(1.長春大學(xué) 管理學(xué)院,吉林 長春 130022;2.東北師范大學(xué) 地理科學(xué)學(xué)院,吉林 長春 130024)

基于非經(jīng)濟(jì)生物量的中國耕地碳匯空間分布研究

王 綺1,2,魏 冶2

(1.長春大學(xué) 管理學(xué)院,吉林 長春 130022;2.東北師范大學(xué) 地理科學(xué)學(xué)院,吉林 長春 130024)

以往在生態(tài)足跡的研究中,囿于簡化模型與耕地碳匯計算方法的限制,耕地碳匯功能常常被忽視。該研究嘗試基于統(tǒng)計數(shù)據(jù)和非經(jīng)濟(jì)生物量來計算省級尺度的耕地碳匯。以我國國家統(tǒng)計局公布的24種主要作物經(jīng)濟(jì)產(chǎn)量統(tǒng)計數(shù)據(jù)為基礎(chǔ),用作物經(jīng)濟(jì)系數(shù)、根茬系數(shù)計算出非經(jīng)濟(jì)生物量。GIS分析顯示,我國省域耕地碳匯量與耕地碳匯效率在空間上存在明顯差異。其中,耕地碳匯量呈現(xiàn)東西部偏小、中部偏大的空間差異性;耕地固碳效率呈現(xiàn)東西低、中間高,南方大于北方的總體趨勢。由于耕地碳匯量巨大,測算時應(yīng)當(dāng)考慮耕地的碳匯功能。影響耕地碳匯功能發(fā)揮的因素多樣,且地區(qū)差異較大,應(yīng)分區(qū)域制定差異化引導(dǎo)政策,從而促進(jìn)耕地碳匯功能的充分發(fā)揮。

耕地碳匯;生態(tài)足跡;非經(jīng)濟(jì)生物量

1 問題的提出

生態(tài)足跡是一塊虛擬的被一定人口占用的地球面積,該面積既為人類提供所消耗的資源,又吸收人類產(chǎn)生的所有廢棄物,從而反映人類活動對自然系統(tǒng)的影響程度。自1992年經(jīng)濟(jì)學(xué)家Rees[1]、Wackemagel[2]提出生態(tài)足跡理論以來,這一理論就成為了定量測度地區(qū)可持續(xù)發(fā)展水平最重要的評估方法之一。經(jīng)過大量學(xué)者的推廣和應(yīng)用,生態(tài)足跡的計算從應(yīng)用世界平均單產(chǎn)法[1]發(fā)展到可變世界單產(chǎn)[3]、恒定世界單產(chǎn)[4]、可變地方實際單產(chǎn)[5]、可變地方持續(xù)單產(chǎn)[3]等多種計算方法,從計算某個地區(qū)某個時點的生態(tài)足跡[6]到計算某個地區(qū)較長時間序列的生態(tài)足跡[7],使生態(tài)足跡計算方法得到了逐步完善。

多數(shù)學(xué)者都是基于生態(tài)足跡模型的5個基本假設(shè):一是農(nóng)業(yè)、森林等產(chǎn)業(yè)收獲都是可持續(xù)的;二是只考慮自然界所提供的基本服務(wù);三是把土地分為6種生態(tài)系統(tǒng);四是簡化海洋的作用;五是不重復(fù)計算同時提供多項功能的土地面積[8]。5種假設(shè)都是為了簡化復(fù)雜的生態(tài)系統(tǒng)使得模型具有可操作性,但5條假設(shè)使模型過度簡化,影響了模型結(jié)果的準(zhǔn)確性,受到了眾多學(xué)者的質(zhì)疑。人類的福利是多種多樣的,不能以過分簡化的指標(biāo)代替。生態(tài)足跡方法忽略了各種類型的土地呈現(xiàn)不可替代性但有時呈現(xiàn)多功能特性這一特點,忽略了不同土地生物生產(chǎn)性的復(fù)雜特征,將各區(qū)域產(chǎn)量調(diào)整為世界平均產(chǎn)量,而將不同類型的土地匯總,掩蓋了生態(tài)足跡與生態(tài)供給力之間的不協(xié)調(diào),并使許多區(qū)域信息丟失[9]。

