双碳目标下中国农业系统N<sub>2</sub>O排放及主粮低碳化生产研究

王国峰，刘朴，邓祥征，刘玉洁，孙志刚; WANG Guofeng; LIU Pu; DENG Xiangzheng; LIU Yujie; SUN Zhigang

引 en

双碳目标下中国农业系统N₂O排放及主粮低碳化生产研究

王国峰¹
机构：
1. 山西财经大学国际贸易学院,太原, 030006
×
，刘朴¹
机构：
1. 山西财经大学国际贸易学院,太原, 030006
×
，邓祥征^2,3
机构：
2. 中国科学院地理科学与资源研究所,北京, 100101
3. 中国科学院大学,北京, 100049
×
，刘玉洁^2,3
机构：
2. 中国科学院地理科学与资源研究所,北京, 100101
3. 中国科学院大学,北京, 100049
×
，孙志刚^2,3
机构：
2. 中国科学院地理科学与资源研究所,北京, 100101
3. 中国科学院大学,北京, 100049
×

1. 山西财经大学国际贸易学院,太原, 030006；
2. 中国科学院地理科学与资源研究所,北京, 100101；
3. 中国科学院大学,北京, 100049；

N₂O emissions and low-carbon production of staple grains in China's agricultural system under the dual carbon target

WANG Guofeng¹
Affiliation：
1. Faculty of International Trade,Shanxi University of Finance and Economics,Taiyuan 030006
×
，LIU Pu¹
Affiliation：
1. Faculty of International Trade,Shanxi University of Finance and Economics,Taiyuan 030006
×
，DENG Xiangzheng^2,3
Affiliation：
2. Institute of Geographic Science and Natural Resources Research,Chinese Academy of Sciences,Beijing 100101
3. University of Chinese Academy of Sciences,Beijing 100049
×
，LIU Yujie^2,3
Affiliation：
2. Institute of Geographic Science and Natural Resources Research,Chinese Academy of Sciences,Beijing 100101
3. University of Chinese Academy of Sciences,Beijing 100049
×
，SUN Zhigang^2,3
Affiliation：
2. Institute of Geographic Science and Natural Resources Research,Chinese Academy of Sciences,Beijing 100101
3. University of Chinese Academy of Sciences,Beijing 100049
×

1. Faculty of International Trade,Shanxi University of Finance and Economics,Taiyuan 030006；
2. Institute of Geographic Science and Natural Resources Research,Chinese Academy of Sciences,Beijing 100101；
3. University of Chinese Academy of Sciences,Beijing 100049；

作者简介:

王国峰,男,博士,副教授,主要从事农业生态经济研究.wanggf@sxufe.edu.cn;

邓祥征(通信作者),男,博士,研究员,主要从事农业生态经济学研究.dengxz@igsnrr.ac.cn

中图分类号:F322

文献标识码:A

DOI:10.13878/j.cnki.jnuist.2022.04.012

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参考文献 21

国家发展和改革委员会.省级温室气体清单编制指南(试行)[M].2011

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目录contents

摘要 Abstract
关键词 Keywords
0 引言
1 研究方法与数据来源
1.1 研究方法
1.1.1 N₂O排放估算方法
1.1.2 Theil指数分析方法
1.2 数据来源及区域划分
1.2.1 数据来源
1.2.2 区域划分
2 结果与分析
2.1 全国农业系统N₂O排放量变化
2.2 分省N₂O排放量变化
2.3 省域之间、区域之间N₂O排放量差异变化
3 讨论与结论
3.1 讨论
3.2 结论
参考文献

