湖南省农田生态系统碳足迹分析
2016-04-13刘贵斌周江伟梁玉刚
刘贵斌,黄 璜,周江伟,梁玉刚
(湖南农业大学农学院/南方粮油作物协同创新中心,长沙 410128)
湖南省农田生态系统碳足迹分析
刘贵斌,黄 璜*,周江伟,梁玉刚
(湖南农业大学农学院/南方粮油作物协同创新中心,长沙 410128)
湖南省农田生态系统是高产农业碳平衡研究的模板,其碳足迹分析对农业供给侧结构性改革具有重要参考作用。基于2001~2014年湖南省农田生产投入、作物产量等数据,运用碳足迹分析方法对湖南省农田生态系统的碳排放、碳吸收以及碳足迹进行计算。结果如下:过去13年里,湖南省农田生态系统的碳排放逐年增加,增幅和年平均增长率分别为28.33%和1.85%;碳吸收呈波动式增加,增幅和年平均增长率分别为35.50%和2.36%;水稻和蔬菜的碳吸收量远大于其他农作物,年均合计比重为83.20%;碳足迹先增加后减少,2001年为31.74×104hm2,2006年增加到34.46×104hm2,2014年减少到31.56×104hm2;湖南省农田生态系统始终处于碳生态盈余且呈先减少后增加的趋势;分析2014年的区域农田碳足迹,常德市最大,为4.52×104hm2,张家界市最小,为0.89×104hm2,二者相差5.08倍;2014年湖南省区域碳足迹水平分为三类:高碳足迹地区(常德市)、中碳足迹地区(岳阳市、衡阳市、邵阳市、益阳市、郴州市、永州市、怀化市及湘西州)和低碳足迹地区(长沙市、株洲市、湘潭市、张家界市及娄底市)。
农田生态系统;碳足迹;碳排放;碳吸收;湖南
人类活动是全球变暖的主要推手之一[1,2],未来全球变暖还会进一步加剧,自然生态系统和社会经济系统将遭受更为严峻的负面影响[3,4]。随着问题的不断加剧,碳排放成为了科学研究关注的热点。碳足迹是一种新兴的碳排放研究方法,它从生命周期的视角来探究碳排放全过程,把相关温室气体纳入考虑,能深度了解碳排放的本质过程,为制定科学合理的减排方案提供依据[5,6]。同时,农业碳足迹分析是农业供给侧结构性改革的基础,通过对农业生产、农田系统进行碳足迹评估,能为农业供给侧结构性改革中的生产投入调整、种植结构调整等环节提供参考。
湖南省的温光水热资源丰富,是全球双季稻种植核心区,也是中国作物多样性最丰富的区域,农作物常年种植面积约7.6×106hm2,囊括粮、棉、油、麻、丝、茶、糖、菜、烟、果、药、杂(食用菌、香料等)12大类。目前,湖南省形成的多熟制区域是全国独一无二且特色鲜明的生态经济区。湖南省农业生产环节多、强度高、投入大,农田生态系统碳排放与碳吸收的动态变化对大气中温室气体浓度的影响具有典型性,是高产农业碳平衡研究的模板,对全球尺度农业生产碳平衡研究具有重要参考作用,同时湖南省也是农业供给侧结构性改革深化的重点区域。本文基于湖南省农业生产统计数据,综合参考国内外的碳足迹分析方法,对湖南省农田生态系统碳足迹的结构组成、年际动态变化及区域间差异进行深度分析,以期推进湖南乃至中国低碳农业的可持续发展,为农业供给侧结构性改革提供参考和依据,提高农业综合效益与竞争力。
1 数据来源与计算方法
1.1 数据来源
本文的有效数据主要来源于《中国统计年鉴》、《湖南统计年鉴》和《湖南农村统计年鉴》,包括2001~2014年湖南省的农作物播种面积、化肥用量、农药用量、农膜用量、农用柴油用量、农业机械总动力、灌溉面积、耕地面积、各类农作物经济产量等指标。
1.2 农田碳足迹分析计算体系
过程分析法适用于不同尺度的碳足迹核算,主要步骤为建立流程图、确定系统边界、收集数据、计算碳足迹[6]。本文采用过程分析评价模型来进行湖南省农田生态系统碳足迹的计算,结合湖南省农田生态系统的实际运转和生命周期评价原理,构建了湖南省农田生态系统碳足迹的计算体系(图1)。
图1 湖南省农田生态系统碳足迹计算体系Fig.1 Computing system of carbon footprint of farmland ecosystem in Hunan