聯(lián)合國糧農(nóng)組織統(tǒng)計草地是最大的土地利用類型,占地球陸地表面積的1/3左右[10]。《全國農(nóng)作物秸稈資源調(diào)查與評價報告》指出,中國農(nóng)作物秸稈理論資源量為8.2億t,折標(biāo)后約合中國年煤產(chǎn)量的11%。因此,林地、草地和耕地在提供相應(yīng)物產(chǎn)時也具有較強的CO2吸收功能,但相關(guān)研究卻比較匱乏。

在林地和草地方面,朱永杰等學(xué)者[11]認(rèn)為在生態(tài)足跡理論與方法中,僅僅計算林地提供木材的直接效益,而將能提供化石能源用地作為0的計算方法是不正確的,并計算出2003年中國能夠提供固碳作用的林地等量面積,約是同時期全部化石能源足跡的20%,使化石能源生態(tài)赤字降低了約33%;薛曉姣、杜鵬、謝鴻宇等學(xué)者在以生態(tài)足跡模型為基礎(chǔ)計算化石能源用地時,使用了用于吸收化石能源燃燒排放CO2的森林和牧草地兩項用地[12-14];楊慧清以青海省海西蒙古族藏族自治州天然草地為例，根據(jù)光合作用方程式估算了草地的碳匯效應(yīng)[15]。在耕地和土壤方面,魏波等學(xué)者認(rèn)為植被在固定CO2參與溫室氣體排放方面起著重要的作用,而農(nóng)業(yè)是天生具有固碳這一生態(tài)功能的產(chǎn)業(yè)[16];Pan等學(xué)者分析了中國水稻土的碳匯和固碳潛力[17];王喜等學(xué)者分析發(fā)現(xiàn),相較于草地碳匯,耕地和林地是河南省主要的碳匯[18];馬彩虹認(rèn)為碳承載力測算需要考慮綠色植被的碳吸收率,森林、草地和農(nóng)作物對碳的吸收,農(nóng)村生物質(zhì)能的利用因素[19]。 多數(shù)學(xué)者認(rèn)為,由于耕地收獲期短,作物生物量作為碳匯效果不明顯[20],但由于作物除經(jīng)濟(jì)產(chǎn)量被充分利用外,秸稈和根茬等非經(jīng)濟(jì)產(chǎn)量利用方式多種多樣,利用效率卻比較低下,最終以不同方式返回大自然當(dāng)中,并形成了相當(dāng)數(shù)量的碳匯。

本文認(rèn)為,耕地具有較強的CO2吸收功能,并初步估算了耕地碳匯效應(yīng)。首先,認(rèn)為以耕地地上秸稈量和地下根茬量為主的非經(jīng)濟(jì)生物量是耕地碳匯的主要來源，利用24種作物產(chǎn)量的統(tǒng)計數(shù)據(jù),通過經(jīng)濟(jì)系數(shù)、根茬系數(shù)計算出非經(jīng)濟(jì)生物量。但由于各地秸稈的利用方式不同,使碳匯功能發(fā)揮受到了較大影響。我國秸稈利用方式主要為肥料、飼料、燃料、原料、焚燒和棄置六種方式,各省份有較大差別。本文主要以肥料、飼料和棄置的秸稈與根茬生物量,用自然分解率和消化系數(shù)等進(jìn)行估算,對各省份耕地實際碳匯量進(jìn)行計算,并對各省市耕地碳匯效率進(jìn)行分析。

2 耕地碳匯量測算

2.1 耕地非經(jīng)濟(jì)生物量測算

耕地非經(jīng)濟(jì)生物量定義為:除經(jīng)濟(jì)產(chǎn)量以外的地上秸稈量與地下根茬量的總和。農(nóng)作物的秸稈產(chǎn)量可由經(jīng)濟(jì)產(chǎn)量與經(jīng)濟(jì)系數(shù)(草谷比)推算得出,農(nóng)作物根茬產(chǎn)量可由經(jīng)濟(jì)產(chǎn)量與根茬系數(shù)推算得出(表1)。計算公式為:

(1)

式中,Q為耕地非經(jīng)濟(jì)生物量(t);Q1為耕地秸稈產(chǎn)量(t);Q2為耕地根茬產(chǎn)量(t);Wi為i種耕地經(jīng)濟(jì)產(chǎn)量(t);Si為i種農(nóng)作物經(jīng)濟(jì)系數(shù)(草谷比);Ri為i種農(nóng)作物根茬系數(shù)。耕地的經(jīng)濟(jì)產(chǎn)量是指人們需要的有經(jīng)濟(jì)價值的農(nóng)作物主要產(chǎn)品的產(chǎn)量,本文使用中國統(tǒng)計局官方網(wǎng)站中得到的2012年各省份(不含香港、澳門、臺灣、南海的數(shù)據(jù))24種(不含蔬菜產(chǎn)量,因為多數(shù)蔬菜利用程度較高,幾乎沒有非經(jīng)濟(jì)生物量)主要農(nóng)作物產(chǎn)品經(jīng)濟(jì)產(chǎn)量數(shù)據(jù)進(jìn)行測算。 經(jīng)濟(jì)系數(shù)(草谷比)Si是評價農(nóng)作物產(chǎn)出效率的重要指標(biāo),又稱為農(nóng)作物副產(chǎn)品與主產(chǎn)品之比,是指農(nóng)作物地上莖稈產(chǎn)量與經(jīng)濟(jì)產(chǎn)量之比[21]。作物的經(jīng)濟(jì)產(chǎn)量、莖葉、殘留在土壤中的根茬數(shù)量有一相對比例,根茬與經(jīng)濟(jì)產(chǎn)量之比稱為根茬系數(shù),根茬與莖葉之比稱為根莖比[22]。

表1 24種農(nóng)作物非經(jīng)濟(jì)產(chǎn)量折算系數(shù)

注:1.經(jīng)濟(jì)系數(shù)(草谷比)數(shù)據(jù)來源于文獻(xiàn)[21,23],部分作物系數(shù)用所在類別的數(shù)據(jù)替代;2.文獻(xiàn)[22]中提供了8種作物根茬系數(shù),8種作物根莖比平均值為0.46,根莖類作物根茬系數(shù)設(shè)為0,其他沒有數(shù)據(jù)作物根茬系數(shù)以秸稈系數(shù)和平均根莖比計算得出。

2.2 耕地碳匯量測算

農(nóng)業(yè)土壤碳儲量達(dá)到全球碳儲存總量的8%—10%,碳匯功能的強弱與效益的大小是值得深入探討的課題[24]。農(nóng)田生態(tài)系統(tǒng)不如森林的碳匯功能強,不同地域、不同生產(chǎn)生活方式對其固碳能力的發(fā)揮具有顯著差別。本文嘗試以秸稈的不同利用方式角度來測算其碳匯功能強弱的具體數(shù)值。高祥照等將秸稈資源的利用分肥料、飼料、燃料、原料、焚燒和棄置6種方式進(jìn)行了統(tǒng)計[25];崔明等對5種作物秸稈的收集系數(shù)進(jìn)行了估算[26];楊晶秋等測算了秸稈在土壤中經(jīng)過1年分解后能殘留的質(zhì)量[27];樊江文認(rèn)為,動物采食的草地植物約有20%—60%的干物質(zhì)以動物糞便的形式返還到土壤中[28];張吉昆鳥對秸稈等粗飼料消化率進(jìn)行了研究[29]。

表2 各省區(qū)秸稈利用方式及相關(guān)指標(biāo)數(shù)據(jù)

注:①作物秸稈資源利用現(xiàn)狀數(shù)據(jù)來源于參考文獻(xiàn)[25],帶“*”的省份[25]中沒有數(shù)據(jù),為筆者依據(jù)相鄰省份數(shù)據(jù)加權(quán)平均得到。②耕地面積來源于2013年的《中國統(tǒng)計年鑒》。

