王樹芬,高冠龍,2,3,4*,李偉,劉思敏
(1.山西大學(xué)環(huán)境與資源學(xué)院,太原030006;2.中國科學(xué)院西北生態(tài)環(huán)境資源研究院,蘭州730000;3.山西省黃河實驗室,太原030006;4.甘肅省祁連山水源涵養(yǎng)林研究院,甘肅 張掖734000;5.國家林業(yè)和草原局經(jīng)濟發(fā)展研究中心,北京100714)
近40 年來全球陸地氣溫以每10 年0.320 ℃的速率顯著升高[1],極端氣候事件頻繁發(fā)生,使得人類生產(chǎn)生活面臨巨大的挑戰(zhàn)[2],而造成全球氣候變暖的罪魁禍?zhǔn)资侨祟惢顒訉?dǎo)致的溫室氣體排放[3-4]。為應(yīng)對全球氣候變化,中國提出了“2030 年前實現(xiàn)碳達峰,2060 年前實現(xiàn)碳中和”,并將實現(xiàn)雙碳目標(biāo)納入生態(tài)文明建設(shè)整體布局。研究表明農(nóng)業(yè)既是碳排放的主要貢獻源[5-7],又是重要的碳匯系統(tǒng)[8-9]。相比其他領(lǐng)域,農(nóng)業(yè)減排更具成本有效性。因此,控制農(nóng)業(yè)碳排放量,對我國實現(xiàn)雙碳目標(biāo)、改善環(huán)境問題等具有重要意義。
目前國內(nèi)對農(nóng)業(yè)碳排放測算和特征分析方面的研究成果較多,從尺度來看,主要關(guān)注國家和省級層面,研究人員先后測算了我國不同時期的農(nóng)業(yè)碳排放量[5,10-16],發(fā)現(xiàn)我國農(nóng)業(yè)碳排放量均呈上升的趨勢,且區(qū)域差異明顯,但兩極分化現(xiàn)象逐漸減弱。碳排放量整體分布格局為中東部高西部低,傳統(tǒng)農(nóng)業(yè)大省為我國農(nóng)業(yè)碳排放量的高值區(qū)。從省級層面來看,黃銳等[17]對2003—2018 年山東省農(nóng)業(yè)碳排放特征進行了探討,結(jié)果表明山東省農(nóng)業(yè)碳排放量呈先上升后下降趨勢,農(nóng)業(yè)碳排放強度地區(qū)差異明顯。高晨曦等[18]對2001—2020年河南省農(nóng)業(yè)CO2排放特征進行研究,發(fā)現(xiàn)全省農(nóng)業(yè)CO2排放量呈現(xiàn)先升高后降低的趨勢,土地利用是農(nóng)業(yè)CO2排放的主要貢獻源。李遠(yuǎn)玲等[19]分析了湖南省農(nóng)業(yè)碳排放的空間差異,發(fā)現(xiàn)湖南省各縣(市、區(qū))農(nóng)業(yè)碳排放的空間同質(zhì)性逐年增強,湘北和湘南地區(qū)碳排放量較高,湘西和湘中地區(qū)則較低。田云等[20]利用DEA-Malmquist 分解法測度了湖北省農(nóng)業(yè)碳排放效率,研究表明湖北省農(nóng)業(yè)碳排放效率總體處于上升態(tài)勢,地區(qū)差異明顯,其中以武漢最高。在過往研究中關(guān)于農(nóng)業(yè)碳排放量預(yù)測方面的研究較少,用于預(yù)測的方法主要有灰色預(yù)測模型[21]、環(huán)境庫茲涅茨曲線等[22]、STIRPAT(Stochastic Impacts by Regression on PAT)預(yù)測模型[23]。本文采用STIRPAT 模型對山西省農(nóng)業(yè)碳排放量進行預(yù)測,該模型不僅可以結(jié)合人口、經(jīng)濟、技術(shù)等指標(biāo),還可以分不同情景進行分析預(yù)測。
