河南省农业生产碳汇的演变趋势及其集聚特征分析*

曹志宏, 秦 帅, 郝晋珉



河南省农业生产碳汇的演变趋势及其集聚特征分析*

曹志宏1, 秦 帅1, 郝晋珉2

(1. 郑州轻工业学院经济与管理学院 郑州 450002; 2. 中国农业大学资源与环境学院 北京 100193)

农业生产具有碳排放和碳吸收的双重属性, 针对当前农业生产碳汇研究系统边界模糊不清、中观尺度研究成果少、核算项目缺失统一性和完整性等问题, 本文在全面核算2000—2015年河南省传统农业碳排放和碳吸收的基础上, 分析了该省农业生产碳汇的演变趋势, 并利用基尼系数和洛伦兹曲线研究其空间集聚特征。研究结果表明, 河南省农业生产系统表现碳汇特征, 其碳汇量整体呈现逐渐增长趋势, 至2015年全省农业生产碳汇量为3 235.11万t, 相当于当年能源消费碳排放量的22.53%, 因此农业生产对于减缓温室效应等方面具有一定的作用。河南省农业生产碳汇量增长的主要原因在于随着农业现代化的不断推进和农业生产能力的不断提高, 其农业生产碳吸收能力快于碳排放增长速度。自然因素是河南省农业碳排放的主要方面, 至2015年自然因素产生的碳排放占河南省农业生产碳排放总量的70.15%; 而人工农资投入碳排放增长率相对较快, 是全省碳排放量增长的主要原因, 2000—2015年全省人工农资投入碳排放量年均增长率为3.27%, 是其自然因素碳排放年均增长率的3.85倍。河南省各地农业生产碳汇在地域空间上表现增长的普遍性、相对稳定性和较显著集聚性特征, 呈现显著的南北和东西差异, 东部和北部农业地区碳汇数值相对较高, 而南部和西部农业碳汇数值对较低。

农业生产; 碳吸收; 碳排放; 碳汇; 集聚特征; 基层系数; 洛伦兹曲线

温室气体排放增加是全球气候变暖的重要原因, 碳排放研究成为世界各国诸多领域关注的热点话题。研究表明农业生产已是除化石能源燃烧排放以外的第二大温室气体排放源[1]。中国是农业大国, 农业生产化石能源消费快速增长, 其农业生产碳排放也引起诸多学者的关注。据估计我国农业活动所导致的温室气体排放约占全国碳排放总量的17%[2]。同时, 耕地是陆地生态系统中最活跃的碳库之一, 农作物在生长过程中可以通过光合作用吸附大量的CO2, 农业生态经济系统又具有较强的碳吸收能力。全球耕地仅占陆地总面积的10.62%[3], 提供着全球66%的粮食供给, 其碳吸收占全球陆地生态系统碳吸收的10%以上[4], 因此农业生产具有碳吸收和碳排放的双重作用。

绿色植物通过光合作用吸收大气中的CO2, 并将其固定在植被和土壤中, 从而减少温室气体在大气中的浓度; 同时农业生产系统是一个人工强烈干预下的自然开放系统, 伴随着多种方式的碳排放, 一般其碳吸收能力大于排放程度, 因此称之为农业碳汇。国内外学者关于农业生产碳汇的研究, 主要集中在对农业生产碳汇的核算、地域空间差异及其驱动成因, 如: ACIL对美国等国家农业碳汇进行研究, 发现农业生产方式不同是世界各国国家农业碳汇差异的主要原因[5]; Xiong等[6]分析了农业碳汇与经济政策之间的关系; Dyer等[7]论述了减少化石肥料投入对农业碳汇的正向影响; 田云等[8]基于中国种植业碳汇进行了核算, 并分析了其演变特征; 高鸣等[2]和程琳琳等[9]探索了我国农业碳汇在地域空间上呈现一定的趋同性和“俱乐部”集聚效应; 戴小文等[10]研究认为中国农业碳汇在空间上也存在明显的区域差异; 李波等[11]认为在我国农业碳汇主要分布在农业大省, 其中碳排放强度较高地区主要集中在东部和中部省份。整体而言, 国内外学者的农业碳汇核算等研究成果日渐丰富和成熟, 但农业碳汇研究仍存在以下问题: 1)研究系统边界模糊不清: 当前的农业碳汇研究一般都是指传统种植业, 但部分研究还包括了畜牧养殖业肠道和粪便等部分碳排放, 因此一些学者认为其碳汇研究归属为农牧业的碳汇研究, 但对草食动物饲草资源生产碳吸收等方面又缺乏计量; 2)核算项目不统一: 当前学者农业生产碳汇核算项目尚不统一, 部分学者农业碳排放方面研究的核算项目不仅包括生产环节中各农资要素的投入量, 还包含种植业生产过程中土壤N2O、稻田CH4、畜禽养殖肠道发酵和粪便管理系统等温室效应气体的碳排放[8], 且多数研究对土壤呼吸作用自然系统所产生的温室效应气体排放缺乏计量; 3)地方相关研究成果较少: 当前农业碳研究对集中在国家宏观尺度上的研究较多, 核算项目逐渐丰富, 但省级中观尺度的农业碳排放研究较少, 且核算项目较粗放欠全面。