本文根據(jù)上述研究者的成果將秸稈的利用方式(表2)分為飼料、燃料、焚燒、原料、肥料、棄置和未收集7個類別,認(rèn)為其中燃料、焚燒、原料三種利用方式不會產(chǎn)生碳匯效應(yīng);肥料、棄置、未收集、作物根茬四類視為以不同的方式還田進(jìn)入土壤當(dāng)中,并以自然降解殘留率來計算其碳匯效果[27];秸稈用作飼料用途的部分以消化率來計算其碳匯效果[29]。楊洪曉等認(rèn)為,生物量碳庫蘊含了大量的有機碳[30],國際上通常以0.5作為生物量和碳之間的轉(zhuǎn)換系數(shù)。碳匯量的計算公式為:

Cs=Yrc=[(rf+rq+1-j)FQ1+rsjXQ1+FQ2]rc

(2)

式中,Cs為耕地實際碳匯量(t);Y為耕地碳匯效應(yīng)生物量(t);rc為土壤有機質(zhì)和碳之間的轉(zhuǎn)換系數(shù)0.5;rj為秸稈用于肥料的比例;rq為秸稈棄置亂堆的比例;rs為秸稈用于飼料的比例;j為收集系數(shù)0.78[26];F為秸稈自然降解殘留率0.42[27];X為秸稈作為飼料的消化剩余率；1為消化率，0.62[29]。

2.3 耕地碳匯效率

本文將耕地非經(jīng)濟(jì)產(chǎn)量實際碳匯量與耕地面積之比稱為“耕地碳匯效率”,可反映出單位面積耕地所產(chǎn)生碳匯量的大小。計算公式為:

cg=Cs/H

(3)

式中,cg為耕地碳匯效率;H為耕地面積(hm2)。

2.4 非經(jīng)濟(jì)生物量碳匯率

我們將耕地非經(jīng)濟(jì)產(chǎn)量作為理論耕地碳匯量,它與實際碳匯量之比稱之為非經(jīng)濟(jì)生物量碳匯率,可反映出非經(jīng)濟(jì)生物量利用方式引起碳匯量的差異，計算公式為：

cf=Cs/Sl=Cs/Q/rc

(4)

式中,cf為非經(jīng)濟(jì)生物量碳匯效率;Cl為耕地理論碳匯量(t)。

3 耕地碳匯量的空間分布規(guī)律

我國地域廣闊,跨越氣候帶多,氣候、地形、土壤、作物種植復(fù)雜,導(dǎo)致了各地區(qū)秸稈的種類復(fù)雜、產(chǎn)量不一。同時，我國地少人多、各地經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平差異大、地方風(fēng)俗習(xí)慣不同,秸稈的利用方式也不相同,導(dǎo)致了耕地碳匯量、耕地碳匯效率、非經(jīng)濟(jì)生物量碳匯效率的空間分布具有明顯區(qū)域特征。

3.1 耕地碳匯量空間特性

我國耕地碳匯總量約為21636.98萬t,各省區(qū)耕地碳匯量分布見圖1。從圖1可見,我國耕地碳匯總量呈現(xiàn)“東西部偏小、中部偏大”的空間差異性。其中,黑龍江、河南、山東3個省的耕地碳匯量最大,分別為4071.42萬t、3352.62萬t、3982.12萬t;其次為廣西2719.05萬t、河北2513.09萬t、吉林2454.15萬t、內(nèi)蒙古2261.17萬t、安徽2218.55萬t5個省區(qū);西藏62.54萬t、上海86.79萬t、北京87.01萬t、天津130.89萬t、海南192.88萬t、寧夏349.29萬t、福建363.45萬t7個省區(qū)較少,極差為4008.88萬t,碳匯量最大值的黑龍江約為最小值西藏的65倍。經(jīng)濟(jì)發(fā)達(dá)的東部省份和經(jīng)濟(jì)欠發(fā)達(dá)的西部省份耕地碳匯量都較少,反而是經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平處于中等的中部省區(qū)耕地碳匯量較大。這是由于經(jīng)濟(jì)發(fā)達(dá)省份耕地面積較小,而經(jīng)濟(jì)欠發(fā)達(dá)省份的資源比較貧乏、人口少、耕地相對較少,使耕地碳匯功能不能得到發(fā)揮,反而是經(jīng)濟(jì)處于中等水平的省份耕地較多,非經(jīng)濟(jì)生物量產(chǎn)量大,相應(yīng)的碳匯量也大。

