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农业土地利用的碳平衡特征及其影响因素分析
——以重庆市万州区为例

2018-01-04王龙昌

三峡生态环境监测 2017年4期
关键词:万州区排放量土地利用

陈 漫,冯 军,石 超,王龙昌*

(1.西南大学 农学与生物科技学院/南方山地农业教育部工程研究中心/三峡库区生态环境教育部重点实验室,重庆400715;2.中化化肥有限公司成都研发中心,成都610100)

农业土地利用的碳平衡特征及其影响因素分析
——以重庆市万州区为例

陈 漫1,冯 军1,石 超2,王龙昌1*

(1.西南大学 农学与生物科技学院/南方山地农业教育部工程研究中心/三峡库区生态环境教育部重点实验室,重庆400715;2.中化化肥有限公司成都研发中心,成都610100)

以重庆市万州区为例,对1997-2014年农业土地利用的碳平衡特征及影响因素进行分析,旨在为万州区发展低碳可持续农业的土地利用模式提供依据。分析结果表明:万州区农业土地利用碳排放总量呈上升趋势,净碳汇量逐年下降。灰色关联分析表明影响万州区农业碳排放的主要因子分别是化肥、灌溉和农药;logistic回归模型分析表明万州区农业生产总值随农业碳排放量增加而呈S形增长,随着农业碳排放的增加农业总产值增速逐渐变缓。Kaya碳排放恒等式表明农业经济发展水平是影响农业土地利用中碳排放量增加的首要因素。洛伦兹曲线从宏观角度显示万州区农业碳排放强度增速逐渐低于人均GDP增长水平,与第一产业在国民经济中的比例下降有关。为实现农业和农村经济的可持续发展,今后万州区应加强农业节能减排技术的研究和应用,积极控制农业用地的碳排放,提高碳利用效率。

农业;土地利用;碳排放;可持续发展;万州

碳是构成生命有机体的重要成分,含碳化合物在大气圈—地圈—水圈—生物圈的循环过程,直接影响着人类的生存和各种生物生存环境的稳定性[1]。工业革命以来,化石燃料的大量使用,以及森林和草原的破坏,导致人类向大气排放的CO2的平均浓度从过去42万年中的180~300 μL·L-1上升到目前的370 μL·L-1[2]。大气中CO2浓度的增加引发了明显的温室效应,并对人类生存环境造成恶性循环。碳循环成为国内外学者研究的一个重要方向。归纳来看,导致全球大气CO2含量增加的人为因素主要有两方面:一方面是化石燃料的燃烧和钢铁生产等工业过程直接向大气排放的温室气体,另一方面是土地利用变化影响温室气体汇和源的大小和分布[3]。据估算,1850-1998年间因土地利用变化引起的碳排放占人类活动影响总排放量的1/3[4]。

本文以重庆市万州区为研究对象,构建土地利用对农业生态系统碳循环影响评估模型,探索万州区1997-2014年土地利用的碳平衡特征,并对影响农业碳排放的主要因素进行分析,旨在为发展低碳循环经济的农业土地利用模式和制定相关政策提供科学指导。

1 研究区概况

万州区位于重庆市东北部,是三峡库区中部的经济中心。幅员范围为东经107°55′22″~108°53′25″,北纬30°23′32″~31°14′58″,以丘陵、山地为主,间有部分浅丘平坝和河流阶地等;属于亚热带季风气候,雨热同季。该区年平均气温17.7℃;年平均日照时数1 481 h,年降水量1 243 mm;全年无霜期为267 d,四季均有农作物生长。

万州区总土地面积为3 456.38 km2。2014年全区农业用地2 706.18 km2,其中耕地、园地、林地、牧草地和设施农业用地分别占总土地面积的29.08%、3.17%、38.92%、8.03%和0.13%。2014年全区常住人口175.77万人,其中农业人口120.57万人,占总人口的68.60%;全年实现生产总值771.22亿元,按常住人口计算,人均生产总值43 876.57元。

