杭 胜,侯瑞星,李泽红,欧阳竹
基于土壤碳平衡的黑土区县域种养规模优化
杭 胜1,4,侯瑞星1,2※,李泽红1,2,欧阳竹1,3
(1. 中国科学院地理科学与资源研究所,北京 100101;2. 中国科学院大学,北京 100049;3. 中国科学院地理科学与资源研究所,黄河三角洲农业工程实验室,东营 257509;4. 中国农业大学有机循环研究院(苏州),苏州 215000)
东北黑土区是中国商品粮的主产区,近年来存在耕地“变薄、变瘦、变硬”等土壤质量下降问题。农业废弃物作为碳源高效还田是提升土壤质量的重要途径,但目前缺少基于农业-牧业碳素循环调控的区域农业生产系统模式,以促进碳素高效还田和黑土地地力提升。为了探讨基于土壤碳收支平衡来调整农牧规模的方法,该研究选取位于松嫩平原腹地的齐齐哈尔市作为研究对象,核算齐齐哈尔市各县域土壤碳收支状况,以土壤碳排放和碳输入相平衡为目标,通过多目标线性规划方法构建齐齐哈尔市的农牧业碳平衡农业模式。结果表明,各县域主要调整方案为种植业需要减少水稻种植面积,增加玉米的种植面积,养殖业需要增加奶牛养殖规模。调整后种植业和养殖业的废弃物得到全量化利用后,农田土壤碳库不再下降。县域尺度农牧规模需因地制宜的调整,以土壤碳亏损较大的讷河县为例,在保证碳输入及农业经济收益的基础上,增加46%的玉米种植面积,减少63%的黄牛养殖规模,增加85%的奶牛,54%的生猪,76%的羊及71%的家禽养殖规模,可保持土壤碳平衡。种植业和养殖业规模调整后的有机物料还田可替代33%~49%的化肥氮投入,除克东县和克山县的玉米种植外,3种主栽作物的土壤氮承载力均呈现上升趋势。研究提出农业“碳平衡”发展模式,可为黑土区农业-牧业发展实现农业资源的高效利用和中国“双碳”战略提供科学依据。
土壤;秸秆;氮;黑土地;碳平衡;承载力;规模优化;可持续发展
东北黑土区是中国的粮食生产基地和商品粮输出基地,黑土区在保障国家粮食安全中具有举足轻重的地位,是国家粮食安全的“压舱石”。黑土区农业长期高强度开发,不合理的农业管理措施以及自然环境的变化,导致黑土变薄、变硬、变瘦,土壤质量持续下降[1]。近30年,受到高纬度低温下秸秆腐解慢、效益低等因素影响,东北黑土区成为全国通过秸秆还田输入土壤碳储量最低的地区[2]。据统计,东北黑土区拥有着全国21.63%的秸秆资源以及12%的粪便资源,但资源化综合利用率不到60%,农业废弃物得不到有效处理也给环境带来了巨大压力[3-4],但同时也代表东北地区农业固废资源化应用潜力非常大。近年来,随着黑土区养殖业不断快速发展,秸秆饲料化和资源化利用的比例逐年增加,但低温环境下秸秆直接还田存在自然降解效率低的问题,秸秆结合畜禽粪便堆腐还田的方式成为保证土壤碳储量收支平衡的有效途径,也是保障黑土区土壤有机质含量稳定,响应国家碳达峰、碳中和“双碳”战略的重要举措[5]。
农牧规模调整可以提高土壤外源碳的输入量及输入方式,是决定土壤有机碳库变化的主要因素。土壤外源碳的主要来源包括植物根系、秸秆和粪肥还田[6-7],并受温度、水分及植被类型的影响[8],高温条件下(25 ℃)玉米秸秆直接还田比低温条件下(18 ℃),土壤碳累积增加2.1%~97.7%[9]。黑土区温度低导致秸秆直接还田分解效率低,作物秸秆冬春季低温腐解率约为30%,年度腐解率仅约60%,未分解的秸秆影响下一季作物种植,秸秆过腹或堆腐还田是东北冷凉地区提高秸秆碳还田的有效途径,其在养分供应和改善土壤理化性质方面也优于农业固废直接还田[10]。土壤有机碳储量达到稳定状态前与土壤碳外源输入量呈正相关[11],通过调整区域种植业和养殖业的规模,改变土壤碳的输入方式和输入量可以提高土壤碳的转化效率,以解决土壤有机质降低及过度施用化肥导致的土壤氮承载力过低问题。郭薇仪等[12]分析了不同耕地类型的畜禽粪污消纳潜力,认为可以通过扩大有机肥对化肥的替代比例以及增加不同类型粪污消纳地类,提升土壤畜禽粪污消纳能力。合理利用耕地资源、化肥、机械和灌溉等的不同投入会产生不同程度的碳排放,如何实现耕地利用系统的最优要素组合和合力最大化,是中国不同空间尺度土地宏观调控过程中急需解决的重要问题之一[13]。
