长江中游地区稻麦生产系统碳足迹及氮足迹综合评价

陈中督，徐春春，纪 龙，方福平

（中国水稻研究所，杭州 311300）

农田生态系统是陆地生态系统的重要组成部分，农田碳氮循环对粮食生产具有深刻影响。据估计，2005年我国农业生产活动共排放819 Tg CO2当量 (CO2-eq)，占到全国温室气体排放总量的11%，其中，主要谷物 (水稻、小麦和玉米) 的生产成为我国主要的农业温室气体排放源[1]。此外，在2001—2010年期间，我国的作物生产中约有22.5%的氮肥用于生产水稻、小麦和玉米[2]。每年施用到农田中的氮肥有相当大比例被释放到环境中，形成活性氮(Nr)，从而造成了一系列环境问题，例如空气污染、平流层臭氧耗竭、富营养化等[3]。此外，次生空气污染物 (如次生颗粒物) 的间接影响更大程度地关系到人类健康和周围的生态系统[4]。目前，我国现阶段的主要粮食生产过程中，资源和能源的高投入和低利用效率，促使气候和环境进一步恶化。因此，量化和评估碳和氮排放对农业生态系统的影响程度，为缓解气候变化和进一步的环境问题提供一个潜在的解决方案，有助于提高公众和决策者对环境友好型技术发展的认识。

现阶段，足迹研究成为评价农业生产环境效益及生态功能的重要工具之一[5]。碳足迹作为应对气候变化、定量评价碳排放强度的计量手段得到广泛应用。碳足迹能反映人类活动对地球环境的影响，表征人类活动的温室效应代价[5]。目前，碳足迹已经广泛地应用于农业领域，从国家、区域及产品的角度全面进行了分析。氮足迹与碳足迹类似，起源于生态足迹，基于全球活性氮污染日趋严重的背景下提出，目的是用于定量评价人类生产活动对活性氮排放的影响[3]，对全球减少活性氮危害等方面有重要的理论价值和实践指导意义。氮足迹借鉴了碳足迹的相关定义，目前其普遍定义为某种产品或者服务在其生产、运输、储存以及消费过程中直接或间接排放的活性氮的总和[6]。目前，农业领域的氮足迹评价方法主要包括自上而下的投入产出法和自下而上的生命周期方法。投入产出法多用于宏观尺度，而与之相比，生命周期法较多用于微观尺度，具体到某个产品的产出。研究表明，通过不同方法的计算，氮足迹的结果会有一定的差异，如Xue等[7]基于LCA方法计算的墨西哥谷物生产氮足迹 (N-eq 2.65 g/kg)，而Pierer等[8]根据投入-产出法计算的奥地利谷物氮足迹为N-eq 21.9 g/kg。不同研究对农作物生产的氮足迹测算结果存在差异。目前区域尺度作物氮排放的相关研究较少，针对作物全国尺度生产氮足迹以及排放清单的研究有助于更好地理解中国作物生产对生态环境的影响和如何实现作物绿色健康生产。

我国长江中下游流域作物种植以稻麦轮作制度为主，每年稻麦生产产量占到全国谷物产量的30%左右，为我国粮食生产作出重要贡献[9]。近年来，随着农资产品的大量投入和消耗，长江中游地区稻麦产量提高的同时，也伴随着生态环境的进一步恶化。因此，如何协调作物持续高产及友好型环境之间的矛盾，发展我国可持续性低碳高效绿色农业成为国家及社会各界共同关注的焦点。因此，本研究基于大量的农户调查数据，采用农作物生产碳足迹及氮足迹模型，基于生命周期评价法系统分析了长江中游地区稻麦轮作生产系统碳足迹、氮足迹大小及其构成，分析各组分贡献率，并进一步分析规模化经营方式的生态效应，以期为实现我国可持续性绿色农业提供理论支撑与科学依据。

