中国农田作物植被碳储量研究进展

罗怀良

西南土地资源评价与监测教育部重点实验室（四川师范大学），四川师范大学地理与资源科学学院，四川 成都 610101

碳循环已成为全球变化与地球科学研究的前沿与热点问题。而陆地生态系统碳储量及其变化是全球碳循环中最复杂、受人类活动影响最大的方面，已成为IGBP、WCRP和IHDP等国际重大科学计划的主题（Nakicenovic和Swart，2000；高志强和刘纪远，2008）。农田植被在陆地生态系统碳循环中起着十分重要的作用（Nakicenovic和Swart，2000；Philip等，2000）。作为一个农业大国（耕地约占国土的13%），从生物圈碳循环对大气二氧化碳浓度的贡献而言，不能不注重作物植被碳储量在碳循环中的作用。近十多年来，中国国内开展了大量陆地生态系统碳储量的研究，但目前的研究主要集中在森林生态系统和草地生态系统碳库（王绍强等，1999；康惠宁等，1996；周玉荣等，2000；王效科等，2001；方精云等，2007；朴世龙等，2010；王绍强等，2000；周成虎等，2003；潘根兴等，2003；陈泮勤等，2004）。而对农田生态系统碳蓄积量在全球变化中的作用研究相对不足（潘根兴等，2003）。由于农田是人类活动最活跃的区域，农业管理方式的变化使得农田生态系统内的碳循环研究具有极大的挑战性（鲁春霞等，2005）。碳在农业生态系统的演化受多种因素控制，从而构成一个非线性复杂系统（李长生，2000）。农田生态系统碳循环的国内研究主要集中在土壤碳储量及固碳方面，而对作物植被碳储量的关注以及农田生态系统碳循环的综合研究明显不足（鲁春霞等，2005；朱咏莉等，2004；Wang等，2004；方精云等，2004；罗怀良，2009）。

1 作物植被碳储量估算方法及估算参数

1.1 作物植被碳储量估算方法

目前中国国内估算作物植被碳储量的方法主要有：参数估算法、遥感资料反演法和环境参数模型法。

1）参数估算法。该方法是将作物生物量通过一定的转换系数换算成碳储量。样地尺度的作物植被碳储量估算采用含碳率将作物样方生物量进行直接转换；而其余尺度作物植被碳储量的估算，则利用相关作物的统计数据及估算参数来进行估算。其计算公式（方精云等，2007；罗怀良，2009）如下：

式中：S为区域作物植被碳储量（t）；Si为第i类作物的碳储量（t）；iC为第i类作物的含碳率（%）；Qi为第i类作物产量（t）；Ei为第i类作物的经济系数（收获指数）（%）；fi为第i类作物收获部分（果实）的水分系数（%）；n为作物种类数；D为区域作物平均碳密度（t·hm-2）；A为区域耕地面积（hm2）。

2）遥感资料反演法。应用遥感方法可以快速获取作物植被碳储量的空间分布及其变化，估算土地利用变化对植被碳储量的影响常用此方法。该方法一般先利用高时空分辨率遥感影像估算植被生物量和净第一性生产力，然后分析土地利用对碳储量的影响（方精云等，2004；姜群鸥等，2008）。国内学者（方精云，2007）利用各省区作物平均生物量密度与相应的平均NDVI（均一化植被指数）进行统计回归，再利用所得回归方程以及农业统计数据和各年份的NDVI数据，估算不同年份农业植被生物量碳密度的空间分布及时间变化。

3）环境参数模型法。该方法是利用环境因子与陆地植被生产力之间的关系，建立模型，间接推算陆地植被生物量和碳储量变化。近年来，国内学者分别采用生态系统机理性模型（如CEVSA）（孙睿和朱启疆，2001）、改进的光能利用率模型（陶波等，2003）、过程模型（如CASA）（朴世龙等，2001）以及多种模型相结合（高志强和刘纪远，2008）对作物净初级生产力（碳储量）进行模拟研究。

