基于LMDI模型的中部六省农田生态系统碳足迹研究

于洋

（安徽农业大学，安徽 合肥 230036）

基于LMDI模型的中部六省农田生态系统碳足迹研究

于洋

（安徽农业大学，安徽 合肥 230036）

运用中部六省1998-2011年农田生产资料投入和农作物产量等统计数据估算了中部地区农田生态系统碳足迹，构建基于农资效率、农业结构和碳足迹恒等式，采用对数均值分解法（LMDI）分解碳足迹的影响因素，结果表明:碳足迹总量呈增长趋势，农田生态系统碳库能力有缩小的趋势；农业规模的增长是碳足迹持续增加的主要因素，农业生产资料利用率的提高是抑制碳足迹最关键的因素，农业结构的优化在一定程度上抑制了碳足迹，但效果不够显著.

LMDI模型；农田生态系统；碳足迹；中部六省

随着环境问题的日益突出，碳足迹作为人类活动对环境影响和压力程度的衡量，成为学术界研究热点之一.碳足迹的概念衍生于生态足迹，是指消纳碳排放所需要的生产性土地的面积[1,2].目前碳足迹的研究主要涉及碳足迹的内涵、估算方法、不同视角和领域的分析、与经济因素的关系以及改进措施.现有碳足迹的研究在产业部门方面主要集中于工业、建筑业、交通等能源消费密集行业，在为数不多的农田生态碳足迹而将农业或农田系统作为一个整体进行全过程碳足迹核算尚不多见，而且在对农田生态系统碳足迹分析中大都从碳足迹核算、特征分析、区域及其区域间横纵向比较并提出相关政策[3]，而对作为中国粮食主产区的中部地区及其农田生态系统碳足迹影响因素的研究鲜见报道[4,5].中部地区业是国家粮食主产区和现代农业基地，开展中部地区农田生态系统的碳足迹及其影响因素分析，对于发展低碳农业，促进农业可持续发展有重要的理论和现实意义.

1 农田生态系统碳足迹评价方法

本文在生态足迹概念的基础上，把农田生态系统碳足迹定义为：消纳碳排放所要求的可生产性土地面积[6].农田生态系统的碳足迹估算方法如下:

CEF表示农田生态系统的碳足迹；NEP表示作物固碳潜力；Ct表示作物对碳的吸收量；S为耕地面积.将估算出的农田生态系统碳足迹与区域生态承载力（耕地面积）进行对比，超过了区域生态承载力，就会出现碳生态赤字；反之，则出现生态盈余.

CED为碳生态赤字；CER为碳生态盈余；CEC为生态承载力，即耕地面积.

2 中部六省地区农田生态系统碳足迹及其特征分析

根据给出的公式及各地区的农业统计数据对全区农田生态系统碳足迹进行计算，中部六省农田生态系统碳足迹总体呈不断增加的趋势，从中部地区整体来看，由1998年中部地区农田生态系统碳足迹2.93×106公顷增长到2011年的3.45×106公顷，增长了18.00%，增长速度较快.

从各地区来看，2011年中部六省中，河南的碳足迹最大，为1.01×106公顷，占总碳足迹的29.29%；其次是湖北6.23×105公顷、安徽5.80× 105公顷、山西5.18×105公顷，江西2.74×105公顷最小.从总体趋势看，江西、湖南、湖北、河南、山西、安徽的2011年碳足迹分比1998年增长-0.03× 104公顷、17.63×104公顷、14.82×104公顷、25.71×104公顷、21.06×104公顷和0.98×104公顷.其中河南增长最快，从1998年的75.6×104公顷增长到2011年的101.31×104；

就单位耕地面积碳足迹来看，中部六省农田生态系统单位耕地面积碳足迹呈不断增加的趋势，从1998年的0.12公顷/公顷上升到2011年的0.14公顷/公顷，复合增长率为1.09%.单位面积碳足迹增加说明随着化肥等大量化石能源的使用，消纳碳排放所要求的可生产性土地面积增加，碳库有减小的趋势.中部六省农田生态系统单位耕地面积碳足迹均呈波动上升的趋势.其中湖北和山西两省农田生态系统碳单位耕地面积碳足迹波动幅度较大.湖北农田生态系统单位耕地面积碳足迹在1999年(0.12公顷/公顷)有所下降后，迅速增加到2003年的0.20公顷/公顷，2004年之后碳足迹在0.18公顷/公顷上下波动.山西农田生态系统单位耕地面积碳足迹从1998年的0.11公顷/公顷迅速增加并在2001达最高值0.18公顷/公顷后，出现下降趋势，在2004年下降为0.12公顷/公顷，之后增加到2009年的0.15公顷/公顷，又出现下降趋势，2011年为0.13公顷/公顷.