圖1 中國各省區(qū)耕地碳匯量分布

3.2 耕地碳匯效率空間特性

耕地碳匯量體現(xiàn)出某省份或某地區(qū)耕地實際碳匯數(shù)量的大小,耕地碳匯效率則反映了單位面積耕地碳匯量產(chǎn)生的強弱,全國平均耕地碳匯效率為1.78t/hm2,但地區(qū)間的差異較大。耕地固碳效率分布見圖2。從圖2可見,從東至西具有由低變高再由高變低,南方大于北方的總體趨勢。其中,廣西、湖南、河南三省的單位面積耕地碳匯量最大,分別為3.22t/hm2、2.59t/hm2、2.51t/hm2;貴州、青海兩省最低,分別為0.66t/hm2、0.68t/hm2,極差為2.56t/hm2,最大值廣西約為最小值貴州的5倍。

圖2 中國分省區(qū)耕地固碳效率分布

從圖2可見,耕地碳匯效率具有南大北小的差異,單位面積耕地的碳匯量大體呈現(xiàn)南方大于北方、東部大于西部的趨勢,這是由于南北、東西氣候和地形條件差異所致。雖然黑龍江為代表的北方耕地總面積較大,非經(jīng)濟(jì)生物量總產(chǎn)量較高,但南北方“一年三熟、一年兩熟、兩年三熟、一年一熟”的土地生產(chǎn)力差異明顯,單位面積耕地非經(jīng)濟(jì)生物量差異導(dǎo)致單位面積耕地的碳匯量南方普遍高于北方。

4 分析與建議

4.1 分析

主要是:①耕地碳匯功能受到低估。多數(shù)學(xué)者研究生態(tài)足跡的過程中都依照單一土地功能的假設(shè),這一假設(shè)對簡化研究具有一定的好處,但同時也使某些生態(tài)功能的研究結(jié)果偏小。在研究生態(tài)系統(tǒng)的碳匯功能時,針對單一土地功能的假設(shè),許多學(xué)者從林木剩余物、草地、耕地的碳匯功能進(jìn)行了補充,但在考慮耕地的碳匯功能時往往采用較低的系數(shù)進(jìn)行調(diào)整,使計算的耕地碳匯數(shù)值偏小,因此本研究嘗試從耕地非經(jīng)濟(jì)生物量利用角度出發(fā),測算耕地碳匯功能。本文以24種作物經(jīng)濟(jì)產(chǎn)量為基礎(chǔ),計算出耕地地上秸稈量和地下根茬量為主的非經(jīng)濟(jì)生物量,考慮秸稈碳匯功能發(fā)揮受到利用方式、自然分解率、消化率等因素影響,得到了更為詳細(xì)和準(zhǔn)確的耕地碳匯結(jié)果。②耕地碳匯的形成方式多樣。從耕地的碳匯機理上看,秸稈作為燃料、焚燒、原料3種利用方式不會產(chǎn)生碳匯效應(yīng);肥料、棄置、未收集、作物根茬則會以自然降解方式進(jìn)入土壤形成碳匯。由于秸稈的營養(yǎng)價值較低,雖然用于飼料,但利用率較低,因此秸稈用作飼料用途的部分以消化率來校正其碳匯效果。③不足之處。本文利用非經(jīng)濟(jì)生物量的利用方式,結(jié)合多種系數(shù)進(jìn)行調(diào)整,得到了耕地碳匯功能的具體數(shù)值,具有一定的合理性。但相關(guān)參數(shù)的準(zhǔn)確性對結(jié)果的影響較大,如秸稈利用方式的地區(qū)差異較大,會隨著社會經(jīng)濟(jì)環(huán)境變遷會發(fā)生變化,因此還需要在利用方式等系數(shù)方面進(jìn)一步進(jìn)行準(zhǔn)確細(xì)化調(diào)查和研究。

