里下河地区农业系统碳源汇时空特征研究

张云飞，谷 聪

(1.南京林业大学风景园林学院，江苏 南京 210037;2.仲恺农业工程学院园艺园林学院，广东 广州 510000)

1 概述

温室气体是导致全球变暖的重要原因，自人类进入第二次工业革命以来，二氧化碳等温室气体的排放量急剧上升，引发的一系列社会、经济、环境问题引起全世界的关注。我国大力推进生态文明建设，追求绿色发展、循环发展、低碳发展的目标，因此将生态文明建设提高到一个新的高度。研究发现，农业是当今温室气体排放的重要来源，政府间气候变化委员会(IPCC)数据显示，农业碳排放占据全球温室气体排放总量的13.5%[1]，并有逐年快速增长的趋势。中国是全球重要的农业大国，粮食产量多年稳居全球第一，对外贸易中资源型农产品占据着重要的地位。作为农业大国、强国，中国在农业领域碳中和方面有着强烈的担当意识和行动，要在2030年达到碳达峰，2060年实现碳中和，需要促进农业的高质量发展[2]。针对不同的区域条件，有针对性地开展研究，因地制宜地制定农业增汇减排政策。

当前对于农业系统的碳源汇特征的研究主要以区域视角、内部结构视角、双重属性视角进行[3]。区域视角多集中在大中型尺度下，主要为30个省(区、市)、重要河流带沿线省份、滨海农业区以及重要农业省份的农业碳排放/碳吸收空间特征研究。内部结构视角主要以种植业、畜牧业碳排放碳吸收时空演变研究为主[4]。双重视角主要以农业系统的直接碳排放和经济视角的间接碳排放研究为主。在尺度方面，缺少对于以乡镇为基本单元的县域碳源汇特征的研究，在视角上集中在种植业或畜牧业，缺乏对农业系统中农林牧渔业的综合考量。因此，本研究以县域为研究对象，对兴化市2000—2020年农业系统内部种植业、林业、畜牧业、渔业碳源汇特征进行研究，系统分析其碳源汇的时空变化情况，以期充分了解兴化市多年碳源汇特征，为有针对性地制定农业系统的增汇减排措施提供一定的理论基础。

2 研究区域与资料来源

兴化市属江苏省辖县级市，泰州市代管，东临盐城东台市，西邻扬州市高邮市。2020年，兴化市总面积2393.35km2，常住人口112万，地区生产总值超900亿元[5]。本研究以兴化市28个乡镇为研究对象，所利用数据主要来源于2000—2020年兴化市统计年鉴、江苏省农村统计年鉴。根据我国现行土地分类系统将土地利用类型划分为种植业用地、林业用地、水体、草地、建设用地、未利用地6种类型，从地理空间数据云平台下载2000—2020年以五年为间隔的多期Landsat TM/ETM影像，分辨率为30m×30m，利用ENVI5.3进行辐射定标、大气矫正、监督分类，最终利用Arc GIS 10.2统计得出各乡镇范围内林地面积[6]。

3 研究方法

传统农业系统包括种植业、畜牧业、林业、渔业以及农林牧渔服务业，本次研究以农林牧渔为主要研究对象，主要涵盖种植业、畜牧业、渔业的碳排放计算，以及种植业、林业的碳吸收。

3.1 农业系统碳排放量估算

3.1.1种植业碳排放

种植业农资投入碳排放主要来自农药、氮磷钾等复合肥施用；农业活动来自农田浇水、翻耕以及其他农业机械使用时所释放的碳；土壤呼吸碳排放主要来自土壤及微生物的呼吸作用。因此农资引入以及农业过程所释放的CO2计算公式为：

E1=∑Ei=∑Qi×α×44/12

(1)

式中，E1—释放的CO2质量，t；Ei—各项农资投入和农业活动的碳排放量，t；Qi—各项物料量和种植业活动量；α—各项投入的碳排放系数，取值参考相关文献(表1)；44/12—C当量转化为CO2的转换系数[7]。

农田土壤呼吸释放的CO2主要来自土壤中微生物呼吸作用和有机质的氧化分解活动。由于对农作物要进行全育期碳吸收计算，因此农田土壤呼吸作用要排除植物根系呼吸作用的影响。江国福[8]对长江流域及其以南区域的土壤采样，得出研究区域内的农田土壤呼吸速率为789.5g/(m2·a)，其中农作物地下部分呼吸作用约占土壤呼吸的一半。因此，本研究将土壤呼吸去除植物地下部分呼吸作用后的值取为14.47tCO2/(hm2·a)。农田土壤呼吸CO2计算公式为：

E2=Rsoil×T×A

(2)

式中，E2—去除植物根系呼吸作用后的CO2排放量，t CO2;T—时间，a；A—种植业土地面积，hm2；Rsoil—土壤去除农作物根系呼吸作用后的呼吸速率。

3.1.2畜牧业碳排放

畜牧业碳排放主要为牲畜的肠道发酵和粪便管理所释放的CH4和N2O，CH4的增温势能是CO2的25倍，N2O的增温势能是CO2的298倍。畜牧业释放的CO2计算公式：