2 研究方法

2.1 数据来源

本研究采用的统计数据来自1998-2015年 《重庆市万州区统计年鉴》。

2.2 农业土地利用碳平衡估算方法

农业土地利用对碳循环的影响主要分为碳汇和碳源两方面。本研究涉及的农业土地类型主要为耕地、林地和草地。农业土地利用的碳源是指农业生产中耕地利用时所产生的碳排放,而碳汇是指林地和草地生态系统对碳的自然汇集和贮存能力。研究区内园地面积所占比重较小,并且在实际统计中将大部分的园地纳入耕地来计算,因此本研究不单独测算园地对碳循环的影响。耕地的碳排放系数根据农业生产中各物资的使用量测算,林地和草地的碳汇量根据相关研究所得的经验系数进行测算。

农业土地利用的碳源主要来自以下6个方面:(1)化肥生产和施用;(2)农药生产和使用;(3)农膜生产和使用;(4)农业机械的使用;(5)土地翻耕;(6)农业灌溉。

农业土地利用碳排放的估算公式为:

式中:E为农业土地利用所产生的碳排放总量,Ei为各种类型碳排放量,Ti为各种碳源的量,δi为各种碳排放源的碳排放系数。

农业碳排放效率通过碳排放强度和碳排放密度两类单位排放量指标衡量。前者基于经济视角,以万元农业生产总值的排放量进行表征;后者基于物理视角,以每公顷播种面积排放量进行表征[5]。其中碳排放总量为农膜、农药、化肥、柴油、农业灌溉、翻耕和秸秆焚烧的碳排放量之和。本文计算的农业碳排放总量不包括秸秆焚烧产生的碳排放量。农业碳排放强度与碳排放密度公式如下:

式中:Eq为农业碳排放强度,A为农业生产总值,Em为农业碳排放密度,S为耕地面积。

根据作物的经济系数以及碳吸收率的不同,对研究区域内种植的各种农作物进行独立测算,得到的总和即为单位时间内研究区农作物生长期内的碳汇量[6]。具体估算公式如下:

式中:Dw为设定某种农作物的生物产量;Yw为设定某种农作物的经济产量;Hw为经济系数;Cd表示该农作物在整个生长期的碳汇量,Cf表示该作物的碳吸收率。

根据国内外相关研究的经验数据,归纳出农业土地碳排放的系数 (表1)[7],研究区域内种植的各种农作物 (主要粮食作物:水稻、小麦、玉米、豆类、薯类;经济作物:棉花、油菜、花生、甘蔗、甜菜、烟草)的经济系数Hw和Cf参照段华平[8]等的研究。

表1 主要农业碳汇/源、相关系数及参考来源Table 1 The agricultural carbon sink/source,reference index and data sources

虽然农作物本身在生长过程中具有一定的碳汇能力,但在实际生产中,农产品的形成需要消耗大量农资并形成大量的碳排放。收获产品后留下的秸秆其自然腐化和燃烧过程也将产生大量的CO2。所以,本研究在测算农业土地利用的碳平衡单独分析农作物碳汇。据此,农业土地利用的净碳汇测算公式如下:

农地利用净碳汇=草地碳汇+林地碳汇-农地利用的碳排放

2.3 统计分析方法

数据分析利用DPS及EXCEL软件,绘图采用Origin 9.0。

3 结果与分析

3.1 万州区农业土地利用的碳平衡变化特征分析

3.1.1 总体碳平衡变化特征

通过对万州区1997-2014年年鉴相关数据的计算,得出近18年来万州区农业土地利用的碳平衡演变趋势及构成特征。由图1可知,1997-2014年间,万州区农业土地利用碳平衡总体处于碳汇的状态,但碳净汇量表现出逐年减少的趋势,2014年较1997年碳净汇量减少了1.74万t,减幅达33.84%,年均减少率为2.11%。农业碳源量呈持续增长趋势,18年间增长了1.88万t,增幅为42.48%,年平均增长率为1.99%。在碳汇方面,林地是碳汇能力最大的一种土地利用形式,其碳汇量达农业土地碳汇总量的99.5%以上。统计显示,1997-2014年万州区的林地与草地面积总体保持稳定,碳汇总量变化微小。同时,农业碳排放密度整体呈上升趋势 (图2)。2014年较1997年的碳排放密度每公顷增加了0.22万t,增幅达53.66%,年均增长率2.34%。其环比值呈波动性变化趋势。