农业生产目标的多样性和农牧业之间关系的复杂性导致农业发展问题难以通过决策者的经验管理解决。以数学模型为基础对传统农业生产管理进行优化与决策,是农业管理者从经验管理向科学理论转向的抓手。近年来,线性规划、动态规划、遗传算法、粒子群优化、多目标规划等数学模型和规划技术已广泛应用于解决农业结构和规模调整问题[14]。通过调整农牧规模可以有效提高农业生产中经济效益、改善环境影响和提高农业资源利用效率。吴雅欣等[15]从自然适宜度和产业优势度两个维度,构建了量化评估指标体系,对江苏省稻田种养产业化的空间优先级进行优化调整。多目标线性规划模型可以满足农业决策者在农业生产过程中的不同需求[16],得到了广泛的应用。但基于土壤碳收支平衡来调整农牧规模的研究较少,面对黑土区土壤有机质流失等问题和推动国家双碳目标的实现,亟需利用数学模型从土壤碳平衡的角度调整农牧规模使土壤碳收支达到平衡。基于此,本研究拟运用多目标线性规划方法构建土壤碳平衡模型,以黑土区农田土壤碳平衡和农业经济效益最高为目标,对齐齐哈尔的农牧业规模进行优化,保障农业可持续发展。
本研究以黑龙江省齐齐哈尔市(122~126°E,45~48°N)为研究区域,种植业主要以水稻、玉米、大豆为主,养殖业以黄牛、奶牛、羊、家禽和猪为主。齐齐哈尔市位于黑龙江省西部松嫩平原腹地,是国家重要的商品粮基地和畜牧业生产基地,粮食产能约占全国的2%。“十三五”期间,齐齐哈尔现代化农牧业发展迅速,截止2020年末生猪养殖规模近800万头,占全省总量的1/5;预计到2025年,全市高品质肉类产品年供应能力比“十三五”末提高34%。齐齐哈尔冬长严寒,更适合以秸秆饲料化、过腹还田模式增加土壤碳素和改善土壤结构。全市包括7个区9个县,其中市内7个区中农业生产主要集中在梅里斯区、铁峰、富区、龙沙和碾子山区共5个区,即本研究中的市五区,九县包括泰来县、依安县、拜泉县、讷河县、克山县、克东县、甘南县、富裕县及龙江县。
数据主要来源于齐齐哈尔市农业农村局2020年的调研数据、地方统计年鉴以及文献数据。农牧业结构优化方法选取线性规划方法,线性规划及在系列约束条件下,把有限的资源在许多可动选择的活动之间进行最优分配,使特定的目标达到最大(或最小)。通常包括超过2个以上的目标函数,以及若干个约束条件。
1.2.1 参数选取
选取齐齐哈尔市主要的种植业和养殖业种类作为模型的决策变量,对应的数据均来自齐齐哈尔市实际调研数据,齐齐哈尔市主要的农业种植种类有水稻、玉米和大豆;养殖种类为黄牛、奶牛、羊、猪和家禽,不同县域的种植业和养殖业结构与规模存在差异(表1)。不同县域的种植业和养殖业结构不同,农业废弃物资源数量和结构存在不匹配的问题。因此,需要针对每个县域的实际生产情况,因地制宜优化区域内种植业和养殖业规模。
表1 2019年齐齐哈尔市各县主要种植业与养殖业规模
1.2.2 农业废弃物资源潜力计算
草谷比法是计算农作物秸秆产量的最常用的方法,指农作物地上茎秆产量与经济产量之比[17],水稻、玉米和大豆在东北地区的草谷比分别为0.97、1.86以及1.70,秸秆资源潜力计算式为
