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作者简介:

张传红,女,硕士生,研究方向为环境污染控制机理与技术.20191212029@nuist.edu.cn;

樊建凌(通信作者),男,博士,教授,研究方向为环境土壤学.jlfan@nuist.edu.cn

中图分类号:X820.3

文献标识码:A

DOI:10.13878/j.cnki.jnuist.2022.01.011

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目录contents

    摘要

    江苏作为农业大省和粮食主产区,全面核算其主要农作物生产碳足迹时序动态变化与构成,可为江苏省主要作物生产体系全过程环境管理及农业绿色发展提供决策依据.本文采用生命周期评价法(LCA)核算江苏省1990—2019年水稻、小麦、玉米、大豆和油菜5种作物生产过程各环节碳排放强度,研究分析不同作物生产碳足迹时序动态变化、构成及影响因素.结果表明,近30年江苏省主要作物生产单位产量碳足迹呈下降趋势,单位面积碳足迹呈上升趋势.不同作物单位产量碳足迹(单位:kg(CO2-eq)·kg-1)大小分别表现为油菜(1.74)>水稻(1.36)>小麦(0.99)>玉米(0.81)>大豆(0.64).在作物碳足迹构成中,稻田CH4排放(54.43%)和化肥投入(20.65%)是水稻生产碳足迹主要来源,其他组分贡献较低.对小麦、玉米、大豆和油菜而言,不同农资投入碳足迹贡献较为突出的组分均为化肥投入和土壤N2O排放,其他组分贡献比重较小.随机森林分析表明,种子、氮肥及农机投入的变化是不同作物碳足迹年际变化的主要驱动因素.因此,对不同作物生产需采取针对性的减排措施,从农资投入、过程管理等多方面进行调节,以促进农业绿色高效发展.

    Abstract

    Jiangsu is a major agricultural province and grain producing area.The comprehensive accounting of the temporal dynamics and composition of carbon footprint of major crops could provide decision-making basis for environmental management and green development of the agricultural sector in Jiangsu province.In this paper,Life Cycle Assessment (LCA) was used to calculate the carbon emission intensity of rice,wheat,maize,soybean and rapeseed production processes in Jiangsu province during 1990-2019,and the temporal dynamics,composition and influencing factors of carbon footprints of these crops were analyzed.The results showed that the carbon footprint per unit yield of major crops in Jiangsu province decreased but the carbon footprint per unit area increased in recent 30 years.The carbon footprint per unit yield for different crops showed as rapeseed (1.74 kg(CO2-eq)·kg-1)> rice (1.36 kg(CO2-eq)·kg-1)> wheat (0.99 kg(CO2-eq)·kg-1)> maize (0.81 kg(CO2-eq)·kg-1)> soybean (0.64 kg CO2-eq kg-1).For the composition of carbon footprint,CH4 emission (54.43%) and chemical fertilizer input (20.65%) were the two major sources for rice production,while chemical fertilizer input and soil N2O emission are the most important sources for wheat,maize,soybean and rapeseed production.Random forest analysis showed that the variation of seed,nitrogen fertilizer and agricultural machinery input were the main driving factors for the interannual change of carbon footprints for different crops.Therefore,it is necessary to take targeted emission reduction strategies for different crop production and adjust agricultural inputs and process management in order to promote the green and efficient development of agriculture.

  • 0 引言

  • 为应对全球气候变化,国务院常务会议于2009年11月25日确定了到2020年全国单位国内生产总值CO2排放量要比2005年下降40%~45%的目标.到2019年,中国碳排放强度较2005年降低48.1%,非化石能源占一次能源消费比重达15.3%,提前一年完成我国对外承诺的2020年目标,成为世界上减排力度最大、减排贡献最多的国家,碳减排成效显著.2020年9月22日,习近平总书记在第七十五届联合国大会一般性辩论上发表重要讲话,指出“中国将提高国家自主贡献力度,采取更加有力的政策和措施,CO2排放力争2030年前达到峰值,努力争取2060年前实现碳中和”.这一重要宣示为我国应对气候变化、绿色低碳发展提供了方向指引、擘画了宏伟蓝图,也标志着我国对绿色发展提出了新的、更高的要求.在实现碳达峰碳中和的征程中,农业的作用举足轻重.IPCC第五次评估报告表明农业源温室气体排放占全球温室气体排放总量的24%[1],农业甲烷(CH4)和氧化亚氮(N2O)排放量分别占全球人为CH4和N2O排放量的52%和84%[2].与传统碳排放行业有所不同,农业本身具有碳源和碳汇双重属性,在未来减排工作中大有可为[3].