摘要

农业作为N₂O重要的排放源,厘清农业系统N₂O排放对“双碳”目标实现具有重要意义.本文基于2000—2019年中国种植业、养殖业数据,估算了农业系统N₂O排放量,并利用泰尔指数(Theil index)探求了中国大陆4大板块和8大经济区之间的差异性,对主粮低碳化生产提出对策建议.研究结果显示:1)中国农业系统N₂O排放呈现先增加后减少趋势,其中2000—2015年是上升阶段,从69.98万t增加到86.01万t,2016—2019年为下降阶段,2019年农业系统N₂O排放量为76.43万t.2)分省农业系统N₂O排放量差异显著,2019年农业系统N₂O排放量最少的是北京(0.056万t),最多的是河南(5.69万t);集中趋势更为凸显,广西、河南、江苏等排放量较多.3)省域之间、区域之间农业系统N₂O排放量差异呈现多样性变化,如省域差异前期先扩大后缩小,2009年以来表现平稳,8大区域中北部沿海、东部沿海、大西北区域泰尔指数呈现下降趋势,其他区域皆呈上升趋势.为实现N₂O减排,需要针对不同板块和经济区针对性开展主粮低碳化生产,需要重点针对中部板块、西部板块以及东北区域和大西南区域针对性开展低碳化生产.

Abstract

The proposal of carbon peak and carbon neutrality goals will have a transformative impact on the socio-economic development of China.It is of great significance to clarify the agricultural N₂O emissions for the realization of the dual carbon goal.Here,we calculate the N₂O emissions from agricultural system using China's crop planting and manure management data from 2000 to 2019,use the Theil index to explore the difference in N₂O emission among four major regions and eight economic zones,and propose suggestions for China's low-carbon production of staple grains.The results showed an increasing then decreasing trend in N₂O emissions from China's agricultural system during 2000-2019.The N₂O emissions increased during 2000-2015 from 699,800 tons in 2000 to 860,100 tons in 2015,and then declined to 764,300 tons in 2019.The N₂O emission significantly varied between provinces,which was 560 tons in Beijing in 2019 and 56900 tons in Henan in 2019.Along with the concentrated trend,diverse variations in N₂O emission were observed between provinces and regions.The provincial differences first expanded and then narrowed,and have stabilized since 2009.For the eight economic zones,the Theil index showed a downward trend in the northern coast,eastern coast,northwest zone,and an upward trend in other zones.To reduce N₂O emission,it is necessary to carry out low-carbon production of major grains targeted for different regions and economic zones,especially for the central region,western region,northeast zone and southwest zone.

关键词

双碳目标；农业系统； N₂O排放；泰尔指数；低碳化

Keywords

dual carbon goal ； agricultural system ； N₂O emissions ； Theil index ； low carbonization