=W/W(1)
式中为草谷比;W为农作物秸秆产量(即秸秆资源量或秸秆资源潜力),万t;W农作物经济产量,万t。
根据式((2))计算禽粪便产生量[18]为
=/103(2)
式中为年粪便产生量(即粪便资源量或粪便资源潜力),万t;为畜禽的排泄系数;为畜禽年末出栏和存栏量之和,头;为饲养周期,d。猪、肉牛、奶牛、家禽和羊的排泄系数因区域不同而有所差异。前人在东北地区的研究表明[18],奶牛、黄牛、猪、羊和家禽的排泄系数分别为27.24、13.89、1.51、2.38、0.13 kg/(头·d),饲养周期按一个周年365 d 计算。
通常,农业废弃物资源匹配程度较高的区域,对县域外的废弃物资源需求量较小,而废弃物匹配度较低的区域对县域外废弃物资源需求较高,高资源潜力匹配区也是低资源潜力区域废弃物资源的主要来源。2021年5月对齐齐哈尔市典型的好氧堆肥有机肥生产企业进行走访调研,得知以现有的好氧堆肥有机肥生产技术为例,1.8 t粪便结合1.2 t秸秆可以生产出1 t深加工有机肥,因此以粪便和秸秆资源的配比0.67,作为粪便秸秆资源匹配指数。根据式(3)核算各县域的资源匹配程度。
Q=(0.67W-M)/M(3)
式中Q为县域的资源匹配指数;W为县域的秸秆资源潜力,万t;M为县域的粪便资源潜力,万t。Q越高代表资源匹配度越差。
1.2.3 土壤固碳潜力计算
根据齐齐哈尔市人民政府于2020年发布的《齐齐哈尔市突出商品化打造秸秆饲料+燃料+肥料产业链实施方案》,齐齐哈尔主要用直接还田(64%)、燃料化(23%)、饲料化处理(9%)、有机肥辅料(4%)等方式处理秸秆。因此,本研究中通过堆腐还田的秸秆以齐齐哈尔市可收集离田利用秸秆总量68%计算(即直接还田和有机肥辅料化利用的总量),并假设有机物料全部以堆肥的方式还田向土壤输入碳,核算齐齐哈尔市各县域土壤碳收支情况(式(4))。参考东北黑土区相关研究,玉米、水稻和大豆种植生育期的土壤呼吸速率分别为3.74、5.45、2.96[19-21]。
ΔC=S·1j+S·1j+12×10-13S·2j-R·A·T(4)
式中ΔC为县域的土壤碳盈亏,万t;S为作物的根系生物量,万t;S为作物还田秸秆量,万t;S为粪便产生量,万t;R为土壤呼吸速率,μmol/(m2·s);1j为作物秸秆含碳量,调研取样分析测出水稻、玉米和大豆的秸秆含碳量分别为0.42、0.38和0.50;2j为粪便含碳量,调研取样分析测出黄牛、奶牛、猪、羊和家禽粪便含碳量分别为0.08、0.06、0.23、0.16、0.30;A为作物种植面积,hm2;T为作物生长周期,水稻、玉米、大豆分别按100、100和180 d计算;12×10-13为摩尔质量及单位转换系数;为作物和畜禽种类。
1.2.4 土壤氮承载力计算
根据农业农村部2018年发布的《畜禽粪污土地承载力测算技术指南》,土壤氮承载力计算式如下[22]:
=P·1·1·1-1/∑1(1·2)·3(5)
式中N为土壤N承载力,头/hm2(以当季单位面积猪当量计,下同);P为区域植物养分需求量,水稻、玉米、大豆含N量分别为2.2、2.3、7.2 kg/100 kg;1为施肥供给占养分的比例(25%~30%);1为粪肥占施肥比例,50%;1为粪肥当季利用率,25%;L为各种畜禽存栏量,头或只;2为畜禽氮排泄量,黄牛、奶牛、猪、羊和家禽的氮排泄量分别为36.63、73.37、11.00、4.40、0.44 kg[22];3为养分留存率,62%[22]。
本研究假设所有可收集的秸秆和粪便按好氧堆肥产生有机肥的形式还田,保证在种植业和养殖业规模经济收益最高的情况下,实现区域农业土壤输入与输出平衡(图1)。