通過對農(nóng)業(yè)碳排放相關(guān)文獻的梳理,發(fā)現(xiàn)大多數(shù)學(xué)者的研究主要集中于全國層面和部分經(jīng)濟發(fā)達省份的農(nóng)業(yè)碳排放情況,對山西農(nóng)業(yè)碳排放的研究相對較少。山西省作為重要的糧食產(chǎn)地之一,2020 年農(nóng)業(yè)生產(chǎn)總值為1 935.84 億元,其中種植業(yè)、畜牧業(yè)共占比86.9%。針對山西省農(nóng)業(yè)碳排放情況的研究,從農(nóng)業(yè)源選取的方面來看,劉治國等[24]、張瑞玲[25]估算了山西省施用化肥、農(nóng)藥、農(nóng)膜、農(nóng)用柴油以及灌溉、翻耕、秸稈焚燒過程中產(chǎn)生的碳排放量,趙曉強等[26]在前二者基礎(chǔ)上增加測算了畜禽養(yǎng)殖中動物腸道發(fā)酵排放的甲烷氣體中的碳。從農(nóng)業(yè)碳排放量預(yù)測方面來看,關(guān)于山西省農(nóng)業(yè)源碳排放預(yù)測的研究較少。因此,本研究在上述關(guān)于山西省農(nóng)業(yè)碳排放的研究基礎(chǔ)上增加測算了動物糞便管理過程中產(chǎn)生的碳排放量,分析其時空排放特征,并分情景預(yù)測2021—2030年山西省農(nóng)業(yè)碳排放量,補充和完善山西省農(nóng)業(yè)碳排放的研究,為山西省制定農(nóng)業(yè)發(fā)展政策和實現(xiàn)碳達峰、碳中和目標(biāo)提供參考。
借鑒IPCC 的碳排放系數(shù)法,結(jié)合已有研究成果和山西省農(nóng)業(yè)生產(chǎn)特點,測算模型如下:
式中:C為農(nóng)業(yè)碳排放總量;Cj為第j種碳源的碳排放量;Ej為第j種碳源活動水平;Fj為第j種碳源的排放系數(shù)(表1)。本文將CH4、N2O 統(tǒng)一換算成碳排放量,根據(jù)IPCC 第五次評估報告結(jié)果,CH4和N2O 轉(zhuǎn)化為CO2的100年增溫潛勢系數(shù)分別為28和265。
表1 農(nóng)業(yè)碳源及溫室氣體排放系數(shù)Table 1 Agricultural carbon sources and greenhouse gas emission factors
農(nóng)業(yè)碳排放強度是指單位農(nóng)業(yè)經(jīng)濟效益所消耗的碳[29],故農(nóng)業(yè)碳排放強度可表示為:
式中:T為農(nóng)業(yè)碳排放強度,t·萬元-1;C為農(nóng)業(yè)碳排放總量,t;AGDP為農(nóng)業(yè)總產(chǎn)值,萬元。
Ehrlich 等[30]提出了IPAT 模型,在此基礎(chǔ)上,Dietz等[31]對IPAT 模型進行了修正,提出了STIRPAT 模型,其基本模型為:
公式(3)經(jīng)對數(shù)化處理后變?yōu)榍蠛湍J剑?/p>
式中:I為農(nóng)業(yè)碳排放總量,104t;P為農(nóng)村人口,萬人;A為農(nóng)業(yè)人均GDP,元·人-1;T為農(nóng)業(yè)碳排放強度,t·萬元-1。將產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)變量引入模型后為:
式中:S為農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)(農(nóng)業(yè)增加值/農(nóng)業(yè)生產(chǎn)總值)。
本文使用的基礎(chǔ)數(shù)據(jù),即2000—2020 年山西省消耗的化肥、農(nóng)藥、農(nóng)膜、農(nóng)用柴油量,農(nóng)作物播種面積和灌溉面積,以及農(nóng)業(yè)產(chǎn)值均來源于山西統(tǒng)計局(http://tjj.shanxi.gov.cn/)歷年的山西省統(tǒng)計年鑒。其中,化肥量以折純量表示,農(nóng)業(yè)產(chǎn)值以2000 年為基準(zhǔn),將各年份的農(nóng)業(yè)產(chǎn)值折算到2000 年,以消除價格波動的影響。
