阜陽市農業溫室氣體清單核算與評價

摘要 利用2016—2022年阜陽市統計年鑒數據，采用排放因子法對阜陽市稻田甲烷排放、農用地氧化亞氮排放、動物腸道發酵甲烷排放以及動物糞便管理甲烷和氧化亞氮排放進行核算，采用誤差傳遞法對結果進行不確定性分析，揭示主要排放源排放規律。結果表明，2016—2022年阜陽市農業溫室氣體排放量從342.32萬t （CO2）e減少至298.35萬t （CO2）e，減幅12.8%，但2018—2022年總體呈增加趨勢，2022年排放量比2018年增加了13.6%，稻田、農用地、動物腸道發酵和動物糞便管理系統溫室氣體排放量分別占農業溫室氣體排放量的20%、30%、23%、27%，表明農用地氧化亞氮是阜陽市農業溫室氣體排放的主要來源，畜牧業溫室氣體排放呈增長趨勢。

關鍵詞 農業溫室；甲烷排放；氧化亞氮排放；稻田；農用地；動物；阜陽市

中圖分類號 X322 文獻標識碼 A 文章編號 0517-6611（2025）06-0056-04

doi：10.3969/j.issn.0517-6611.2025.06.014

Agricultural Greenhouse Gas Inventory Calculation and Evaluation in Fuyang City

ZHANG A-ke YAO Xin-xin WANG Ji-guang1 et al

（1. Fuyang Agricultural Science Academy， Fuyang， Anhui 236008;2.College of Agricultural Science and Engineering， Hohai University， Nanjing， Jiangsu 211100）

Abstract Using the statistical yearbook data of Fuyang City from 2016 to 2022， the emission factor method was used to calculate the methane emissions from rice paddies， nitrous oxide emissions from agricultural land， methane emissions from animal intestinal fermentation，and methane and nitrous oxide emissions from animal manure management in Fuyang City. The error propagation method was used to analyze the uncertainty of the results and reveal the emission patterns of the main emission sources.The result showed that the agricultural greenhouse gas emissions in Fuyang City decreased from 3.423 2 million t （CO2）e to 2.983 5 million t （CO2）e from 2016 to 2022， a decrease of 12.8%. However， there was an overall increasing trend from 2018 to 2022， with emissions in 2022 increasing by 13.6% compared to 2018. The proportions of greenhouse gas emissions from rice paddies， agricultural land， animal enteric fermentation and animal manure management were 20%， 30%， 23% and 27% of the total agricultural emissions， respectively. The results indicated that nitrous oxide from agricultural land was the main source of agricultural greenhouse gas emissions in Fuyang City， and emissions from animal husbandry were on the rise.

Key words Agricultural greenhouse;Methane emissions;Nitrous oxide emissions;Rice paddies;Agricultural land;Animal;Fuyang City

全球氣候變化是當前面臨的最緊迫的環境問題之一，其影響廣泛深遠，包括極端天氣事件的增加、生態系統的改變、全球平均溫度的上升等［1］。農業作為全球經濟的重要部分，不僅受到氣候變化的影響，同時也是溫室氣體排放的重要來源［2］。據估計，全球農業溫室氣體排放量約占溫室氣體排放量的14%，《聯合國氣候變化框架公約》規定所有締約方要向聯合國氣候變化大會提交國家信息通報，其中包括本國的溫室氣體清單［3］。自2000年以來，我國已先后編制并公布了1994、2005、2010、2012和2014年共5個年度的國家溫室氣體清單，2011年國家發展和改革委員會發布了《省級溫室氣體清單編制指南》，為省級溫室氣體清單的編制提供了科學、規范和可操作的參考框架。溫室氣體清單的編制是應對氣候變化的重要工作，通過該清單可以識別主要的排放源，分析各領域的排放情況，預測未來的減排潛力，從而為制定具體的減排措施提供科學依據［4］。