  • 目前,农业发展面临着自然资源约束趋紧与气候变暖双重挑战,低碳农业是未来发展的必然趋势.碳足迹作为一种以全面直观视角评估人类活动对环境产生影响的方法在多个行业具有广泛应用,其中生命周期评价法(LCA)和投入产出法是计算碳足迹的常用方法[4].国内外学者从不同角度对农业生产碳排放和碳足迹问题开展了相关研究.Sanz-Cobena等[5]比较分析了不同管理措施下农业温室气体排放潜力,结果表明节水灌溉配合氮肥优化施用可减少50%的N2O排放,有机肥替代化肥不仅可以减少20%的N2O排放,还可以提高作物产量.近年来,国内学者对农业碳足迹的研究日渐增多.Cheng等[6]运用国家统计数据评估了我国1993—2007年间农作物生长的碳足迹,发现14年时间里我国农作物生产碳排放量高达119.5Mt,作物单位面积碳足迹为0.78±0.08t(CO2-eq)·hm-2,单位产量碳足迹为0.11±0.01t(CO2-eq)·kg-1.Yan等[7]以东部代表地区为研究对象,通过农户问卷调查方式核算了我国主要粮食作物的碳足迹,水稻、小麦及玉米三大粮食作物单位面积碳足迹分别为6.0±0.1、3.0±0.2和2.3±0.1t(CO2-eq)·hm-2;单位产量碳足迹分别为0.8±0.02、0.66±0.03和0.33±0.02kg(CO2-eq)·kg-1.然而,关于长时序的农业碳足迹动态变化及其构成评估的研究还很少.

  • 本文采用生命周期评价(LCA)方法构建农作物生产碳足迹评估模型,以农业经济水平位列全国第三的江苏省为研究区域[8],选择省内种植面积和产量贡献最大的水稻、小麦、玉米、大豆和油菜5种作物开展研究.基于LCA构建的碳足迹评价模型对江苏省1990—2019年5种作物全生命周期过程中碳排放情况进行分析.研究目的主要有:1)利用LCA法全面核算江苏水稻、小麦、玉米、大豆和油菜5种作物生产的碳足迹及其构成,精确识别作物生产过程中各环节碳排放情况,以寻求减少江苏农业生产资源消耗及产生环境影响的重要举措;2)利用LCA方法计算江苏省1990—2019年碳足迹时序动态变化,针对国家出台的强农惠农和节能减排措施,结合不同农业政策以及管理措施的减排潜力,旨在为江苏省主要作物生产体系全过程环境管理及农业绿色发展提供决策依据.

  • 1 研究区域概况

  • 江苏省地处我国大陆东部沿海地区(30°45′~35°08′N,116°21′~121°56′E),全省占地面积10.72万km2.1990—2019年全省年均降水量为1 036.7(736.6~1 398.5) mm,属于暖温带向亚热带的过渡性气候.江苏主要包括低山丘陵土壤、平原旱耕土壤和水田土壤三大类土壤资源共计9 224.1km2 [9],其中潮土面积最大,占总土壤面积的40.72%,水稻土次之,占总土壤面积的36.03%.潮土表层土壤有机质平均质量分数为10(5~15) g·kg-1,全氮平均质量分数为1(0.6~5) g·kg-1;水稻土表层土壤有机质平均质量分数为18(15.2~28.4) g·kg-1,全氮质量分数为0.8(0.8~1.65) g·kg-1.

  • 全省耕地面积由1990年的6 836.79×103 hm2降低至2019年的4 205.40×103 hm2 [10].1990年江苏全省粮食总产量为3 230.8万t(占全国7.24%),2019年全省粮食总产达到3 706.2万t(占全国5.58%);全省农用化肥施用量由1990年的221.8万t增加到2019年的286.2万t;2019年全省主要作物综合机械化率达86%,农业机械总动力由1990年的2 005万kW上升到2019年的5 114万kW[10].