1 材料与方法

1.1 数据来源

本研究的数据来源于江苏、安徽稻麦轮作主产区的农户走访式问卷调查。研究团队于2016—2017年走访了各省份2～3个县市，每个县市选择2～3个村，随机选出了20个左右的农户。调研共计收到农户调查问卷130份，有效问卷116份，问卷合格率达89%。问卷内容主要包括播种面积、种子投入、化肥用量、灌溉耗电量、农机投入消耗的柴油量和农药使用量等。

1.2 研究边界

在本研究中，足迹的边界为作物从播种到收获整个生育期内所排放的温室气体和活性氮。温室气体排放源包括投入种子、农药、化肥、机械和灌溉造成的间接碳排放总量，以及田间直接温室气体排放，包括CH4和N2O等。作物活性氮排放源主要来自各项农资投入 (如肥料、农膜、灌溉及其他机械柴油消耗等) 的潜在活性氮排放，以及作物生长发育阶段田间活性氮的损失量，主要包括NH3挥发、N2O排放、和淋失等 (图 1)。

图1 稻麦生产系统碳足迹和氮足迹计算边界Fig. 1 The system boundary of carbon footprint and nitrogen footprint in rice-wheat production system

1.3 碳足迹计算方法

本研究基于国际标准化组织制定的产品碳足迹技术规范计算水稻和小麦生产的碳足迹，通过以下公式计算[10-11]：

式中，CF为作物生产单位面积碳足迹 (CO2-eq kg/hm2)；n表示该作物从播种到收获整个过程消耗的农业生产资料种类和农事操作 (化肥、农药、柴油等)；表示某种农资的消耗量 (kg)；mC表示某种农资的温室气体排放参数。各项农资投入的温室气体排放因子 (或活性氮排放因子) 来源于由亿科环境科技研发，包含中国本地化的生命周期基础数据库(Chinese life cycle database，CLCD) 的生命周期评价软件eBalance v3.0 (表1)。土壤CH4和N2O排放采用2006年IPCC国家温室气体清单指南进行估算[12]。计算过程中的排放因子和参数均来源于2006年IPCC国家温室气体清单指南。

表1 农业投入资料的温室气体排放系数和活性氮排放系数Table 1 Emission coefficients of GHG and active nitrogen of different materials for agricultural production

1.4 氮足迹计算方法

氮足迹计算方法依据《环境管理—生命周期评价—要求和指南》生命周期评价要求，通过荷兰莱顿大学环境科学研究所 (Institute of Environmental Sciences，CML) 提供的方法，将不同形态的活性氮转化为富营养化潜势以便求和计算[9]：

式中，NF为作物生产单位面积氮足迹 (N-eq kg/hm2)；表示某种农资的消耗量 (kg)；mN表示某种农资的活性氮排放参数 (表1)。NH3挥发、N2O排放、NO3-和NH4+淋失产生的氮足迹值计算方法参考ISO 14044[13]，通过相应的农田施氮量损失系数，将不同形态的活性氮转化为富营养化潜势进行估算，计算方法如下：

式中，N为氮肥施用量 (kg/hm2)；是氮肥投入引起的N2O直接排放的排放因子 (N2O-N 0.003 kg/kg)；Ø是NH3挥发氮损失系数，水稻为0.350，小麦为0.275[14-15]；为淋溶系数，水稻为0.60，小麦为0.295；为NH4+淋溶系数，水稻为0.19，小麦为0.02 (以上系数来源于《肥料流失系数手册》)；44/28、17/14、62/14和18/14分别为N2O与N2ON分子量之比、NH3与NH3-N分子量之比、与分子量之比、和分子量之比。0.476、0.833、0.238和0.786分别为N2O、NH3、和的富营养化系数，该部分系数来源于CML2002[16]。1000为单位换算系数 (g/kg)。

1.5 数据处理与分析

利用 Excel 2011和 Spss17.0 (SPSS Inc.，Chicago，IL，US) 软件对数据进行处理和统计分析，采用Excel 2011和Sigmaplot 12制作图表，多重比较采用LSD法。逐步回归是将自变量逐个引入模型，每引入一个解释变量后都要进行F检验，并对已经选入的解释变量逐个进行t检验，当原来引入的解释变量由于后面的解释变量的引入变得不再显著时，则将其删除，以确保每次引入新的变量之前回归方程中只包含显著性变量。各自变量的标准回归系数可直接用于比较其对因变量的相对重要性。