農業溫室氣體的測算方法主要包括排放系數法、模型模擬法和實地測量法，其中排放系數法（也稱為排放因子法）是當前農業碳排放核算研究中最為廣泛應用的方法［5］。該方法源于IPCC發布的《國家溫室氣體清單指南》，首先構建農業碳排放的測算指標體系，確定主要的碳排放來源，通過將農業活動水平數據與相應的排放系數相乘，計算出各類溫室氣體的排放量，最后，根據不同氣體的全球變暖潛力（GWP），將排放量轉化為二氧化碳排放當量，最終得出碳排放總量［6］。國內學者對縣、市、省級農業活動溫室氣體進行了核算與評價，如劉永紅等［7］通過實地數據分析，探討了縣域內農業溫室氣體的主要排放源，并提出了推廣低碳農業技術和管理措施的建議；沈亞強等［8］聚焦于嘉興市農業溫室氣體排放特征及其減排路徑，詳細分析了農業生產中的主要排放源，并探討了實施節水灌溉、優化施肥、秸稈還田等減排措施的效果；趙曉強等［9］對山西省農業溫室氣體排放進行了探析，通過比較不同農業活動的排放量，識別了減排潛力較大的領域，并討論了提高農業碳匯能力的途徑；那偉等［10］研究了吉林省農業溫室氣體排放的特征及減排對策，詳細討論了農業排放的構成，并提出了具體的減排建議。前人研究主要集中在特定地區或省份進行農業溫室氣體的核算，但很少涉及活動水平數據、排放因子及其結果的不確定性分析，而科學的不確定性分析及其處理方式直接影響最終減排目標實現的可行性。該研究綜合利用統計年鑒數據、部門調研數據和文獻資料數據，采用誤差傳遞方法對不同來源的數據進行不確定性分析，并估算溫室氣體清單的不確定性，通過對阜陽市農業活動溫室氣體排放的核算與評價，不僅為當地制定溫室氣體減排策略提供參考，也為其他類似農業區域提供借鑒。

1 資料與方法

1.1 研究區域概況

阜陽市位于安徽省西北部，2022年末全市常住人口814.1萬，農村人口459.9萬，耕地面積64.6萬hm2，農作物常年種植面積123萬hm2［11］，小麥種植面積50.8萬hm2、玉米種植面積25.5萬hm2、大豆種植面積11.1萬hm2、水稻種植面積6.5萬hm2，生豬存欄量268.0萬頭，牛存欄27.3萬頭，羊存欄149.8萬頭，家禽存欄3 010.6萬只。

1.2 數據來源

該研究主要使用阜陽市2016—2022年的統計年鑒數據，包括但不限于農作物種植面積、主要農作物產量（表1）、農用地化肥施用量（表2）、畜禽存欄量（表3）等。秸稈還田作物選擇小麥、玉米、大豆、稻谷4種主要農作物，動物養殖選擇奶牛、肉牛、羊、家禽、豬5個種類。

選取排放因子時優先考慮能夠反映阜陽市農業特點，對其不確定性進行評估，優先選用不確定性較低的排放因子，以減少核算結果的不確定性的因子。排放因子的選擇參考了IPCC發布的《國家溫室氣體清單指南》、國家發展和改革委員會發布的《省級溫室氣體清單編制指南》、上海市區級溫室氣體清單編制技術文件（SH/GHG-004—2022）、江蘇省地方標準《畜禽養殖場溫室氣體排放核算指南》［12-15］。

1.3 核算方法

排放因子法是核算農業溫室氣體清單的常用方法之一，涉及將活動數據（如動物數量、肥料使用量等）乘以特定的排放因子來估算排放量。農業溫室氣體排放量核算方法見公式（1）。

式中：ENY為農業溫室氣體排放量［t（CO2）e］；EDT為稻田甲烷排放量［t（CO2）e］；END為農用地氧化亞氮排放量［t（CO2）e］；EDC為動物腸道發酵甲烷排放量［t（CO2）e］；EDF為動物糞便管理甲烷和氧化亞氮排放量［t（CO2）e］。