(3)

式中，E3—畜牧业导致的CO2排放量，t CO2；Ai—第i种牲畜的数量；Ci1、Ci2—第i种牲畜的肠道发酵和分辨管理的甲烷排放系数，见表1。

表1 农业碳源与温室气体排放系数

3.1.3渔业碳排放

兴化市渔业分为捕捞、养殖和水产品深加工，其中养殖业占比最大，本次渔业碳排放计算，以养殖业为主，渔业养殖碳排放主要来自能源的消耗，渔业养殖过程中，需要进行更换水体、增加水体氧气含量、投喂鱼料、渔船运输等活动，这些渔业活动需要消耗大量的能源。因为兴化市渔业养殖以小规模家庭养殖为主，渔船消耗化石能源较少，因此本文通过对渔业养殖电力消耗，计算渔业的碳排放。参考徐皓[9]对于单位淡水池塘的能源消耗计算，可知增氧设备电力消耗360kW·h/(亩·a)，水泵电力消耗为249.75kW·h/(亩·a)。

E4=(360+249.75)×β×Afish

(4)

式中，E4—渔业导致的CO2排放量，t CO2；β—电力碳排放系数，取0.3541kg/(kW·h)；Afish—渔业养殖面积，hm2。

3.2 农业系统碳吸收量估算

3.2.1种植业碳吸收

从以农作物全育期的有机质积累计算碳吸收，根据作物的产量计算考虑植物的含水量、经济产量、根冠比等因素。其固碳计算公式为：

Ea=∑iEi=∑iFiYi(1-wi)(1+Ri)/Hi×44/12

(5)

式中，Ea—区域种植业碳吸收总量，t；i—第i种作物；Ei—第i种作物的碳吸收量，t；Fi—第i种农作物的含碳率，%；Yi—第i种作物的年产量，t；wi—第i种作物的含水率，%；Ri—第i种作物的根冠比；Hi—第i种作物的经济产量与整体植物产量的比值，即经济系数；44/12—C转化为CO2的转换系数，研究区范围内主要农作物参数见表2。

表2 不同农作物碳吸收估算系数

3.2.2林业碳吸收

直接碳排放系数法测算林地的碳吸收总量公式为[10]：

Eb=∑ei=∑Ai×δi

(6)

式中，Eb—林业用地的总碳吸收量，t；ei—第i种土地利用类型碳吸收量，104t；Ai—第i种土地利用类型面积，104hm2；δi—第i种土地利用类型的碳吸收系数，t/hm2，据现有研究成果确定，林地为0.644t/hm2[11]。

4 结果与分析

4.1 里下河地区农业系统碳排放特征

4.1.1农业碳排放时间变化

兴化市总体碳排放量增减情况不明显，整体上呈现出缓慢上升的局面。2020年相较于2000年总碳排放量增加了31.48万t，增长9.5%，见表3。从碳排放内部结构看，种植业碳排放占总排放量的70%以上，占比先下降后上升，在2010年种植业碳排放占比为73.24%，2020年为78.66%，种植业投入和农业活动释放的CO2是农业系统碳排放的重要来源；畜牧业碳排放量由2000年33.06万t逐渐上升，在2010年达到最高峰73.84万t，后逐渐降低至2020年36.07万t；渔业碳排放自2000年起持续增加，由2000年的21.06万t，增长至2020年的52.96万t，增长率为151.47%。

表3 兴化市农业系统碳排放量 单位：万t

4.1.2农业碳排放空间变化

兴化市农业系统碳排放总量总体上呈稳定增长的趋势，碳排放情况区域差异明显。西部乡镇农业系统碳排放高于东部乡镇，其中碳排放量较高的有安丰镇、千垛镇，2020年2个镇年CO2排放量分别为37.03万、37.71万t，占全年排放量的8.88%、9.03%；排放量较少的为大邹、茅山、沈伦、昭阳分别为8.28万、7.35万、8.81万、2.91万t，占全年农业系统二氧化碳排放量的1.98%、1.76%、2.11%、0.70%，显著低于安丰镇与千垛镇，极差为34.80万t，各乡镇农业系统碳排放量没有出现较大波动，高碳排放区域稳定，与其它乡镇有明显的差距。

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4.1.3碳排放来源比较

兴化市农业系统碳排放特征由表3可知，占比最高的为种植业碳排放，其次为渔业碳排放，最少的为畜牧业碳排放，在2020年种植业碳排放总量为328.13万t，畜牧业为36.07万t，渔业养殖为52.96万t。种植业中碳排放量最大的为土壤呼吸共释放CO2204.15万t，占总量的62.21%，其次为农药碳排放为76.57万t，占种植业碳排放量的23.34%，化肥、农业翻耕、农业灌溉碳排放量相似，各占比为5.29%、4.93%、4.20%；畜牧业碳排放中养猪排放量最多，为24.26万t，其次为禽类养殖10.15万t，养羊排放量最小为1.66万t，三者占比分别为67.26%、28.14%、4.60%。