图1 1997-2014年万州区主要农业碳源/汇及碳净汇量变化趋势Fig.1 The change trend of agricultural carbon source/sink and net carbon sink in Wanzhou during 1997 to 2014

图2 1997-2014年万州区主要农业碳排放强度及环比值变化趋势Fig.2 The change trend of agricultural carbon intensity and link relative ratio in Wanzhou during 1997 to 2014

图2 显示,1997-2014年万州农业碳排放变化表现出明显的阶段性特征:(1)“九五”时期:为缓慢增长期,碳排放密度年增长率保持在1.63%~4.74%。主要是因为这一阶段农村经济发展水平相对较低,农业投入增长较为缓慢,碳排放增长速度也处于较低水平。(2)“十五”时期:为快速增长期,年增长率为1.54%~12.36%。随着农业现代化进程加快,农民为了进一步提高农作物单位面积产量,加大了化肥、农药等农用物资的使用,使碳排放速度增长较快。(3)“十一五”时期:增速波动下降期,年增长率为-0.53%~2.82%。这与政府的政策导向有很大的关系,其中以 “森林工程”为载体的退耕还林工程,有效地降低了农业生产系统的碳排放。(4)“十二五”时期:增速下降稳定期,年增长率为-4.68%~2.56%。为响应在2009年联合国气候变化峰会上中国政府提出的温室气体减排目标,万州区积极推广农田配方施肥、保护性耕作、节水灌溉等有利于节能减排的农业管理措施,取得了农业减排的初步成效。

3.1.2 碳源结构变化特征

由图3可知,1997-2014年间,在6类碳排放源中,化肥、农药、农膜、柴油、灌溉和翻耕产生的碳排放量均有不同程度的增长,其年均递增率分别为1.40%、2.09%、5.65%、5.85%、1.03%和0.81%。农膜和柴油碳排放量的快速增长,与万州区在18年间农业栽培技术的发展以及农业机械化的推广有关。从农业土地利用碳源构成来看,6类碳源碳排放量占碳排放总量的比例有所不同。其中,化肥所占比例最大,占碳排放总量的60.55%;其次是灌溉16.00%;翻耕所占比例最小,仅占排放总量的0.54%。由此可见,减少化肥用量,合理科学施肥,仍是发展低碳农业的重要方向。

3.1.3 主要农作物碳汇变化特征

农作物作为农业生态系统的重要组成部分,与农业土地利用碳排放紧密联系。2014年统计数据显示,万州区农作物播种面积分布中,粮油作物占播种总面积的90%以上。因此,分析农业土地利用中粮油作物碳吸收,对发展低碳农业具有重要意义。统计数据显示,18年来,除2006年旱灾影响,万州区粮油作物总碳汇量基本维持均衡状态。其中,在粮油作物构成中,水稻占主体地位,占粮油作物总碳汇量的42.91%;其次为玉米和薯类,分别为24.15%和15.51%。就各类作物而言,水稻、小麦碳汇量总体呈明显下滑趋势,其中小麦降幅尤为明显;玉米、薯类、油菜、豆类、花生呈上升趋势,其中薯类和豆类增幅较为明显。这与该区域农业结构调整有关。由图4可知,2006年,万州区粮油作物碳汇总量出现异常波动,主要体现在碳汇总量剧烈下降,较上年同期下降11.7%。其中,水稻较上年同期下降33.85%,而薯类较上年同期上升49.4%。造成上述现象的原因是由于2006年万州区遭遇特大干旱,造成粮油作物大面积减产,尤其是水稻类水田作物,减产幅度较大,而旱地作物薯类由于对水分需求量相对较小,因而干旱未对其产量造成影响。可见,异常气候对农作物产量影响较大从而影响作物碳汇量,表明万州区还应加强农业基础设施建设,优化作物布局,以保证农作物稳产。