2.1.1 農(nóng)業(yè)碳排放量時序特征
2020年山西省農(nóng)業(yè)碳排放量為346.8萬t,相較于2000 年(395.4 萬t)減少了48.6 萬t,年均遞減0.7%。其中,種植業(yè)和畜牧業(yè)產(chǎn)生的碳排放量分別為153.2萬t 和193.6 萬t,分別占農(nóng)業(yè)碳排放總量的44.2%和55.8%。從圖1 可以看出,山西省農(nóng)業(yè)碳排放量總體呈現(xiàn)先緩慢上升而后波動下降的變化趨勢。2000—2005 年為持續(xù)上升階段,至2005 年碳排放量達到最大值442.9 萬t,比2000 年增加了12.0%,年均增長2.3%。2005—2009 年為持續(xù)下降階段,下降趨勢較為明顯,至2009 年創(chuàng)下整個考察期內(nèi)碳排放量的最小值(297.9 萬t),年均遞減9.4%。2009—2015 年為平穩(wěn)上升階段,由2009 年的297.9 萬t 增加到2015 年的355.4 萬t,年均增幅3.0%。2015—2020 年為波動下降階段,雖然2020年較2019年有所增長,但總體下降趨勢較為明顯,年均減少率為2.0%。
圖1 2000—2020年山西省農(nóng)業(yè)碳排放量變化Figure 1 Change of carbon emissions from agriculture in Shanxi Province from 2000 to 2020
2.1.2 農(nóng)業(yè)碳排放強度時序特征
農(nóng)業(yè)碳排放強度是指單位農(nóng)業(yè)產(chǎn)值所消耗的碳,碳排放強度數(shù)值越小,表明農(nóng)業(yè)生產(chǎn)效率越高。由圖2 可得,山西省農(nóng)業(yè)碳排放強度整體呈波動下降的變化趨勢,由2000的1.3 t·萬元-1下降至2020的0.6 t·萬元-1,減少了56.7%,年均降幅4.1%,2019 年碳排放強度降至最小值0.5 t·萬元-1。從環(huán)比變化來看,只有2001、2005、2015、2020 年為正值,其余年份均為負(fù)值,表明隨著農(nóng)業(yè)生產(chǎn)結(jié)構(gòu)不斷地調(diào)整和優(yōu)化,山西省的農(nóng)業(yè)生產(chǎn)效率在逐步提高。
圖2 2000—2020年山西省農(nóng)業(yè)碳排放強度變化Figure 2 Change of carbon emission intensity of agriculture in Shanxi Province from 2000 to 2020
2.1.3 農(nóng)業(yè)碳排放結(jié)構(gòu)時序特征
2000—2020 年山西省種植業(yè)碳排放量占農(nóng)業(yè)碳排放總量平均比例為42.2%,畜牧業(yè)排放量平均占比為57.8%。由圖3、圖4 可得,化肥是種植業(yè)碳排放最重要的來源,其碳排放量年均占比26.9%,其次是農(nóng)膜、柴油、農(nóng)藥,貢獻率分別為6.0%、4.7%、3.6%。牛、羊是畜禽養(yǎng)殖碳排放最主要的兩大來源,碳排放量的平均貢獻率為28.4%、21.9%。從年際變化看,山西省種植業(yè)的碳排放量呈先快速上升后緩慢下降的趨勢,在2013 年達到峰值169.6 萬t,貢獻率為50.2%。其中,因化肥、農(nóng)藥、農(nóng)膜投入使用產(chǎn)生的碳排放量逐年增長趨勢明顯,年增長率分別為1.1%、1.8%、2.9%。畜禽養(yǎng)殖的碳排放量呈緩慢上升-快速下降-波動上升的變化趨勢,2004 年碳排放量達到最大值311.3 萬t,占全年總排放量的70.6%。2006 年后畜禽養(yǎng)殖的碳排放量降幅明顯,至2009 年降到最低值149.2 萬t,相較于2004年減少了52.1%,年減少率為11.5%。
