張曉華 張元敏 焦馬倩 王佳璐 高 婷

（中煤航測遙感集團(tuán)有限公司，陜西 西安 710199）

隨著人類對自然環(huán)境的認(rèn)知加深，綠色發(fā)展已經(jīng)成為全球關(guān)注的焦點(diǎn)。耕地可持續(xù)利用作為人類賴以生存的重要資源，對人類社會的健康發(fā)展至關(guān)重要[1]。耕地綠色發(fā)展是以維護(hù)自然生態(tài)平衡為前提，以可持續(xù)發(fā)展為核心，采用環(huán)保、高效的農(nóng)業(yè)生產(chǎn)方式，實現(xiàn)農(nóng)業(yè)生產(chǎn)與生態(tài)環(huán)境的協(xié)同發(fā)展。其意義在于保障糧食安全，保護(hù)生態(tài)環(huán)境，促進(jìn)農(nóng)業(yè)經(jīng)濟(jì)轉(zhuǎn)型，提高農(nóng)民收入[2]。

耕地生態(tài)可成碳源，可成碳匯。如何促進(jìn)耕地綠色低碳發(fā)展，成為當(dāng)前推動耕地優(yōu)質(zhì)發(fā)展的重要課題，尤其是在“碳達(dá)峰、碳中和”目標(biāo)指引下，耕地碳排放是影響耕地綠色發(fā)展的重要因素之一。

農(nóng)業(yè)相關(guān)活動約占全球凈CO2排放量的1/3。Lal[3]通過實驗得出，常規(guī)耕作、免耕、精耕和少耕時農(nóng)田碳排放量差異較大。Johnson等[4]通過研究溫室氣體排放和碳封存的相關(guān)文獻(xiàn)，總結(jié)出農(nóng)業(yè)碳排放的主要來源，包括農(nóng)業(yè)生產(chǎn)過程中使用的化石燃料、農(nóng)業(yè)耕作和農(nóng)業(yè)廢棄物等，并提出了農(nóng)業(yè)如何減輕其溫室氣體負(fù)擔(dān)，以及如何通過保護(hù)措施幫助減緩溫室氣體排放的策略。農(nóng)業(yè)生產(chǎn)模式的不同導(dǎo)致了各國碳排放的差異，近幾年學(xué)者主要圍繞耕地碳排放來源的測算和耕地碳匯的測算進(jìn)行了大量研究[5]。韓召迎等[6]對江蘇省的農(nóng)田生態(tài)系統(tǒng)碳足跡的時空差異進(jìn)行了分析。田云等[7]對我國農(nóng)業(yè)生產(chǎn)的凈碳效應(yīng)進(jìn)行了深入研究。鄔舒瑪[8]對廣東省耕地保護(hù)生態(tài)補(bǔ)償機(jī)制進(jìn)行了研究。

本文在2010—2021年數(shù)據(jù)的基礎(chǔ)上測算了研究區(qū)的耕地碳排放、碳匯，并計算分析研究區(qū)近10年的耕地凈碳匯并進(jìn)行分析；對2020年度研究區(qū)10個地級市的耕地碳排放和碳匯量進(jìn)行測算（部分區(qū)域因數(shù)據(jù)所限不在此列），并以凈碳匯量為基礎(chǔ)對10 個地級市進(jìn)行比較分析；最后，結(jié)合綜合分析的結(jié)果，再開展討論。

1 研究方法與數(shù)據(jù)來源

1.1 耕地生產(chǎn)碳排放測算方法

參考已有研究[9-13]，采用碳排放參數(shù)法進(jìn)行耕地碳排放核算。耕地利用碳排放是當(dāng)前耕地碳排放的主要來源，主要包括農(nóng)業(yè)生產(chǎn)投入品使用（化肥、農(nóng)膜、農(nóng)藥）、農(nóng)業(yè)能源利用（柴油）、農(nóng)業(yè)灌溉和翻耕[14]6種類型。這6種類型中，化肥、農(nóng)膜和農(nóng)藥是農(nóng)業(yè)面源污染的主要來源。碳排放量計算公式如下。