1.2 作物植被碳储量估算的参数研究

各种作物植被碳储量估算方法都涉及到含碳率、收获部分（果实）水分系数和经济系数等相应的估算参数。国内在大区域尺度作物植被碳储量的估算中多采用经验假定参数进行（方精云等，2007；鲁春霞等，2005；方精云等，2004）。而在中小区域尺度作物植被碳储量估算中，实测参数也只有零星报道（罗怀良等，2008a；罗怀良，2009）。

1.2.1 作物含碳率

将植物生物量转换为碳储量是按照一个比率（植物干有机质中碳占的比重，即含碳率）来进行的。由于获取的含碳率有限，国内学者大多采用0.5或0.45作为作物平均含碳率，只有少数学者根据具体作物类型采用相应的含碳率。事实上，不同种类的植物及同一种植物的不同组织器官中碳元素的含量是有差别的。作物含碳率采用重铬酸钾氧化-外加热法（刘光崧，1996；中国土壤学会农业化学专业委员会，1989）(GB 7875—1987)测定。中国国内报道的作物含碳率还比较有限（叶笃正和陈泮勤，1992；罗怀良等，2004）(表1)。

1.2.2 作物收获部分（果实）水分系数

在作物植被碳储量估算中，作物生物量常利用作物产量数据求取。而统计数据中作物产量并非作物收获部分（果实）的干质量，作物收获部分的水分含量应在估算时予以考虑。国内在作物植被碳储量估算中大多采用经验值0.15（张剑等，2009；张厚瑄，1998；王彧等，2006）作为作物收获部分的水分系数。而各种作物收获部分的实际水分系数是有差异的。水分系数主要用烘干法测定。中国国内报道的作物收获部分水分系数见表1。

表1 国内报道的作物植被碳储量估算参数值Table 1 Domestic reported parameter for estimation of crop carbon storage

1.2.3 作物经济系数

作物的经济系数（或收获指数）是作物籽粒、糖或纤维等的收获量与作物净干物质总量的比值，作物经济系数采用样方生物量观测、烘干求取。国内在作物植被碳储量估算中多采用理论值 0.35作为作物的经济系数（张剑等，2009；张厚瑄，1998）。实际上，不同作物在不同地区不同气候条件下，采用不同栽培方式和管理措施，其经济系数是不一样的（包浩生和彭补拙，1993；张福春和朱志辉，1990；王建林和太华杰，1996）。中国国内报道的作物经济系数见表1。

2 作物植被碳储量估算的时间范围及估算的空间尺度

2.1 作物植被碳储量估算的时间范围

由于6 ka BP前后黄河流域处于仰韶文化时期，农业兴起，农田开始出现并不断扩大，逐渐成为一种重要的植被类型（施雅风和孔昭宸，1992），这在陆地生态系统碳储量估算中是不容忽视的。受历史数据缺乏和数据精度的局限，历史时期的作物植被碳储量估算难度较大，结果也存在较大不确定性。

利用重建的全新世植被图和现代植被碳密度资料，对全新世期间我国(30°N以北地区，除西藏和新疆的西部地区)陆地生态系统碳储量估算表明（遇蕾和任国玉，2008），近10 ka期间，中国陆地生态系统碳储量在6 ka BP前后达到最大，此后开始降低，尤其是近2 ka降幅明显。新石器时期，特别是农业文明开始以后，人类活动对陆地植被的持续干预可能是造成陆地生态系统碳储量长期减少的主要原因。但由于对4 ka BP以后农田的界定还不够确切，很难找到确切的记录来划定农田的实际面积，在计算农田植被碳储量的过程中可能引入一定误差。而且由农田界限估计引起的误差随时间推移有增加趋势，且在华北地区比较明显。此外，对过去 300年土地利用/覆被变化（耕地面积快速增长）对陆地生态系统碳储量影响也有研究（葛全胜等，2008）。