图3 1997-2014年万州区主要农业碳源比例分布Fig.3 The proportion of agricultural carbon sources in Wanzhou during 1997 to 2014

图4 1997-2014年万州区主要粮油作物碳汇量演变趋势Fig.4 The change trend of carbon sink of grain and oil crops in Wanzhou during 1997 to 2014

3.2 万州区农业土地利用碳平衡关联分析

由于农业土地利用碳平衡各构成因素属于一个复杂不确定系统,灰色关联分析方法对于分析二者间的关联程度具有很好的适用性。通过农业碳平衡相关因素的关联性分析,可为降低农业碳排放的产业结构调整政策制定提供理论依据[9]。采用灰色系统方法初值化数据,对6类农业碳排放因素与农业生产总值进行关联度分析,结果表明 (表2):与农业生产总值关联度最大的3个因素分别是化肥、灌溉和农药。化肥对农业总产值的重要促进作用表明,现阶段万州区的农业发展,仍处在通过资源高投入实现产值增长的阶段,与低碳农业的目标存在差距。同时,由于化肥种类结构不合理 (氮肥比重过大),施用方式粗放等因素,大量的化肥投入使用的同时造成严重的污染和浪费。农业灌溉用水需要消耗石油能源,排放大量二氧化碳,但农业灌溉对于农业生产又有重大意义。2006年万州干旱造成的粮油作物大面积减产,充分说明灌溉是农业生产的重要保障。农药主要用于农业生产中的病虫害防治,对保障作物产量和品质具有重要作用,但同样存在农药不规范和过量施用而造成环境污染的问题。

利用1997-2014年的统计数据,以农业用地碳排放量作为自变量 (x),农业总产值作为因变量 (y),数据规格化后进行logistic曲线回归拟合,其结果如下:

该模型高度拟合,拟合优度R2=0.9579,P〈0.01。根据拟合结果 (图5),万州区农业总产值与农业用地碳排放量之间呈极显著的S形曲线关系,即:在工业化初期,碳排放量的增加对农业总产值的影响相对较小;当工业化达到一定程度时,随着碳排放量的增加,农业总产值呈快速上升趋势;当工业化达到较高水平时,由于碳排放导致的环境问题逐步成为农业生产发展的制约因素,若继续增加农业用地碳排放量,农业总产值的增长速率趋于平缓。可见,片面追求以化肥、农药等化学物质的大量投入来刺激农业总产值的持续增加显然是行不通的。随着环境污染问题凸显和对低碳农业的呼吁,万州区虽已采取措施控制农业碳排放增长速度,但在今后长时间内,还应进一步通过产业结构调整和农业技术推广,大力发展环境友好型农业生产模式,在努力减少农业碳排放的同时保持农业总产值的快速增长。

图5 1997-2014年万州区农业碳排放量与农业生产总产值对应分布及拟合曲线Fig.5 The distribution and simulated curve of agricultural carbon emission and gross value in Wanzhou during 1997 to 2014

3.3 万州区农业土地利用碳排放与区域经济发展分析

日本教授Yocichi Kaya提出的Kaya碳排放恒等式是目前应用较为广泛的分解模型[10]。该模型将人类生产活动所产生的温室气体与经济、政策、人口等因素通过数学模型联系起来。由于本研究只对农业土地利用的碳排放因素进行分析,统一用产值代替规模,去除残差值,运用产值进行比较。通过以下修正公式比较万州区农业碳排放各因素间的关系:

式中,△EIt:表示效率因素,在其他因素不变的情况下,由于单位种植业产值碳排放强度变化而引发的碳排放量相对于基础年份的排放量改变;△AIt:表示结构因素,在EI保持在t年水平情况下,由于农业结构发生变化导致的碳排放量改变;△ELt:表示经济发展水平,在EI、AI均保持在t年水平情况下,农业生产规模发生改变导致的碳排放量改变;△Pt:表示劳动力规模,在EI、AI、EL均保持在t年水平情况下,由于农业劳动力规模发生改变引发的碳排放量改变。