0 引言
习近平主席在第七十五届联合国大会一般性辩论上宣布,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,二氧化碳排放力争于2030年前达到峰值,努力争取于2060年前实现碳中和,碳达峰、碳中和成为贯穿我国社会经济发展整个链条的重要议题.“双碳”目标是“硬约束”,更是中国作为负责任大国的体现与担当.2020年,在全球GDP 1万亿美元以上的主要经济体中,中国是唯一实现经济正增长的国家^[1],发展成就的取得无不彰显着蓬勃的发展潜力.但同时伴随着高占比的碳排放对经济发展方式的转型提出了迫切需求.中国碳排放的整体水平较高,约为日本的8.68倍,美国的1.97倍^[2],经济总量的增长与碳排放之间呈现出强挂钩状态.碳排放的增加与中国的产业结构、能源结构乃至全球产业分工中的位置紧密结合在一起.“双碳”目标是实现高质量发展的亟需,更是社会各界达成的共识,实现碳达峰碳中和需要对生产方式进行变革.
IPCC第六次评估报告中指出气候变化与日益加剧的全球变暖有关,当前全球地表平均温度较工业化之前高出约1℃.农业作为第二大排放源,在实现“双碳”目标的过程中作用举足轻重.农业生产者向农田中施用氮肥,在增加产量的同时也产生了更多的N₂O,同时生物质的燃烧、畜牧业养殖等都会产生N₂O.N₂O是《京都议定书》中涉及的6种温室气体之一,可输送到平流层,是消耗臭氧最具破坏力的化学物质,全球大气中N₂O平均浓度已经从工业化前时代的约270 μg·L^-1持续增至2018年的331 μg·L^-1^[3].N₂O是仅次于二氧化碳和甲烷的全球第三大温室气体,N₂O的排放量虽然比较低,但其温室效应潜力却能够达到CO₂的96倍,并且长期存在,其对臭氧层的破坏更是不容忽视.N₂O有多种排放源,农业是N₂O的最大排放源.农业N₂O的主要来源是农业用地排放和畜牧业粪便管理,厘定中国及分省农业碳排放结构特征,并从区域视角探索区域分异特征将为温室气体减排提供重要支撑.
农业系统N₂O排放量估算及分区研究一直是国内外学术研究的热点.Bremner^[4]认为硝化与反硝化是N₂O产生的主要过程.Babu等^[5]利用DNDC模型估算了印度水稻生产过程中产生的N₂O排放量.Del Grosso等^[6]采用大气反演与高塔观测两种模式,发现随着尺度的增加,2种模式的排放估计的一致性会增强.李长生等^[7]采用DNDC模型估算了中国农田1990年温室气体排放,发现N₂O净排放量为130万t/a(以N计),在CO₂、CH₄、N₂O三种温室气体中N₂O对农田的GWP值贡献最大.李艳春等^[8] 基于区域氮素循环模型IAP-N方法估算了1991—2010年福建省农业系统N₂O排放量并分析其排放特征.目前国内应用最广泛的是IPCC方法^[9-15].如杨璐等^[12]估算了湖北省不同养殖规模和不同粪便管理方式对N₂O减排潜力的影响,认为山区减排的重点是农户散养,规模养殖发展较好的地区应关注粪便管理模式对于N₂O减排的影响.研究范围上,除集中在全国各省^[13-14]或典型省份^[8,15,16-17]层面,也有研究县域^[18-19]层面、局部区域^[20]等微观层面.综上可以看出,对农业系统N₂O的研究处于逐步的探索与完善阶段,对于长时序,分区域的空间排放的总体差异研究还较少.本文利用IPCC方法估算了2000—2019年全国31个省、市、自治区(港澳台除外)农业系统N₂O的排放量,通过泰尔指数(Theil index)描述N₂O总体排放差异的原因,并给出主粮低碳化生产的对策与建议.
1 研究方法与数据来源
1.1 研究方法
1.1.1 N₂O排放估算方法
全国农业系统N₂O排放主要来自于农用地排放和动物粪便管理产生的排放,农用地产生的排放主要由农用地当季氮输入引起的直接排放与大气氮沉降引起和氮淋溶径流损失引起的N₂O间接排放两部分组成.计算公式^[13]如下:

E_{N_{2} O} = \sum (E_{N_{2} O_{直接}} + E_{N_{2} O_{沉 降}} + E_{N_{2} O_{淋 溶}} + E_{N_{2} O_{manure}}),

(1)

式中: $E_{N_{2} O}$ 为农业系统N₂O总排放量(单位:万t); $E_{N_{2} O_{直接}}$ 为农用地的直接排放量(单位:万t); $E_{N_{2} O_{沉降}}$ 与 $E_{N_{2} O_{淋溶}}$ 分别为大气氮沉降引起的N₂O间接排放和氮淋溶径流损失引起的间接排放量(单位:万t); $E_{N_{2} O_{manure}}$ 为动物畜禽粪便管理产生的排放量(单位:万t).
农用地直接排放来源于农用地化肥施用量、粪肥、秸秆还田所产生的氮,计算式^[21]为

E_{N_{2} 0_{直接}} = (E_{N_{化肥}} + E_{N_{秸 秆}} + E_{N_{类肥}}) \times E F_{直接}

(2)

式中: $E_{N_{2} 0_{直接}}$ 为农用地N₂O直接排放量(单位:万t); $E_{N_{化肥}}$ 为农用地化肥施用量(单位:万t); $E_{N_{秸秆}}$ 为秸秆还田氮(单位:万t); $E_{N_{类肥}}$ 为粪肥氮(单位:万t); $E F_{直接}$ 为农用地N₂O直接排放因子(表1).
表1 农用地N₂O直接排放因子^[21]
Table1 Direct emission factors of nitrous oxide from agricultural soil^[21]
秸秆还田所产生的氮计算公式^[21]为