鉴于当前农业碳汇研究存在系统边界模糊不清、中观尺度研究成果欠稀少、核算项目缺失统一性和完整性等问题, 本文在综合前人农业碳汇核算研究的基础上, 从农业碳吸收和碳排放收支的视角, 分析河南省农业生产碳汇的演变趋势和集聚特征, 其研究可为完善我国农业生产碳排放研究体系、制定农业生态价值补偿政策、促进农业生产节能减排和调整生态系统碳平衡等提供一定的科学依据。

1 研究区概况与研究方法

1.1 研究区概况

河南省位于中国中东部、黄河中下游, 是我国重要的农业产区。2015年农作物播种面积14 424.94 hm2, 占全国总量的8.67%, 其农业生产对全国生态系统碳循环具有重要作用。省内18个地级市, 各地农业生产资源条件差异大, 南阳市是全省耕地面积最大的地市, 耕地面积105.34万hm2, 济源市则是全省耕地面积最小的地市, 耕地面积4.60万hm2。

1.2 数据来源

文中数据主要包括两个方面: 一是农业生产碳吸收的核算, 包括小麦、稻谷、玉米、薯类、大豆、棉花、花生、烟叶、蔬菜和瓜果等作物种植业的产出; 二是农业生产碳排放的核算, 主要包括水稻田CH4排放、土壤呼吸分解和农资投入3个方面, 其基础数据主要包括水稻播种面积, 小麦、玉米和其他旱地作物播种面积, 氮肥、磷肥、钾肥、复合肥折纯量施用量, 以上基础数据主要源于2001—2016年《河南省统计年鉴》和《河南省调查年鉴》的相关统计, 下文中的河南省各市土地和耕地面积数据分别来自《济源统计年鉴》和《河南省统计年鉴》。

1.3 研究方法

农业碳汇核算主要从碳吸收和碳排放两个方面的收支进行计量。其中农业碳排放核算方面所涉及的农田生态系统温室气体主要包括CO2、CH4和N2O, 依据IPCC评估报告, 1 t CH4和N2O分别是1 t标准碳燃烧产生CO2所引发的温室效应的6.82倍和81.27倍[12], 以此将CH4、CO2和N2O统一换算成标准碳进行计量。

1.3.1 农业碳吸收量核算

农作物碳吸收是以1年为周期核算各类作物的碳吸收量, 其计算公式为:

式中:吸收为地区各类农作物碳吸收总量, 包括秸秆和籽粒等所有部分进行光合作用所吸收的碳量;A为农作物类型的经济产量;αβ和γ分别为作物类型的经济系数、干重比和碳吸收率;为主要农作物类型的个数, 这里为14;为调整系数, 为主要作物播种面积占农作物播种总面积的比值, 用以调整非主要作物类型对农业碳汇的影响, 各类农作物的相关核算系数见表1。