本研究在计算湖南省农田生态系统碳排放与碳吸收时,以农业生产的技术系统为界限,所以湖南省农田生态系统的碳排放结构组成为化肥生产和使用所产生的碳排放、农药生产和使用所产生的碳排放、农膜生产和使用所产生的碳排放、农业机械使用消耗所产生的碳排放、农业灌溉消耗所产生的碳排放以及农用柴油使用所产生的碳排放;湖南省农田生态系统的碳吸收主要是种植在农田生态系统中的主要农作物在其完整生育期内所吸收的碳。
1.3 碳排放计算
[7~9],结合湖南省农田生态系统碳足迹计算体系,湖南省农田生态系统的碳排放可表达为:
E=Ef+Ep+Em+Ee+Ei+Eo
(1)
式中:Ef、Ep、Em、Ee、Ei、Eo分别表示化肥引起的碳排放量、农药引起的碳排放量、农膜引起的碳排放量、农业机械引起的碳排放量、农业灌溉引起的碳排放量、农用柴油引起的碳排放量,单位为t。
参考文献[10,11],不同碳源的碳排放量计算方法见公式(2)~(7)。其中,A~G为相应的转换系数。
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为i类化肥的用量,主要分为氮肥、磷肥、钾肥和复合肥的使用量,其转换系数Ai分别为1.74,0.165 09,0.120 28和0.380 97 kg/kg;Gp为农药用量,B=4.934 1 kg/kg;Gm为农膜用量,C=5.18 kg/kg;Ae为主要农作物种植面积,We为农业机械总动力,D=16.47 kg/hm,E=0.18 kg/kW;Hi为有效灌溉面积,F=266.48 kg/hm;Go为农用柴油用量,G=0.592 7 kg/kg。
1.4 碳吸收计算
参考文献[7~9],结合湖南省农田生态系统碳足迹计算体系,湖南省农田生态系统的碳吸收可表达为:
(8)
式中:Ci为碳吸收总量,单位为t;Cd为i类农作物全生育期的碳吸收量;Cf为i类农作物通过光合作用合成单位重量干物质所需要吸收的碳,即农作物碳吸收率;Dw为i类农作物的总生物产量;Yw为i类农作物的总经济产量;H为i类农作物的经济系数。参考文献[12,13],中国主要农作物的碳吸收率Cf和经济系数H见表1。
表1 中国主要农作物的碳吸收率(Cf)和经济系数(H)
1.5 碳足迹计算
本文所参照的碳足迹定义是吸收消解碳排放所需要的生产性土地(植被)的面积[13]。因此,湖南省农田生态系统的碳足迹计算公式可表达为:
CEF=E/NEP
(9)
NEP=Ci/S
(10)
式中:CEF为碳足迹,单位为hm2;E为碳排放总量;NEP是表示农作物的固碳能力的指标,具体含义为单位面积的植被1年的碳吸收量;Ci为碳吸收总量;S为耕地面积,单位为hm2。
一般计算出一个地区或区域的农田生态系统碳足迹后,如果计算结果大于地区或区域的生态承载力,即耕地面积,则表示该地区或区域处于碳生态赤字状态;如果计算结果小于地区或区域耕地面积,则表示该地区或区域处于碳生态盈余状态。
2 结果与分析
2.1 湖南省农田生态系统碳排放分析
由图2可知,2001~2014年湖南省农田生态系统的碳排放量随时间呈逐步增加的趋势,碳排放量由2001年的355.09×104t增加到2014年的450.69×104t,增幅为28.33%,年平均增长率为1.85%,这主要是由于化肥、农药、农膜等农业生产性资料投入的不断增加以及农业机械化水平的不断提高。2001~2014年湖南省农田生态系统的碳排放强度的变化分为两个部分:单位播种面积的碳排放量呈先增加后减少的变化趋势,由2001年的0.45 t/hm2增加到2008年的0.55 t/hm2再减少到2014年的0.51 t/hm2;单位耕地面积的碳排放量呈先增加后减少再增加的变化趋势,由2001年的0.91 t/hm2增加到2008年的1.09 t/hm2,再减少到2009年的1.02 t/hm2后又逐渐增加到2014年的1.09 t/hm2。