4.2 建議

研究表明,我國耕地的總體碳匯量和碳匯效率較高,對大氣中釋放碳母體具有可觀的成效,應(yīng)引起國家和地方政府的重視。同時,我國耕地面積廣大、各省區(qū)耕地面積不均,耕地質(zhì)量存在差異，為促進(jìn)碳匯功能的提升和發(fā)揮,各級地方政府應(yīng)因地制宜地制定相應(yīng)的政策進(jìn)行引導(dǎo)和鼓勵。

主要是:①耕地碳匯功能較大,應(yīng)予以重視。全國非經(jīng)濟(jì)生物量109909萬t,耕地碳匯量約為21637萬t,耕地碳匯效率1.78t/hm2,非經(jīng)濟(jì)生物量碳匯效率為0.39。由此可見,耕地的碳匯功能相當(dāng)可觀,不可忽視。②碳匯功能發(fā)揮地區(qū)差異較大。各地區(qū)非經(jīng)濟(jì)生物量碳匯功能強度在0.33—0.54之間,差異較大,為地區(qū)間潛能的發(fā)揮提供了參照,應(yīng)積極尋找產(chǎn)生差異的原因,適度調(diào)整地方政策措施,促進(jìn)耕地碳匯功能發(fā)揮。③制定促進(jìn)耕地碳匯功能發(fā)揮的政策迫在眉睫。21世紀(jì)之初,美國科學(xué)家已進(jìn)行了美國農(nóng)地碳匯的研究,制訂了“Carbon bank”計劃,推廣深根作物、實施免耕、施用有機農(nóng)家肥等技術(shù),制定出鼓勵土壤碳庫增長的產(chǎn)業(yè)政策[31,32]。我國也要在環(huán)境政策中考慮耕地的碳匯效應(yīng),將耕地碳匯功能列入溫室氣體調(diào)控政策當(dāng)中,并逐步推廣秸稈還田、淺耕、免耕、化肥的合理施用等促進(jìn)耕地碳匯功能發(fā)揮的技術(shù)與政策。④分區(qū)域制定引導(dǎo)政策。耕地碳匯量的大小一方面受到耕地生產(chǎn)力的影響,另一方面還受到人們使用方式和生活方式的影響。全國平均非經(jīng)濟(jì)生物量碳匯效率為0.39,最大值寧夏為最小值四川的1.6倍,非經(jīng)濟(jì)生物量利用方式受到當(dāng)?shù)孛袼罪L(fēng)情、經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平條件等制約,因此對碳匯量產(chǎn)生不同影響,使低碳匯量地區(qū)分布差異較大。針對不同區(qū)域應(yīng)采取不同的政策引導(dǎo),能有效提高當(dāng)?shù)馗吞紖R量。

[1]Rees W E.Ecological Footprints and Appropriated Carrying Capacity:What Urban Economics Leaves Out[J].Environment and Urbanization,1992,4(2)∶121-130.

[2]Wackernagel M,Rees W E.Our Ecological Footprint：Reducing Human Impact on the Earth[M].Gabriola Island：New Society Publishers,1996.

[3]Wackernagel M,Monfreda C,Erb K-H,etal.Ecological Footprint Time Series of Austria,the Philippines,and South Korea for 1961—1999：Comparing the Conventional Approach to an“Actual Land Area”Approach[J].Land Use Policy,2004,21(3)∶261-269.

[4]Haberl H,Erb K H,Krausmann F.How to Calculate and Interpret Ecological Footprints for Long Periods of Time：The Case of Austria 1926—1995[J].Ecological Economics,2001,38(1)∶25-45.

[5]Van Vuuren D P,Smeets E M W.Ecological Footprints of Benin,Bhutan,Costa Rica and the Netherlands[J].Ecological Economics,2000,34(1)∶115-130.

