測(cè)法在對(duì)應(yīng)農(nóng)作物收獲期內(nèi)采集水稻、小麥、玉米、大豆和油菜樣本，剔除運(yùn)輸過(guò)程中損壞、采集表填寫(xiě)不規(guī)范、檢測(cè)數(shù)據(jù)異常等不合規(guī)樣本后，分別對(duì)不同農(nóng)作物的剩余有效樣本提取均值，得到全省水稻、小麥、玉米、大豆和油菜的干重、種植密度和全碳含量（表3），進(jìn)一步結(jié)合統(tǒng)計(jì)年鑒中的播種面積，計(jì)算得到各種農(nóng)作物的碳吸收量。

2農(nóng)作物碳吸收量估算方法

估算法通過(guò)農(nóng)作物的產(chǎn)量和干物重估算2011—2023年安徽省耕地碳吸收量。由于在實(shí)測(cè)法中，對(duì)農(nóng)作物固碳量的測(cè)算包含了植株和根系，因此選擇考慮根冠比的統(tǒng)計(jì)分析方法用于碳吸收的估算，便于與實(shí)測(cè)法開(kāi)展對(duì)比。根據(jù)李明琦等^［26-28］的研究，結(jié)合農(nóng)作物產(chǎn)量、經(jīng)濟(jì)系數(shù)、根冠比、含碳量和水分系數(shù)等指標(biāo)來(lái)計(jì)算不同農(nóng)作物全生育期的碳吸收量，計(jì)算公式如下：

W=ni=1Wi=ni=1［Ci×Ki×（1-Vi）×（1+Ri）］/Hi

式中：W為耕地生態(tài)系統(tǒng)碳吸收量；i為第i種農(nóng)作物類(lèi)型；Wi為第i種農(nóng)作物全生育期碳吸收總量；Ci表示第i種農(nóng)作物含碳率；Ki為第i種農(nóng)作物產(chǎn)量；Vi為第i種農(nóng)作物水分系數(shù)；Ri為第i類(lèi)農(nóng)作物根冠比；Hi為第i類(lèi)農(nóng)作物經(jīng)濟(jì)系數(shù)；n為農(nóng)作物種類(lèi)數(shù)。

在估算法中，對(duì)農(nóng)作物碳吸收的估算涉及農(nóng)作物產(chǎn)量、經(jīng)濟(jì)系數(shù)、根冠比、碳吸收率和含水量，其中各地市主要農(nóng)產(chǎn)品產(chǎn)量來(lái)源于2011—2023年《安徽省統(tǒng)計(jì)年鑒》。經(jīng)濟(jì)系數(shù)指作物的經(jīng)濟(jì)產(chǎn)量與生物產(chǎn)量的比例，不同的農(nóng)作物由于生長(zhǎng)期、植株自身大小等的不同使得碳吸收量差異很大。李克讓^［23］測(cè)算了中國(guó)主要農(nóng)作物的經(jīng)濟(jì)系數(shù)和作物光合作用合成1 g干物質(zhì)所吸收的碳量（即碳吸收率），該研究選用其測(cè)算的數(shù)值作為對(duì)應(yīng)指標(biāo)系數(shù)。根冠比指植物地下部分與地上部分的鮮重或干重的比值，其值反映了植物地下部分與地上部分的相關(guān)性，主要作物的根冠比參考苗果園等^［29］的結(jié)果。而作物經(jīng)濟(jì)部分的含水量來(lái)源于韓召迎等^［30］的研究。綜上，該研究所選取的主要農(nóng)作物經(jīng)濟(jì)系數(shù)、根冠比、碳吸收率和含水量如表4所示。

3碳吸收量估算值與實(shí)測(cè)值對(duì)比分析

由于安徽省最新統(tǒng)計(jì)年鑒為2022年，故分別采用估算法和實(shí)測(cè)法計(jì)算不同農(nóng)作物碳吸收量并進(jìn)行對(duì)比，分析實(shí)測(cè)法的有效性。估算法根據(jù)不同農(nóng)作物產(chǎn)量、根冠比、含水量、經(jīng)濟(jì)系數(shù)和含碳率計(jì)算得到2022年安徽省耕地碳吸收量；實(shí)測(cè)法通過(guò)在全省開(kāi)展小麥、油菜、玉米、大豆和水稻生物量采集，計(jì)算得到2022年安徽省主要農(nóng)作物生物固碳量。