  • 2 材料与方法

  • 2.1 数据来源

  • 近30年江苏农作物播种面积年均值为7 756×103 hm2,其中水稻、小麦、玉米、大豆和油菜5种作物总播种面积年均值为5 543×103 hm2,占农作物总播种面积的71%,因此本文以水稻、小麦、玉米、大豆和油菜5种作物为研究对象探究其碳足迹时序动态变化及构成.作物农资投入数据主要包括化肥、种子、农药、燃料、农机具、灌溉耗电单位面积投入量,其中江苏省化肥、种子单位面积用量来自《全国农产品成本收益资料汇编》[11],农药、燃料和单位面积灌溉耗电量通过《全国农产品成本资料收益汇编》[11]和《中国物价年鉴》[12]间接计算而来,作物单产由《中国统计年鉴》[10]播种面积和产量计算而来.农机具相关参数引自农机通网站(https://nongjitong.com/).水稻、小麦、玉米、大豆和油菜5种作物农资投入排放因子数据主要来源于Ecoinvent数据库[13]及相关参考文献(表1).

  • 2.2 LCA分析

  • 本文在Crop.LCA模型[15]的基础上构建江苏省主要作物生产碳足迹模型,分别以1kg作物产量和1hm2作物播种面积为功能单位.系统边界的界定从农作物的播种到收割完成全过程,通过量化不同农资(化肥、种子、农药、燃料、农机具等)投入、农事操作(耕作、播种、施肥、灌溉、收获等)活动温室气体排放情况,以寻求减少农业生产资源消耗及产生环境影响的重要举措.研究内容的系统边界如图1所示.

  • 2.3 碳足迹计算

  • 农业生产过程中温室气体核算边界包括直接排放和间接排放.直接排放包括耕地、播种、施肥等农事作业过程中燃料消耗、灌溉耗电等温室气体排放,施用氮肥引起的农田N2O排放和稻田甲烷排放.间接排放包括农资投入品(化肥、种子、农药等)农资生产、运输过程造成的温室气体排放,电力资源的获取引起的温室气体排放.本研究采用Crop.LCA模型中碳足迹计算公式,其中土壤N2O排放和稻田CH4排放所需排放因子采用《省级温室气体清单编制指南》[16]中江苏所在区域的推荐值,模型中具体计算公式如下:

  • 1)农资投入温室气体排放:

  • FC, input =Di×EFi
    (1)
  • 式(1)中:Di是第i种农资产品的投入量,单位为kg·hm-2或kWh·hm-2;EFi是第i种农资产品的排放因子,单位为kg·kg-1或kg·GJ-1;F C,input是农作物生产过程中农资投入碳排放总和,单位为kg(CO2-eq)·hm-2.

  • 表1 农资投入碳排放因子

  • Table1 Greenhouse gas emission factors for agricultual inputskg

  • 图1 农作物生产碳足迹系统边界图

  • Fig.1 The system boundary for the carbon footprint of crops production

  • 2)农用地N2O直接排放和间接排放:

  • a)氮肥施用导致N2O直接排放:

  • FDC,N20=Ninput ×F1×44/28,
    (2)
  • 式(2)中: FDC,N20为氮肥施用引起的N2O排放量,单位为kg·hm-2;N input为农田氮肥施用量,单位为kg·hm-2; F1为氮肥施用引起的N2O直接排放因子,单位为kg(N2O-N)·kg-1 (N);44/28是N2O-N与N2O分子相对质量之比.

  • b)大气沉降与淋溶径流引起的N2O间接排放:

  • FGC,N2O=Ninput ×FG×F2×44/28
    (3)
  • FLC,N2O=Ninput ×FL×F3×44/28,
    (4)
  • 式(3)中: FGC,N2O为大气氮沉降引起的N2O间接排放量,单位为kg·hm-2; FLC,N2O为淋溶径流引起的N2O间接排放,单位为kg·hm-2;F G为农用地氨和NOx挥发率;F L为农用地氮素淋溶和径流率,采用《省级温室气体清单编制指南》推荐值,分别取值为10%和20%;F2为氮沉降引起的N2O间接排放因子;F3为淋溶径流引起的N2O间接排放因子.