[6]Moucheng,Wenhua,Zhang,etal.The Calculation of Equivalence Factor for Ecological Footprints in China：A Methodological Note[J].Frontiers of Environmental Science amp; Engineering,2015,9(6)∶1015-1024.

[7]Yao X,Wang Z,Zhang H.Dynamic Changes of the Ecological Footprint and Its Component Analysis Response to Land Use in Wuhan,China[J].Sustainability,2016,8(4)∶329.

[8]陳敏,張麗君,王如松,等.1978—2003年中國生態(tài)足跡動態(tài)分析[J].資源科學(xué),2005,27(6)∶132-139.

[9]尚衛(wèi)平.“生態(tài)腳印quot;指標(biāo)及其評價[J].統(tǒng)計研究,2004,21(5)∶61-63.

[10]Food and Agriculture Organization(FAO).Grasslands of The World[R].2005-03-23.http：//www.fao.org/docrep/008/y8344e/y8344e05.htm.2016-12-31.

[11]朱永杰,岳瑞鋒.中國森林提供化石能源用地的定量研究[J].林業(yè)科學(xué),2008,44(9)∶20-25.

[12]薛曉嬌,李新春.中國能源生態(tài)足跡與能源生態(tài)補償?shù)臏y度[J].技術(shù)經(jīng)濟(jì)與管理研究,2011,(1)∶90-93.

[13]杜鵬,許軍,夏斌,等.基于生態(tài)足跡的廣東省化石能源用地定量研究與分析[J].廣東農(nóng)業(yè)科學(xué),2010,(2)∶201-206.

[14]謝鴻宇,陳賢生,林凱榮,等.基于碳循環(huán)的化石能源及電力生態(tài)足跡[J].生態(tài)學(xué)報,2008,28(4)∶1729-1735.

[15]楊慧清.天然草地植被固定CO2釋放O2功能評價——以青海省海西蒙古族藏族自治州天然草地為例[J].安徽農(nóng)業(yè)科學(xué),2010,38(17)∶9129-9130.

[16]魏波,張建新,吳紹華.農(nóng)業(yè)用地生態(tài)功能價值的評估——以宜興農(nóng)業(yè)用地系統(tǒng)固定CO2釋放O2生態(tài)價值評估為例[J].安徽農(nóng)業(yè)科學(xué),2007,35(19)∶5847-5849.

[17]Pan G X,Li L,Wu L,etal.Storage and Sequestration Potential of Topsoil Organic Carbon in China′s Paddy Soils[J].Glob Change Biol,2004,10(1)∶79-92.

[18]王喜,魯豐先,秦耀辰,等.河南省碳源碳匯的時空變化研究[J].地理科學(xué)進(jìn)展,2016,35(8)∶941-951.

[19]馬彩虹.中國能源碳足跡與植被碳承載力的對比分析[J].生態(tài)經(jīng)濟(jì),2012,(6)∶53-55.

[20]Pacala S W,Hurtt G C,Baker D,etal.Consistent Land-and Atmosphere-based US Carbon Sink Estimates[J].Science,2001,292(5525)∶2316-2320.

[21]張福春,朱志輝.中國作物的收獲指數(shù)[J].中國農(nóng)業(yè)科學(xué),1990,23(2)∶83-87.

[22]張鏡清,王文山.農(nóng)作物根茬培肥土壤的作用[J].土壤通報,1984,(2)∶63-64.

[23]畢于運,高春雨,王亞靜,等.中國秸稈資源數(shù)量估算[J].農(nóng)業(yè)工程學(xué)報,2009,25(12)∶211-217.

[24]趙榮欽,黃愛民,秦明周,等.農(nóng)田生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)功能及其評價方法研究[J].農(nóng)業(yè)系統(tǒng)科學(xué)與綜合研究[J].2003,19(4)∶267-270.

[25]高祥照,馬文奇,馬常寶,等.中國作物秸稈資源利用現(xiàn)狀分析[J].華中農(nóng)業(yè)大學(xué)學(xué)報,2002,21(3)∶242-247.

