湖南省农业碳排放特征及碳达峰分析

邓维忠,许中坚,2*

(1.湖南科技大学资源环境与安全工程学院 湘潭 411201;2.湖南科技大学煤炭资源清洁利用与矿山环境保护湖南省重点实验室 湘潭 411201)

全球变暖是一个严峻的环境问题,温室气体排放是全球变暖的一个重要成因,而农业生产直接或间接产生的温室气体(如CO2、CH4、N2O等)在全球温室气体中占比较高。中国是农业大国,面临的减排任务艰巨而迫切。近年来众多学者开展了大量碳排放相关研究,取得了重要成果。在温室气体排放占比研究方面,董红敏等[1]发现农业活动产生的CH4和N2O 分别占全国CH4和N2O 总排放量的50%和90%以上。在实现碳达峰、碳中和目标方面,赵敏娟等[2]发现中国农业碳排放在2016 年已经达峰并构建了中国在2060 年实现碳中和的路径图。Sun等[3]采用麻雀优化神经网络算法和LMDI (Logarithmic Mean Divisia Index)法对中国城市的碳排放进行了动态模拟,其研究结果表明服务型城市已处于城市转型完成阶段,比综合型城市更有可能自行实现碳达峰。为了解农业碳排放过程中的影响因素,马肖迪等[4]通过LMDI 因素分解法探讨了影响土地利用碳排放的因素,提出经济规模效应为首要贡献因素;赵先超等[5]运用LMDI 模型通过耕地面积、有效灌溉面积、农药化肥使用量等数据分析了农业碳排放的影响因素后得出结论: 湖南省农业碳排放量增加的最重要影响因素是农业经济水平和产业结构;王慧敏等[6]采用Tapio 脱钩模型对湖南省农业碳排放与农业经济增长的脱钩效应进行分析并指出湖南省的农业经济增长与其碳排放间的关系正在由弱脱钩状态向强脱钩状态转变;赵宇[7]运用多元回归模型分解江苏省农业碳排放动态变化的影响因素,研究结果表明,江苏省农业碳排放呈显著的空间差异,且主要正向促进因素是单位农业能源消耗;吴昊玥等[8]构造考虑非期望产出的全局 SBM (Slacks-Based Measure)模型测算 2000—2019 年间30 个省(市、自治区)的农业碳排放松弛量,采用空间杜宾模型探讨农业碳排放效率的影响因素与溢出效应,结果表明中国农业碳排放具有较大的减排潜力且排放效率整体存在空间自相关性。在碳排放预测方面,范振浩等[9]和常青等[10]分别采用灰色预测模型GM(1,1)对江苏省和河南省的农业碳排放进行了预测: 若以近10 年的样本预测,江苏省于2020 年已实现碳达峰目标,河南省在2029 年可实现碳中和目标;王树芬等[11]则采用STIRPAT (Stochastic Impacts by Regression on PAT)模型对山西省2021—2023 年间农业碳排放量进行预测,发现山西省已实现碳达峰目标。

湖南省作为我国的农业大省,合理估算其农业碳排放量,对制定有效的农业碳减排政策具有重要意义。目前针对湖南省农业碳排放量的研究中,鲜有综合分析农资投入、农田土壤利用、畜禽养殖的报道。本文通过测算湖南省 2007—2020 年间主要农业生产活动碳排放量,分析其排放特征及影响因素,采用灰色预测模型GM(1,1)预测2021—2040 年间湖南省农业碳排放量,为实现碳中和目标提供参考,为湖南省农业可持续发展提供数据及理论支持。

1 材料与方法

1.1 农业碳排放量测算

采用联合国政府间气候变化专门委员会(IPCC)碳排放系数法[12]测算湖南省农业碳排放量,主要考虑以下3 个方面: 1)农业物资投入(主要包括化肥、农药、农膜、农用柴油和农业灌溉)相关的温室气体排放;2)农田土壤利用过程中所产生的温室气体,主要包括CH4和N2O;3)畜禽养殖导致的温室气体排放,包括猪、牛、羊及家禽的肠道发酵和粪便管理过程导致的CH4和N2O 排放。农业总碳排放量(C)按公式(1)计算:

式中:Ci为源于第i个碳源的碳排放量,Ti为第i个碳源的活动水平,δi为第i个碳源的碳排放系数。根据IPCC 第5 次评估报告,CH4和N2O 转化为CO2的100 年增温潜势系数分别为28 和265。

1.2 碳排放系数

种植业和畜禽养殖业碳排放源、碳排放系数及数据分别见表1 和表2。

表1 种植业碳排放系数及数据来源Table 1 Carbon emission factors and data sources for crop system

1.3 农业碳排放强度测算及各碳排放源占比

农业碳排放强度(Cai)是指单位农业经济效益所产生的碳排放[19-20],按式(2)计算:

式中: GDPa为农牧业生产总值。

碳排放源占比反映的是碳排放组成,不同碳排放源占比按式(3)计算:

式中:Pi为第i个碳源导致的碳排放占总农业碳排放的比例。

1.4 碳排放影响因素分析方法及模型

Kaya 碳排放恒等式由Kaya[21]于1989 年在IPCC研讨会上提出的,结合已有研究与实际农业生产情况对该式进行扩展[22-25],将农业生产过程中所产生的碳排放量与经济、产业结构、人口等因素建立联系:

GDPA为农牧渔林业生产总值; GDP 为生产总值;Pt为总人口数量;Pr为农村总人口数量;E为农村用电总量;Ape为农业生产效率,是反映农业生产投入与创收之间关系的关键因素,本文以农牧业碳排放总量与农牧业生产总值的比值来衡量;Aps为农业产业结构,可以反映农业产业内部的优化调整,本文以农牧业生产总值占农牧渔林业生产总值的比重来衡量;Ris为地区产业结构,反映不同产业不同部门之间的统筹协调关系,本文以农牧渔林业生产总值占地区生产总值的比重来衡量;Rel为地区经济发展水平,反映一个地区经济发展的规模、速度以及人均水平,本文以人均生产总值来衡量;Lfs为劳动力水平,本文以地区总人口与农村人口的比值来衡量;Pe为农村居民人均用电量的倒数。鉴于农业各部门之间无论产值还是规模的量化方式均不一致,为了便于分析,以产值代替规模,统一采用产值作为比较量。对于Kaya 恒等式的改动,去掉了暂时无法用于解释的残差[26-27]。

采用LMDI 法[28-30],农业生产效率、农业产业结构、地区产业结构、地区经济发展水平、劳动力水平、农村居民人均用电量的倒数和农村总用电量的影响值的计算如下式:

式中: 0 和t分别为基期年(2007 年)和第t年,其中t=1,2,3,···,n。ΔC为基期年(2007 年)与第t年间农业碳排放的总变化量。ΔApe、ΔAps、ΔRis、ΔRel、ΔLfs、ΔPe、ΔE分别为基期年(2007 年)与第t年间由农业生产效率、农业产业结构、地区产业结构、地区经济发展水平、劳动力水平、农村居民人均用电量的倒数和农村总用电量变化所引起的农业碳排放的累计变化量。

1.5 农业碳排放量预测

灰色预测模型用于对含有不确定因素的系统(即灰色系统)的预测[31],以历年资料为基础,对时间序列的数据进行大小预测,能得到一条呈指数增长规律的上升形状数列,使随机的原始数据呈现相对规律的变化和发展,从而预测系统未来的发展趋势。以2007—2020 年间湖南农业碳排量为原始数据并以2007 年为基期年用t=0 表示,构建湖南农业碳排放预测趋势模型GM(1,1),对湖南2021—2040 年间农业碳排放量进行预测[32-36]。步骤如下:

1)计算原始数列χ(0)=[χ(0)(0),χ(0)(1),χ(0)(2),···,χ(0)(n)]的级比。

式中:t=1,2,3,···,n。

2)建立有关微分方程如下:

采用最小二乘法求解灰参数a和 µ,并将其代入时间函数可得:

相应预测值如下:

式中:t=1,2,3,···,n−1。

3)采用残差检验、后验差检验、关联度检验等检验模型精度,并对湖南2021—2040 年间农业碳排放量进行预测。

1.6 数据来源及处理

本文数据来源于2008—2021 年《湖南统计年鉴》以及2008—2021 年湖南省各地市统计年鉴所统计的2007—2020 年的相关数据。人口均为常住人口数,省统计常住人口数年份为2011—2019 年,其余年份常住人口数通过简单拟合得出。农用薄膜、农药、农用柴油均为当年使用量,化肥为折纯量,灌溉面积为有效灌溉面积。种植作物除水稻(Oryza sativa)外,还统计了部分产量较大以及较为常见的作物。肉牛、羊均为当年出栏数;生猪、家禽、肉兔养殖时间通常短于1 年,因此采用(当年出栏量×平均生命周期)/365 进行折算。生猪的平均生命周期为200 d,全省生猪出栏数采用14 个地市生猪出栏数总和,家禽和肉用兔的平均生命周期分别为55 d 和60 d。数据统计与分析及作图通过Excel 2019、SPSSPRO 免费版、Origin 2022 来实现。部分缺失数据采用均值插补和线性插补进行补充。

2 结果与分析

2.1 农业碳排放的时间特征

湖南省农业碳排放量见图1,各类排放源占比情况见文后附表链接。2007—2020 年湖南省农业碳排放量呈三段式变化。2008 年因发生特大冰灾,农业受到巨大冲击,湖南省农业碳排放量出现大幅下降。2008—2015 年间,湖南省农业碳排放量整体呈上升趋势,于2015 年达峰值(6550 万t),比2007 年增加4.46%。2015—2020 年间,湖南省农业碳排放量整体呈下降趋势,2020 年湖南省农业碳排放量为6148 万t,比2007 年减少1.94%。考虑到农业技术和管理水平变化产生的影响,2020 年和2015 年湖南省农业碳排放量与2007 年湖南省农业碳排放量的实际差值会更明显。上述结果表明,湖南省农业碳排放量已于2015 年达到峰值。与此同时,湖南省农业碳排放强度在逐年走低。2007 年湖南省碳排放强度为2.84 t∙(万元)–1,2020 年为1.01 t∙(万元)–1,相比于2007年降低64.44%。

图1 2007—2020 年湖南省农业碳排放组成及排放强度的历史变化Fig.1 Historical changes of composition and intensity of carbon emissions from agricultural production system in Hunan Province from 2007 to 2020

湖南省农业碳排放三段式变化与国家政策密不可分。2003 年之前,中国在不断深化和完善粮食流通体制的改革;2005 年提出加大对种粮农民的直接补贴力度;到2006 年全面取消传统农业税[37]。2007年中国共产党第十七次全国代表大会强调了资源节约、生态环境保护的重要性。2008 年中央一号文件明确指出要通过降低生产成本实现增收,大力发展节约型农业,促进秸秆等副产品和生活废弃物资源化利用,提高农业生产效益[19]。2014 年中央一号文件提出发展生态友好型农业;2015 年国家提出“转方式,调结构”,积极推进农业领域技术变革;2016 年国家提出推动农业可持续发展;2017 年国家提出推动农业绿色发展。湖南省积极响应国家相关政策,农药、化肥、农用薄膜的投入量逐渐下降。农业灌溉面积和农用柴油的投入上升与水稻产量上升有关,但农资投入整体呈下降趋势。在农田土地利用方面,源于水稻种植的碳排放量缓慢增长。早稻种植面积减少,晚稻面积不稳定,中季稻种植面积稳步上升,且碳排放系数表现为: 中季稻＞晚稻＞早稻,因此水稻种植碳排放量上升。作为养猪大省,湖南在致力于提高养殖技术的同时不断对畜牧养殖业结构进行改革,2014 年之后生猪养殖量开始逐渐下降,加之2019—2020 年间非洲猪瘟导致的生猪养殖量大幅减少,湖南省畜牧养殖业产生的碳排放量也于2014 年后逐步走低。