  • c)农用地N2O排放总量:

  • FC,N2O=FDC,N2O+FGC,N2O+FLC,N2O×298,
    (5)
  • 式(5)中: FC,N2O为N2O直接排放和间接排放引起的CO2排放当量,单位为kg(CO2-eq)·hm-2;298是N2O于100年时间尺度的全球变暖潜势值[17].

  • 3)稻田CH4排放:

  • FC,CH4=FCH4×25,
    (6)
  • 式(6)中: FC,CH4为稻田CH4排放当量,单位为kg(CO2-eq)·hm-2; FCH4为CH4排放因子,单位为kg(CH4)·hm-2·a-1;25为CH4于100年时间尺度中的全球变暖潜势值[17].

  • 4)单位面积和单位作物产量碳足迹计算:

  • FC,t=FC, input +FC,N2O+FC,CH4,
    (7)
  • FC,A=FC,tA,
    (8)
  • FC,Y=FC,tY
    (9)
  • 式(7)中:F C,tF C,inputFC,N2OFC,CH4分别是总的碳排放当量、农资投入碳排放当量、氮肥施用碳排放当量和稻田甲烷排放当量,单位均为kg(CO2-eq)·hm-2.式(8)中:F C,A为单位面积的碳排放当量,单位为kg(CO2-eq)·hm-2.式(9)中:F C,Y为单位产量碳排放当量,单位为kg(CO2-eq)·kg-1.A为农作物播种面积,单位为hm2;Y为农作物产量,单位为kg·hm-2.

  • 2.4 数据处理与分析

  • 本文利用R软件[18]构建碳足迹模型并对数据进行处理与计算,采用Origin 2021作图.

  • 3 结果与分析

  • 3.1 江苏省主要农作物单位产量碳足迹变化

  • 从作物单位产量碳足迹看(图2),碳足迹由高到低分别表现为油菜>水稻>小麦>玉米>大豆,每生产1kg油菜、水稻、小麦、玉米和大豆年均碳足迹分别为1.74(1.4~2.11)、1.36 (1.07~1.56)、0.99(0.8~1.2)、0.81 (0.63~1.01)、0.64(0.52~0.88) kg(CO2-eq)·kg-1.油菜单位产量碳足迹明显高于其他几种作物,主要是由于油菜作为经济作物其氮肥施用量较高但产量较低.近30年来江苏油菜单位产量氮肥施用强度高达0.063kg·kg-1,而水稻、小麦、玉米和大豆的单位产量氮肥施用强度分别为0.023、0.044、0.031、0.019kg·kg-1,因此油菜单位产量碳足迹最高.

  • 江苏5种作物单位产量碳足迹年际变化趋势较为相近.1991年因遇洪水全省作物受灾严重,作物产量降低,导致单位产量碳足迹有所升高.1992—1997年作物单产增高的同时,化肥施用量也在逐年升高,故其单位产量碳足迹趋于平稳.1998年小麦和油菜单位产量碳足迹升高主要是由于其单产远低于前面年份但氮肥施用量已达到最大值.1999—2002年单位产量碳足迹基本维持稳定,2003年高温、干旱天气频繁导致作物产量大幅降低,5种作物碳足迹呈现上升趋势.2004—2005年全省粮食生产实现恢复性增长,农民收入增幅创1997年以来最高[19].2006—2009年因江苏省委省政府开始鼓励实施农民种粮惠农政策,全省坚持“多予少取放活”的方针,以稳定农业生产、减少受灾损失和增加农民收入为最终目标.通过加大对全省粮食的扶持力度和提高粮食价格等途径使得农民种植作物积极性上升,化肥种子农机等农业投入水平不断加大使我省作物生产克服自然灾害的不利影响,作物生产条件、作物品种以及栽培技术日渐改善,故其单位产量碳足迹趋于平缓.2010—2014年碳足迹呈缓慢下降趋势,原因在于这期间我省深入推进粮食高产增效,开展粮食绿色增产模式攻关行动,作物单产稳中有增,此外农业技术水平也得到了新的提升.2015—2019年几种作物碳足迹下降趋势较为明显,主要原因是“十三五”期间全省化肥减量增效工作取得显著成效,实现化肥使用总量和强度持续“双减”.据统计,2019江苏省化肥施用总量降至286.21万t,较2015年的320万t削减10.56%,单位播种面积化肥施用量降至25.64kg/亩,较2015年削减6.92%,全省化肥利用率由2015年的平均35%提高到40.56%[10].

