河北省小麦玉米生产体系碳足迹分析

2022-12-06肖广敏茹淑华侯利敏赵欧亚孙世友张国印

生态与农村环境学报 2022年11期

肖广敏，茹淑华，侯利敏，王策，赵欧亚，孙世友，王凌，刘蕾，张国印

(河北省农林科学院农业资源环境研究所/河北省肥料技术创新中心，河北石家庄 050051)

近年来，随着社会的发展,温室气体排放引发的全球气候变暖问题被各国广泛关注，气候变化成为全世界面临的共同挑战[1]。农业源排放是主要的温室气体排放源，占人类温室气体排放量的30%[2]。我国作为农业大国，以占世界总量9%的耕地养活了22%的人口[3]，农业源温室气体是我国第二大温室气体排放源[4]。为应对全球气候变化，党的十九届五中全会提出，到2035年我国碳排放达峰后稳中有降。碳足迹(carbon footprint)是用来衡量某种活动引起的直接或间接温室气体总排放量的生态足迹概念[5]。碳足迹计算方法主要包括生命周期评价法(life cycle assessment，LCA)、投入产出法(input output assessment，IOA)和混合生命周期评价法(hybird LAC)。LCA法是国际标准化组织认可的一种碳足迹计算方法，LCA法将碳足迹定义为基于生命周期评价方法来计算产品生产系统内温室气体排放与消纳之和，并用CO2当量(以CO2计)形式来评价对气候变化的影响[6]。LCA法在计算碳足迹时考虑了较多细节，其分析结果具有很强针对性，目前被广泛应用[7]。

农田生态系统是典型的人工生态系统，在作物种植过程中既能引起碳排放，同时又能引起碳固定，而农田生态系统碳足迹应该是碳排放量与碳固定量的差值[8]。目前已经有众多研究将生命周期评价方法运用到农业领域碳足迹核算中[9]。但是农业生产碳足迹研究中计算方法存在较大差异，导致不同研究中出现同一种作物生产体系碳足迹为正或负这样完全相反的结论[10-11]，碳足迹计算方法的差异成为我国低碳农业发展的瓶颈。造成碳足迹计算差异的因素较多，不同区域间自然条件、种植制度和农业管理措施存在较大差异，导致同一种作物在不同地区碳足迹变异较大[12]，而计算碳足迹时系统边界选择和碳排放系数选择的差异也会造成碳足迹计算结果的差异[13]。以LCA方法为基础，根据我国国情建立农业生产碳足迹核算方法，科学评价我国农业生产产生的温室效应，对农业生产碳减排具有重要意义。

河北省地处华北平原，是我国重要的小麦玉米生产基地，2019年小麦和玉米产量分别达到1 451万和1 941万t。河北省作为京津冀一体化协同发展的重要组成部分，在保障国家粮食安全的同时，大量农资投入也带来了温室效应和面源污染等环境问题。随着国家“碳中和”概念的提出，河北省粮食生产的碳减排面临着严峻挑战，而目前针对该省粮食作物生产的碳足迹还缺乏深入研究。为促进河北省农业绿色低碳发展，基于农业统计数据，采用中国学者提出的符合中国实际情况的碳排放和碳固定系数，充分考虑小麦玉米生产体系碳排放及碳固定，建立小麦玉米生产体系碳足迹模型，估算了2018年河北省小麦玉米生产体系碳足迹，定量分析小麦玉米生产过程碳足迹及其构成，探讨小麦玉米生产体系碳足迹的影响因素，以期为河北省农业碳中和研究和绿色发展提供理论依据。

1 材料与方法

1.1 数据来源

小麦和玉米化肥用量、农药用量、农膜用量、柴油用量、灌溉耗电量、播种面积和产量数据来源于《2019全国农产品成本收益资料汇编》和《2019中国农村统计年鉴》，氮肥用量根据施用肥料单质氮肥用量和复合肥种类及用量进行计算，秸秆量根据小麦玉米产量，使用草谷比进行估算，秸秆还田比例为90%[14]。