[26]崔明,趙立欣,田宜水,等.中國主要農(nóng)作物秸稈資源能源化利用分析評價[J].農(nóng)業(yè)工程學(xué)報,2008,24(12)∶291-296.

[27]楊晶秋,劉金城,白成云.秸桿對北方耕地土壤有機碳的貢獻(xiàn)[J].干旱地區(qū)農(nóng)業(yè)研究,1991,(1)∶46-51.

[28]樊江文,鐘華平,梁飚,等.地生態(tài)系統(tǒng)碳儲量及其影響因素[J].中國草地,2003,25(6)∶51-58.

[29]張吉昆鳥.粗飼料消化率及其代謝能轉(zhuǎn)化效率的研究進(jìn)展[J].浙江畜牧獸醫(yī),2004,(2)∶6-8.

[30]楊洪曉,吳波,張金屯,等.森林生態(tài)系統(tǒng)的固碳功能和碳儲量研究進(jìn)展[J].北京師范大學(xué)學(xué)報(自然科學(xué)版),2005,41(2)∶172-177.

[31]潘根興,李戀卿,張旭輝.土壤有機碳庫與全球變化研究的若干前沿問題——兼開展中國水稻土有機碳固定研究的建議[J].南京農(nóng)業(yè)大學(xué)學(xué)報,2002,25(3)∶100-109.

[32]Eewaran H,Reich F,Kimble J M.Global Soil Carbon Stocks[A].In：Lal R,Kimble J,Eswacan H eds.Global Climate Change and Pedogenic Carbonates[M].USA：Lewis Publishers,1999.

SpatialPatternofArableLandCarbonSinksinChinafromthePerspectiveofNon-economicBiomass

WANG Qi1,2,WEI Ye2
(1.School of Management,Changchun University,Changchun 130022,China; 2.School of Geographical Sciences,Northeast Normal University,Changchun 130024,China)

In previous studies in terms of ecological footprint models,the carbon sink of arable land was usually neglected in many occasions,for simplification of model or lack of appropriate calculation method.Thus,this paper proposed an exploratory method to delineate the spatial pattern of arable land carbon sinks,based on statistical data and non-economic biomass.Firstly,based on the corresponding production statistics obtained from state statistics bureau,economic coefficient of crops(The ratio of output of main product to by-product of the crops) and stubble coefficient(The ratio of stubble yield to economic yield) were used to calculate the yield of straw and stubble of crops,namely,non-economic biomass.Non-economic biomass was the foundation of arable land carbon sink.It was usually used as fertilizer,discard and shuffle,non-collection or indigested animal excreta,and finally blended into the soil in the way of national degradation.China is a vast country,and varied on productive forces,cultural customs in different regions.Therefore the arable land carbon sink of each provincial area was calculated in consideration of different ways of utilization,the efficiency of natural degradation and digestibility.Through GIS analysis,significant differences were found among provincial areas in terms of amount and efficiency of arable land carbon sink.The amount was high in east and west,low in middle.The efficiency was high in east and west,low in middle and higher in south than north.Above all,the important role of arable land should be taken into consideration in calculation of the carbon sink due to its huge amount.Besides,considered the multiplicity of influence factor and variations in geography,differentiation intervention strategies should be encouraged to make to promote the role of arable land in carbon sink.

arable land carbon sink;ecological footprint;non-economic biomass

10.3969/j.issn.1005-8141.2017.08.006

X825；X823

A

1005-8141(2017)08-0928-05

2017-06-10；

2017-07-24

國家自然科學(xué)基金青年科學(xué)基金項目“以‘春運’人口流動透視的轉(zhuǎn)型期中國城市網(wǎng)絡(luò)格局”(編號:41401172)。

王綺(1984-),女,黑龍江省鶴崗人,博士,講師,主要研究方向為社會經(jīng)濟(jì)可持續(xù)發(fā)展、旅游管理。

魏冶(1983-),男,吉林省梨樹人,博士,副教授,主要研究方向為城市與區(qū)域規(guī)劃及GIS應(yīng)用。