2007—2020 年间,湖南省农田土地利用碳排放量平均占比为67.92%,其中中季稻、晚稻和早稻的平均占比分别为30.77%、22.19%和9.23%。畜禽养殖业碳排放平均占比约为25.52%,其中生猪养殖占总排放量的16.70%。源于农资投入的碳排放占总排放量的6.57%,其贡献量在3 大排放源中最低,源于农资投入中化肥的排放量占总排放量的3.37%。农资投入中各类碳排放源的排放量与赵先超等[5]和邓运员等[38]研究结果一致。湖南省各类碳排放源排放量占比差异巨大可能的原因如下:

1)自然禀赋

在水源条件上,湖南境内有湘江、资水、沅水、澧水4 大水系以及洞庭湖,水系发达。在气候条件上,湖南省属亚热带季风气候,光热充足,降水丰沛,雨热同期。在地形条件上,湖南省北部是广袤的洞庭湖平原,地势平坦。在土壤条件上,洞庭湖地区和湘、资、沅、澧流域沿岸分布着水稻土和潮土。可见湖南省十分适宜粮食的生长,水稻可以实现大面积种植。湖南粮食播种面积常年稳定在4.67 亿hm2、产量保持在0.3 亿t 左右,水稻面积、产量分别居全国第1 位和第2 位,油菜(Brassica napus)面积、产量分居全国第1 位和第3 位,蔬菜产量居全国前列[39]。因此湖南省农田土地利用碳排放量大,占比高。

2)农资投入水平

农资投入产生的碳排放占比少且平稳,说明湖南省农业生产全过程机械化水平低。地势平坦的地区机耕道建设少,无法进行成片作业。丘陵地区,田垄高低不平,加之农业劳动力的流失以及老龄化,机械化作业难以实施。化肥在农资投入中占比最高,说明在农业生产过程中,农民对于化肥的使用缺乏科学的指导,化肥利用率低。

3)畜禽养殖业生产结构

湖南省2020 年生猪出栏数为4658.9 万头,牛为174.6 万头,羊为983.3 万头。生猪养殖量大并且碳排放系数高,因此生猪养殖的农业碳排放量大且占比高。牛、羊养殖时间长、成本高、资金回笼慢,农户养殖缺乏科学养殖技术指导,尚未形成稳定的市场,因此牛羊养殖数量少。

2.2 农业碳排放的空间特征

湖南省各地市累计农业碳排放量见图2。常德累计农业碳排放量超1 亿t,衡阳、邵阳均超9000万t,岳阳、永州均超8000 万t,长沙、益阳及怀化均超6000 万t,郴州约为5500 万t。其他地市均在5000 万t 以下,其中以张家界最低。造成不同地市之间农业碳排放量相差巨大的可能原因为不同地市之间的自然条件以及自身发展方向的差异。常德、益阳、岳阳3 市共享洞庭湖,常德境内还有澧水、沅江两大水系,益阳境内有资水水系;岳阳地处长江与湘江之间;衡阳和邵阳分属湘江水系和资水水系;上述城市可借助其境内的水源条件及土壤条件大力发展农业经济。湘潭和株洲的工业占比重;娄底种植面积小;湘西和张家界受地形以及交通影响,地区农业发展水平相对落后;因此上述城市累计农业碳排放量较低。从农业产业结构来看,全部地市农资投入碳排放量占比为5%～10%,长株潭城市群在2007年便被国家批准为“全国资源节约型和环境友好型社会建设综合配套改革试验区”,由此带动全省积极响应国家政策,农资投入带来的碳排放量占比处于较低水平;湘西和怀化畜禽养殖碳排放量占比低于20%,其余地市畜禽养殖碳排放量占比为20%～35%;全部地市农田土地利用碳排放量占比均超60%。

图2 2007—2020 年湖南省各地市累计农业碳排放量及平均碳排放强度历史变化Fig.2 Historical changes of cumulative carbon emissions and average carbon emission intensity from agricultural production system at city level in Hunan Province from 2007 to 2020