基于以上目标,模型的目标函数要在区域养殖业和种植业的经济效益最高的情况下保证土壤碳输入,即
maxf=∑=1(a·x),=1,2…(6)
式中x为不同养殖业和种植业的目标效益(碳输入量以及经济收益),t或元;a为不同种养殖业和种植业的现有规模,头或hm2;为不同养殖和种植类别,f代表经济目标函数和碳排放目标函数。
模型目标是在土壤氮承载力优于农业农村部粪便堆肥外供土壤承载力推荐值(水稻、玉米和大豆分别为2.3、2.4、3.7)的前提下,保持土壤碳的收支平衡。有机物料还田能替代化肥施用,提高土壤氮承载力同时提高土壤碳输入,因此设定在有机物料达到最优碳氮比时土壤碳储量输入输出保持平衡,即
ΔC=0(7)
区域秸秆和粪便还田时,适宜的碳氮比可以激发有机物的分解,还田的有机物料碳氮比为27时,有机物降解效率最高[23],根据秸秆和粪便投入土壤中的总碳氮比,设置模型约束为
(S·1j+S·2j)/(S·1j+S·2j)=27(8)
式中1为秸秆含氮量,调研取样分析测得水稻、玉米和大豆的秸秆含氮量(质量分数)分别为0.83%、0.87%和1.63%。
图1 基于土壤碳平衡的农牧规模优化示意图
通常情况下,县域耕地面积每年不会存在大规模变化,本研究假设县域耕地总面积不变,即:
12(9)
式中1和2为现在和优化后耕地面积,hm2。
本研究的优化结果为一个解集,因此不对种植业和养殖业规模设置变化范围,利用Matlab软件对模型进行求解,最终得到各个县域的最优解集。
齐齐哈尔市各县域的种植业和养殖业规模的不同因县而异,根据各县域的农业废弃物资源量排序,将各县域分为低、中、高资源潜力地区3类(表2):龙江县、讷河县的秸秆和粪便资源都较为丰富,克山县和克东县的秸秆资源最少,而市五区和克山县的粪便资源最少。根据秸秆和畜禽粪便资源匹配程度结果,讷河县和依安县的资源匹配度最差为0.50,而富裕县和拜泉县的资源匹配程度最高为0.10,克东县为-0.40,代表其秸秆资源严重不足,采用好氧堆肥形式还田,需要从其它县域输入秸秆资源。各县域农业废弃物资源总量和匹配度的差异,决定每个县种植业和养殖业规模优化方案的特异性。
根据齐齐哈尔市种植和养殖规模数据,采用式(4)计算得到表3中土壤碳盈亏,显示齐齐哈尔市各县域的土壤碳存在不同程度的亏损。其中,讷河县所有耕地总计亏损最大达70万t,龙江市和市五区亏损较小,分别为1万和6万t。其余各县的土壤碳亏损,集中在20~40万t,从作物来看,大豆种植的土壤碳亏损较为严重。
针对黑土区土壤有机质锐减的问题,本研究搜集了本课题组2017—2019年在齐齐哈尔市各区域的秸秆和粪便腐熟肥料化还田试验数据(该试验选取牛粪为原料的有机肥进行玉米种植,施用22.5 t/hm2有机肥,玉米秸秆全量还田),为通过有机物料还田提高土壤碳储量从而提升土壤有机质含量提供数据支撑。试验结果显示,黑土区2017—2019年大部分地区土壤有机质含量增加显著(表3)。其中讷河县、甘南县、拜泉县、市五区、龙江县和富裕县的试验点,通过秸秆和粪便肥料化还田后土壤有机质含量显著增加。其余4县土壤有机质含量无显著变化。