圖3 種植業(yè)碳排放結(jié)構(gòu)及變化趨勢Figure 3 Structure and trend of agricultural carbon emission
圖4 畜牧業(yè)碳排放結(jié)構(gòu)及變化趨勢Figure 4 Carbon emission structure and trend of animal husbandry
本研究基于Arcgis10.8,從農(nóng)業(yè)碳排放總量、排放強度兩方面來探討山西省農(nóng)業(yè)碳排放的空間特征,圖中顏色越深表示農(nóng)業(yè)碳排放量越多,碳排放強度越高。由圖5可得,在2000年忻州、運城、晉中是山西省農(nóng)業(yè)碳排放的高值區(qū),碳排放量分別為51.82 萬、50.50 萬、50.35 萬t,其次為朔州、大同、臨汾,農(nóng)業(yè)碳排放量范圍在40萬~50萬t,呂梁、長治農(nóng)業(yè)碳排放量在30 萬~40 萬t 之間,晉城、太原、陽泉農(nóng)業(yè)碳排放量相對較低,均低于20 萬t。從農(nóng)業(yè)碳排放強度來看,大同、忻州、朔州、陽泉屬于高強度排放區(qū),碳排放強度在1.6~2.0 t·萬元-1之間,其次為呂梁、晉中,農(nóng)業(yè)碳排放強度分別為1.44 t·萬元-1和1.42 t·萬元-1,臨汾和晉城碳排放強度相近,長治、運城、太原碳排放強度相對較低,均低于1.0 t·萬元-1。
圖5 山西省2000年農(nóng)業(yè)碳排放空間分布Figure 5 Spatial distribution of carbon emissions from agriculture in Shanxi Province in 2000
由圖6 可得,2020 年位于山西南部的運城(55.6萬t)是全省農(nóng)業(yè)碳排放量最高的地區(qū),其次為忻州、大同、朔州,碳排放量分別為49.9 萬、42.0 萬、41.8 萬t。與此相對,陽泉是山西省農(nóng)牧業(yè)碳排放量最低的地區(qū),碳排放量為3.6 萬t,太原和晉城的農(nóng)業(yè)碳排放總量不相上下,都略高于陽泉,這3 個地區(qū)為全省農(nóng)牧業(yè)碳排放的低值區(qū)。呂梁、晉中、臨汾碳排放量處于同一等級。從農(nóng)業(yè)碳排放強度來看,2020 年山西省各地市碳排放強度范圍在0.11~0.34 t·萬元-1,忻州、大同、朔州是山西省農(nóng)牧業(yè)碳排放強度最大的3個地區(qū),碳排放強度分別為0.34、0.33、0.33 t·萬元-1。呂梁碳排放強度為0.27 t·萬元-1,處于第二級。山西省農(nóng)牧業(yè)碳排放強度最小的地區(qū)是運城和晉城,碳排放強度分別為0.11 t·萬元-1和0.14 t·萬元-1。而太原、晉中、長治、陽泉、臨汾碳排放強度范圍在0.18~0.21 t·萬元-1。
圖6 山西省2020年農(nóng)業(yè)碳排放空間分布Figure 6 Spatial distribution of carbon emissions from agriculture in Shanxi Province in 2020