E_{N_{秸 秆}} = \sum_{i = 1}^{n} (M_{i} / L_{i} - M_{i}) \times β_{i} \times K_{i} + M_{i} / L_{i} \times α_{i} \times K_{i}

(3)

其中: $E_{N_{秸秆}}$ 为秸秆还田氮(单位:万t);M_i为第i种作物籽粒产量(单位:万t);L_i为第i种作物的经济系数;β_i为第i中作物的秸秆还田率;K_i 为第i种作物的秸秆含氮率;α_i是第i种作物的根冠比(表2).
表2 主要农作物参数^[21]
Table2 Parameters of major crops ^[21]
农用地N₂O排放主要以直接排放为主,间接排放占的比重很小,如张学智等估算全国农用地N₂O排放的结论显示,间接排放量仅占0.38%^[13],囿于数据的可获得性,粪肥数据资料未能获取,故本文农用地直接排放只计算了秸秆还田和化肥施用过程中产生的N₂O,这使得本研究的估算结果偏小,在结果分析中将农用地直接排放表述为农用地排放.
动物粪便管理产生的N₂O计算公式^[21]为

E_{N_{2} O_{manure}} = \sum_{i = 1}^{n} E F_{N_{2} 0, manure} \times A P_{i} \times 10^{- 7},

(4)

其中: $E_{N_{2} 0, manure}$ 为畜禽粪便管理N₂O排放量(单位:万t); $E F_{N_{2} 0, manure}$ 为i类畜禽粪便管理排放因子;AP_i为i类畜禽的数量,具体参数见表3.
表3 不同区域畜禽粪便管理排放因子^[21]
Table3 Emission factors of livestock manure management in different regions^[21]
1.1.2 Theil指数分析方法
Theil指数又称为泰尔指数或者锡尔指数,指通过因素分解等方法,对农业系统N₂O排放进一步细分,以刻画出总体差异的来源是由于区域之间差异,还是由于区域内部之间差异所导致.本文将分为8个农业经济区,将农业系统N₂O排放进行拆分,农业系统N₂O排放总体差异由区域内部的排放差异和区域之间的排放差异之和构成,具体其公式为

T_{b r} = \sum_{i} (\frac{T_{C, i}}{T_{C}}) l n (\frac{\frac{T_{C, i}}{T_{C}}}{\frac{Y_{i}}{Y}})

(5)

T_{w r} = \sum_{i} (\frac{T_{C, i}}{T_{C}}) \sum_{j} (\frac{T_{C, i j}}{T_{C, i}}) l n (\frac{\frac{T_{C, i j}}{T_{C, i}}}{\frac{Y_{i j}}{Y_{i}}})

(6)

T = T_{b r} + T_{w r},

(7)