2007—2020 年间湖南省各地市农业碳排放量见表3。长沙、湘潭、衡阳、邵阳、岳阳、常德、益阳在2015 年前后农业碳排放量达到峰值后开始下降。郴州在2015 年后农业碳排放量依然处于波动上升的趋势,娄底在2015 年以后呈先降低后上升的趋势,湘西和张家界总体呈稳定上升趋势,株洲、永州和怀化在2018 年前均呈上升趋势,表明这些城市的农业可能还处于发展阶段,农业碳排放量未迎来峰值。

表3 2007—2020 年湖南省各地市农业碳排放量和全省农业碳排放量空间变异系数的历史变化Table 3 Historical changes of carbon emission from agricultural production system at city level and the spatial variation coefficient at provincial level in Hunan Province from 2007 to 2020

2007—2020 年间湖南省各地市农业碳排放强度见表4。农业碳排放强度能直观反映各地低碳农业经济发展水平。2007—2020 年间湖南省各地市农业碳排放强度为1.30～2.40 t∙(万元)–1,其中长沙最低[1.31 t∙(万元)–1],湘潭和娄底均超过1.40 t∙(万元)–1,株洲、衡阳、郴州和永州均超过1.60 t∙(万元)–1,岳阳、常德和益阳为1.70～1.80 t∙(万元)–1,超过2.00 t∙(万元)–1的城市为邵阳、张家界、怀化和湘西,其中张家界最高[2.39 t∙(万元)–1]。湖南省2007—2020 年平均农业碳排放强度为1.82 t∙(万元)–1,近半数地市农业碳排放强度超过或持平全省平均农业碳排放强度。各地市农业碳排放强度总体均呈下降趋势,与湖南省农业碳排放强度总体变化一致。作为湖南的省会城市,长沙农业经济发展相对于其他城市更加高效且迅速,因此其农业碳排放强度低。常德等市农业碳排放量远高于其他城市,可能是由于农业经济未得到充分发展,产值较低,导致农业碳排放强度较高;湘西和张家界并不适宜发展规模化种植业,农业产值不高,但人口基数少,因此农业碳排放强度高。

表4 2007—2020 年湖南省各地市农业碳排放强度及全省碳排放强度空间变异系数的历史变化Table 4 Historical changes of carbon emission intensity from agricultural production system at city level and spatial variation coefficient of carbon emission intensity at provincial level in Hunan Province from 2007 to 2020

2007—2020 年间湖南省各地市农业碳排放量变异系数为41%～43%,农业碳排放强度变异系数为14%～26%。湖南省农业碳排放量和排放强度在空间上呈现出不均衡性,农业碳排放量变异系数的波动幅度在2%左右,远低于农业碳排放强度变异系数的波动幅度(12%)。湖南省农业发展水平和碳排放变化趋势表现出较大的地区差异,但是该差异总体呈减小的趋势,说明各地市均在向着低碳农业经济发展,部分经济相对落后的城市正在不断追赶。农业可持续化发展在朝着良好的方向发展。