2 结果与分析

2.1 长江中游地区稻麦生产系统碳排放和氮排放大小及构成

表2可以看出，水稻、小麦和稻麦系统农资投入的平均温室气体排放量分别为CO2-eq 1605.5、1265.5和2870.9 kg/hm2。其中，肥料是农资投入温室气体排放的第一大排放源，水稻、小麦和稻麦系统肥料投入分别占总农资投入温室气体排放量的49.2%、49.7%和49.4%，不同形式的肥料的温室气体排放量表现为氮肥 〉 磷肥 〉 钾肥。继肥料之后，柴油是贡献最大的农资温室气体排放源，贡献率介于31%～46%之间，小麦占比显著高于水稻占比。水稻生产过程中农膜使用所带来的温室气体排放量较大，稍高于种子生产碳足迹。小麦生产不需要农膜覆盖，导致最后的农资投入温室气体排放较低。农药 (除草剂、杀虫剂和杀菌剂) 排放的温室气体排放量最低，其中，杀虫剂和杀菌剂所占比例较大。气体排放的增温潜势分别为CO2-eq 3413.0、1444.8和4857.8 kg/hm2。生育期内CH4排放量为水稻温室气体排放的最大贡献来源，而N2O排放是小麦温室气体排放的最大贡献来源，分别占到各自排放总量的60%和53.3%。水稻和小麦生产农资投入活性氮排放与温室气体排放有所差别，贡献率以肥料氮排放最高，肥料分别占水稻和小麦总农资投入活性氮排放的86%和85.2%，不同形式的化肥活性氮排放量表现为氮肥 〉 钾肥 〉 磷肥，其中氮肥达到肥料活性氮排放的92%以上。其次，柴油投入所占比例较大，水稻、小麦和稻麦系统柴油投入和燃烧产生的活性氮排放分别为N-eq 0.471、0.544和1.015 kg/hm2，平均占比为12%左右。稻麦生产中，农药活性氮排放较小，不到1%。水稻和小麦生产氮足迹主要贡献来源于田间NH3挥发，所占比例高达95%，水稻田NH3挥发量较大，较小麦田提高了27%。其次为的淋失，早稻、晚稻和双季稻所占氮排放量比例约为2.4%。稻田和小麦田淋失和N2O排放所带来的活性氮损失量最低，贡献率均不足1%。

2.2 长江中游地区稻麦生产系统碳足迹和氮足迹影响因素分析

稻麦生产碳足迹和氮足迹受多种因素的影响，本研究运用回归分析法分别检验各项农资消耗量与稻麦生产系统碳足迹和氮足迹的回归关系 (表3)。长江中游地区水稻生产碳足迹主要受柴油、氮肥、磷肥和种子的影响，都表现为正相关，决定系数为0.83，影响程度从大到小依次为氮肥 (0.816)、柴油(0.412) 和磷肥 (0.137)，都达到1%的显著水平，每公顷增施1 kg氮肥、柴油和磷肥，水稻的碳足迹分别增加CO2-eq 2.844、6.115和2.194 kg/hm2(趋势线方程为y1= 6.115X1+ 2.844X3+ 2.194X4+ 3225.8)。小麦生产碳足迹与氮肥、柴油和钾肥呈现出显著性相关，决定系数为0.98，影响程度从大到小依次为氮肥 (0.611)、柴油 (0.282) 和钾肥 (0.411)，都达到1%的显著水平，回归方程表示为y2= 4.666X1+8.211X3+ 1.312X5+ 9.177。水稻氮足迹生产与柴油和氮肥呈现显著性相关关系，决定系数为0.88，标准回归系数分别为0.462和0.771，氮肥对氮足迹的贡献率略大于柴油。小麦氮足迹主要受到柴油、氮肥和钾肥的影响，影响程度表现为钾肥 〉 氮肥 〉 柴油，都达到1%的显著水平。