其中:i和j分别为区域个数和区域内省份个数,T_C为全国农业系统N₂O排放量, $T_{C, i}$ 为区域农业系统N₂O排放量, $T_{C, i j}$ 为区域i内j省份的农业系统N₂O排放量,Y为全国农林生产总值,Y_i为区域生产总值,Y_ij为区域i内j 省份的生产总值,T为农业系统N₂O排放的总体差异,T_br为区域间差异部分,T_wr为区域内部的差异部分.
1.2 数据来源及区域划分
1.2.1 数据来源
本文农作物产量、化肥施用量、畜禽量来源于《中国统计年鉴》(2000—2019)、国家粮食局、《中国农业年鉴》(2000—2019),不同区域农用地N₂O排放因子、主要农作物参数和不同区域畜禽粪便管理排放因子均来源于《省级温室气体清理编制指南(试行)》(国家发展改革委员会,2011年),数据描述性统计如表4所示.
表4 数据描述性统计分析
Table4 Descriptive statistical analysis of data
1.2.2 区域划分
为研究中国大陆不同区域之间的差异及内在关联性,本文根据并且采纳国务院发展研究中心《地区协调发展的战略和政策》“四大板块”与“八大综合经济区”的划分标准.其中4大板块包含东部、中部、西部和东北板块,8大经济区包括北部沿海、东部沿海、南部沿海、黄河中游、长江中游、大西南、大西北和东北经济区(表5).
2 结果与分析
2.1 全国农业系统N₂O排放量变化
2000—2015年全国农业系统N₂O排放量呈现整体上升趋势,2000年排放量为69.98万t,2015年排放量为86.01万t,比2000年增加了22.90%,年均增加1.3%.从2015年开始,农业系统N₂O排放量呈现下降趋势,2019年为76.43万t,比2015年下降了11.14%.从结构来看,农用地排放和动物粪便管理排放两者变化趋势截然相反(图1),2000—2019年,农用地排放由43.54万t增长到56.87万t,增长了30.62%,动物粪便管理排放量由26.45万t下降到19.57万t,下降了26%.动物粪便管理排放下降的重要原因是养殖业内部结构的转换,具体来看,养殖呈现增长的包括家禽、绵羊和骆驼养殖,分别增长33.42%,19.36%和45%,呈现下降的包括牛、马、驴、猪和山羊,下降区间在15%~70%之间.
表5 农业系统N₂O排放研究区域划分
Table5 Regional division of agricultural N₂O emissions research
各板块农业系统N₂O排放呈现出区域集中的特点(图2),除东部板块外,其他板块均呈现增加趋势,中部、西部和东北板块分别增长了13.62%,21.56%和41.63%,引起这一变化的主要原因是是蔬菜、小麦等农作物种植增加,以及随之带来的化肥施用量增加,导致农用地排放量增多.从4大板块来看,农业系统N₂O排放最多的板块为中部板块,这一板块主要集中在黄河中游和长江中游,2019年,中部区域农业系统N₂O排放量为24.91万t,这与中部板块是粮食、畜牧业主产区紧密相关.其次为东部板块,与全国演变趋势有较大差异,这一板块的排放量在2005年达到峰值,为24.46万t,此后,东部板块农业系统N₂O排放量波动式下降.西部板块和东北板块的排放量分别位居第3位与第4位,这2个板块的排放量在2015年之后出现了较为显著的下降,可能与该区域种养殖机械化方式的扩大以及绿色发展方法的融入有关.
图1 2000—2019年农业系统N₂O总体排放
Fig.1 Agricultural N₂O emissions from 2000to 2019
图2 2000—2019年4大板块N₂O排放量
Fig.2 Agricultural N₂O emissions of the four major regions from 2000to 2019
2.2 分省N₂O排放量变化
分省总体特征来看,不同省、市、自治区之间的整体差异较大.2019年农业系统N₂O排放量最少的为北京市,为0.056万t,排放量最多的河南,达5.695万t,二者相差100倍,主要差异来源于北京与河南的农用地数量不同,河南当年的农用地排放量为4.20万t.2000—2019年,农业系统N₂O排放量减少的省份主要分布在城镇化比较迅速的省份,例如北京、上海、天津等,与这些地区农业用地减少有直接的关系,特别是北京市农业系统N₂O排放量从2000年的0.298万t下降到0.056万t,下降了81.25%.
各省农业系统N₂O排放呈现出3种变化态势,主要形态为显著下降、显著上升、稳定变化.其中北京、天津、上海、河北、江苏显著下降,这些区域在2000—2019年间快速城镇化,2019年城镇化率分别达到86.6%、83.48%、88.1%、57.62%、70.61%,一方面快速城镇化减少了农业劳动力,促进农业生产规模化与集约化,提高了劳动生产率、绿色生产率,另一方面快速城镇化有利于促进农业产业结构调整,对技术创新,发展低碳农业技术,农业高质量发展提出了更高要求,进而减少了农业系统N₂O排放.宁夏、甘肃、陕西、新疆、内蒙古等欠发达地区农业系统N₂O排放呈现显著上升趋势.比较特殊的山东省的排放量呈现下降趋势,农业系统N₂O排放量由2000年的5.12万t下降到2019年的4.03万t,其中,农用地排放量从2.69万t下降为2.59万t,动物粪便管理排放量从2.43万t下降为1.45万t,排放下降可能的原因为当地化肥施用量的下降,由2000年的423.19万t减少到395.34万t,另一个可能原因是养殖数量和结构的调整.