由图6可知,农业经济发展水平是农业土地利用中碳排放量增加的首要因素。2014年与1997年相比,经济发展水平因素导致了174.30%的碳排放增量。劳动力规模因素、结构因素和效率因素均对碳排放有抑制作用,但其效果有限。2011年与1997年相比,劳动力规模因素、结构因素和效率因素对碳排放降低的贡献率分别为46.71%、28.64%、和15.43%。农业土地利用的碳减排效果以劳动力规模因素的作用最大,生产效率因素的作用最小。近年来,万州区政府已通过多项举措积极调整农业产业结构,提高农业生产效率,促进农业土地利用中的碳排放减少。总体来看,万州区农业经济发展将导致农业土地利用中产生的碳排放量进一步增加,农业经济发展在今后一段时间仍将是农业土地利用中碳排放量增加的主要因素。

同时,通过利用经济学中描述贫富差距的洛伦兹曲线,从宏观角度,进一步分析万州区农业碳排放与区域经济增长的关系。现有研究中,利用洛伦兹曲线对不同区域间碳排放与经济增长的均衡程度横向比较[11]。本文通过洛伦兹曲线分析1997-2014年万州区农业碳排放分配与人均GDP增长的对应关系。如图所示 (图7),从万州区整个经济发展来看,在研究时期内,农业碳排放强度 (t/万元)与人均GDP(万元)并非同步均衡增长,尤其是 “十五”之后,更为明显。统计显示,18年期间,农业碳排放强度累计在 “十五”期间由上个五年的29%上升至67%,年平均累计增长量为8%;人均GDP累计由4%增至15%,年平均累计增长量为2%。“十一五”期间,碳排放强度年平均累计增长量为5%,人均GDP年平均累计增长量为6%;“十二五”期间,碳排放强度与人均GDP年平均累计增长量分别为2%和14%;农业碳排放强度增加逐渐滞后于人均GDP增长。造成此现象的原因有两点,一是随着科技发展,生产效率提高,农业单位产值增加;二是随着城市化进程加速,农业作为第一产业在生产总值结构中的比例逐渐减小。据统计数据,2014年万州区农业产值在国民生产总值中的比重为4.71%,比 “十五”末期的8.86%下降了52.16%,但与发达国家相比仍有差距,如美国农业占GDP比重仅为2%左右[12]。农业比重的下降是工业化进程的必经过程,现阶段,万州区农业总产值是随着农业碳排放量的增加而增长的,而农业比重的下降是伴随着农业总产值的增加而发生的,这种总量上升而相对比重的下降,是二三产业健康发展,国民经济良性循环的表现[13],也体现了我国现阶段的基本国情。为实现农业和农村经济的可持续发展,今后万州区应加强农业节能减排技术的研究和应用,积极控制农业用地的碳排放,提高碳利用效率。

图6 万州区农业土地利用的碳排放影响因素累积贡献变化趋势 (1997-2014)Fig.6 The change trend of cumulative contribution to carbon emissions impact factors of agricultural land in Wanzhou during 1997 to 2014

图7 万州区农业用地碳排放洛伦兹曲线 (1997-2014)Fig.7 Lorenz curve of agricultural carbon emission and gross value of Wanzhou during 1997 to 2014

4 结论

本文通过对重庆万州区1997-2014年农业用地的碳排放研究,得出以下结论:

(1)18年来,万州区农业用地呈净碳汇状态。碳排放量及碳排放密度整体呈上升趋势,碳净汇量逐年下降。农业用地碳汇主要由林地和草地产生,林地与草地面积保持稳定,因此碳汇量变化微小。碳源主要由化肥、农药、农膜、柴油、灌溉和翻耕六大因素构成,其中化肥、灌溉和农药在碳排放中占主导地位。通过不同农作物的碳汇分析发现,异常气候对农作物产量影响较大从而影响其碳汇量,表明万州区还应加强农业基础设施建设,优化作物布局,以保证农作物稳产。