中国国内对近百年来作物植被碳储量的研究较多，特别是对20世纪80年代农村实行联产承包责任制后近几十年以来的储量研究更为多见。一方面近几十年来连续的耕地、作物种植面积和作物产量等统计数据，使参数估算法有较为可靠的数据来源；另一方面近几十年来遥感技术和GIS技术发展迅速，气候和土壤等环境数据不断积累，促进了遥感反演和环境参数模型估算的发展。

2.2 作物植被碳储量估算的空间尺度

近年来，国内部分学者（鲁春霞等，2005；方精云等，2004；刘允芬，1995；刘允芬，1998；李克让等，2003；YU等，2010）就全国尺度的作物植被碳储量及其动态进行了估算，同时也对不同空间尺度的区域，如三江平原（徐素娟等，2011）、长江上游地区（张剑等，2009）、华北平原（韩建智等，2009）、川中丘陵地区（罗怀良，2009）、南川市三泉镇（罗怀良等，2008a，2008b）等地进行了大量研究。

相关研究表明，我国作物植被碳密度的格局与作物生物量的空间分布是基本一致的，不同地区作物植被碳储量及动态存在明显差异。由于受数据精度、估算方法、研究时段和耕地面积取值等因素影响，目前对全国尺度的作物植被碳储量估算仍然存在较大的差异（表2）和不确定性。

作物植被碳储量主要受种植面积和碳密度的影响，种植面积受土地利用变化的影响，而碳密度主要受作物生物量的影响。国内学者对区域土地利用变化对作物植被碳储量的影响进行了研究，但对作物植被碳储量区域分布格局和碳密度变化影响因素的分析不多。有关地形与农田生产力之间关系的研究（闫慧敏等，2007）表明，在1981—2000年间随着地形起伏度增大，我国耕地生产力降低的几率随之增大。在这种10年尺度上，地形是导致农田生产力变化空间格局分异的主要原因。有关三江平原1980—2007年作物植被碳蓄积量变化的研究（徐素娟等，2011）表明，温度与降水量相比，降水对碳密度的影响更明显。而在华北平原的研究（韩建智等，2009）则表明，灌溉能适应气候变化，促进碳固定。

3 作物植被碳储量变化的源汇效应及固碳措施

3.1 作物植被碳储量变化的源汇效应

中国学者对作物植被碳储量变化的源汇效应存在不同认识，存在两种不同的观点。

1）作物植被生物量的碳汇为零。有学者（方精云，2007）在进行1981—2000年中国陆地植被碳汇的估算时，估算出在1982—1999年间我国作物生物量碳库增加0.19 Pg（每年增加0.0125～0.0143 Pg C）。但考虑到这些增加的生物量绝大部分在短期内经分解又释放到了大气中，因此将作物植被生物量的碳汇设定为零（方精云，2007）。

2）作物植被碳储量变动具有源/汇效应。在20世纪90年代初开展的全球变化对农业、水文水资源、森林及沿海地区海平面的影响及适应对策的研究中（田广生，1999），就得出1990年中国农业系统为CO2的弱汇；随后通过计算农牧渔业中碳的周年吸收、排放、固定和周转量，得出1990年和2000年中国农业系统是一个弱汇（刘允芬，1995）。近年来在全国尺度（鲁春霞等，2005；闫慧敏等，2007）以及在三江平原（徐素娟等，2011）、川中丘陵区（罗怀良，2009）、重庆南川市三泉镇（罗怀良等，2008a）等区域尺度的研究中，通过直接估算作物植被碳储量的动态认识到：随着种植技术不断改进，单位面积作物植被碳密度持续增大，作物植被碳储量具有微弱的碳汇效应。同时，由于作物生长受多种因素的影响，其生物量和植被碳储量变化具有波动性。因此不同时段的作物植被碳储量动态既可以是碳源，也可以是碳汇（张剑等，2009）。

虽然在农田生态系统中土壤碳储量（密度）普遍大于作物植被碳储量（密度），但对于区域尺度而言，作物植被碳储量仍然是一个数量可观的碳库。而且作物植被碳库储量有增加的潜力和可能，作物植被碳储量大小及秸秆利用情况直接影响着土壤碳库。因此，在农田生态系统碳储量及碳循环研究中应该对作物植被碳储量予以足够的重视，并分时段和区域具体分析其源/汇效应。