表1 主要农作物经济系数(αj) [13]、干重比(βj)[14]及碳吸收率(γj)[15]取值

1.3.2 农业碳排放量核算

1)稻田CH4碳排放的核算。水稻在厌氧生长环境中所产生的CH4温室气体碳排放当量的核算参照田云等[8]的前期研究, 河南省水稻生产属于中季稻, CH4排放系数为17.85 g∙m-2, 河南省及其各地水稻CH4碳排放量是水稻播种面积、CH4排放系数和CH4标准碳折算系数6.82的乘积。

2)土壤呼吸分解碳排放的核算。土壤呼吸分解作用所导致的碳排放主要表现在土壤硝化和碳呼吸的自然释放。

土壤硝化产生N2O的碳排放: 农业生产土壤中N2O的排放主要产生于土壤表层微生物活动所引起的硝化与反硝化作用, 以温室效应气体的形式排放到大气中, 对环境具有重要影响。国内学者通过大量的试验, 测算了我国水稻、冬小麦、大豆、玉米、瓜蔬和其他旱地作物土壤N2O的排放系数, 其值分别为0.24 kg∙hm-2、2.05 kg∙hm-2、0.77 kg∙hm-2、2.53 kg∙hm-2、4.21 kg∙hm-2和0.95 kg∙hm-2[16]。根据河南省农业生产实际, 蔬菜和瓜果的复种指数估值为3。河南省及其各地农业生产土壤硝化产生N2O的碳排放量是由N2O标准碳折算系数81.27、上述各类作物播种面积及其土壤N2O排放系数计算获得。

土壤碳呼吸CO2的碳排放: 土壤呼吸CO2的排放主要来自于农田作物根系呼吸和土壤微生物对枯枝落叶、还田秸秆和有机肥等有机质成分的分解与氧化。尹钰莹等[4]对曲周县试验农田土壤碳排放进行研究, 监测小麦-玉米轮作下的农田土壤CO2释放的碳排放系数为4.42 t(C)∙hm-2, 曲周所在的邯郸市与河南安阳市相邻, 农业生产条件相似, 河南省旱地CO2释放依此进行核算。吴贤荣等[17]的研究界定水稻种植的碳排放系数为11.45 t(C)∙hm-2, 扣除水稻田CH4和N2O温室效应的碳排放系数后, 水稻田土壤呼吸的碳排放系数为10.23 t(C)∙hm-2。

3)人工农资投入碳排放的核算。农资投入的碳排放核算项目及其具体系数如表2所示。

表2 各类农资投入碳排放系数取值及其来源

1.3.3 农业碳汇核算及其集聚分析方法

农业生产碳吸收与碳排放之差为正值, 标志着农业生产碳收支处于盈余状态, 称之为碳汇; 负值表示农业生产碳收支处于赤字状态, 称之为碳源。以单位耕地面积农业生产碳汇量分析其碳汇强度。空间基尼系数是衡量产业地域空间集聚程度的一种指标, 其值<0.2表示绝对均匀, 0.2~0.3表示相对均匀, 0.3~0.4表示分布集聚效果或差异不明显, >0.4表示集聚效果或差异较为显著[19]。该方法首先由克鲁格曼应用于美国制造业的集聚特征研究, 后来该方法在社会经济许多研究领域得到较为广泛的应用。鉴于此, 论文将在分析河南省各市农业生产碳汇的基础上, 勾画耕地—碳汇和土地—碳汇的洛伦兹曲线, 利用其空间基尼系数分析全省农业生产碳汇在空间地域分布的特征。