(2)灰色关联分析表明,与农业生产总值关联度最大的3个碳源因素分别是化肥、灌溉和农药。因此,现阶段的农业发展目标是着重提高农业肥、水、药的利用效率。同时,农业碳排放与农业生产总值的logistic回归分析表明,万州区农业碳排放呈S形特征,农业总产值增长伴随着碳排放增加, 农业碳排放增长趋势减缓,政府节能减排措施已初具成效。

(3)通过Kaya碳排放恒等式及洛伦兹曲线对万州农业碳平衡与经济发展的分析表明,农业经济发展水平是农业土地利用中碳排放量增加的首要因素,农业土地利用的碳减排效果以劳动力规模因素的作用最大,生产效率因素的作用最小。碳排放强度增速低于人均GDP增速,主要由于工业化发展,第一产业在生产总值结构中比例减小造成。

(4)结合现阶段万州区农业用地碳平衡特征,提出进一步控制农业用地的碳排放,提高碳利用效率的举措。从微观上,要实施增汇和减排举措。一方面加强退耕还林,草地建设,增加碳汇量;另一方面,积极推广和利用农业新技术,减少碳排放,节肥、节水、节药是发展低碳农业和循环经济的重要途径。从宏观上,应加强丘陵山地农业基础设施建设,不断改善农业生态环境,积极发挥农业生态和示范效应。从长远来看,发展低碳农业是一个长久的过程,需要兼顾经济增长与生态环境保护,从粗放的资源投入增长方式转变为集约型的生态友好增长模式,实现可持续发展。

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The Characteristics and Impact Factors of Carbon Balance in Agricultural
LandUtilization——A Case Study in Wanzhou District of Chongqing

CHEN Man1,FENG Jun1,SHI Chao2,WANG Longchang1*
(1.College of Agronomy and Biotechnology/Engineering Research Center of South Upland Agriculture,Ministry of Education/Key Laboratory of Eco-environments in Three Gorges Reservoir Region,Ministry of Education,Southwest University,Chongqing 400715,China;2.Sinofert Chengdu Research and Development Center,Chengdu 610100,China)

In order to provide references to the development mode of low-carbon and sustainable agriculture,the carbon sink-source relationship in land utilization in Wanzhou District of Chongqing during 1997-2014 was studied.The agricultural carbon emission of Wanzhou showed a rising trend and the net carbon sink decreased.By using gray correlation analysis model,the main factors impacting agriculture carbon emission were found to be fertilizer,irrigation and pesticides.The logistic regression model showed a S-type relationship between the total agricultural output value and carbon emission,the growth rate of total agricultural output value decreasing with the increasing carbon emission.The Kaya equation indicated the economic development level as the most important factor influencing agricultural carbon emission.The Lorenz curve macroscopically revealed a gradually slower growth rate for the agricultural carbon emission than that for per capita GDP,mainly related to the descentratio of primary industry in national economy.In order to realize sustainable agricultural and rural development,it is necessary for Wanzhou District to strengthen the research and application of energy-saving and emission-reducing technologies,to control carbon emission,and to raise carbon use efficiency in agricultural land utilization in the future.

agriculture;land utilization;carbon emission;sustainable development;Wanzhou

X171;X831

A

2096-2347(2017)04-0050-09

10.19478/j.cnki.2096-2347.2017.04.07

2017-09-11

公益性行业 (农业)科研专项 (201503127),国家自然科学基金项目 (31271673)

陈漫 (1986-),女,重庆长寿人,硕士研究生,主要研究方向为生态农业与可持续发展。E-mail:chenmanlp@163.com

*通信作者:王龙昌 (1964-),男,陕西周至人,教授,博士生导师,主要研究方向为生态农业与可持续发展。E-mail:wanglc2003@163.com

学术编辑:朱金山

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