1.2 构建小麦玉米生产体系碳足迹理论模型

系统边界由农资的生产(化肥等农资排放因子核算中包括上游化石燃料和原料的开采、运输和制造)开始，至作物收获后结束(图1)。小麦玉米生产体系碳足迹核算的系统边界包括种子、化肥、农药、农膜等农业投入品生产加工过程中的碳排放，作物生长过程中灌溉耗电的碳排放，播种耕作收割等过程中农机柴油消耗造成的碳排放，施用氮肥造成的农田氧化亚氮(N2O)直接排放和由氨挥发氮淋溶造成的N2O间接排放转化的碳排放(农田碳排放)，施用氮肥引起的碳固定和秸秆还田引起的碳固定。除了施用氮肥和秸秆还田外，免耕也会引起土壤碳固定[12]，但是由于河北省在实际农田管理中免耕技术使用较少，所以该研究未考虑免耕引起的碳固定。模型中涵盖的碳类型包括CO2和N2O两种温室气体及土壤固定的有机碳。根据LCA方法，小麦玉米种植体系碳足迹由碳排放和碳固定2个部分构成，碳排放、碳固定和碳足迹的计算参考张丹[12]的计算方法。碳排放由农资投入(种子、化肥、农药、农膜、灌溉耗电和机械柴油)碳排放和施肥引起的直接和间接N2O排放构成。碳固定由施氮肥和秸秆还田引起的碳固定构成。

图1 小麦玉米生产体系碳足迹系统边界

1.3 碳排放

ECO2=ICO2+FN2O×298，

(1)

ICO2=∑TI×EI，

(2)

FN2O=FN×EN2O+FN×ENH3×1%+FN×

ENO3-×2.5%。

(3)

式(1)～(3)中，ECO2为小麦玉米生产体系的碳排放量(以CO2计，下同)，万t；ICO2为农资产品投入产生的碳排放量，万t；FN2O为农田直接排放和间接排放的N2O量，万t；298为N2O转换为100 a尺度上的相对全球增温潜势[12]；TI为第I种农资投入的量，万t；EI为第I种农资投入的碳排放系数；FN为氮肥投入量，万t；EN2O为N2O排放系数；ENH3为氨挥发系数；1%为氨挥发转换为N2O的转换系数；ENO3-为氮淋溶系数；2.5%为氮淋溶转换为N2O的转换系数[15]。

1.4 碳固定

CS=CSOC-FerN+CSOC-straw，

(4)

CSOC-FerN=FN×SFerN，

(5)

CSOC-straw=S×Sstraw。

(6)

式(4)～(6)中，CS为小麦玉米生产体系的碳固定量(以CO2计，下同)，万t；CSOC-FerN为施氮引起的碳固定量，万t；SFerN为施氮肥碳固定系数；CSOC-straw为秸秆还田引起的碳固定量，万t；S为秸秆还田量，万t；SStraw为秸秆还田碳固定系数。

1.5 碳足迹

F=ECO2-CS，

(7)

FA=F/A，

(8)

FY=F/Y，

(9)

FV=F/V，

(10)

FP=F/P。

(11)

式(7)～(11)中，F为净碳排放量即碳足迹(以CO2计，下同)，万t；FA为单位播种面积碳足迹(以CO2计，下同)，t·hm-2；A为播种面积，hm2；FY为单位产量碳足迹(以CO2计，下同)，t·t-1；Y为作物产量，t；FV为单位产值碳足迹(以CO2计，下同)，kg·万元-1；V为产值，109元；FP为单位利润碳足迹(以CO2计，下同)，t·万元-1；P为利润，109元。各指标碳排放系数见表1[16-19]。

表1 碳足迹模型系数[16-19]

2 结果与分析

2.1 小麦玉米生产体系碳排放量及成产成本

基于统计数据中各农资投入量，采用碳排放和碳固定系数(表1)计算得到河北省小麦玉米轮作体系的碳排放总量(图2)，其中，碳固定使用负碳排放表示，农田碳排放则是农田直接和间接N2O排放转化的CO2之和。小麦季、玉米季和全年碳排放量分别为952万、899万和1 851万t。小麦季碳排放量比玉米季高53万t(6.56%)，小麦季碳排放量占全年碳排放量的51.43%。小麦季、玉米季和全年碳固定量分别为463万、588万和1 051万t，玉米季碳固定量比小麦季高125万t(27.00%)，玉米季碳固定量占全年固碳量的55.95%。小麦季和玉米季碳排放量均大于碳固定量。灌溉产生的碳排放是小麦玉米生产体系碳排放最主要部分，小麦季、玉米季和全年灌溉产生的碳排放量分别为369万、316万和685万t，分别占小麦季、玉米季和全年碳排放总量的38.76%、35.15%和37.00%；其次，肥料产生的碳排放量分别为304万、272万和576万t，分别占全年碳排放总量的31.93%、30.26%和31.17%；农田排放是第3大碳排放源，小麦季、玉米季和全年碳排放量分别为150万、196万和346万t，分别占全年碳排放总量的15.76%、21.80%和18.69%。其他排放源的碳排放量占比均小于10%。秸秆还田是最主要的固碳方式，小麦季、玉米季及全年通过秸秆还田分别固定碳达373万、518万和891万t，分别占固碳量的80.56%、88.10%和84.78%。玉米季秸秆还田的碳固定量比小麦季高145万t(38.87%)，占全年固碳量的58.14%。除了秸秆还田可以固碳以外，施用氮肥也能起到固碳作用，其全年固碳量仅为秸秆还田固碳量的17.96%。小麦季、玉米季和全年施用氮肥的碳固定量分别为90万、70万和160万t，小麦季施用氮肥的碳固定量比玉米季高20万t(28.57%)。