3 中部六省农田生态系统碳足迹影响因素分解

本文研究的是农田生态系统碳足迹的影响因素分析，对该恒等式进行变形，主要考虑农业规模因素和农业生产效率及农业结构因素，暂不考虑人口因素，及具体公式为：

其中CEF、AGRI、A分别表示碳足迹、农林牧渔业总产值和农业生产总值；IC、AGRI、IA、分别为农业生产资料效率因素、农业规模因素、农业结构因素.对上述公式所示模型，设1998年为基期碳足迹为CEF0，T期为CEFt采用LMDI加和分解，根据上述模型及搜集到的中部六省相关数据，结合估算的碳足迹，得出中部六省农田生态系统碳足迹影响因素分解的结果见表.根据上述模型及获取的数据，结合前文测算的碳足迹，利用LMDI法对中部六省农田碳足迹影响因素进行分解，得出中部地区农业碳排放驱动分析结果如表:

表3-1 基于Kaya恒等式的农业碳足迹影响因素分解结果

4 研究结论

本文在对碳足迹时空衍化特征进行分析后，利用LMDI指数分解法对中部地区农田生态系统碳足迹从农资效率、农业结构、农业规模三个因素进行分解.经过实证分析，得出以下结论：

首先，农用生产资料使用效率提高是碳足迹减少的最主要因素.与1998年相比，1999-2011年效率因素累积实现了1026.09×106公顷碳足迹减少.效率因素引起的碳足迹减少呈增长趋势，阶段性特征明显.中部地区农业生产方式整体较为落后，近年来随着机械使用、技术改进等生产资料效率的提高，极大促进了中部地区农地利用碳减排.

其次，农业结构的逐步优化在一定程度上减少了碳足迹.与1998年相比，1999-2011年农业结构因素累积实现了149.00×106公顷碳足迹减少.中部地区自古以来就是国家重要农副产品主产区，农业地位突出，现在是国家商品粮生产基地和现代农业示范区，承担着保障国家粮食供给安全的重任，导致中部地区农业结构一直以种植业为主导，种植业占农业的比例一直很高，也相对稳定，从而农业结构的优化对中部地区农田生态系统碳足迹的减少效果不够明显.

最后，农业规模的扩大是碳足迹增加的最主要因素.规模因素对碳足迹的贡献量逐年增加，从1999年的13.17×106公顷碳足迹增加到2011年的233.26×106公顷碳足迹，与1998年相比，1999 -2011年农业规模因素累积实现了1299.70×106公顷碳足迹增加，是农田生态系统碳足迹增加的最主要原因.我国是农业大国，农业作为国民经济的基础，农业发展也是当前我国的基本国策之一，在今后相当一段时间内，农业规模的扩大仍是农地利用碳足迹增加的主要因素.

〔1〕Rees W.EcologicalFootprint and Appropriated CarryingCapacity: WhatUrban Economics LeavesOut[J].En-vironmentand Urbanization,1992,4(2):121-130.

〔2〕ReesW,WackernagelM.Urban Ecological Footprints:Why Citiescannotbe Sustainable and Why They are a Key to Sustainability[J].Environment ImpactAssessReview,1996,16(4-6):223-248.

〔3〕陈勇,李首成,税伟,等.基于EKC模型的西南地区农业生态系统碳足迹研究[J].农业技术经济,2013(2):120-128.

〔4〕田云,张俊飚,李波,基于投入角度的农业碳排放时空特征及因素分解研究[J].农业现代化研究,2011,32(6):752-755.

〔5〕田云,张俊飚,李波,武汉市碳排放的测算及影响因素分解研究 [J].地域研究与开发.2011,30(5): 88-92.

〔6〕段华平,张悦,赵建波,等.中国农田生态系统的碳足迹分析[J].水土保持，2011,25(1):203-208.

X171.1；S158.3

A

1673-260X（2015）09-0192-02