  • 图2 1990—2019年江苏省5种作物生产单位产量碳足迹变化

  • Fig.2 Variations of carbon footprints per unit yield of five crops production in Jiangsu during1990-2019

  • 3.2 江苏省主要农作物单位面积碳足迹变化

  • 从作物单位面积碳足迹看(图3),江苏主要作物单位面积碳足迹由高到低分别表现为水稻>小麦>玉米>油菜>大豆,每1hm2土地水稻、小麦、玉米、油菜和大豆单位面积年均碳足迹分别为11 149(9 958~11 726)、4 922(4 167~5 328)、4 506(3 944~4 767)、3 816(3 401~4 018)和2 579(2 203~2 806) kg(CO2-eq)·hm-2.与单位产量碳足迹不同,水稻单位面积碳足迹最高,大豆单位面积碳足迹最低,粮食作物单位面积碳足迹普遍高于经济作物.相比其他4种旱地作物,稻田CH4排放是水稻单位面积碳足迹最大贡献者.水稻是5种作物施肥量最高的作物,单位面积施肥量平均为343.83kg·hm-2.相比水稻,大豆单位面积施肥量和施氮量仅为118.7kg·hm-2和45.58kg·hm-2.此外在灌溉耗电方面,水稻单位面积灌溉耗电高于其他几种作物也是导致水稻碳足迹较高的重要因素.

  • 1990—1998年几种作物单位面积碳足迹总体呈较明显的上升趋势,主要原因在于这几年为追求作物产量的提高,化肥农药等物资单位面积施用量在逐年升高.1998年单位播种面积化肥施用强度为413.61kg·hm-2,单位播种面积化肥施用强度较1990年增长54.02%,同时1998年全省化肥施用总量为333.3万t(折纯,下同),较1990年增长50.28%.1998年农药单位播种面积施用强度为12.26kg·hm-2,较1990年增长41.90%[10],因此1990—1998年5种作物单位面积碳足迹上升趋势较明显.1999—2009年水稻和小麦单位面积碳足迹呈现平稳上升趋势,玉米、大豆和油菜单位面积碳足迹变化基本维持稳定.2010—2019年水稻单位面积碳足迹呈现平缓下降趋势,其他4种旱地作物单位面积碳足迹基本维持稳定,原因在于施肥量和农药用量相比前面年份在不断减少,农机化水平在不断增高.据统计,2019年江苏单位播种面积化肥施用量为384.68kg·hm-2,较2010年下降14.10%,2019年江苏单位播种面积农药施用量为9.83kg·hm-2,较2010年下降16.92%,2019年江苏耕种收综合机械化水平为53.21%,较2010年上升14.93%[10,20].

  • 图3 1990—2019年江苏省5种作物生产单位面积碳足迹变化

  • Fig.3 Variations of carbon footprints per unit area of five crops production in Jiangsu during1990-2019

  • 3.3 江苏省农作物生产碳足迹主要构成

  • 江苏省农作物生产各项投入单位产量碳足迹构成如图4所示.5种主要作物单位产量碳足迹构成主要包括化肥投入、氮肥施用田间N2O排放、稻田CH4排放、农机具投入、灌溉耗电能耗、农药和种子投入7个组成部分.对水稻而言,稻田CH4排放和化肥生产运输是主要碳排放贡献源,稻田CH4排放贡献所占比重为54.43%(48.95%~57.59%),化肥投入贡献所占比重为20.65%(17.74~24.64%),土壤N2O排放年均贡献比重为11.67%(9.99%~15.56%).其他组分年均碳足迹贡献比重均不足10%,如灌溉耗电年均贡献所占比重为4.41%(2.42%~5.94%)、农药投入年均贡献所占比重为3.68%(1.78%~5.30%)、机械使用年均贡献所占比重为3.28%(1.55%~5.07%)、种子投入年均贡献所占比重为1.86%(1.27%~3.24%).