4.2 里下河地区农业系统碳排放特征

4.2.1农业碳吸收时间变化

农业系统碳吸收总量呈现出先上升后下降的趋势，并在2010年达到碳吸收高峰，为573.12万t，之后持续下降，在2020年碳吸收总量为481.22万t，见表4。从农业系统碳吸收结构上看，由于兴化市研究范围内林地面积较少，因此林地碳吸收总量处于较低水平，占比不超过0.1%，对于碳吸收的影响作用微小。

4.2.2农业碳吸收空间变化

兴化市农业系统碳吸收，空间分布不均，碳吸收总量较高区域集中在西北部乡镇，且呈现出四周高，中间低的空间特征，碳吸收较高的区域主要为千垛镇、安丰镇、兴东镇。除2020年外，其他年份，上述3个乡镇的碳吸收水平显著高于其它乡镇。整体上看，乡镇碳吸收总量从2000年至2010年呈上升，2010年至2020年不断下降，2010年千垛镇、安丰镇、兴东镇碳吸收总量分别为40.83万、54.93万、49.17万t，碳吸收量较少的乡镇为中部的昭阳镇、临城镇、垛田镇分别为8.07万、6.58万、1.70万t，显著低于千垛镇、安丰镇、兴东镇、极差为53.23万t。除2020年外，各乡镇碳吸收总量较为稳定，没有出现较大波动。

兴化市农业系统碳吸组成见表4，由表4可知，种植业碳吸收占总量的99%以上，林业碳吸收占比较小，种植业碳吸收中小麦、水稻、油菜、蔬菜碳吸收量较大，在2020年分别占种植业碳吸收的38.74%、48.60%、3.21%、6.70%，其他农作物占比较小。

表4 兴化市农业系统碳吸收量 单位：万t

4.3 净碳排放时空分析

从整体空间上看，兴化市多数乡镇农业系统净碳排放量趋近于零，即碳排放量等于碳吸收量。净碳排放量较大的乡镇较为集中，且多年没有明显变化，临城镇多年净碳排放显著高于兴化市其他乡镇；净吸收量较大的乡镇也较为集中，主要以南部乡镇以及北部乡镇为主，其中兴东镇连续四年保持着零农业系统碳排放，南部乡镇为周庄、戴南、张郭等为主，北部乡镇为安丰、钓鱼、永丰等为主。净碳排放空间分布无明显规律，靠近兴化市城区净碳排放量存在一定的上升。2020年净碳排放量最大的为临城镇为19.17万t，净碳吸收量最大的为21.01万t，极差为40.18万t，在兴化市各乡镇中，临城镇一直保持较高的净碳排放水平，从2000年至2020年，净碳排放分别为13.86万、13.85万、11.65万、11.9万、19.17万t，整体呈现先下降后上升的趋势。兴东镇多年保持较高的净碳吸收水平，从2000年至2020年，净碳吸收分别为18.36万、23.64万、29.67万、27.82万、-4.41万t，净碳吸收总量呈现出先上升，后逐渐下降，最终演变为净碳排放。

4.4 数据分析

采用碳排放系数法、农作物经济产量法、模型估计法，根据兴化市统计年鉴、江苏省农业农村统计年鉴，对里下河地区兴化市28个乡镇的种植业、林业、渔业、畜牧业全周期的碳排放和碳吸收总量的计算，分析2000—2020年研究范围内乡镇农业系统的碳排放、碳吸收时空变化，并分析其空间净碳排放规律。主要得出以下结论：

(1)农业系统碳排放总量呈现稳定上升的局面，年均碳排放量为399.89万t，碳排放量较高的区域集中在西部及北部乡镇，碳排放差异明显，碳排放总量由大到小依次为种植业、畜牧业、渔业。种植业中农田土壤碳排放量较大，其次为农药、翻耕、灌溉。

(2)农业系统碳吸收总量呈现动态变化，2000—2010年呈上升趋势，2010—2020年呈下降趋势，年均碳吸收量为508.73万t，碳吸收量较高的区域集中在北部乡镇和南部乡镇，区域差异较为明显，种植业碳吸收量占总吸收量的99%以上，其中水稻、小麦、蔬菜为碳吸收量较大的3种作物。

(3)整体呈现出净碳吸收乡镇多于净碳排放乡镇，且净碳吸收能力不断上升，净碳排放主要集中在临城镇和垛田镇，全市净碳吸收能力在2010年达到顶峰，为161.48万t，年均碳吸收总量为108.86万t。

5 结语

研究表明兴化市的碳源汇特征明显，为了增强农业系统的碳吸收能力，要进一步控制碳排放，增强碳吸收能力。因此，应加强以垛田镇为中心的中部乡镇的碳吸收能力，同时对千垛镇、临城镇、安丰镇适当控制种植业碳排放，使用更加生态的农业措施，降低区域碳排放强度。本文在碳源汇总量的计算方面采用多样统计方法，但也会因统计模型的不同而造成差异。如果选用相同模型，对种植业、畜牧业、林业、渔业的碳源汇总量进行计算，对了解县域农业系统碳源汇特征更具有科学性、准确性。通过更加科学系统的方法，针对不同乡镇的碳源汇特征实施不同的增汇减源措施具有重要的指导意义。