图2 小麦玉米轮作体系碳排放量

除主要排放源外，小麦玉米生产体系其他碳排放源的组成还包括种子、柴油、农药和农膜(图3)。

图3 其他来源碳排放量

图3显示，小麦和玉米其他碳排放源的碳排放量差别较大。小麦种子产生的碳排放量高达71万t，而玉米种子产生的碳排放量仅为14万t，约为小麦种子碳排放的20%。玉米季柴油和农药产生的碳排放量分别为82万和14万t，分别比小麦季高35万(74.47%)和3万t(27.27%)。与小麦相比，春玉米种植过程中使用了农膜，其碳排放源较小麦增加一项，但农膜使用量较小，其碳排放量仅为5万t，占玉米生产碳排放总量的比例低于1%。

根据统计数据对农资投入成本进行计算(图4)。机械成本包括机械作业费及排灌费用，由于农膜仅在春玉米生产中使用且成本较低，在计算时没有将农膜考虑在内。小麦季、玉米季和全年农资投入成本分别为7 175、5 349和12 524 元·hm-2，小麦季农资投入成本比玉米季高1 826元·hm-2(34.13%)，小麦季农资投入占全年农资投入成本的57.29%。机械费和肥料费是农资投入成本的主要组成部分，小麦季、玉米季和全年机械费分别为3 034、2 326和5 360 元·hm-2，约占总成本的43%，肥料费分别为2 813、2 084和4 897 元·hm-2，约占总成本的39%。小麦季机械费、种子费和肥料费投入均高于玉米季，分别比玉米季高708元·hm-2(30.44%)、385元·hm-2(56.20%)和729元·hm-2(34.98%)，小麦季和玉米季农药费差异较小，为4元 hm-2(1.57%)。

图4 小麦玉米轮作体系生产成本

2.2 小麦玉米生产体系碳足迹

河北省小麦和玉米的播种面积、作物产量和收购价格均不相同，单纯比较总碳排放量不能准确反映小麦玉米生产体系碳排放的真实情况，因此根据小麦和玉米碳净排放量以及播种面积、产量、产值和利润计算单位播种面积、单位产量、单位产值和单位利润的碳足迹(表2)。由于小麦、玉米碳排放量均大于碳固定量，碳净排放量为正值，因此，小麦玉米生产体系属于碳排放源。玉米播种面积、产量、产值和利润分别比小麦高46%、34%、33%和45%，同时玉米碳排放量比小麦低6%，碳固定量比小麦高27%，碳足迹比小麦低36%。更大的播种面积、产量、产值和利润以及更低的碳足迹使玉米单位播种面积、单位产量、单位产值和单位利润碳足迹均低于小麦，分别比小麦低57%、53%、52%和59%。

表2 小麦玉米轮作体系碳足迹

2.3 农资投入对碳排放和成本的贡献

为了对比不同农资投入对碳排放和成本的贡献程度，该研究计算了不同农资投入对每公顷碳排放和生产成本的贡献率(图5)。由于农田碳排放受施肥影响较大，所以肥料碳排放包含农田碳排放，机械碳排放包含柴油和灌溉碳排放。机械对碳排放和成本的贡献率接近，在小麦季、玉米季和全年贡献率均约为40%；化肥对碳排放的贡献率大于对成本的贡献率，化肥在小麦季、玉米季和全年对碳排放的贡献率约为50%，而对成本的贡献率约为40%。农药和种子对碳排放的贡献率均小于其对成本的贡献率。小麦季和玉米季农药对碳排放的贡献为1%，但是对成本的贡献可以达到4%。不同作物种子对碳排放贡献差异较大，小麦种子对碳排放的贡献率高于玉米，小麦季和玉米季种子对碳排放的贡献率分别为7.50%和1.57%，全年为5.18%，但两者对成本的贡献率接近，均约为14%。