對比分析2000年和2020年山西省農(nóng)業(yè)碳排放空間分布可得,從2000 年到2020 年山西省各地市農(nóng)業(yè)碳排放量、排放強度均有所下降,其中忻州、晉中由農(nóng)業(yè)碳排放量高值區(qū)轉(zhuǎn)變?yōu)橹懈吲欧艆^(qū),低值區(qū)仍是以陽泉、太原為主的地區(qū)。農(nóng)業(yè)碳排放強度分布格局相對穩(wěn)定,以大同、朔州、忻州為核心形成晉北高強度排放區(qū),陽泉由高強度排放區(qū)轉(zhuǎn)變?yōu)橹袕姸扰欧艆^(qū),低強度排放區(qū)多集中于以運城、臨汾、晉城、長治為主的晉南地區(qū)。整體來看,2000—2020年山西省農(nóng)業(yè)碳排放總量高值區(qū)多分布于晉北及晉南,低值區(qū)分布于中部地區(qū),農(nóng)業(yè)碳排放強度呈晉北高晉南低的分布特征。
2.3.1 模型構(gòu)建
由于2007—2009 年山西省農(nóng)業(yè)碳排放量受到很強的外力因素干擾,為提高預(yù)測模型的精確度,本研究基于山西省2010—2020 年的農(nóng)業(yè)碳排放量構(gòu)建預(yù)測模型。為解決自變量之間存在多重共線性的問題,本文采用了嶺回歸法進行建模。取K=0.024 相應(yīng)的嶺回歸估計模型(式6),由嶺回歸估計結(jié)果可得(表2),lnP、lnA、lnT、lnS的嶺回歸系數(shù)都通過了顯著性水平 檢 驗,R2為0.972,調(diào) 整 后 的R2為0.965,F(xiàn)值 為16.65,在1%檢驗水平下顯著,符合統(tǒng)計學(xué)意義,模型整體擬合良好。由模型表達式可知,農(nóng)村人口、農(nóng)業(yè)人均GDP、農(nóng)業(yè)碳排放強度、農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)每變化1%,山西省農(nóng)業(yè)碳排放總量會分別變化-0.156%、0.207%、0.168%、0.210%。將模型擬合得到的結(jié)果與估算值比較(圖7),可得二者總體變化趨勢近似,偏離度較小,相對誤差范圍在0~6%,說明預(yù)測模型相對精確,能夠用來預(yù)測山西省農(nóng)業(yè)碳排放趨勢。
圖7 2000—2020年山西省農(nóng)業(yè)碳排放量擬合值與估算值對比Figure 7 Comparison of fitted and estimated agricultural carbon emissions from 2000 to 2020 in Shanxi Province
2.3.2 2021—2030年農(nóng)業(yè)碳排放預(yù)測
根據(jù)山西省農(nóng)業(yè)發(fā)展現(xiàn)狀,結(jié)合《山西省國民經(jīng)濟和社會發(fā)展第十四個五年規(guī)劃和二〇三五年遠(yuǎn)景目標(biāo)綱要》(以下簡稱山西省“十四五”規(guī)劃)中的相應(yīng)指標(biāo),對模型參數(shù)(P、A、T)的年增長率進行設(shè)定(表3),其中農(nóng)業(yè)生產(chǎn)效率增長率設(shè)定參照國家“十四五”規(guī)劃中的規(guī)定,到2025年單位生產(chǎn)總值CO2排放累計降低18%,年均下降約4.8%;人均農(nóng)業(yè)GDP 增長率依據(jù)山西省“十四五”規(guī)劃中居民人均可支配收入年均增長率5.8%左右的目標(biāo)設(shè)定;農(nóng)村人口與城鎮(zhèn)化率具有相反的增長率,參考山西省“十四五”規(guī)劃中預(yù)期到2025 年常住人口城鎮(zhèn)化率68%,則農(nóng)村人口增長率約-1.6%;農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)影響因素沒有具體的發(fā)展目標(biāo),建立(2,1,0)自回歸移動平均模型(Autoregressive Integrated Moving Average Model,ARIMA)進行預(yù)測,得到山西省在基準(zhǔn)情景和兩種低碳情景下的農(nóng)業(yè)碳排放趨勢(圖8)。