根据不同县域的碳亏损程度以及秸秆和养殖情况,在保证碳平衡的前提下,以碳输入量最小和经济效益最高为目标对齐齐哈尔市各县域种植业和养殖业的规模进行优化,各县域获得60余种优化结果,结果表明(表4和图2),若想保持黑土区土壤碳平衡,各县域的调整以种植业需要减少水稻种植面积、增加玉米的种植面积,养殖业需要增加奶牛养殖规模,其余类型的养殖规模因地制宜调整为主。以齐齐哈尔市为例,在保证碳输入量最小和经济效益最高的双目标下,水稻的变化范围在248%~897%,玉米的变化范围在19%~42%,大豆的变化范围在-80%~26%,黄牛的变化范围在-58%~-55%,奶牛的变化范围在-61%~152%,生猪的变化范围在-5%~119%,羊的变化范围在60%~259%,家禽的变化范围在-81%~-11%。经济效益与原生产水平持平时,水稻的种植面积调整为6 267 hm2,玉米的种植面积为103 297 hm2,大豆的种植面积为5 779 hm2,黄牛养殖规模为43 247 头,奶牛为33288头,生猪为153 931头,羊为77 472头,家禽为2 286 888只。不同县域间的优化结果,依据养殖种类和增长规模存在较大差异(表4)。以土壤碳亏损较大的讷河县为例,在当年保证经济效益持平的情况下,需要增加玉米的种植面积的46%,减少63%的黄牛养殖规模,增加85%的奶牛、54%的生猪、76%的羊、71%的家禽养殖规模;而以土壤碳亏损较小的龙江县为例,需减少水稻的种植面积至10 000 hm2,增加玉米和大豆的种植面积至251 510和25 783 hm2,黄牛规模减少至89 623头,减少37%的羊养殖,增加40%的奶牛、25%的生猪和41%的家禽养殖。
注:不同小写字母表示年份间差异显著(<0.05)。
Note: Different small letters Indicate significant difference among years (<0.05).
表4 齐齐哈尔市各县域规模优化结果
Table.4 Optimization results of breeding and planting scale in Qiqihar city
注:BE,原规模。AF1,土壤碳平衡前提下,经济收益与原规模持平优化规模。AF2,土壤碳平衡前提下,碳输入量最小和经济收益最高双目标优化规模。
Note: BE, original scale. AF1, optimal scale with economic benefits are equal to the original scale based on the soil carbon balance, AF2, optimal scale with the two-objective of minimum carbon input and maximum economic benefit based on the soil carbon balance.
图2 齐齐哈尔市各县域规模优化结果
农牧规模优化都是以约束最大程度地服务于农业可持续发展目标而进行的。有研究则针对东北农业现代化发展滞后、基础要素分配不均等问题,通过数学模型分析优化了耕地的发展布局[24]。而针对农业高效生产的问题,有学者从总收益、粮食产量、总化肥施用量、总作物需水量及相对生态价值运用多目标规划模型对农牧结构与规模进行了调整[25]。LIANG等[26]从经济效益、水资源消耗和土壤碳氮循环的目标出发,构建MINLFP模型优化了100 hm2的农场结构,发现种植生物量更高的作物可以产生更多的土壤有机质积累[27],这与本研究增加生物量较高的玉米种植面积可以提高土壤碳输入水平促进固碳强度的结果相一致;Mousavi-avval等[28]使用多目标遗传算法探究了油籽农场在能源、经济和环境方面的最优设计,发现轮作和农家肥混施可以提高油籽的生产效率;但农牧规模的调整受自然因素、经济发展水平及国家政策的影响,其差异也从根本上影响着耕地利用过程中的节能减排程度[29],也有研究从协调发展的视角探究了碳排放绩效与土地利用强度的内在关系,并基于分析结果针对不同类型城市提出相应政策建议[30]。本研究对农牧规模的优化是以土壤碳平衡为目标,结合区域的土地利用实际情况和农业废弃物资源匹配程度,弹性调整养殖业的结构:以富裕县为例,优化前肉羊养殖规模为0,在优化时可以优先考虑增加肉羊的养殖规模,以县域原有规模等因素服务于农业发展策略而进行地因地制宜的优化。