图5 农资对碳排放和成本的贡献率

3 讨论

3.1 小麦玉米生产体系碳排放构成

研究发现小麦季、玉米季和全年碳排放量均大于碳固定量，碳净排放量为正值，说明小麦玉米生产体系属于碳排放源。玉米季碳排放总量低于小麦季，这与前人研究结果[20]一致。比较河北省小麦玉米体系碳排放构成，发现尽管小麦播种面积比玉米少31.44%，但是小麦季灌溉和肥料碳排放仍然高于玉米季，这主要是由于小麦和玉米季灌溉和化肥投入的不同造成。华北平原冬小麦生育期内多年平均降水量约为150 mm，而冬小麦作物多年平均耗水量达450 mm[21]，在小麦生长周期内需要灌溉3～4次才能满足其生长需求，而玉米生长季水热同期往往只需要灌溉1～2次就能够满足其生长需要。气候和作物自身特点导致小麦生产过程中往往比玉米需要更多的灌溉次数，消耗更多的电力，同时产生更多的碳排放。小麦季肥料产生的碳排放比玉米季高32万t(11.76%)，但是肥料使用量仅比玉米季高1万t(0.93%)，其中，复合肥和氮肥占肥料用量的95%以上，是主要的排放源。河北省小麦季施用氮肥、复合肥和其他肥料分别为35.5万、72.1万和0.4万t，玉米季分别为26.0万、80.9万和0.5万t。与玉米季相比，小麦季单质氮肥用量增加9.5万t，复合肥用量减少8.8万t，但单质氮肥碳排放系数是复合肥的3倍(表1)，排放系数和使用肥料种类的差异导致小麦和玉米在肥料用量接近的情况下，小麦季肥料产生的碳排放高于玉米季。玉米季农田碳排放总量高于小麦季，这是由于利用氮损失模型计算得到的玉米季N2O排放、氨挥发和氮淋溶损失高于小麦季，导致玉米季直接和间接碳排放增加。玉米季氮素损失高于小麦季这一结果与前人研究结果[22]一致，近年来我国关于主要农作物碳足迹的研究大多认为肥料是种植业最主要的碳排放源[23]。但笔者研究结果表明，灌溉是河北省小麦玉米生产体系最大的碳排放源，占总碳排放量的37%。造成这种差异的主要原因是研究区小麦玉米生产方式不同[24]。我国幅员辽阔，受到种植制度和自然环境的影响，不同地区农业生产方式存在较大差异。例如，我国西北地区大面积雨养农田不需要进行灌溉，灌溉不属于碳排放源。在计算农作物生产碳排放时，碳排放构成受到区域差异的影响，这导致不同区域不同因素对碳排放的贡献也不同。

3.2 小麦玉米生产体系碳足迹

不同研究得到的小麦玉米生产碳足迹相差较大。张丹[12]研究表明华北地区小麦和玉米的单位面积碳足迹分别为5.62和3.00 t·hm-2，史磊刚等[25]研究表明华北地区小麦和玉米的单位面积碳足迹分别为1.10和0.64 t·hm-2。笔者研究结果表明，河北省小麦和玉米单位面积碳足迹分别为2.07和0.90 t·hm-2。碳足迹计算结果存在差异的主要原因是由于碳足迹系统边界不一致和碳排放参数选择不一致。张丹[12]在计算碳足迹时考虑了施用有机肥和秸秆焚烧产生的碳排放，笔者研究则根据河北省小麦玉米在实际生产中有机肥投入较少及禁止秸秆焚烧的实际情况，没有考虑这部分碳排放，因此得到的碳足迹低于其研究结果。在计算碳足迹时是否考虑土壤固碳效应会对碳足迹结果产生较大影响。笔者研究结果显示，小麦玉米生产体系每年的碳固定量约为碳排放量的60%，如果计算碳足迹时忽略土壤碳固定会大大高估碳足迹。农田碳排放包括N2O直接排放和间接排放，笔者研究结果表明由于氨挥发和氮淋失导致的碳排放约占农田碳排放总量的30%，因此在计算农田碳排放时仅计算直接N2O排放而忽略间接排放则会导致碳排放被低估[26]。我国农业生产资料的生产主要消耗化石燃料，其能量转化效率较低，这意味着我国每生产单位质量的农业生产资料，就会比发达国家排放更多的CO2[23]。如果在计算我国农业生产碳足迹时直接使用国外的排放系数，往往会低估我国实际碳排放量，笔者研究在进行计算时选取了我国科学家根据我国实际情况修正后的碳排放系数[16-17]。