表2 长江中游地区稻麦生产系统平均农资投入温室气体排放和活性氮排放特征Table 2 The average potential greenhouse gases (GHGs) and reactive nitrogen (Nr) emissions from agricultural inputs of rice-wheat production in Middle Yangtze River

2.3 长江中游地区稻麦生产系统不同种植规模碳足迹和氮足迹分析

表4显示了稻麦生产系统不同种植规模下的碳足迹和氮足迹大小情况。随着作物种植规模的增加，水稻和小麦碳足迹和氮足迹都表现出增加的趋势。本文将一般家庭承包户 (≤ 0.67 hm2)、规模经营家庭 (2.00～6.67 hm2) 和承包大户 (〉 20 hm2) 进行分类研究发现，水稻一般家庭承包户、规模经营家庭和承包大户单位产量碳足迹分别为CO2-eq 0.72、0.61、0.53 kg/kg，不同规模碳足迹之间存在显著差异 (P〈 0.05)；氮足迹分别为 N-eq 13.60、10.12和8.22 g/kg，一般家庭承包户和规模经营家庭氮足迹之间无差异，而显著高于承包大户水稻生产氮足迹。小麦相应的碳足迹分别为CO2-eq 0.52、0.50和0.43 kg/kg，氮足迹分别为N-eq 16.61、12.91和8.95 g/kg，不同种植规模之间存在显著差异 (P〈 0.05)。

2.4 长江中游地区稻麦生产系统碳足迹、氮足迹与产量相关性分析

从长江中游地区稻麦生产碳足迹、氮足迹与产量的关系 (图2) 可以看出，长江中游地区稻麦生产系统单位产量碳足迹、单位产量氮足迹与产量之间存在显著的正相关性关系，即稻麦生产系统单位产量碳足迹、氮足迹随着产量的增加呈现显著增加的趋势。具体而言，水稻生产产量每增加1 kg/hm2，其单位面积碳足迹和氮足迹分别增加CO2-eq 0.21 kg/kg(R2= 0.42) 和N-eq 0.01 kg/kg (R2= 0.43)。小麦单位产量每增加1 kg/hm2，其单位面积碳足迹和氮足迹分别增加 CO2-eq 0.17 kg/kg (R2= 0.12) 和N-eq 0.004 kg/kg(R2= 0.11)。

表3 长江中游地区稻麦生产系统碳足迹和氮足迹影响因素解析Table 3 Analysis of influencing factors of carbon footprint and nitrogen footprint of rice-wheat production in Middle Yangtze River

表4 长江中游地区稻麦生产系统不同种植规模碳足迹投入及构成Table 4 Carbon footprint and nitrogen footprint of rice-wheat production at different cropping scales in Middle Yangtze River

图2 长江中游地区稻麦生产系统碳足迹、氮足迹与产量的关系Fig. 2 Relationship of carbon footprint, nitrogen footprint with yield of rice-wheat production in Middle Yangtze River