对比6种碳排放源的碳排放量来看(表2),化肥、农药、农膜、农业灌溉和农用柴油引起的碳排放量呈逐年增加的变化趋势,分别由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,增幅分别为16.7%、45.2%、92.9%、15.9%以及72.2%,年平均增长率分别为1.20%、2.91%、5.18%、1.14%和4.27%;农业机械引起的碳排放量呈先减少后增加的变化趋势,由2001年的13.49×104t减少到2007年的12.84×104t后又增加到2014年的15.46×104t。
2001~2014年湖南省农田生态系统碳排放构成如图3所示。化肥作为排放源而引起的碳排放比例最大,年均约占碳排放总量的52.0%,其中氮肥、磷肥、钾肥和复合肥所占的比例分别为45.1%、1.1%、1.1%和4.7%。农业灌溉引起的碳排放次之,年均约占碳排放总量的18.0%。其他排放源(农药、农膜、农用柴油、农业机械)引起的碳排放所占的比例较小,分别年均约占碳排放总量的13.3%、8.3%、5.0%、3.4%。因此,结合各种碳排放途径的占有比重及其年际变化趋势来看,对于湖南省农田生态系统碳排放的控制主要在于控制化肥、农药和农膜等不可更新工业产品的生产和使用所引起的碳排放。
表 2 2001~2014年湖南省农田生态系统的碳排放量与碳排放强度
图2 2001~2014年湖南省农田生态系统碳排放总量与碳排放强度的变化Fig.2 Changes of total carbon emission and carbon emission intensity in Hunan farmland ecosystem during 2001 to 2014
图3 2001~2014年湖南省农田生态系统碳排放构成Fig.3 Composing of carbon emission in Hunan farmland ecosystem during 2001 to 2014
2.2 湖南省农田生态系统碳吸收分析
2001~2014年湖南省农田生态系统碳吸收量和碳吸收强度的年际变化如图4所示。近13年以来,湖南省农田生态系统的碳吸收量总体表现为波动增加的趋势,由2001年的4377.41×104t增加到2014年的5931.52×104t(表3),增幅达到35.50%,年平均增长率为2.36%;碳吸收强度总体上也随之表现为波动增加的趋势,由2001年的11.19 t/hm2增加到2014年的14.28 t/hm2。2001~2014年湖南省农作物碳吸收量的变化分为两个时期:第一时期是2001~2006年,为波动变化期。这一阶段的碳吸收量有增有减,表现为不稳定状态,可能是由于这一时期湖南省种植业的规模不稳定,粮食生产出现波动;第二时期是2007~2014年,为稳步增长期。碳吸收量由2007年的4754.81×104t增加至2014年的5931.52×104t,增幅为24.7%。这一时期随着国家和政府政策经济的大力扶持、粮食栽培技术的不断改进普及以及粮食生产机械化操作的深入应用,湖南省农作物播种面积和单产水平逐步提高,实现了粮食生产的大增长。
2001~2014年湖南省主要农作物碳吸收量的计算结果见表3。由表3可知,不同农作物的碳吸收量差异较大,其中碳吸收量位居前三位的是水稻、蔬菜和油菜籽。从主要农作物碳吸收量的年际变化来看,蔬菜、水稻、油菜籽、玉米以及烟草的碳吸收量均有一定程度的增加,年平均增长率分别为5.05%、0.95%、5.08%、3.87%和2.81%,薯类、甘蔗、豆类、棉花、小麦和麻类的碳吸收量均有所下降,花生和高粱的碳吸收量基本保持稳定。从主要农作物的碳吸收比重变化来看(图5),水稻和蔬菜的比重远大于其他农作物,分别年均约占碳吸收总量的45.06%和38.14%。