1.3.1 稻田甲烷排放。稻田是甲烷的重要排放源，稻田排放甲烷（CH4）的過程主要涉及微生物在缺氧條件下對有機物質的厭氧分解，其排放量受到水分管理、種植方式（如直播或插秧）、肥料施用（如農家肥和秸稈還田）、輪作制度等因素的影響［13-18］。稻田甲烷排放的核算需要考慮種植面積和相應的排放因子（公式2），而排放因子又與水分管理方式密切相關。

式中：EFi為分類型稻田甲烷排放因子（kg/hm2）；ADi為水稻播種面積（×103hm2）；i為稻田類型。

1.3.2 農用地氧化亞氮排放。農用地氧化亞氮排放主要包括直接排放和間接排放，主要來自氮肥的使用、有機糞肥的施用以及土壤對氮的自然轉化過程［19-21］。計算公式如下：

式中：END為農用地氧化亞氮排放總量，包括直接排放量NZ、間接排放量NJ；EF為對應的氧化亞氮排放因子（kg/kg）。

1.3.3

動物腸道發酵甲烷排放。動物腸道發酵是指反芻動物在消化過程中，微生物分解食物產生甲烷的過程。這一過程的排放量與動物的種類、數量以及飼養方式（如放牧或集約飼養）有關。動物腸道發酵甲烷排放主要發生在反芻動物（如牛、羊）的胃中，這是一種自然的消化過程。反芻動物攝入的含纖維素的植物性食物在胃的瘤胃部分通過微生物（包括細菌、古生菌、原生動物和真菌）的作用被分解，微生物能夠分解植物細胞壁中難以消化的復雜碳水化合物，如纖維素和半纖維素。微生物分解纖維素等產生的氫氣和二氧化碳，被甲烷古生菌進一步利用，通過一系列的生化反應生成甲烷。生成的甲烷通過動物呼吸和排氣過程釋放到大氣中。動物腸道發酵甲烷排放量是各種動物的排放量求和得到總排放量，公式如下：

式中：EFCH4，enteric，i為第i種動物腸道發酵甲烷排放因子［kg/（頭·a）］；APi為第i種動物的數量［頭（只）］。

1.3.4

動物糞便管理甲烷和氧化亞氮排放。在動物糞便管理中，甲烷和氧化亞氮的排放是由厭氧微生物分解糞便中有機物質的生物化學過程導致的。糞便中的復雜有機物，如纖維素和蛋白質，在厭氧條件下被分解，產生乙酸、氫氣和二氧化碳等中間產物，這些物質隨后被產甲烷古生菌進一步轉化為甲烷，尤其是在糞坑或密閉存儲條件下。同時，糞便中的氨態氮可通過硝化作用轉化為硝酸鹽，當存在缺氧環境時，硝酸鹽經反硝化作用生成氧化亞氮。這2個過程的活躍程度受到諸多因素如溫度、濕度和碳氮比的影響。動物糞便管理系統的溫室氣體排放包括甲烷和氧化亞氮排放，公式如下：

式中：EDF，CH4為動物糞便管理甲烷排放量（萬t/a）；EFDF，CH4，i為第i種動物糞便管理甲烷排放因子［kg/（頭·a）］；EDF，N2O為動物糞便管理氧化亞氮排放量（萬t/a）；EFDF，N2O，i為第i種動物糞便管理氧化亞氮排放因子［kg/（頭·a）］；APi為第i種動物的數量［頭（只）］。

1.4 不確定分析

誤差傳遞分析主要是評估輸入數據的不確定性對溫室氣體排放估算結果的不確定性影響。活動水平數據來自年鑒的統計數據不確定性取5%，來自部門調研數據不確定性取10%。使用誤差傳遞公式來計算整個清單的總不確定性，首先識別主要輸入變量，確定影響溫室氣體排放估算的主要輸入變量，如農作物種植面積、化肥使用量、畜禽數量等，再次評估輸入變量的不確定性，根據來源不同，評估各輸入變量的不確定性，最后計算單個變量的相對不確定性（公式8），假設各輸入變量間相互獨立，總的不確定性可以通過誤差傳遞公式計算（公式9）。