  • 对4种旱地作物而言,化肥投入和土壤N2O排放是其单位产量碳足迹主要贡献源,不同作物化肥投入年均贡献所占比重分别为:小麦54.50%(47.52%~62.60%)、油菜49.15%(41.37%~56.90%)、玉米47.12%(42.68%~50.49%)和大豆44.29%(33.26%~48.96%).不同作物氮肥施用土壤N2O排放年均贡献所占比重分别为:大豆26.92%(23.70%~38.17%)、小麦25.54%(21.62%~31.28%)、油菜25.42%(22.69%~30.28%)和玉米24.53%(21.38%~27.27%).除了化肥投入和土壤N2O排放外其他组分贡献比重较小,小麦和玉米其他组分贡献所占比重表现为农机使用>农药投入>灌溉耗电>种子投入,大豆和油菜其他组分贡献所占比重表现为农药投入>农机使用>种子投入>灌溉耗电.

  • 江苏省农作物生产各项投入单位面积碳足迹构成如图5所示,单位面积碳足迹构成与单位产量碳足迹构成组分相同.水稻碳足迹构成主要以稻田CH4排放贡献最大,单位面积碳足迹贡献所占比重达54.22%(51.46%~60.59%),化肥投入为第二大贡献源所占比重为18.82%(18.38~19.71%),土壤N2O排放年均贡献比重为11.86%(10.36%~13.6%).其他组分年均贡献比重不足10%,如灌溉耗电年均贡献比重为8.21%(3.50%~10.48%)、农药投入年均贡献比重为2.63%(1.57%~3.18%)、机械使用年均贡献比重为2.59%(1.81%~3.36%)、种子投入年均贡献比重为1.67%(0.77%~3.16%).

  • 图4 1990—2019年江苏省5种作物生产单位产量碳足迹构成

  • Fig.4 Composition of carbon footprint per unit yield of five crops production in Jiangsu during1990-2019

  • 和单位产量碳足迹构成相同,化肥投入和土壤N2O排放是4种旱地作物单位面积碳排放主要贡献源.4种作物化肥投入年均贡献比重如下:小麦41.74%(39.57%~43.44%)、玉米44.97%(43.10%~47.09%)、大豆28.05%(26.07%~30.11%)、油菜48.62%(46.67%~52.04%).土壤N2O排放年均贡献比重分别为小麦28.44%(24.60%~33.66%)、玉米26.73%(23.55%~30.46%)、大豆16.20%(14.56%~18.66%)和油菜27.84%(24.98%~33.03%).除了化肥投入和土壤N2O排放外其他组分贡献比重相对较低,玉米和油菜其他组分贡献比例表现为农药投入>农机使用>种子投入>灌溉耗电,小麦和大豆其他组分贡献比重分别表现为种子投入>农药投入>机械使用>灌溉耗电.

  • 3.4 主要作物碳足迹影响因素分析

  • 基于随机森林模型分析了影响江苏1990—2019年不同作物碳足迹年际变化的主要因素(图6).选取化肥、氮肥、农药、种子、电力、农机、产量和面积8个投入因素进行分析.结果表明影响不同作物碳足迹年际变化的农资投入中主要为种子投入的变化,虽然种子的生产与运输在作物生产碳足迹构成中所占比重较小,但是其年际变化较为明显.除小麦外其他4种作物单位面积种子用量有明显下降趋势.水稻种子用量由1990年的35.10kg·hm-2下降到2019年的9.60kg·hm-2;玉米单位面积种子用量由1990年的45.00kg·hm-2下降到2019年的27.98kg·hm-2;大豆单位面积种子用量由1990年的57.06kg·hm-2下降到2019年的40.50kg·hm-2;油菜单位面积种子用量由1990年的7.35kg·hm-2下降到2019年的2.40kg·hm-2 [11].