随着时间的推进,水稻所占的比重总体呈先下降再上升后又下降的趋势,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%,这主要由于湖南省的水稻种植业经历了双季稻种植面积大幅下降(2003年降到谷底)而后在政策和技术的推动下双季稻面积又得到恢复和发展这一历程。蔬菜所占的比重总体呈上升的趋势,由2001年的31.37%上升到2014年的43.93%,这主要由于蔬菜生产经营的集约规模化、设施栽培的改进以及栽培新技术的普及使得湖南省的蔬菜种植业在“十二五”期间得到飞速发展,生产规模逐渐扩大,连续多年超越粮食和生猪成为湖南省的第一大农业产业。油菜籽和玉米所占的比重次之,年均所占的比例分别为4.73%和3.43%。随着时间的推进,油菜籽和玉米的比重总体上都表现为先上升再下降后又上升的趋势。薯类、甘蔗、豆类、花生、棉花、小麦、烟草、麻类以及高粱所占的比重都比较小且随时间的推进都有不同程度的下降,总共合计年均约占碳吸收总量的8.64%。
表3 2001~2014年湖南省农田生态系统的碳吸收量(×104 t)
图4 2001~2014年湖南省农田生态系统碳吸收总量和碳吸收强度的变化Fig.4 Changes of carbon absorption and carbon absorption intensity in Hunan farmland ecosystem during 2001 to 2014
图5 2001~2014年湖南省主要农作物碳吸收比重的变化Fig.5 Changes of carbon absorption proportion of the main crops in Hunan during 2001 to 2014
2.3 湖南省农田生态系统碳足迹分析
2001~2014年湖南省农田生态系统的碳足迹计算结果见表4。由表4可知,2001~2014年湖南省农田生态系统的碳足迹和单位面积碳足迹总体上表现为先增加后减少的趋势,与耕地面积的年际变化相反。2001年碳足迹为31.74×104hm2,2006年增加至34.46×104hm2,到2014年又减少到31.56×104hm2。另外,湖南省农田生态系统始终处于碳生态盈余,很好地弥补了湖南省工业发展和社会生活所造成的碳生态赤字。碳生态盈余的年际变化表现为先减少后增加的趋势,与耕地面积的年际变化相同。2001年碳生态盈余为359.52×104hm2,2006年减少到344.30×104hm2,2014年又增加到383.76×104hm2。因此,稳定和保障湖南省的耕地面积不仅对保障粮食安全具有积极意义而且能有效控制农田生态系统碳足迹的增长,促进农业减排。
分析2014年湖南省各市州农田生态系统碳足迹来看(表5),区域之间的碳足迹存在一定的差异。其中,常德市的碳足迹最大,为4.52×104hm2;张家界市最小,约为0.89×104hm2,二者相差5.08倍。由于各市州的农作物播种面积不一致,为了客观地分析各市州的碳足迹,本文通过计算出各市州的单位面积碳足迹来进行科学对比。2014年各市州单位面积碳足迹位列前三位的是湘西州、岳阳市及常德市,分别为0.101、0.099和0.090 hm2/hm2;位列后三位的是永州市、株洲市及长沙市,分别为0.053、0.053和0.052 hm2/hm2。
本文对2014年湖南省区域农田生态系统碳足迹水平进行了聚类分析,结果如图6。结合各类样本量尽可能相近的原则,剔除种类内样本过少的分类形式,本文将湖南省14个市州的农田生态系统的碳足迹水平分成三个类别。第一类为常德市,属于高碳足迹地区;第二类包括岳阳市、衡阳市、邵阳市、益阳市、郴州市、永州市、怀化市及湘西州,属于中碳足迹地区;第三类包括长沙市、株洲市、湘潭市、张家界市及娄底市,属于低碳足迹地区。
表4 2001~2014年湖南省农田生态系统碳足迹与碳生态盈余