2.3 农业碳排放影响因素

由表5 可知,2008—2020 年湖南省农业碳排放量相较于基期(2007 年)累计增加715 万t。农业生产效率、农业产业结构、地区产业结构、农村居民人均用电量的倒数等因素均表现出减排效果。源于农业生产效率的碳减排量总计45 243 万t;湖南农村常住人口逐年减少,湖南水稻种植依旧保持高产,由此可见农业生产效率不断提高可能主要得益于农业科技以及管理水平的不断进步。源于地区产业结构的碳减排量总计31 614 万t,其年均减排量约为2432 万t;2007 年湖南省种植业、林业、牧业和渔业产值分别占总产值的46.9%、5.6%、38.7%和5.9%,2020 年分别为47.0%、6.1%、33.8%和7.6%,这表明种植业占总产值比值不变,牧业占比有着较大的降幅,林业和渔业占比上升。就生产总值构成来看,第一产业、第二产业和第三产业在2007 年分别占总产值的16.8%、41.7%和41.5%,2020 年分别为10.2%、38.1%和51.7%,由此可见,湖南省在逐步进行农业产业和地区产业结构的不断优化调整和转型,并由此取得了减排效果。农村居民人均用电量倒数的碳减排量约为49 653 万t。地区经济发展水平、劳动力水平和农村总用电量是碳排放量增加的主要原因,分别累计贡献77 928 万t、16 826 万t 和33 515 万t碳排放量,其中地区经济发展水平是碳排放增加的最主要因素。目前,湖南省地区发展水平较低,农村青年劳动力大多选择外出务工,有效劳动力迅速减少,为代替传统劳动力而投入使用农机,农村总用电量上升。可见,湖南省农业碳排放与经济发展有着十分密切的关系,加强农业经济的同时要加强减排工作。

表5 2008—2020 年湖南省农业碳排放历史变化潜在影响因素的影响水平Table 5 Impact of the potential driving factors on the historical changes of agricultural carbon emissions in Hunan Province from 2008 to 2020

由表6 可知,2008—2020 年间,长沙、株洲、湘潭、邵阳、岳阳、怀化、娄底和湘西相比基期(2007 年)分别累计减排9～501 万t,其中岳阳累计减排量最多,达501 万t;衡阳、常德、张家界、益阳、郴州和永州相比基期(2007 年)分别累计增加碳排放约9～400 万t,其中益阳累计增加量最多,达398 万t。以上表明不同地市之间累计碳排放量变化差异较大,且存在明显的两极分化,经济相对发达的地市减排效果更高,此外部分地市农业碳排放量甚至依然表现为增加的趋势。各地市碳减排与增排因素与湖南省大致相同便不再赘述。就源于农业产业结构的碳累计排放量来看,常德和湘西分别增加162 万t 和119 万t,邵阳和益阳分别减少10 万t 和8 万t。在农牧业GDP 和农牧渔林业GDP 逐年升高的情况下,常德、湘西、邵阳、益阳的农牧业GDP 在农牧渔林业GDP 中的占比均在一段时间内逐渐升高,可见其种植业和牧业在农牧渔林业的产业结构中所占比重有所升高;其余地市相较基年农牧业GDP 在农牧渔林业GDP 中所占比重均逐年下降,可见其渔林业在农牧渔林业的产业结构中所占比重在不断升高,因此合理调整农业产业结构能减少农业碳排放量。邵阳、常德、益阳、湘西应提升碳排量低的林业和渔业的比重,降低种植业和畜牧养殖业的比重;长沙农村总用电量的碳减排量为150 万t,这得益于长沙的农村总用电量的逐年降低。

表6 2008—2020 年湖南省各地市累计农业碳排放变化潜在影响因素的影响水平Table 6 Impact of potential driving factors on cumulative agricultural carbon emissions at city level in Hunan Province from 2008 to 2020

2.4 农业碳排放量预测及达峰分析

湖南省以及部分地市在2015 年前后碳排放量开始逐渐下降,若以2007—2020 年的全部数据构建预测模型会导致模型精度不合格,2020 年以后的碳排放变化趋势变为持续上升,这与2015—2020 年碳排放量逐年下降的趋势相违背,故采用2015—2020 年的农业碳排放量为原始数据构建灰色预测模型GM(1,1);对于碳排放量持续走高的地市以2007—2018 年的农业碳排放量为原始数据构建灰色预测模型GM(1,1)。湖南省及其地市农业碳排放量预测值见表5,逐年结果见文后附表链接。湖南省在2021—2040 年间的农业碳排放量逐渐走低,计算结果(图1)和预测结果(表7)表明,就整个省域而言,其农业碳排放量在2015 年已经达到峰值;在14 个地市中,长沙、湘潭、衡阳、邵阳、岳阳、常德和益阳在2015 年前后达峰(表3);预测结果表明,在2030 年前郴州、娄底、湘西、张家界、株洲、永州和怀化农业碳排放量总体保持增长态势。因此对于各地市不同的情况要制定相对应的减排目标与政策,在农业发展到一定程度后积极转型,以实现其在2030 年前碳达峰的目标。