結(jié)果表明,基準(zhǔn)情景中,到2030年山西省農(nóng)業(yè)碳預(yù)測量為298.3 萬t,較2021 年減少11.5%,年減少率為1.4%。低碳情景1 中維持與基準(zhǔn)情景相同的經(jīng)濟發(fā)展指標(biāo)(農(nóng)村人口、農(nóng)業(yè)人均GDP)增長率,并進一步提高農(nóng)業(yè)生產(chǎn)效率,加速調(diào)整農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu),到2030 年的農(nóng)業(yè)碳預(yù)測量是282.6 萬t,相較于基準(zhǔn)情景減少了15.7 萬t,降幅為5.2%。在低碳情景2 中,農(nóng)業(yè)減排指標(biāo)(農(nóng)業(yè)碳排放強度、農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu))年變化率與低碳情景1 相同,而放緩經(jīng)濟發(fā)展速度,預(yù)計到2030 年山西省農(nóng)業(yè)碳排放量為270.9 萬t,比基準(zhǔn)情景和低碳情景1碳排放量分別減少27.4萬t和11.8萬t,減少率分別為9.2%和4.2%。對比上述3種情景,低碳情景1 可能最符合未來山西省農(nóng)業(yè)發(fā)展路徑,在保障農(nóng)業(yè)經(jīng)濟發(fā)展速度的同時,嚴(yán)格實施農(nóng)業(yè)碳減排政策,山西省農(nóng)業(yè)碳排放量會大幅減少。而在低碳情景2 中放緩了各項社會經(jīng)濟、農(nóng)業(yè)經(jīng)濟發(fā)展水平指標(biāo),雖然在一定程度上減少了農(nóng)業(yè)碳排放量,但從長遠(yuǎn)來說,可能會積累更多的碳排放,容易增加社會矛盾,并且與當(dāng)下經(jīng)濟、社會快速發(fā)展的大方向相違背。因此,在兼顧農(nóng)業(yè)經(jīng)濟發(fā)展與農(nóng)業(yè)減排的條件下,應(yīng)將加大研發(fā)與應(yīng)用農(nóng)業(yè)生產(chǎn)新技術(shù)作為抑制農(nóng)業(yè)碳排放的突破口,配合各項農(nóng)業(yè)碳減排政策與措施,實現(xiàn)農(nóng)業(yè)高質(zhì)低碳的可持續(xù)發(fā)展。
圖8 2021—2030年山西省農(nóng)業(yè)碳排放預(yù)測量Figure 8 Forecast agricultural carbon emissions in Shanxi Province from 2021 to 2030
表3 各參數(shù)增長率設(shè)定Table 3 Setting of growth rate of each parameter
2000—2020 年山西省種植業(yè)碳排放量呈持續(xù)上升而后緩慢下降的變化趨勢,這與國家農(nóng)業(yè)政策緊密相關(guān)[32],2003 年推行農(nóng)村稅費改革,2004 年加大力度實施“兩減免,三補貼”的財稅政策、2005 年從多方面部署提高農(nóng)業(yè)綜合生產(chǎn)力、2006 年全面取消傳統(tǒng)農(nóng)業(yè)稅,一系列的惠農(nóng)政策鼓勵了農(nóng)民的種糧積極性,使得化肥、農(nóng)藥、農(nóng)膜投入量逐年增加,在2014 年達到最大值,較2000 年分別增加了37.5%、77.2%、75.3%。