2 结果与分析

2.1 河南省农业生产系统碳汇的时间变化趋势

依据以上核算方法, 编制2000—2015年河南省农业生产系统碳吸收和碳排放的核算收支平衡表, 由于篇幅限制, 仅显示奇数年状况, 如表3所示。

表3 2000—2015奇数年河南省农业生产碳吸收和碳排放核算表

河南省农业生产碳排放总量整体呈现相对缓慢的增加趋势, 至2015年增长至4 810.36万t, 是2000年的1.13倍, 其中自然作用是河南省农业生产系统碳排放的主要途径, 2015年自然系统碳排放占农业生产排放总量的70.15%, 而人工农资投入仅占29.85%。河南省农业生产系统自然碳排放中, 土壤CO2碳呼吸作用较为明显, 2015年土壤CO2碳呼吸量为3 283.54万t, 而CH4释放和土壤N2O碳排放分别为39.92万t和91.17万t, 因此土壤CO2碳呼吸作用对农业生产排放具有重要影响。2015年河南省秸秆部分含碳量为2 276.64万t, 随着农业现代化的不断推进, 秸秆还田比例有所增长, 也是农业碳呼吸CO2的重要来源, 因此加强延长农业秸秆部分产业链条, 科学界定秸秆还田比例, 推广节水灌溉技术和发展循环经济将有利于农业生产减排。2015年河南省农资投入碳排放1 395.73万t, 但其增长趋势较为明显, 是2000年的1.18倍。其中在全省农业生产系统人工农资投入碳排放中, 氮肥>翻耕>灌溉>农膜>磷肥>柴油>农药>钾肥, 其中氮肥和翻耕是人工农资投入碳排放的主要因素, 2015年氮肥和翻耕碳排放量为505.00万t和450.26万t, 两者合计占人工农资投入碳排放量的80.63%, 其次是灌溉和农膜, 2015年其碳排放分别为138.85万t和83.92万t。说明河南省农业生产是人工干预较强的经济系统, 农业生产高投入对农业高产出起着重要作用。虽然自然排放是河南省农业生产碳排放的主要途径, 但相对农业自然排放, 全省人工农资投入碳排放增长相对较快, 2000—2015河南省人工农资投入碳排放增长率为17.81%, 是自然因素碳排放平均增长率的1.67倍, 因此大力发展精准农业、灌溉节水、发展清洁绿色能源和循环经济等, 可以有效抑制农业生产排放的增长态势。

河南省农业生产碳吸收量整体也呈现增加趋势。2000—2003年农业生产碳吸收量呈减少趋势, 这主要是由于其间我国农产品价格持续下降等因素, 严重打击农民农业生产的积极性, 农业生产出现撂荒或隐形撂荒现象, 农业生产面积减少。2003年后全国采取一些列惠农政策, 农业生产能力得到较好的恢复并持续增长, 农业生产碳吸收总量呈现增加趋势, 至2015年增长至8 045.46万t, 是2000年的1.49倍, 其中2015年河南省粮食生产碳吸收量为5 611.10万t, 比2000年增长45.10%, 占其省域农业生产碳吸收总量的69.74%, 在农业生产碳吸收中占重要地位。因此, 河南省农业生产碳吸收能力的提升主要来源于农业生产现代化生产技术的推广、播种面积的增加和农业生产能力的大幅提高。

2000—2015年河南省农业生产表现为碳汇特征, 其碳汇量整体呈现增长态势, 其原因主要在于农业生产碳吸收量的相对快速增长, 至2015年农业生产碳汇量为3 235.11万t, 单位耕地农业生产的碳密度为3.99 t×hm-2, 是2000年的2.43倍。2015年河南省能源消耗2 3161.16万t标准煤, 按照标准煤碳排放的系数0.62 kg(C)×kg-1, 其能源消耗碳排放量折算为14 359.92万t, 2015年全省农业生产碳汇占其能源消耗碳排放量的22.53%, 因此河南省农业生产对于区域生态系统碳收支平衡具有较明显的生态维护功能。

2.2 河南省农业生产系统碳汇空间演变特征分析

按照以上核算方法, 核算2000—2015年河南省各市农业生产系统碳汇量, 由于河南省农业生产有一定的波动性, 以各市若干年份耕地农业生产碳密度的均值变化反映其空间演变趋势, 2000—2015年间统计年份共16年, 这里以8年为间隔分析其空间布局演变趋势。2000—2007年与2008—2015年河南省各市耕地农业生产、碳汇及其密度如表4所示, 各市2000—2007年与2008—2015年数据按照其碳汇密度大小由小到大进行排列。