式中：Ui是第i個變量的相對不確定性；ΔXi是第i個變量的不確定性；Xi是第i個變量的數值；Uy是輸出結果的不確定性；yxi是結果對第i個變量的偏導數，表示輸入變量對結果的影響程度。

2 結果與分析

2.1 農業溫室氣體總體排放趨勢

阜陽市農業溫室氣體排放量從2016年的342.32萬t（CO2）e減少至2022年的298.35萬t（CO2）e，總排放量減少了12.8%。減少趨勢表明近年來在農業生產管理和技術應用方面取得的進步。然而，2018年以來，排放量總體呈現出增加趨勢，2022年排放量比2018年增加了13.6%，主要由于動物腸道甲烷和動物糞便管理系統溫室氣體排放量呈增加趨勢。

2.2 排放源分析

通過對各排放源貢獻的分析（圖1），發現農用地氧化亞氮排放是阜陽市農業溫室氣體排放的主要來源，其次是動物腸道發酵和動物糞便管理系統。稻田、農用地、動物腸道發酵和動物糞便管理系統溫室氣體排放量分別約占農業溫室氣體排放量的20%、30%、23%、27%。

從圖2可以看出，2022年稻田甲烷溫室氣體排放量比2016年減少5.5%，2018—2022年稻田溫室氣體排放量呈減少趨勢，主要與種植面積減少和輪作模式有關。目前阜陽水稻輪作模式為單季稻+冬小麥，此種模式排放因子是所有類型中（單季稻+冬二麥、單季稻+冬油菜、單季稻+綠肥、單季稻+其他）排放因子最高的，因此改變水稻輪作模式是有效減少溫室氣體排放的手段。可適當增加水稻和綠肥作物輪作，減少溫室氣體排放。農用地氧化亞氮排放量呈現穩定下降趨勢，這反映了化肥使用效率的提升以及農業生產實踐的改善。

農用地氧化亞氮直接排放量約占農用地氧化亞氮排放量的72%，間接排放量占比約為28%，化肥氮排放量占直接排放量的50%以上，為主要農用地氧化亞氮直接排放來源，秸稈還田溫室氣體排放量約占直接排放量的10%，三者中占比最小。動物糞便管理涉及甲烷和氧化亞氮的排放，糞便管理甲烷排放潛力略低于氧化亞氮排放，糞便管理甲烷排放量占農業溫室氣體排放量的12%，糞便管理氧化亞氮排放量占農業溫室氣體排放量的14%，動物糞便管理系統溫室氣體排放量大于動物腸道發酵溫室氣體排放量。動物腸道發酵和動物糞便管理系統的溫室氣體排放量呈波浪形增長，尤其是肉牛養殖規模的增加與動物腸道發酵甲烷排放量的上升密切相關。這一趨勢提示在未來農業溫室氣體減排策略中需要特別關注畜牧業的排放管理。

2.3 不確定性分析

根據誤差傳導公式計算得出稻田、農用地、動物腸道發酵和動物糞便管理系統不確定性分別為6.0%、5.5%、8.0%、10.0%，整個農業溫室氣體清單的總不確定性為12.6%。根據IPCC的指南，不確定性在10%～20%的溫室氣體排放估算結果通常被認為是合理的，表明阜陽市農業溫室氣體排放估算結果是可靠的，但仍需通過提高數據質量、開展本地化研究和改進分析方法進一步減少不確定性，提高結果的精確性和科學性。

3 討論

農用地排放量減少反映了化肥使用效率的提升和農業生產實踐的優化，這與國家推廣的低碳農業技術和精準施肥策略相一致，說明這些措施已初見成效。未來，進一步推廣科學施肥、秸稈還田等低碳農業技術將是降低農用地氧化亞氮排放的關鍵。