农业系统N₂O排放较多省份较为集中,主要集中在广西、河南、江苏等省份,2019年,排放量分别为5.64万t、5.69万t、3.93万t,这些省份的共同特点是属于种植业大省,以河南省为例,其农用地排放量为4.20万t,动物粪便管理排放量为1.50万t,因此,做好农用地N₂O减排具有重要意义.
2.3 省域之间、区域之间N₂O排放量差异变化
Theil指数的特点是可以将差异进行拆分,以T_wr表示区域内差异,T_br表示区域间差异(表6).2000—2019年,全国Theil指数呈现阶段性变化,2000—2003年,Theil指数从0.039增长为0.044,至2008年,Theil指数下降为0.042,之后在2010年达到峰值0.052,2000—2019年总泰尔指数呈现增加趋势,并表现出了差异先扩大再缩小,最后较为平稳的趋势.区域内泰尔指数T_wr从0.019增加到0.031,区域间泰尔指数从0.021下降到0.014,即区域内差异逐渐扩大,区域间差异逐渐缩小.
表6 2000—2019年Theil指数值
Table6 Theil index values from 2000to 2019
从8大区域变化来看(表7),东北区域、南部沿海、大西南区域、长江中游和黄河中游的Theil指数呈增长趋势,以东北区域为例,Theil指数从2000年的0.027增长为2019年的0.066,区域内部农业系统N₂O排放差异进一步扩大.北部沿海、东部沿海、大西北区域的Theil指数呈现下降趋势,北部沿海区域从0.006下降为0.005,东部沿海区域从0.036下降为0.024,大西北区域从0.141下降为0.084,区域内部农业系统N₂O排放差距缩小.
表7 2000—2019年区域Theil指数值
Table7 Regional Theil index values from 2000to 2019
3 讨论与结论
3.1 讨论
在双碳目标和绿色发展的导向下,研究农业系统N₂O排放的源与汇,仍将是未来的热点与难点.本文以2000—2019年全国省级数据为基础,采用IPCC公布的方法对农业系统N₂O排放量进行估算,描述全国农业系统N₂O排放量和4大板块排放量的时序和空间变化,并引入泰尔指数进行差异分析.主要计算了农用地排放与动物粪便管理所产生的N₂O排放量.农用地排放由化肥施用量和秸秆还田构成,2000—2019年秸秆还田所产生的N₂O排放量占总排放量的比列很小,在4.78%~7.14%之间.化肥施用量所产生的N₂O排放量占总排放量的比例始终是最高,并且呈现增加趋势,从2000年的57.43%到2019年的67.26%.农业化肥施用量与农业系统N₂O排放量变化轨迹相似,2000—2015年是增加阶段,增加了约1 876.2万t,之后是下降阶段,得益于2015年以来农业农村部组织开展了“化肥农药零增长行动”,2019年相比2015年减少了619万t.同时2020年农业化肥施用量相较于2019年持续下降了约152.9万t.因此在减排过程中,应当着重注意降低化肥施用量、提高化肥利用率,合理施肥,实现农业节本增效,保证产量的同时达到减排效果.从农用地直接排放因子中可以看出,广东、广西、海南、福建的排放因子最高,反映在排放总量上,广西、广东年均排放量分别为5.25万t、5.08万t,在31个省份中分别排第2、第3位,年均排放量最高的是河南,为5.96万t,河南年均排放量最高的原因一方面在于农业化肥施用量最高(2019年高达666.72万t),另一方面河南以蔬菜和小麦为主要农作物,产量位居全国前列,从而使得农用地排放居高不下.通过不同区域的排放因子与不同区域农作物参数,可针对种植业的种植结构和肥料结构进行适当调整,如山东与广东可适当减少蔬菜种植,同时不同氮肥品种N₂O排放系数各不相同,尿素、硝态氮肥转化率最低,液氮、硝酸钾、有机肥和不同化学肥料混合使用的转换率较大,因此要在不同的土壤—气候—作物条件下选择合适的化肥种类.从全球范围看,我国是主要粮食作物(小麦、稻谷、玉米)产量最多的国家,因此对于粮食主产区省份要选择合适的施肥时期和科学耕种方法,合理的施肥时期和方法可有效的提高氮素利用率,如在华北平原,冬小麦—夏玉米轮作体系中,冬小麦施肥产生的N₂O排放量明显低于在春季和夏季施肥,同时为减少农业系统N₂O排放,可采用深施,混施等方法.在耕种时采用少耕法、免耕法(保护性耕种)等.