表4表明, 河南省各市农业生产碳汇在空间上表现出增长的普遍性和格局的相对稳定性, 2008— 2015年河南省各地耕地农业生产碳汇密度均值相比其2000—2007年数值都有一定的增长, 其中济源、洛阳、郑州、三门峡和许昌5市耕地农业生产碳汇密度值增加小于1.00 t∙hm-2, 增长相对较慢, 这些地区主要分布在河南省经济较为发达的地市和西部太行山平原区与山区的交界地带; 而周口、商丘、驻马店、开封和安阳5市耕地农业生产碳汇密度值增加大于2.00 t∙hm-2, 增长相对较快, 这些地区一般分布在豫东平原经济较为落后的地市; 其他地区耕地农业生产碳汇密度值增加介于1.00~2.00 t∙hm-2, 其中三门峡市和信阳市耕地农业生产碳汇密度由原来的赤字状态增长至盈余状态。与2000—2007年均值相比, 2008—2015年河南省各地耕地农业生产碳汇密度均值的高低在全省中的相对位次表现出稳定性, 且呈现出与碳汇密度量保持相对一致的趋势, 即: 碳汇密度高的地区一般其碳汇密度增速较快, 碳汇密度低的地区其碳汇密度增长量也普遍较慢。河南省耕地农业生产碳汇密度高的地市主要有周口、开封、商丘、焦作和漯河, 这些地区在空间分布上主要位于经济发展较慢的豫北和豫东平原地区; 碳汇密度低的地市主要有信阳、三门峡、洛阳、平顶山、济源、郑州和南阳, 在空间分布上主要分布在豫西、豫南山地丘陵区和经济相对发达的省会。

表4 2000—2007年和2008—2015年河南省农业生产碳汇核算均值

负号表示碳源 Minus means carbon source.

2.3 河南省农业生产系统碳汇的空间集聚特征分析

本文利用空间基尼系数分析河南省各市农业碳汇量的集聚特征, 首先将河南省各市农业碳汇量按照行政区划划分为(=18)组, 并按照其碳密度由低到高的顺序排队, 然后将各市农业生产碳汇量占全省碳汇量的比值由低到高进行累加百分比作为纵轴, 并将各市土地或耕地面积占全省总量的累计百分比作为横轴, 作图即可得到其洛伦茨曲线, 坐标原点与终点连接起来的直线为绝对平均线, 洛伦茨曲线和绝对平均线之间围成面积(图1中阴影部分面积)的2倍即得其空间基尼系数取值。2008—2015年河南省各市碳汇量均值随辖区土地和耕地面积变化的洛伦兹曲线如图1所示, 其中耕地-碳汇洛伦兹曲线和基尼系数主要分析河南省各市碳汇与耕地资源的关系, 而辖区土地面积-碳汇洛伦兹曲线和基尼系数主要分析河南省各地农业生产碳汇量的地域空间分布特征。

河南省各市农业生产碳汇量与行政区划辖区土地面积之间的基尼系数为0.43(图1a), 依据基尼系数0.4以上集聚效果较为显著的国际区段划分标准, 河南省各市农业生产碳汇量在地域空间上具有较显著集聚特征。由2008—2015年河南省各市辖区单位土地面积上的碳汇均值统计数据看, 周口市是单位土地面积碳汇量最大的地区, 其均值为4.48 t∙hm-2, 而三门峡是单位土地面积碳汇量最小的地区, 均值为0.03 t∙hm-2, 前者是后者的156.65倍。由于光热等原因, 河南省农作物生产碳汇量在地域空间上还呈现显著的南少北多特征; 而地貌特征和耕地分布等原因, 又导致全省农业生产碳汇量具有显著的东多西少特征, 因此河南省碳汇量较多的地区在地域空间上集中在全省的东部和北部, 而西部、南部和省会地区碳汇较少。三门峡、济源、洛阳、平顶山、郑州和南阳7市土地面积占全省的50.28%, 而其农业生产碳汇量仅占全省的17.79%, 而周口、漯河、开封、商丘、安阳和濮阳6市土地面积仅占全省的27.06%, 但其农业生产碳汇量却占全省的54.42%。

图1 2008—2015年河南省农业生产年均碳汇均值地域空间分布的洛伦兹曲线图

由2008—2015年河南省各市耕地面积-碳汇均值统计数据(图1b)看, 农业碳汇密度最大的地市是商丘市, 其单位耕地面积碳汇量为6.62 t∙hm-2, 农业碳汇密度最小的地市是三门峡市, 其单位耕地面积碳汇量为0.17 t∙hm-2, 前者是后者的的39.08倍, 说明虽然各市耕地农业生产碳汇密度有一定差异, 但经计算全省基尼系数仅为0.29, 根据基尼系数0.2~0.3相对均匀的国际区段划分标准[19], 河南省各地农业生产碳汇量与耕地资源数量相对保持一致, 说明耕地资源保有量对于稳定和提高农业生产碳汇能力具有重要现实意义。