式中，E為耕地碳排放總量，Ei為各碳源的碳排放量（i分別代表化肥、農(nóng)藥、農(nóng)膜、柴油使用量、農(nóng)業(yè)灌溉和翻耕等碳源），Ti為各類碳源對應(yīng)的消耗量，δi為各類碳源系數(shù)。主要碳源及碳源系數(shù)如表1所示。

表1 主要碳源及碳源系數(shù)

1.2 耕地凈碳匯測算方法

作物在生長周期中對碳元素的固定和吸收[17]是耕地碳匯的主要來源。耕地凈碳匯主要是由于植物將碳元素固定在一個初始生產(chǎn)量上，通過光合產(chǎn)生。具體計算公式如下。

式中，C為耕地農(nóng)作物碳吸收總量，k為作物種類，Ci為耕地各農(nóng)作物的碳吸收量，Ci為農(nóng)作物的碳吸收率，Yi為農(nóng)作物產(chǎn)量，Wi為各農(nóng)作物平均含水率，Hi為各農(nóng)作物對應(yīng)的經(jīng)濟(jì)系數(shù)。主要作物對應(yīng)的水分含量、碳吸收率和經(jīng)濟(jì)系數(shù)如表2所示[18-19]。

表2 主要作物含水率、碳吸收率和經(jīng)濟(jì)系數(shù)

1.3 數(shù)據(jù)來源

本文所采用的數(shù)據(jù)源自研究區(qū)域2011—2022年的統(tǒng)計年鑒，以及2021年該地區(qū)的地方統(tǒng)計年鑒。數(shù)據(jù)涵蓋了研究區(qū)及其各市耕地面積、農(nóng)用化肥施用量、農(nóng)藥使用量、農(nóng)用塑料薄膜使用量、農(nóng)用柴油使用量、有效灌溉面積、翻耕（主要農(nóng)作物種植面積），以及主要農(nóng)作物產(chǎn)量等方面的統(tǒng)計信息。

2 結(jié)果與分析

2.1 耕地資源變化

研究區(qū)統(tǒng)計年鑒資料顯示，耕地數(shù)量從2010年開始緩慢下降，2021年減少較多，截至2021年底耕地面積為293.10×104hm2，比2010年減少了110.90×104hm2；糧食總產(chǎn)量則處于波動狀態(tài)，2021年糧食總產(chǎn)量為1 270.43×104t，較2010年增加了105.53×104t，說明研究區(qū)在耕地數(shù)量下降的同時，通過提高耕地集約化水平，實現(xiàn)了糧食產(chǎn)量的穩(wěn)定增長。研究區(qū)2010—2021年耕地數(shù)量及糧食產(chǎn)量如圖1所示。

圖1 研究區(qū)2010—2021年耕地數(shù)量及糧食產(chǎn)量

2.2 耕地凈碳匯時序變化

對2010—2021年研究區(qū)耕地碳排放和碳匯集量進(jìn)行估算，并以此為依據(jù)對該地區(qū)歷年耕地凈碳匯量進(jìn)行了測算，計算結(jié)果如圖2 所示。結(jié)果表明，耕地凈碳匯量的時間序列變化較為平緩，主要在860×104～990×104t 的范圍內(nèi)波動。相較于2010年，2021年的凈碳匯總量略有增加，從2010年的915.14×104t 略微增長至2021年的984.89×104t，增幅為7.62%。在過去的近10年中，耕地凈碳匯經(jīng)歷了“上升—下降—上升—下降—上升”5個階段的變化過程。