3 讨论与结论

3.1 稻麦生产系统碳足迹和氮足迹大小及其构成

本研究发现，我国长江中下游流域水稻碳足迹相对较低，为CO2-eq 0.53 kg/kg，显著低于印度(CO2-eq 0.80 kg/kg) 等水稻种植国家，原因主要在于印度的水稻产量相对较低，但农田灌溉的能源成本很高[17]，从而导致了较高的温室气体排放。与其他国家相比，我国长江中游地区稻麦轮作系统，小麦生产碳足迹 (CO2-eq 0.48 kg/kg) 显著高于美国、加拿大等国家 (CO2-eq 0.3 kg/kg)[18]。当前，我国小麦生产农资投入水平普遍高于发达国家。例如，在中国，合成氮肥的施用量约为发达国家的两到三倍。其次，我国小麦产量普遍低于发达国家。据估计，荷兰的小麦产量为中国小麦产量的1.9倍[19]。此外，中国严重依赖煤炭获取各种能源和材料的生产，由于煤的能源效率较低，因此农资投入的温室气体排放系数显著高于发达国家，从而导致了更高的温室气体排放[20]。长江中游地区水稻、小麦氮足迹分别为N-eq 12.26和N-eq15.11 g/kg，显著高于Xue等[7]基于LCA方法计算的墨西哥谷物生产氮足迹 (N-eq 2.65 g/kg)，而Pierer等[8]根据投入-产出法计算的奥地利谷物氮足迹为N-eq 21.9 g/kg，研究结果的差异主要来源于氮足迹计算方法的不同。此外，谷物生产过程中氮素排放和淋失的差异也是活性氮排放差异的一个主要原因。本研究发现，田块NH3挥发是主要的氮足迹来源，与Leip等[21]研究结果相似。稻麦生产系统氮足迹和碳足迹之间存在显著的线性关系，氮足迹随着碳足迹的增加呈现出显著增加的趋势，主要归因于氮肥投入产生了大量的温室气体排放和活性氮排放。

3.2 稻麦生产系统不同种植规模碳足迹和氮足迹

本研究发现，稻麦生产系统碳足迹和氮足迹都随着作物种植规模的增加呈现出降低的趋势，该研究结果和Lal等[22]的类似。主要原因在于土地种植规模大的农户的农田管理水平普遍较高，能更加有效地控制各农资产品成本和施用量，从而提高水肥等利用效率。黄俊等[23]进一步提出种植规模对农户化肥施用有负向影响，增加土地流转，需促进土地向一部分农户集中以减少单位面积上化肥的施用。Feng等[24]的研究报告指出，大规模种植农场 (〉 0.7 hm2) 有利于提高表层土壤有机碳储量，比小规模农场提高了近30%，最终提高了作物产量，从而降低了作物单位产量碳足迹和氮足迹。Sefeedpari等[25]从另外一个角度得出相同结论，不同规模的农场其总投入能量不同，研究表明 1～4 hm2、4～10 hm2和 〉 10 hm2农场的总能量投入较 〈 1 hm2的分别降低了17%、21%和34%。因此，现阶段，我国应大力推荐农场规模化经营，加强土地流转政策的制定和管理，减少额外的农作技术投入，避免多余的能耗损失，从而促进我国农作物低碳绿色生产。

3.3 本研究的局限性

本研究通过生命周期评价法，计算分析了长江中游地区稻麦生产系统碳足迹及氮足迹大小及构成。研究存在一定的局限性和不确定性：第一、大部分数据来源于江苏、安徽稻麦轮作主产区的农户走访式问卷调查，受人力成本、时间成本的限制，本研究发放问卷的数量有限，共收获有效问卷116份，相较于长江中游地区稻麦生产农户而言，调查样本量较少，因此计算结果存在一定偏差。第二、本研究利用生命周期法评价氮足迹，其以富营养化作为环境影响进行定量评价，将不同形态氮素转化为富营养化潜势计量计算。目前，大多关于氮足迹的研究主要是基于投入-产出的方法，其以虚拟氮因子为基准，计算生产每单位质量产品造成的氮素损失量，并没有考虑不同氮素的环境影响，从而产生一定差异[26]。第三、由于同一省份不同地区气候条件、土壤条件及农田措施等差异，造成农田作物的氮肥利用率不同，而农田氮素损失 (如农田氨挥发、氮素淋失与径流损失) 在农产品氮足迹中占有很大比例[15]，从而造成不同研究存在较大的差异。第四、本研究土壤气体排放的估算采用《2006年IPCC国家温室气体清单指南》提供的方法与缺省值，由于气候条件、土壤、环境、作物品种以及农田管理措施的差异，本研究中估算的土壤气体排放与实际排放是有一定差异的，但总体的变化规律是基本一致的，因此，在今后的研究中，将补充大田试验，通过实测数据排除背景影响，从而获得更加科学的一手试验结果。