3 讨论与结论

据前文分析, 自然因素中土壤CO2分解是河南省农业生产碳排放的重要因子, 2015年河南省土壤CO2呼吸作用的碳排放量占农业生产碳排放的68.26%, 土壤有机质绝大部分的碳是通过微生物作用以CO2等形式释放到大气中[20], 可见土壤CO2呼吸作用产生的碳排放不能忽略不计, 而当前很多学者在计量农业生产碳排放和碳汇等相关研究中缺乏该部分的计量, 因此加强各地土壤CO2呼吸作用的监测和省、市和县级单位土壤CO2呼吸估算模型构建, 有利于中等尺度农业生产碳排放的更精确研究。同时, 国际碳交易把CO2排放权作为一种商品, 从而形成了CO2排放权的交易贸易制度。研究表明河南省农业生产碳吸收能力大于碳排放强度, 整体表现为碳汇特征, 因此河南省农业生产对调节改善区域生态系统碳环境具有重要作用, 同时全省农业生产碳汇在地域空间上具有显著的集聚特征, 主要集中分布在河南省的东部和北部的平原地区, 由于资源禀赋和国家土地用途管制等原因, 这些地区又过多承担了国家粮食安全和生态维护功能, 牺牲了自身部分非农建设发展的机会[21], 而这些在市场经济体中并没有体现, 因此存在国家粮食安全等公共利益需求而牺牲部分地方经济发展的机会成本, 开展区域农业生产碳汇研究, 可为当前耕地生态价值补偿机制提供一定的依据。

本文在综合前人农业碳汇核算研究的基础上, 从农业碳吸收和碳排放收支的视角, 分析河南省农业生产碳汇的演变趋势和集聚特征, 得出如下结论:

1)2000—2015年河南省农业生产系统一直表现为碳汇特征, 其碳汇量整体呈现逐渐增长趋势。2015年河南省农业生产碳汇量为3 235.11万t, 相当于当年其能源消费碳排放量的22.53%, 因此其农业生产对于减缓温室效应具有重要作用, 2015年单位耕地面积农业生产的碳汇密度为3.99 t×hm-2, 是2000年的2.43倍。

2)河南省农业生产碳汇增长主要原因是农业生产能力的提升和播种面积的提高, 致使其农业生产碳吸收能力的快速增长, 2015年河南省农业碳吸收量和碳排放量为8 045.46万t和4 810.36万t, 分别是2000年的1.13倍和1.49倍, 农业碳吸收量年均增长率为3.27%, 是农业碳排放年均增长率的3.85倍, 其中粮食等农产品是农业碳吸收的主要来源, 土壤碳呼吸等自然因素是农业碳排放的主要途径, 但人工农资投入碳排放增长相对较快。

3)河南省各市农业生产碳汇量在空间上表现出普涨性、相对稳定性和空间集聚性的特征, 虽然各地农业生产碳汇与其耕地数量较为一致, 但碳汇在空间上呈现一定的地域分异性, 高值主要分布在河南省的豫东平原地区, 低值主要位于豫南丘陵和豫西山区, 具有显著的南北和东西差异。

[1] 原家范. 我国农业技术与碳排放相关性研究[D]. 哈尔滨: 哈尔滨工业大学, 2016 YUAN J F. Agricultural technology and carbon emissions correlation studies in China[D]. Harbin: Harbin Institute of Technology, 2016

[2] 高鸣, 宋洪远. 中国农业碳排放绩效的空间收敛与分异——基于Malmquist-luenberger指数与空间计量的实证分析[J]. 经济地理, 2015, 35(4): 142–148.[J]., 2015, 35(4): 142–148

[3] 谢高地, 肖玉. 农田生态系统服务及其价值的研究进展[J]. 中国生态农业学报, 2013, 21(6): 645–651Review of agro-ecosystem services and their values[J]. Chinese Journal of Eco-Agri21(6)