圖2 研究區(qū)2010—2021年耕地凈碳匯

第一階段，2010—2012年。耕地凈碳匯呈穩(wěn)步上升趨勢，耕地碳排和碳匯均有所增加，耕地碳排放量增加主要是因為農(nóng)業(yè)生產(chǎn)投入品使用增加，耕地碳匯因2012年小麥和玉米產(chǎn)量增加而增加。第二階段，2012—2014年。耕地凈碳匯呈下降趨勢，耕地碳匯減少，主要是因為小麥、玉米、大豆減產(chǎn)；耕地碳排先增加后減少，除農(nóng)業(yè)能源利用導(dǎo)致的碳排增加外，其他各碳源的碳排放均有所減少。第三階段，2014—2016年。耕地凈碳匯呈現(xiàn)出上升趨勢，耕地碳排和碳匯均有所增加，導(dǎo)致耕地碳排增加的主要碳源均有所上升；而耕地碳匯則因玉米產(chǎn)量的大幅增長而增加。第四階段，2016—2017年。耕地凈碳匯下降了74.87×104t，主要是玉米產(chǎn)量下降引起的。第五階段，2017—2021年。耕地凈碳匯呈現(xiàn)穩(wěn)步上升趨勢。耕地碳排穩(wěn)步下降，耕地碳匯持續(xù)增加，基本實現(xiàn)了耕地綠色發(fā)展要求。研究區(qū)2010—2021年耕地碳排碳匯情況如圖3所示。

圖3 研究區(qū)2010—2021年耕地碳排碳匯情況

2.3 耕地凈碳匯區(qū)域差異

為了促進(jìn)科學(xué)減排，對研究區(qū)各市的耕地碳排和碳匯進(jìn)行了分析。為此，估算了10個市在2020年的耕地碳排放量和碳匯量，并在此基礎(chǔ)上計算了各自的凈碳匯量。

2.3.1 耕地碳排放量對2020年10 個城市耕地碳排放量測算排名，如表3 所示。前3 位城市耕地碳排放量之和占研究區(qū)耕地碳排放總量的53.89%，分別為E 市（101.20×104t）、D 市（68.83×104t）、C 市（43.92×104t）；農(nóng)業(yè)生產(chǎn)投入品使用所產(chǎn)生的碳排放均超過各市耕地碳排放的40%，而J市和D市這一比例甚至超過60%。排在后3位的依次是G市、H市和B 市，碳排放量之和占研究區(qū)耕地碳排放總量的10.92%。其中，排序第一位的城市耕地碳排放總量相當(dāng)于位于倒數(shù)第一位城市的12.12倍。數(shù)據(jù)表明，農(nóng)業(yè)生產(chǎn)投入品使用產(chǎn)生的碳排放占各市耕地碳排放的比重較大，且不同地區(qū)的碳排放量存在顯著差異。

表3 2020年研究區(qū)各市耕地各碳源碳排放 單位：104 t

2.3.2 耕地碳匯量按2020年研究區(qū)耕地碳匯量排名，排名前3的城市耕地碳匯量之和占研究區(qū)耕地碳匯總量的48.87%，分別為E市（286.28×104t）、D市（205.66×104t）、A 市（177.83×104t）。不僅如此，在耕地的總碳匯中，有42.32%的碳匯來自這3個城市的糧食作物。排在后3位的依次是J市、H市和B市，碳匯量之和占研究區(qū)耕地碳匯總量的10.77%；其中排序前3 位的城市均位于研究區(qū)中部的糧食主產(chǎn)區(qū)。2020年研究區(qū)各地市耕地碳匯總?cè)绫?所示。

表4 2020年研究區(qū)各地市耕地碳匯 單位：104 t

2.3.3 耕地凈碳匯根據(jù)相關(guān)數(shù)據(jù)的計算結(jié)果，研究區(qū)各市耕地凈碳匯均為正值。2020年，E 市以185.08×104t 的耕地凈碳匯量位列研究區(qū)第一。D市緊隨其后，以136.84×104t的耕地凈碳匯量排名第二。A市排名第三，耕地凈碳匯量為134.08×104t。K 市和C 市分別以130.99×104t 和116.57×104t 的耕地凈碳匯量位列第四、五位。這5 個城市的耕地凈碳匯總量占研究區(qū)總量的72.27%。而J 市、H 市和B 市的耕地凈碳匯量相對較低，其凈碳匯之和僅占總量的10.49%。2020年各市耕地凈碳匯情況如圖4所示。