表7 湖南省及14 地市农业碳排放量预测值Table 7 Forecasted agricultural carbon emissions at city and provincial level in Hunan Province ×104 t

碳排放量是通过活动水平和碳排放系数计算而来,影响碳排放系数的因素众多且影响机制复杂,碳排放系数存在时空差异。随着农业生产技术的不断创新、管理水平的不断提高、从业人员素质的不断提升以及农资的高效利用等,未来农业碳排放系数大概率会不断降低。本文在计算碳排放量时,考虑到碳排放系数的可获得性,同一碳源在不同年份采用同一碳排放系数,因此,所得到的碳排放量可能与实际有偏差,进而对预测结果也会产生一定的影响。

3 结论与建议

3.1 结论

1) 2020 年湖南省农业碳排放量为6148 万t,农业碳排放强度为1.01 t∙(万元)–1。2007—2020 年间湖南省农业碳排放量呈现下降—上升—下降的三段式变化,其在2015 年达到峰值后持续走低,这表明湖南省农业在向低碳绿色节约型方向发展。水稻大面积种植致使农田土地利用碳排放较高,约占农业源总碳排放的60%以上;畜禽养殖业次之,农资投入占比最低。农资投入中,因使用化肥所产生的碳排放量占比最高。14 个地市中农业碳排放量以及农业碳排放强度表现出了一定程度的不均衡性,农业经济在整体经济中占比高的地市农业碳排放量大、农业碳排放强度高;部分农业产值过低的地市农业碳排放强度高;经济相对发达的地市农业碳排放强度低。所有地市农业碳排放强度总体呈现下降趋势,说明各地市均在向着低碳农业经济发展。

2)农业生产效率、农业产业结构、产业结构和农村居民人均用电量的倒数等因素均在减少农业碳排量上起了一定的积极作用,地区发展水平和农村总用电量是农业碳排放量增加的主要因素。

3)湖南省农业碳排放量在2015 年已达峰;就各地市而言,长沙、湘潭、衡阳、邵阳、岳阳、常德和益阳在2015 年前后实现了农业碳达峰,郴州、娄底、湘西、张家界、株洲、永州和怀化无法在2030年前实现农业碳达峰。

3.2 建议

1)优化产业结构。衡阳、常德、邵阳等碳排放量高的地市,在保证基本粮食供应的条件下,可加大经济作物的种植面积、发展特色渔业以及对作物进行良种培育,如衡阳的油茶、酥脆枣、红脆桃等,邵阳的四贡茶、脐橙等,常德的汉寿甲鱼、黑鲫、花鲢等。提高林业和渔业在农业生产中的比重,如桑-渔-田的养殖模式等,在提高综合农业生产力的同时降低了碳排放。各地市按照实际情况以及市场反馈适当调整产业结构,降低生猪养殖在畜牧业中的比重、改良生猪品种、优化日粮结构以及提高畜禽粪便管理水平。在调整农业产业的同时,逐步调整其整体产业结构,如湘西、张家界可依托其旅游资源进一步发展旅游农业和旅游手工业等。

2)加快绿色农业建设。在保证粮食安全的条件下,研发推广新型化肥和更加合理有效的施肥方式,提高化肥利用率;培育抗旱能力更强的新品种,减少农业灌溉产生的碳排放等。

3)政府宣传、引导以及监管。积极宣传低碳农业经济,在农业农村形成低碳农产品优势的概念;开展有关低碳生产的学习及技能培训,使低碳农业生产成为共识;积极扶持低碳产业,提供绿色创新技术的支持;制定绿色低碳农业发展战略,为未来特色农业发展指明方向;建立完备的农业碳排放监管机制,从而实现农业低碳化可持续发展。

附表见如下网址资源附件: http://www.ecoagri.ac.cn/cn/article/doi/10.12357/cjea.20230423