根據(jù)2022年全省水稻碳吸收量估算值與實(shí)測(cè)值對(duì)比結(jié)果（表5），估算的水稻碳吸收量為2053.07萬(wàn)t，實(shí)測(cè)的碳吸收量為1981.81萬(wàn)t，估算值高于實(shí)測(cè)值，二者的絕對(duì)差值為71.26萬(wàn)t，相對(duì)差值為3.60%，相對(duì)差值在±5%以?xún)?nèi)，表明估算值與實(shí)測(cè)值總體較為接近。從各地市來(lái)看，除了亳州市、蚌埠市、阜陽(yáng)市和池州市，其余地區(qū)估算值均高于實(shí)測(cè)值。大部分地市的相對(duì)差值都在±10%以?xún)?nèi)，其中池州市的水稻碳吸收量估算值與實(shí)測(cè)值最接近，相對(duì)差值僅為-0.14%，亳州市的相對(duì)差值絕對(duì)值最大，相對(duì)差值達(dá)-23.28%。

根據(jù)2022年全省小麥碳吸收量估算值與實(shí)測(cè)值對(duì)比結(jié)果（表6），估算的小麥碳吸收量為2555.92萬(wàn)t，實(shí)測(cè)的碳吸收量為2399.76萬(wàn)t，估算值高于實(shí)測(cè)值，二者的絕對(duì)差值為156.16萬(wàn)t，相對(duì)差值為6.51%，相對(duì)差值在±10%以?xún)?nèi)，表明估算值與實(shí)測(cè)值總體相差不大。從各地市來(lái)看，除了皖北地區(qū)的淮北市、亳州市、宿州市、蚌埠市和阜陽(yáng)市，其余地區(qū)估算值均低于實(shí)測(cè)值。16個(gè)地市的相對(duì)差值均在±35%以?xún)?nèi)，其中淮南市的小麥碳吸收量估算值與實(shí)測(cè)值最接近，相對(duì)差值僅為-1.27%，淮北市的相對(duì)差值絕對(duì)值最大，相對(duì)差值達(dá)32.62%，這是由于該地的小麥播種面積較小，碳吸收量較少，導(dǎo)致相對(duì)差值偏大。

根據(jù)2022年全省玉米碳吸收量估算值與實(shí)測(cè)值對(duì)比結(jié)果（表7），估算的玉米碳吸收量為788.15萬(wàn)t，實(shí)測(cè)的碳吸收量為862.13萬(wàn)t，估算值低于實(shí)測(cè)值，二者的絕對(duì)差值為-73.98萬(wàn)t，相對(duì)差值為-8.58%，相對(duì)差值也在±10%以?xún)?nèi)，表明估算值與實(shí)測(cè)值總體相差不大。從各地市來(lái)看，除了亳州市、蕪湖市、宣城市、銅陵市、安慶市和黃山市，其余地市碳吸收量估算值均低于實(shí)測(cè)值。相對(duì)差值絕對(duì)值最小的為黃山市，相對(duì)差值僅為0.11%，相對(duì)差值絕對(duì)值最大的為馬鞍山市，相對(duì)差值達(dá)-21.21%。

根據(jù)2022年全省大豆碳吸收量估算值與實(shí)測(cè)值對(duì)比結(jié)果（表8），估算的大豆碳吸收量為126.32萬(wàn)t，實(shí)測(cè)的碳吸收量為160.09萬(wàn)t，估算值低于實(shí)測(cè)值，二者的絕對(duì)差值為-33.77萬(wàn)t，相對(duì)差值為-21.09%。從各地市來(lái)看，除了池州市和黃山市，其余地市碳吸收量估算值均低于實(shí)測(cè)值。相對(duì)差值絕對(duì)值最小的為黃山市，相對(duì)差值僅為0.67%，亳州市的相對(duì)差值絕對(duì)值最大，相對(duì)差值達(dá)到-29.59%。