圖4 2020年各市耕地凈碳匯情況

3 結(jié)論與討論

3.1 結(jié)論

近10年來，研究區(qū)耕地數(shù)量減少，糧食作物產(chǎn)量增加，耕地集約化水平有所提高。耕地凈碳匯量處于波動狀態(tài)，從開始上升到后期呈現(xiàn)“W”字形變化[20-23]。糧食作物的碳吸收量占研究區(qū)耕地碳吸收總量年均達(dá)84.66%，其中小麥和玉米的碳吸收量占研究區(qū)耕地碳吸收總量年均達(dá)到77.35%。農(nóng)業(yè)能源利用產(chǎn)生的碳排放量呈逐漸上升趨勢，碳排放量從41.70×104t上升至54.49×104t，增幅為30.66%，增速超過農(nóng)作物碳吸收量，而農(nóng)業(yè)生產(chǎn)投入品使用產(chǎn)生的碳排放始終占據(jù)主導(dǎo)地位。研究區(qū)耕地碳排放和碳匯均有所增加，而耕地凈碳匯也較之前有所增加，說明耕地綠色發(fā)展初見成效。

根據(jù)所計算的結(jié)果，研究區(qū)各城市耕地在碳吸收、碳排放及凈碳匯方面的表現(xiàn)呈現(xiàn)出自中部地區(qū)向南、北遞減的模式。具體來說，耕地凈碳匯的最大值出現(xiàn)在E市，而最小值則出現(xiàn)在B市，兩者之間的差距達(dá)到了7.45 倍?？紤]到這種情況，研究區(qū)應(yīng)該更加注重耕地減排工作，盡量降低農(nóng)用化肥的使用量，以實現(xiàn)更好的碳管理[24-26]。

根據(jù)結(jié)論提出以下對策建議。一是因地制宜探索農(nóng)業(yè)減排方案。研究區(qū)中部和北部地區(qū)為糧食主產(chǎn)區(qū)，而南部地區(qū)則以山地為主，受地形和氣候的影響，農(nóng)業(yè)產(chǎn)出相對較低。因此，在制定農(nóng)業(yè)減排方案時，應(yīng)該考慮到不同地區(qū)的實際情況，因地制宜地制定適合當(dāng)?shù)靥攸c(diǎn)的減排方案。二是加強(qiáng)農(nóng)業(yè)綠色低碳技術(shù)開發(fā)，需要加強(qiáng)對農(nóng)業(yè)生產(chǎn)投入品使用情況的監(jiān)測和統(tǒng)計，以便更準(zhǔn)確地了解耕地碳排放和碳匯的情況。三是建立綠色低碳農(nóng)業(yè)補(bǔ)貼機(jī)制。這是一項重要舉措，旨在促進(jìn)農(nóng)業(yè)可持續(xù)發(fā)展和環(huán)境保護(hù)。通過提供財政支持和資金補(bǔ)貼，可以鼓勵農(nóng)民采用綠色低碳的農(nóng)業(yè)生產(chǎn)方式，減少對環(huán)境的污染和對自然資源的過度消耗[27-29]。

3.2 討論

本文運(yùn)用系數(shù)法對2010—2021年研究區(qū)的耕地碳排放、碳吸收及凈碳匯進(jìn)行了計算分析。然而，由于部分區(qū)市缺乏農(nóng)業(yè)生產(chǎn)投入品使用數(shù)據(jù)，某些區(qū)市未能計算耕地碳排碳匯數(shù)據(jù)。此外，本文農(nóng)藥和化肥的碳排放系數(shù)引用了美國橡樹嶺國家實驗室的成果，而該成果源于20 世紀(jì)90年代，與目前農(nóng)業(yè)生產(chǎn)存在一定差異，因此計算得出的碳排放總量可能與實際情況有所出入。為進(jìn)一步揭示碳排放和碳匯情況的復(fù)雜性和變化規(guī)律，未來研究應(yīng)考慮引入更多影響因素和控制變量。綜上，本研究通過對研究區(qū)耕地碳排放和碳匯情況的計算和分析，得出了一些有意義的結(jié)論和建議，希望能為政策制定和實際工作的開展提供參考和借鑒。