[4] 尹钰莹, 郝晋珉, 牛灵安, 等. 河北省曲周县农田生态系统碳循环及碳效率研究[J]. 资源科学, 2016, 38(5): 918–928[J]., 2016, 38(5): 918–928

[5] ACIL Tasman Pty Ltd. Agriculture and GHG Mitigation Policy: Options in Addition to the CPRS[M]. New South Wales: Industry & Investment NSW, 2009

[6] XIONG C HYANG D GHUO J W, et al. The relationship between agricultural carbon emissions and agricultural economic growth and policy recommendations of a low-carbon agriculture economy[J]. Polish Journal of Environmental Studies, 2016, 25(5): 2187–2195

[7] DYER J A, DESJARDINS R L. A review and evaluation of fossil energy and carbon dioxide emissions in Canadian agriculture[J]. Journal of Sustainable Agriculture, 2009, 33(2): 210–228

[8] 田云, 张俊飚. 中国农业生产净碳效应分异研究[J]. 自然资源学报, 2013, 28(8): 1298–1309[J]., 2013, 28(8): 1298–1309

[9] 程琳琳, 张俊飚, 田云, 等. 中国省域农业碳生产率的空间分异特征及依赖效应[J]. 资源科学, 2016, 38(2): 276–289[J]., 2016, 38(2): 276–289

[10] 戴小文, 何艳秋, 钟秋波. 中国农业能源消耗碳排放变化驱动因素及其贡献研究——基于Kaya恒等扩展与LMDI指数分解方法[J]. 中国生态农业学报, 2015, 23(11): 1445–1454DAI X W, HE Y Q, ZHONG Q B.Driving factors and their contributions to agricultural CO emission due to energy consumption in China: [J]. Chinese Journal of Eco-Agri2015, 23(11): 1445–1454

[11] 李波, 张俊飚, 李海鹏. 中国农业碳排放时空特征及影响因素分解[J]. 中国人口·资源与环境, 2011, 21(8): 80–86[J]., 2011, 21(8): 80–86

[12] 陈罗烨, 薛领, 雪燕. 中国农业净碳汇时空演化特征分析[J]. 自然资源学报, 2016, 31(4): 596–607.[J]., 2016, 31(4): 596–607

[13] WEST T O, MARLAND G. A Synthesis of carbon sequestration, carbon emissions, and net carbon flux in agriculture: Comparing tillage practices in the united states[J]. Agriculture, Ecosystems & Environment, 2002, 91(1/3): 217–232

[14] EGGLESTON S, BUENDIA L, MIWA K, et al. 2006 IPCC Guidelines for National Greenhouse Gas Inventories[M]. Institute for Global Environment Institute for Global Environment Strategies (IGES), Hanyama, 2006

[15] 省级温室气体清单编制指南(试行)[EB/OL]. (2011-05) [2013-01-21]. https://wenku.baidu.com/view/c28d051b52d380eb62946df5.htmlTrial Implementation)[EB/OL]. (2011-05) [2013-01-21]. https://wenku.baidu.com/view/c28d051b52d380eb62946df5.html

[16] 李国志, 李宗植. 中国农业能源消费碳排放因素分解实证分析——基于LMDI模型[J]. 农业技术经济, 2010, (10): 66-72LMDI[J]., 2010, (10): 66-72

[17] 吴贤荣, 张俊飚, 田云, 等. 中国省域农业碳排放: 测算、效率变动及影响因素研究——基于DEA-Malmquist指数分解方法与Tobit模型运用[J]. 资源科学, 2014, 36(1): 129-138[J]., 2014, 36(1): 129-138

[18] 陈舜, 逯非, 王效科. 中国氮磷钾肥制造温室气体排放系数的估算[J]. 生态学报, 2015, 35(19): 6371–6383[J]., 2015, 35(19): 6371–6383

[19] 吴雪萍, 赵果庆. 中国空间基尼系数: 测算、改进与趋势[J]. 统计与决策, 2017, (3): 5–9[J]., 2017, (3): 5–9

[20] FANG M, MOTAVALLI P P, KREMER R J, et al. Assessing changes in soil microbial communities and carbon mineralization in Bt and non-Bt corn residue-amended soils[J]. Applied Soil Ecology, 2007, 37(1/2): 150–160