  • 其次,氮肥投入是影响作物碳足迹年际变化的重要因素.据统计1998年单位播种面积氮肥施用强度为244.10kg·hm-2,较1990年增长33.87%.1998年全省氮肥施用总量为196.7万t,较1990年增长30.61%,随着氮肥用量的不断增加,其对作物生产碳足迹贡献也在不断提高.1999—2010年全省单位面积氮肥施用量增减幅度不明显,1999年单位播种面积氮肥施用强度为238.43kg·hm-2,2010年单位播种面积氮肥施用强度为235.70kg·hm-2.2011—2019年全省氮肥单位面积施用量与氮肥施用总量呈现“双减态势”,2019年单位播种面积氮肥施用强度为189.58kg·hm-2,较2011年单位播种面积氮肥施用强度削减16.64%;2019年氮肥施用总量为141.1万t,较2011年氮肥施用总量削减32.8万t.近年来全省积极开展综合施策工作[21],以精准施肥减量、优化肥料结构减量为目标,积极推进深化测土配方施肥、优化调整肥料结构、改善施肥设施装备等工作,坚决打赢农业面源污染攻坚战.因此氮肥的减量施用是近年来江苏省主要作物单位产量碳足迹减少的重要因素.

  • 图5 1990—2019年江苏省5种作物生产单位面积碳足迹构成

  • Fig.5 Composition of carbon footprint per unit area of five crops production in Jiangsu during1990-2019

  • 另一个影响作物碳足迹年际变化的显著因素是农机投入.江苏是我国最早提倡农机使用的地区,尤其是1990年代以来,随着农民收入水平的提高和乡镇企业的快速发展,农业机械化水平发展速度加快[22].据统计,2019年农业机械总动力为5 111.95万kW,较1990年增加3 107.18万kW;2019年联合收割机拥有量为180 345台,较1990年增加177 934台;2019年农用水泵拥有量为67.72万台,较1990年增加28.09万台[20].1990年机耕、机播和机收面积分别为5 448.73、1 569.61和797.9万亩,而到了2019年全省主要农作物综合机械化率达86%[19].1990—2019年江苏省单位产量和单位面积碳足迹构成中农机投入碳足迹贡献比例逐年升高,因此农机具的使用是江苏省主要农作物碳足迹年际变化的重要影响因素.因此全省应加快提高低碳环保农机的研发速度与技术,提高农机作业效率,降低农机使用碳排放.

  • 图6 1990—2019年江苏省5种作物生产碳足迹影响因素解析

  • Fig.6 Analysis of influencing factors of carbon footprint of five crops production in Jiangsu during1990-2019

  • 4 讨论与结论

  • 目前基于“双碳目标”的提出,碳足迹评估已成为众多学者关注的热点和前沿领域.控制农业温室气体排放在应对全球气候变化、快速实现绿色低碳农业方面占据重要地位.本文基于江苏省1990—2019年省级农业数据,利用LCA法对主要作物单位产量、单位面积碳足迹动态变化与构成以及主要农资投入影响因素进行分析.

  • 综合其他学者研究成果,可以发现江苏单位产量和单位面积碳足迹总体偏高.如陈中督等[23]对长江中下游地区2004—2015年七省的冬油菜碳足迹时空动态变化进行研究,发现七个省份单位面积碳足迹总体呈下降趋势,不同省份间碳足迹存在明显差异,碳足迹最高的省份是江苏,最低的省份是安徽和江西,江苏比安徽和江西单位面积碳足迹高1 564.9kg(CO2-eq)·hm-2.Xu等[24]采用LCA法对我国水稻、小麦、玉米粮食作物碳足迹进行了研究,发现水稻、小麦和玉米单位产量碳足迹分别为1.06±0.03、0.50±0.04和0.40±0.03kg(CO2-eq)·kg-1,3种作物单位面积碳足迹分别为7 285±78、2 800±222和2 707±151kg(CO2-eq)·hm-2,低于本研究中江苏水稻、小麦和玉米单位面积和单位产量碳足迹.许萍萍等[25]基于估算模型核算了江苏2001—2016年农田生态系统碳排放总量、碳吸收量和碳足迹,结果显示自2001—2016年,碳排放总量增加3.4%,单位面积碳吸收量总体呈上升趋势.赵宇[26]基于江苏2000—2015年面板数据采用农业碳排放估算方式,通过多元回归模型探究江苏碳排放影响因素,结果表明江苏农业生产碳排放量呈三段式变化,2000—2003年先增后降、2004—2010不断增长、2011—2015年缓慢下降,此外还发现能源消耗、农业人均GDP等是影响本省农业碳排放的主要因素.