此外,從2004年開始,政府對購買良種、農(nóng)機具進行補貼,農(nóng)業(yè)生產(chǎn)水平進一步得到提升,與此同時碳排放量也相應(yīng)增加。但由于當(dāng)時低碳發(fā)展路徑不夠完善,導(dǎo)致農(nóng)業(yè)碳排放量在此期間的增速較快。2014 年的中央一號文件提出“發(fā)展生態(tài)友好型農(nóng)業(yè)”,2015 年開始實施“到2020 年化肥和農(nóng)藥使用量零增長行動”,自2015 年起山西省種植業(yè)碳排放量逐年下降。山西省畜牧業(yè)碳排放量變化趨勢可分為3個階段:第一階段為穩(wěn)步上升階段(2000—2006 年),隨著種植業(yè)的穩(wěn)步發(fā)展,且農(nóng)業(yè)從業(yè)人數(shù)較穩(wěn)定,為山西省畜牧業(yè)的發(fā)展提供了充足的食物來源、穩(wěn)定的銷售市場,使得豬、牛、羊、家禽養(yǎng)殖規(guī)模逐年擴大,導(dǎo)致在2000—2006 年山西省畜牧業(yè)碳排放量較快速增加。第二階段為急速下降階段(2007—2009 年),在此期間,山西省畜牧業(yè)碳排放量主要是受到牲畜疫病等外力影響,根據(jù)中華人民共和國農(nóng)業(yè)農(nóng)村部獸醫(yī)公報上的相關(guān)統(tǒng)計報道高致病性豬藍耳病以及甲型H1N1 流感暴發(fā),導(dǎo)致山西省豬牛羊年末存欄數(shù)量大幅降低。第三階段為相對穩(wěn)定階段(2010—2020年),在此階段,山西省豬牛羊養(yǎng)殖數(shù)量主要是受到政府調(diào)控和環(huán)保政策的導(dǎo)向,畜牧業(yè)碳排放量處于小幅增長狀態(tài),隨著人民生活水平的提高,對肉蛋奶類的產(chǎn)品需求也逐步增加,并且城鎮(zhèn)化的加速發(fā)展,減少了家庭散養(yǎng)的禽畜數(shù)量,禽畜養(yǎng)殖更加規(guī)?;?。但是由于各項減排政策措施嚴(yán)格落實,低碳生產(chǎn)的理念逐漸深入人心,山西省畜牧業(yè)碳排放量控制在相對較低的范圍內(nèi)波動。
由于山西各地市水熱條件、資源稟賦分布不均,導(dǎo)致各地區(qū)農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)并不一致,進而使得各地區(qū)農(nóng)業(yè)碳排放量、排放強度也存在較大區(qū)別。參照田云等[33]的劃分方法,碳排放量、排放強度高于全省平均水平為高,反之為低,得到了2020 年山西省各市農(nóng)業(yè)碳排放類型。忻州市、大同市、朔州市、呂梁市屬于“高-高”型,位于山西北部和西部,牛羊養(yǎng)殖數(shù)量遠(yuǎn)高于省內(nèi)其他各市,2020 年的牛羊養(yǎng)殖數(shù)量分別是全省平均水平的2.2、1.9、1.8、1.1 倍,并且糧食種植面積也都高于全省平均水平,但是相比投入,收益較低,因而農(nóng)業(yè)碳排放總量大,強度高。運城市、臨汾市、晉中為“高-低”型,雖然碳排放總量較大,但是碳排放強度低,主要是因為這3 個地區(qū)農(nóng)作物播種面積較大且種植經(jīng)濟作物的比例高,相比農(nóng)業(yè)碳排放的增幅農(nóng)業(yè)產(chǎn)值的增幅更高,屬于“高投入-高產(chǎn)出”類型。太原市、陽泉市、晉城市、長治市屬于“低-低”型,太原市作為省會城市,相比其他各市城市化程度更高,第一產(chǎn)業(yè)僅占比1.1%,所以,農(nóng)業(yè)碳排放量、排放強度相對較小。陽泉市是山西省農(nóng)作物種植面積和禽畜養(yǎng)殖規(guī)模最小的地區(qū),因此農(nóng)業(yè)碳排放量和農(nóng)業(yè)產(chǎn)值最低。長治市、晉城市的農(nóng)作物播種面積及農(nóng)業(yè)總產(chǎn)值僅高于太原市和陽泉市,所以農(nóng)業(yè)碳排放量、排放強度都較小??傮w來看,山西北部、西部地區(qū)農(nóng)業(yè)碳排放量大、強度高,農(nóng)業(yè)減排壓力較大。而南部及中部地區(qū)屬于“高-低”型或“低-低”型,相比西北部地區(qū)減排壓力小。