[21] 曹志宏, 郝晋珉, 郭丽娜, 等. 土地开发转让制度在区域土地空间配置及利益分配中的应用[J]. 中国人口·资源与环境, 2010, 20(10): 91–96 CAO Z H, HAO J M, GUO L N, et al. The application of land transferable development rights to land use secondary allocation and benefit distribution among different regions[J]. China Population Resources and Environment, 2010, 20(10): 91–96

Spatio-temporal evolution and agglomeration characteristics of agricultural production carbon sink in Henan Province*

CAO Zhihong1, QIN Shuai1, HAO Jinmin2

(1. College of Economic and Management, Zhengzhou Light Industry University, Zhengzhou 450002, China; 2. College of Resources & Environment, China Agricultural University, Beijing 100193, China)

There are carbon emission and carbon absorption in agricultural production. Research on carbon sinks in agricultural production lacks clear system boundary, less medium scale researches and uniformity and integrity in accounting. To solve the above problems, this study analyzed the evolution trend and agglomeration characteristics using the Gene’s coefficient and Lorenz curve methods through determining carbon sinks in agricultural production in Henan Province. The main results showed that agricultural production systems in Henan Province generally had carbon sink characteristic, and its carbon sequestration had been increased from 2000 to 2015. Carbon sinks in agricultural production in Henan Province amounted to 3.24×107tons in 2015, which was 22.53% of carbon emission driven by energy consumption in the province. Therefore, agricultural production had a positive ecological effect on decreasing greenhouse gas. There was gradual increase in the carbon sink due to agricultural production for the period from 2000 to 2015 as carbon absorption increased much faster than carbon emission with increasing agricultural modernization and agricultural production capacity. As far as structure was concerned, agricultural production was the main aspect of the natural function of carbon emission in Henan Province, was 70.15% of total carbon emission in agricultural production in 2015. Carbon emission via artificial agricultural input increased relatively faster than the natural function of carbon emission, which was the main reason for the increase in carbon emission via agricultural production in the province. The annual growth rates of carbon emission due to artificial agricultural input were respectively 0.85% and 3.27% in 2000 and 2015, which was 3.85 times that of the natural factors of carbon emission. The spatial distribution of carbon sink due to agriculture production in Henan Province showed universality, relative stability and significant agglomeration, with significant differences between the north and south and then east and west. The values of carbon sinks for agricultural production in the eastern and northern regions were relatively high, while those for southern and western regions were relatively low.

Agricultural production; Carbon absorption; Carbon emission; Carbon sink; Agglomeration characteristics; Gene’s coefficient; Lorenz curve

, CAO Zhihong, E-mail: caozhihongczh@163.com

Nov. 15, 2017;

May 31, 2018

10.13930/j.cnki.cjea.171141

S-3

A

1671-3990(2018)09-1283-08

2017-11-15

2018-05-31

* This study was supported by the National Natural Science Foundation of China (U1504707, 41501189), the Youth Foundation for Humanities and Social Science Research of Ministry of Education, China (14YJCZH004), the Program for Science and Technology Innovation Talents in Universities of Henan Province (2017-cx-028) and the Program for Training Young Excellent Teachers in University of Henan Province (2017GGJS098).

* 国家自然科学基金项目(U1504707, 41501189)、教育部人文社会科学研究青年基金项目(14YJCZH004)、河南省高校科技创新人才支持计划(人文社科类)(2017-cx-028)和河南省高等学校青年骨干教师培养计划(2017GGJS098)资助

曹志宏, 主要研究方向为资源管理和农村经济。E-mail: caozhihongczh@163.com

曹志宏, 秦帅, 郝晋珉. 河南省农业生产碳汇的演变趋势及其集聚特征分析[J]. 中国生态农业学报, 2018, 26(9): 1283-1290

CAO Z H, QIN S, HAO J M. Spatio-temporal evolution and agglomeration characteristics of agricultural production carbon sink in Henan Province[J]. Chinese Journal of Eco-Agriculture, 2018, 26(9): 1283-1290