本文中动物粪便管理所产生的N₂O排放量总占比范围在25.60%~37.79%.从排放因子中可以发现牛的粪便管理排放因子要高于其他动物,并且奶牛的排放因子更是远高于其他动物.作为奶牛优势区的山东、河南、内蒙古自治区所产生的养殖业N₂O排放量也在前列.奶牛的养殖数量上,2000—2015年基本呈现增加趋势,增加了约1 037.7万头,之后开始下降,2019年相较于2015年减少了426.5万头,这与全国农业系统N₂O排放趋势大体上一致.奶牛养殖数量下降的原因可能在于随着养殖规模化标准的进一步提高,2015年后中小牧场退出明显,这一时期国家对环保减排的要求更高,推动农业向绿色转型.猪的粪便管理排放系数也较高且饲养数量高于牛羊,故对动物粪便管理排放量的贡献仅次于家禽.家禽排放系数最低,但养殖数量远高于其他动物,2019年家禽的饲养数量是牛的71.37倍,是猪的21.01倍,是羊的21.69倍,动物粪便管理中所产生的N₂O排放量最高.而马、驴、骆驼、骡由于饲养数量少,所造成的N₂O排放量较小.从不同区域不同动物粪便管理排放因子来看,畜禽饲养数量与结构不同,导致各省份,各区域排放量差异.各地区应根据实际情况选择排放因子较低的动物饲养.
因技术、自然条件、生产方式的差异,各区域农业结构和经营方式互不相同,各区域政策目标也不尽相同,部分省份如北京、天津、上海等发展集约化、精细化、智能化农业,增强农业可持续发展能力,使得排放量下降.针对省域差异以及内部差异较大的区域,如东北、大西南地区,可实行任务细分机制.经济相对发达的省份,具有经济优势,应当多承担新型低碳技术的研发工作,利用地理优势和经济条件跨国际合作,引进开发新的低碳项目,推广到区域内各省份和辐射周边区域,尤其要向新疆、西藏、青海、宁夏等西部地区提供减排技术和减排资本,挖掘碳汇潜力,提高固碳减排能力.此外,农业系统N₂O的减排措施不仅要考虑土壤、气候、水分等自然条件,还要综合考虑农业技术、氮肥使用、耕种方式、产业结构等因素.并且,在根据各地区情况,进行减排措施研究的同时,不能忽略人为活动带来的其他温室气体的排放.
近年来学者对农业系统N₂O排放量的测量由于数据以及方法不同,结果存在差异.徐兴英等^[16]估算了江西2000—2009年畜禽养殖N₂O排放,年均排放量是20.80Gg,家禽占比最大,与本文结论相似.韦良焕等^[14]估算了2000—2016年各省农业源N₂O排放量,2000年为71.80万t,2016年为95.35万t,但在估算广西时,2000年农用地N₂O排放量为18.06万t,2016年高达45.32万t,远大于其他省份,与本文产生差距的主要原因可能在于对甘蔗作物的处理存在差异.张学智等^[13]估算了2018年全国农业系统N₂O排放,其中农用地N₂O排放量为45.97万t,化肥占比达到了88.34%,秸秆还田产生的N₂O产生的排放量占比为11.28%,畜禽养殖产生的N₂O排放量为27.36万t.王成己等^[15]基于IPCC估算方法,估算2005、2010、2015年福建省农业N₂O排放量,结果显示,3年的排放量分别为3.41万t、3.35万t和3.29万t.总体来看,本文与张学智等^[13]估算结果较为接近,但对数据整理更为严密,时间范围更广.
3.2 结论
本文通过对2000—2019年农业系统N₂O排放估算,并通过Theil指数分析4大板块和8大区域排放的差异,具体研究结果如下:
1)全国农业系统N₂O排放呈现先增加后减少趋势.2019年,全国农业系统N₂O排放量为76.43万t,比起2000年的69.98万t呈现增长趋势.农用地排放量为56.87万t,动物粪便管理排放量为19.57万t,动物粪便管理排放量下降的重要来源是养殖业内部结构的转换.具体来看,养殖呈现增长的包括家禽、绵羊和骆驼养殖,分别增长了33.42%、19.36%和45%,呈现下降的包括牛、马、驴、猪和山羊,下降幅度在15%~70%之间.
2)分省农业系统N₂O排放量差异显著,集中趋势更为凸显.农业系统N₂O排放较多省份较为集中,主要集中在广西、河南、江苏等省份,2019年,排放量分别为5.64万t、5.69万t、3.93万t,与这些省份是主粮作物种植省份有极为紧密的关系.
3)省域之间、区域之间农业系统N₂O排放量差异呈现多样性变化.2000—2019年,全国Theil指数从0.039上升为0.045,省域之间的排放差异是引起变化的主要原因;区域内部之间的差异除了北部沿海、东部沿海和大西北区域,农业系统N₂O排放差距在逐步扩大,而农用地排放是引起这种差异变化的主要原因.
综上,对农业系统N₂O排放减排需要发展低碳化农业,特别是针对主粮作物的低碳化生产.对于4大区域,主要针对中部板块和西部板块发力,这2个板块是农业用地和养殖业比较多的区域,通过对生产环节技术的提升以及规模化种植,提升种植、养殖效率,节约部分农业用地,利用有机肥进行替代,健全畜禽养殖废弃物实现资源利用的制度,推动绿色种养循环的实现,加强秸秆综合利用.对于8大经济区,需针对区域内部差异比较大的区域重点发力,主要囊括东北区域和大西南区域,推进农业循环式生产、产业循环式组合,促进N₂O高效利用,减少排放,实现主粮作物低碳化生产.
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基本信息