本研究基于設(shè)定的情景,預(yù)測出山西省農(nóng)業(yè)碳排放呈持續(xù)走低趨勢。因此,要實現(xiàn)預(yù)定目標(biāo),發(fā)展低碳農(nóng)業(yè)是重要的路徑之一。王學(xué)婷等[34]指出,化肥及農(nóng)藥過量使用、農(nóng)業(yè)資源利用率低、農(nóng)業(yè)技術(shù)相對落后是種植業(yè)碳排放量居高不下的主因。因此,實施肥藥減量增效,普及科學(xué)的施肥方法,推廣農(nóng)業(yè)機械的使用是重要的減排措施。此外,大量研究表明,保護性耕作、作物輪作、秸稈還田等農(nóng)田管理操作可以增加土壤固碳量[35-37],從而減少農(nóng)業(yè)碳排放量。畜牧業(yè)碳減排可以通過源頭減量-過程控制-末端利用的方式實現(xiàn),反芻動物排放CH4主要通過腸道發(fā)酵[38]。因此,優(yōu)化飼料成分、使用添加劑等措施可以有效減少源頭碳排放??刂七^程中的碳排放主要通過優(yōu)化畜舍環(huán)境、采用節(jié)能設(shè)備、規(guī)?;B(yǎng)殖等管理措施。末端利用主要指的是合理管理和利用禽畜糞便,周靜等[39]指出縮短糞便堆放時間、將糞便固態(tài)處理、覆蓋露天糞池等管理措施,可以大幅降低碳的排放量。當(dāng)前,還田和能源化是禽畜糞便的主要利用途徑,因此,加快研發(fā)和應(yīng)用便捷的糞肥還田設(shè)施、提升沼氣提純和發(fā)電技術(shù)是實現(xiàn)糞便高效利用的重要途徑。
(1)2000—2020 年山西省農(nóng)業(yè)碳排放量總體呈現(xiàn)先緩慢上升而后波動下降的變化趨勢,農(nóng)業(yè)碳排放強度整體呈波動下降的變化趨勢,年均降幅4.1%。種植業(yè)碳排放整體變化幅度較小,近幾年呈下降趨勢。畜牧業(yè)碳排放趨勢變化明顯,且當(dāng)前處于波動上升階段。
(2)山西省畜牧業(yè)平均碳排放量稍高于種植業(yè)。其中養(yǎng)殖牛、羊和使用化肥是農(nóng)業(yè)碳排放最主要的來源,因此,培育畜禽優(yōu)良品種、優(yōu)化畜禽環(huán)境、加強糞便管理以及發(fā)展精準(zhǔn)農(nóng)業(yè)可以有效控制農(nóng)業(yè)碳排放。
(3)山西省各地區(qū)農(nóng)業(yè)資源和產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)不同,使得各地區(qū)農(nóng)業(yè)碳排放量、排放強度也存在較大區(qū)別。農(nóng)業(yè)碳排放總量高值區(qū)多分布于晉北及晉南地區(qū),低值區(qū)分布于中部地區(qū),農(nóng)業(yè)碳排放強度呈北高南低的分布特征。從農(nóng)業(yè)碳排放類型來看,山西北部、西部地區(qū)屬于“高-高”型,而南部及中部地區(qū)屬于“高-低”型或“低-低”型,相較于南部、中部,北部、西部地區(qū)減排壓力更大。
(4)預(yù)計在3 種情景中2021—2030 年山西省農(nóng)業(yè)碳排放量呈持續(xù)下降的變化趨勢,隨著農(nóng)業(yè)生產(chǎn)效率進一步提升,農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)加速調(diào)整減排效果更明顯。