根據(jù)2022年全省油菜碳吸收量估算值與實(shí)測(cè)值對(duì)比結(jié)果（表9），估算的油菜碳吸收量為162.41萬(wàn)t，實(shí)測(cè)的碳吸收量為153.65萬(wàn)t，估算值高于實(shí)測(cè)值，二者的絕對(duì)差值為8.76萬(wàn)t，相對(duì)差值為5.70%，相對(duì)差值也在±10%以?xún)?nèi)，表明估算值與實(shí)測(cè)值總體差距不大。從各地市來(lái)看，除了淮北市、宿州市、蚌埠市、六安市和黃山市，其余地市碳吸收量估算值均高于實(shí)測(cè)值。相對(duì)差值絕對(duì)值最小的為安慶市，相對(duì)差值僅為1.30%，黃山市的相對(duì)差值絕對(duì)值最大，相對(duì)差值達(dá)到-29.28%。

將2022年全省碳吸收總量估算值與實(shí)測(cè)值進(jìn)行對(duì)比，結(jié)果發(fā)現(xiàn)（表10），估算的全省碳吸收總量為5685.87萬(wàn)t，實(shí)測(cè)的碳吸收總量為5557.44萬(wàn)t，估算值略高于實(shí)測(cè)值，二者的絕對(duì)差值為128.43萬(wàn)t，相對(duì)差值僅為2.31%，估算值與實(shí)測(cè)值極為接近。從各地市來(lái)看，淮北市、亳州市、阜陽(yáng)市、淮南市、馬鞍山市和蕪湖市的碳吸收總量估算值高于實(shí)測(cè)值，

其余地市碳吸收總量估算值均低于實(shí)測(cè)值。16個(gè)地市的相對(duì)差值都在±20%以?xún)?nèi)，其中相對(duì)差值絕對(duì)值最小的為黃山市，相對(duì)差值僅為-0.07%，相對(duì)差值絕對(duì)值最大的是亳州市，相對(duì)差值達(dá)到16.61%。

將16個(gè)地市的水稻、小麥、玉米、大豆和油菜的碳吸收量估算值與實(shí)測(cè)值進(jìn)行趨勢(shì)線(xiàn)擬合，結(jié)果如圖1所示。5種農(nóng)作物的決定系數(shù)（R2）均超過(guò)0.9700，其中水稻的R2最高，接近于玉米、大豆和油菜的R2均在0.9800以上。總體決定系數(shù)（R2）為0.9846，表明擬合效果較好，估算值和實(shí)測(cè)值之間較為接近。

通過(guò)將采用實(shí)測(cè)法與估算法得到的安徽省主要農(nóng)作物碳吸收量結(jié)果進(jìn)行對(duì)比，發(fā)現(xiàn)實(shí)測(cè)法與估算法的結(jié)果相對(duì)差值總體位于±20%以?xún)?nèi)，證明了實(shí)測(cè)法具備有效性。但需要注意的是，實(shí)測(cè)法受到試驗(yàn)過(guò)程的各種因素干擾較多，需要嚴(yán)格管控采樣流程，以保證結(jié)果有效。

4結(jié)論

該研究提出了一種基于地區(qū)性耕地資源主要農(nóng)作物碳匯能力測(cè)算的實(shí)操方法，可以更好地計(jì)算具體區(qū)域耕地資源的碳匯能力，為耕地資源碳匯能力的評(píng)估提供更加適合當(dāng)?shù)靥攸c(diǎn)的實(shí)測(cè)數(shù)值依據(jù)；與估算法結(jié)果進(jìn)行比較后，發(fā)現(xiàn)其具備有效性。未來(lái)可以通過(guò)長(zhǎng)時(shí)間、嚴(yán)格的試驗(yàn)過(guò)程管理，進(jìn)行數(shù)據(jù)積累，形成真實(shí)準(zhǔn)確、符合當(dāng)?shù)靥卣鞯奶紖R數(shù)據(jù)，制作區(qū)域性碳匯手冊(cè)，為本地化耕地資源碳匯監(jiān)測(cè)和碳交易提供準(zhǔn)確的數(shù)據(jù)支撐。

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