中图分类号: F322
文献标识码: A
DOI: 10.13878/j.cnki.jnuist.2022.04.012

基金信息

中国科学院战略性先导科技专项(A类)(XDA23070400)；
国家自然科学基金(72003111)；

引用信息

稿件历史

收稿日期: 2022-01-20

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双碳目标下中国农业系统N2O排放及主粮低碳化生产研究

N2O emissions and low-carbon production of staple grains in China's agricultural system under the dual carbon target

摘要

Abstract

关键词

Keywords

0 引言

1 研究方法与数据来源

1.1 研究方法

1.1.1 N2O排放估算方法

(1)

(2)

(3)

(4)

1.1.2 Theil指数分析方法

(5)

(6)

(7)

1.2 数据来源及区域划分

1.2.1 数据来源

1.2.2 区域划分

2 结果与分析

2.1 全国农业系统N2O排放量变化

2.2 分省N2O排放量变化

2.3 省域之间、区域之间N2O排放量差异变化

3 讨论与结论

3.1 讨论

3.2 结论

参考文献

基本信息

基金信息

引用信息

稿件历史

参考文献

双碳目标下中国农业系统N₂O排放及主粮低碳化生产研究

N₂O emissions and low-carbon production of staple grains in China's agricultural system under the dual carbon target

1.1.1 N₂O排放估算方法

2.1 全国农业系统N₂O排放量变化

2.2 分省N₂O排放量变化

2.3 省域之间、区域之间N₂O排放量差异变化