3.3 降低农业碳排放技术

从碳足迹的构成角度考虑降低农业生产碳足迹，可以通过减少碳排放和增加碳固定来实现。要实现这一目标需要优化农业管理措施，兼顾固碳和减排提高农业生产的碳效率[27]。随着环保意识的增强和农业管理水平的逐步提高，我国农业碳足迹已经开始表现出逐渐减缓的趋势[17]。综合考虑低碳农业发展的评价指标和驱动因素，通过增强科普宣传来影响政府决策，已成为国内外低碳农业的研究趋势[28]。政府决策是影响农资投入的主要因素，自提出“一控两减三基本”的目标后，河北省农药化肥施用量在2019年已经实现了负增长，而农田氮素损失和氮肥投入具有显著相关关系[10,18]，研究结果表明河北地区小麦玉米生产体系施用的肥料对碳排放的贡献达到50%以上。降低氮肥投入可以直接降低肥料生产运输产生的碳排放，同时降低农田碳排放，因此降低肥料用量是降低农业生产碳排放最简单有效的手段。除了肥料外，灌溉产生的碳排放也是主要碳排放源之一，尤其是小麦季灌溉量远高于玉米季。通过改变传统的小麦玉米轮作一年两熟种植制度，在小麦季休耕或者种植其他作物可以有效降低灌溉量，从而减少由灌溉引起的碳排放[29]。近年来，越来越多的研究开始考虑农田固碳效应[30]，通过有机肥和化肥合理配施以及添加生物炭都可以增强土壤固碳效应，降低碳足迹[31-32]。但是土壤固碳效应是一个复杂的过程，与各农业措施之间的关系还存在很大不确定性，需要针对特定生态系统和生态环境开展长期研究[33]。在不减少小麦玉米产量的前提下减少小麦玉米轮作体系碳足迹最直接有效的方法是降低施氮量和灌溉量。在目前河北地区小麦产量为6 000 kg·hm-2、玉米产量为7 000 kg·hm-2的水平下，采用由目标产量推算最佳施氮量方法计算得到小麦季最佳施氮量(以N计，下同)应为168 kg·hm-2，玉米季最佳施氮量应为161 kg·hm-2[34]。与笔者通过统计资料估算的小麦季和玉米季施氮量相比，河北省小麦季氮肥用量还可以减少28 kg·hm-2，而玉米季施氮量减量潜力较小。按照河北省目前小麦播种面积为2 357×103hm2计算，通过优化施氮量可以减少氮肥投入量约6.60万t，减少直接碳排放量32.74 万t，减少全年碳足迹4.10%。张喜英[35]研究认为在不降低产量的前提下，华北地区小麦采取亏缺灌溉可以将灌溉次数由目前3～4次减少为2～3次。小麦季减少1次灌溉可以减少灌溉用电约400 kW·h，减少碳排放量86.74 万t，使全年碳足迹降低10.84%。综合上述分析，通过科学方法优化小麦季施氮量和灌溉次数是减少河北省小麦玉米生产体系碳足迹的最直接有效方法。推广科学施肥灌溉需要改变农民原有施肥灌溉习惯，增强农民科学种田意识。在这些方面政府应加强宣传力度，组织科技下乡活动，宣传科学施肥灌溉技术原理，开展示范田建设，使农民切实感受科学施肥灌溉技术的应用效果。通过科学施肥灌溉技术的推广减少小麦玉米生产碳排放，助力乡村振兴。

3.4 不确定性分析

笔者研究计算了河北省小麦玉米种植体系的碳足迹，但是研究结果依然存在不确定性。首先，在选择碳排放系数时，虽然没有直接采用国外学者研究的碳排放系数而使用了针对中国实际情况研究得到的碳排放系数，但是这些排放系数并非针对河北省实际情况得到，受当地社会发展水平的影响，不同地区碳排放系数存在较大差异[23]，因此选取这些排放系数计算碳排放量时存在不确定性。其次，由于缺乏田间实际测量得到的数据，在计算氮素损失量和固碳量时直接采用了前人研究的区域模型进行计算，但是氮损失和碳固定量往往受气候条件和当地农业管理措施的影响，直接使用区域模型计算氮素损失量和固碳量时存在不确定性[36]。针对上述不确定性还需要进行更为深入细致的研究，得到符合目标区域的碳排放系数，开展田间氮素损失和碳固定监测，为研究区发展低碳农业提供更加丰富和准确的数据。