表5 2014年湖南省14个市州农田生态系统碳足迹与单位面积碳足迹
图6 2014年湖南省14个市州农田生态系统碳足迹聚类谱系图Fig.6 Hierarchical diagram of carbon footprint of farmland ecosystem in 14 cities of Hunan in 2014注:1.长沙市;2.株洲市;3.湘潭市;4.岳阳市;5.常德市;6.衡阳市;7.邵阳市;8.张家界市;9.益阳市;10.郴州市;11.永州市;12.怀化市;13.娄底市;14.湘西州。
3 讨论
湖南省农田生态系统的碳吸收量远远大于碳排放量,碳吸收的年平均增长率也大于碳排放,这意味着湖南省农田生态系统处于良好的碳生态盈余状态,发挥着良好的生态屏障作用。今后,通过稳定耕地面积、保证水稻种植规模、发展生态农业、实行保护性耕作、运用测土配方施肥等方式进一步抑制农田生态系统的碳排放和碳足迹的增长,实现湖南省低碳农业的可持续发展,推进农业供给侧结构性改革,提高农业经济效益、生态效益和竞争力。
本文的计算结果存在着四个方面的不足。首先,本文主要采用统计年鉴资料中的数据来计算湖南农田生态系统中主要农业生产活动所导致的碳排放量和主要农作物的碳吸收量,但没有将所有的农业生产活动和农作物考虑在内,研究结果的精确性有所降低;其次,在碳吸收量的计算过程中所采用的农作物生物产量是由其经济产量换算而来,所以最终结果与实际结果之间会存在一定的误差;再者,由于目前国内对于农田生态系统碳排放源的研究有所欠缺,所以本研究所用的碳排放转化系数参照了国外的相关文献,而这些数据在湖南省的农田生态系统中不一定都适用,这也对计算结果造成了一定的误差;最后,本研究没有将土壤的碳固定、作物和土壤的呼吸碳排放量等数据计算在内,所以会降低计算结果的精确度。
4 结论
本文以湖南省农田生态系统为研究对象,通过构建农田生态系统碳足迹计算体系定量计算了2001~2014年湖南省农田生态系统的碳排放、碳吸收以及碳足迹。结果显示,近13年来,湖南省农田生态系统的碳排放呈逐年增加的趋势,增幅和年平均增长率分别为28.33%和1.85%,单位播种面积的碳排放量呈先上升后下降的变化趋势,单位耕地面积的碳排放量呈先上升后下降再上升的变化趋势;碳吸收总体上表现为波动增加的趋势,增幅达到35.50%,年平均增长率为2.36%;水稻和蔬菜的碳吸收量远大于其他农作物,合计年均约占碳吸收总量的83.20%;碳足迹呈现先增加后减少的趋势,由2001年的31.74×104hm2增加至2006年的34.46×104hm2又减少到2014年的31.56×104hm2;湖南省农田生态系统始终处于碳生态盈余且其年际变化表现为先减少后增加的趋势;在2014年湖南省各市州中,常德市的农田生态系统碳足迹最大,达到了4.52×104hm2,张家界市最小,约为0.89×104hm2,二者相差5.08倍;通过聚类分析将14个市州的碳足迹水平分为了三类:第一类为常德市,属于高碳足迹地区,第二类包括岳阳市、衡阳市、邵阳市、益阳市、郴州市、永州市、怀化市及湘西州,属于中碳足迹地区,第三类包括长沙市、株洲市、湘潭市、张家界市及娄底市,属于低碳足迹地区。
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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
刘贵斌(1994-),男,硕士研究生,Email:837689704@qq.com。*通信作者:黄璜,教授,Email:hh863@126.com。
农业公益性行业科研专项(201203081-2);中国工程院咨询研究项目(2012-XY-09,2014-XY-33)。
S314
A
1001-5280(2016)06-0666-08
10.16848/j.cnki.issn.1001-5280.2016.06.17