動物腸道發酵和動物糞便管理系統的排放量增加，尤其是與肉牛養殖規模增加密切相關，提示在畜牧業管理上存在減排潛力；需要通過改進飼養管理、優化飼料配方等方式，減少動物腸道發酵產生的甲烷排放；同時，改進糞便處理技術，如推廣生物質能技術，將糞便轉化為可再生能源，也是減少排放的有效途徑。2018—2022年稻田甲烷排放量呈減少趨勢，表明通過細化管理措施，尤其是在水稻種植上實施更為環境友好的技術，能有效降低溫室氣體排放。

該研究覆蓋了7年的統計數據，但氣候變化是一個長期過程，更長時間序列的數據可能會揭示更為明顯的趨勢和模式。研究主要依賴于現有文獻和指南中提供的排放因子，這些因子無法完全準確反映本地特定的農業活動和環境條件，需進一步擴大數據收集范圍，獲得更長時間序列數據，以便進行更為全面和長期的趨勢分析，并開展本地試驗和研究，生成更適合阜陽市的排放因子，提高排放量估算的精確度，運用模型模擬不同減排策略組合的潛在效果，優化減排措施的組合和實施計劃。未來研究將建立健全農業農村減排固碳標準和農業溫室氣體排放統計核算體系，補充和完善統計核算標準和方法，加強數據庫更新與升級，推進農業農村領域建立健全統一的碳排放數據監測計量、核算、報告、核查等技術規范體系［22-23］。

政策制定和市場影響溫室氣體排放，2023年阜陽市發布《“秸稈變肉”暨肉牛振興計劃實施方案》，擴大肉牛養殖規模，增加牛肉產業鏈扶持力度，將會影響阜陽市農業活動溫室氣體排放。農產品市場價格的波動影響從業者的生產經營規模，也會影響溫室氣體的排放，綜合考慮技術、經濟和社會因素，制定科學的減排目標和策略。

4 結論

該研究基于2016—2022年阜陽市的統計年鑒數據，采用國際通行的溫室氣體排放核算方法，對阜陽市農業溫室氣體排放進行了詳細的核算與評價，得出以下主要結論：

（1）2016—2022年阜陽市農業溫室氣體排放量總體呈現出減少趨勢，從342.32萬t（CO2）e減少至298.35萬t（CO2）e，減少了12.8%。這表明近年來農業生產實踐的優化和低碳技術的應用已取得效果。然而，自2018年以來，排放量出現了增加趨勢，2022年比2018年增加了13.6%。這一現象提示在某些領域需進一步加強溫室氣體減排措施的實施。

（2）農用地氧化亞氮排放為主要排放源。農用地氧化亞氮排放量約占農業溫室氣體排放量的30%，是阜陽市農業溫室氣體排放的主要來源。其次是動物糞便管理系統和動物腸道發酵的排放，分別占農業溫室氣體排放量的27%和23%。

（3）畜牧業溫室氣體排放量約占農業溫室氣體排放量的50%，且呈增長趨勢。特別是與肉牛養殖規模的擴大密切相關，動物腸道發酵和動物糞便管理系統的排放量均有所增加。

綜上所述，該研究為阜陽市乃至其他類似農業區域的農業溫室氣體排放核算與減排提供了科學依據。未來，應繼續深化農業溫室氣體排放的研究，優化排放核算方法，精細化排放源管理，并在政策和技術層面上尋求有效的減排策略，以實現農業生產的可持續發展，積極應對全球氣候變化。

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基金項目 2024年度阜陽鄉村振興研究課題“阜陽市農業溫室氣體排放特征與減排路徑研究”。

作者簡介 張阿克（1989—），男，安徽阜陽人，工程師，在讀博士，從事農業資源與環境研究。*通信作者，教授，博士，博士生導師，從事高效灌溉理論及其農田生態效應研究。

收稿日期 2024-07-30；修回日期 2024-09-12