  • 本研究中除稻田CH4排放碳足迹贡献最大外,其他几种作物生产碳足迹贡献占比最大的均为化肥投入,包括化肥生产和氮肥施用.对水稻而言,稻田CH4排放和化肥投入在水稻全生命周期过程中贡献最突出.稻田CH4排放单位产量年均贡献比重为54.43%(48.95%~57.59%)、单位面积年均贡献比重为54.22%(51.46%~60.59%);化肥投入单位产量年均贡献比重为20.65%(17.74%~24.64%)、单位面积年均贡献比重为18.82%(18.38%~19.71%).本结果与陈中督等[1]对长三角地区稻麦轮作系统碳足迹评估时发现稻田甲烷排放对水稻碳足迹贡献结果(65%)相近.闫明[27]研究发现氮肥施用对水稻生产碳足迹贡献比重达到31%~34%.相比稻田CH4排放和化肥投入,灌溉耗电、农机、农药和种子投入碳足迹贡献比重较小.对小麦、玉米、大豆和油菜4种旱地作物而言,化肥生产与氮肥施用土壤N2O排放碳足迹贡献最大,贡献比重多数在50%以上,由此可见肥料投入的温室气体减排潜力是江苏主要作物生产碳足迹能否降低的关键.早在2007年我国氮肥施用量已占全球氮肥消费总量的30%,化肥减量施用成为国家“十二五”、“十三五”和“十四五”重要工作任务,目前减肥减药、提质增效是全国各地区重点关注和解决的问题.Wu等[28]基于LCA法评估了我国1998—2016年间7种化肥和9种作物温室气体排放总量、单位面积和单位产量碳排放量,结果表明1998—2016年碳排放总量增加了35%,在所有化肥投入中,尿素温室气体排放量最大,约占温室气体排放总量的60%.陈舜等[29]指出我国化肥生产碳排放因子是欧美国家的2倍,氮肥生产碳排放因子是欧美国家碳排放因子的3倍,因此优化氮素管理、施用高效氮肥是减少农业生产碳排放、实现农业增收增效的重要途径.

  • 农业作为重要的温室气体排放源,在保证作物产量与安全的前提下应从减排和增汇两个方向出发,助力国家碳达峰、碳中和目标.针对稻田CH4排放、化肥投入、灌溉耗电、农机使用等活动阶段的碳排放,可以采取水分管理、秸秆碳化、减肥减药、优化氮素管理(测土配方施肥、氮肥深施、避免不必要的排灌等)、施用高效氮肥(控释肥、硝化抑制剂、脲酶抑制剂等)等途径减少碳排放.Li等[30]研究表明加强水肥的高效管控、节水灌溉配合改性氮肥不仅可以显著降低稻田CH4和土壤N2O排放,同时还使水稻产量提高了6%~35%.除了一系列减排技术外,近年来国家也出台了相关增汇技术,主要有秸秆还田(直接还田、过腹还田或炭化还田)、保护性耕作(免耕、秸秆还田及种植覆盖作物)、有机物料高效回田等.Qin等[31]通过长期回田利用研究,发现生物炭施用可刺激Ⅱ型湿地甲烷氧化菌的丰度和活性、降低土壤容重、提高土壤pH值、有利于土壤水分聚集,而中高量生物质炭使稻田温室气体排放当量减排29%,水稻产量提升4.6%.我国农业生产本身具有基数大且增长快的特点,“高碳”属性较为明显[32].本文全面核算了江苏省主要作物生产的碳足迹动态及其构成,旨在为江苏省主要作物生产体系全过程环境管理及农业绿色发展提供决策依据.

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