3.2 维持和提高作物植被碳储量的固碳措施

陆地生态系统的碳减排和增汇措施有3种（陈泮勤等，2004）：保护现有的碳库、增加碳库的储量和可再生生物产品的替代。作物等陆地植被对 CO2的吸收被认为是最安全有效的固碳过程（李新宇和唐海萍，2006）。就维持和提高作物植被碳储量方面，国内相关研究分析和探讨了下列固碳措施。

1）加强农田基本建设，改善农业生产条件。我国种植业大多位于季风气候区，受外界气候条件波动的影响，种植业生产稳定性差，作物植被碳储量波动也比较大。加强农田基本建设（特别是农田水利建设），通过梯田改建、水土保持工作等措施，改善农业生产条件，可以确保农业高产、稳产，进而稳定和提高作物植被碳储量。

2）改进农业生产技术与管理。由于农业比较利益下降，近年来耕地撂荒现象有所增加（尤其在亚热带地区冬季撂荒比较突出）（刘成武和李秀彬，2006）。减少冬闲田、降低撂荒频率、提高复种指数，开展合理的轮作与套作，推广施肥管理和地膜育秧（苗）、作物秸秆覆盖、聚土垄作等生产技术，因地制宜地开展生态农业建设，可以显著增加作物产量，从而增加作物植被碳储量（杨景成等，2003；赵荣钦等，2004）。

3）调整作物结构。研究表明，水田作物植被碳密度比旱地大（罗怀良，2009，2008a）。在水稻适宜区，应通过水利建设，扩大水稻种植。旱地应在稳定和适当扩大玉米、甘薯、高粱和大豆等作物种植面积的前提下，注意发展花生、芝麻等经济作物的生产。而在南方地区，小春作物则应通过加强冬水田的综合利用，稳定小麦的播种面积，并适度扩大马铃薯和油菜等农作物的种植面积。这样既可以保障区域的粮食安全，为农业产业结构调整，特别是为畜牧业发展提供充足的精饲料保障；又有利于作物植被碳储量的稳定和提高。

4）加强作物秸秆的利用。国内对作物秸秆利用已积累有丰富的资料和经验（林而达等，2005），但秸秆利用与农业主体生产的结合不好，没有取得预期效果。作物秸秆的一个重要用途是通过各种形式还田（直接还田、覆盖还田、焚烧还田和过腹还田），这样既能增加农田对有机碳的固定，又能改良土壤。此外，适当延长种植产品（粮食、纤维、草料和薪材等）的储存周期（林而达等，2005），也是一种作物固碳的措施。

4 作物植被碳储量未来研究的方向

综上所述，目前国内对作物植被碳储量的估算仍存在较大的不确定性，获取的估算参数尚不充分，估算方法和模型有待完善。今后应在以下几方面进一步加强作物植被碳储量的研究：一是进一步完善和改进估算方法以提高估算精度。需要通过实验测试，进一步确定和丰富作物植被碳储量估算的相关参数；将遥感图像的信息提取、理论推算与大田生产实测资料结合起来，完善遥感反演估算方法；加强理论分析和估算模型研究，改进环境参数估算模型。二是加强作物植被碳储量及固碳措施的区域个例研究，探索不同空间尺度作物植被碳储量的尺度转换。由于农田生态系统的区域差异十分显著，不同区域作物植被碳储量及其动态变化也不尽相同。因此，需要进行大量的区域案例研究。在大量的不同空间尺度估算研究的基础上，进行作物植被碳储量的尺度转换研究。三是开展农田生态系碳循环的综合研究。把农田生态系统统作为一个整体，将作物植被碳储量与土壤碳储量结合起来，进行农田生态系统碳储量动态及固碳机理的综合研究。此外，还应就气候变化与作物植被碳储量之间的相互耦合关系进行探讨。

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