优化区域农牧规模达到土壤碳收支平衡,本质上是在调整农业废弃物的种类、规模和利用方式。研究显示土壤碳库的变化受气候、农业管理、动物种类和作物种类等因素的影响,这些因素的变化导致土壤碳氮比的下降而影响土壤碳储量的增加[31-32]。与秸秆还田相比,资源化利用的秸秆和猪粪还田有利于土壤有机碳的累积促进土壤有机碳的周转和固定。因此,土壤碳储量的增加,一是通过改变农业固废利用方式提高碳的还田效率[33]。有机肥替代化肥或者减少耕作等农业管理措施能提高土壤碳储量增加的效率,合适碳氮比固废生产有机肥,能提高有机肥的降解效率而快速提高土壤有机碳储量[34]。二是通过增加碳氮比高的农业废弃物还田比例。不同种类的种植业秸秆和养殖业粪便的碳氮含量的差异导致农业废弃物的种类对土壤碳库的贡献不同。研究显示[35],无论从时间还是空间层面看,畜牧业生产都是影响中国畜牧业碳排放的最重要因素。根据土壤碳输入与种植业和养殖业规模变化的相关性分析(表5),育肥猪(=0.85,<0.05)、羊(=0.84,<0.05)、玉米(=0.83,<0.05)与土壤碳输入量呈显著正相关。MAILLARD等[36]统计了全球49个站点中130组数据发现粪便还田后土壤有机碳储量的增加显著,多增加4~8 Mg/ hm2(碳),同时粪便还田后土壤中有机碳的稳定程度也显著增加。本研究以碳收支平衡为目标优化县域种植业和养殖业规模时,结果表明,黄牛(=0.47,<0.05)和奶牛(=0.34,<0.05)的规模与土壤碳输入也呈显著正相关,水稻规模的变动,限制了黄牛和奶牛规模的增加。而土壤碳储量的增加与玉米规模呈显著正相关(=0.83,<0.05),原因在于玉米生物量大,秸秆资源丰富,生物量的秸秆与土壤碳储量的增加呈显著正相关[37]。黄牛及奶牛规模与水稻及大豆规模呈显著负相关,表明养殖业规模的增加需要伴随水稻或大豆种植规模的减少,才能保证不同种类的秸秆和粪便之间的碳平衡。
表5 种植业和养殖业规模对碳盈亏的响应
Table 4 Response of planting and breeding scale to carbon profit and loss
注(Note):*<0.05, **<0.01.
在碳平衡的同时,有机肥的还田会影响土壤氮的输入量,改变现有的土壤氮平衡。研究表明[38-39],利用有机肥替代部分化肥的施用,可起到减少土壤化学氮的输入,提高土壤保留养分能力,降低面源污染风险的作用。长期施用有机肥条件下,有机肥替代化肥的比例越高,对土壤酸化的改善和土壤养分的增加效果更好,当有机肥施氮量是化肥氮的2倍时,可使土壤碳和土壤氮分别能提高30%以上[40-41]。综合施用推荐比例有机肥和无机肥料也是提高水稻、小麦和玉米等农作物生产率和氮肥利用率的最有效方法[42]。以水稻为例,有机肥和无机肥配施可以提高13%的水稻产量[43],相比于秸秆还田,长期施用有机肥使大豆产量提高31%,小麦产量提高3.5%[44],产量的提高意味着农业废弃物资源潜力的增加,形成良性循环[45]。利用有机肥替代化肥,也能改变土壤理化性质和土壤酶活性,不仅对微生物的正常活动和有机肥品质有重要影响[46],也能减少或消除长期使用化肥对生态系统富营养化,水质退化,生物多样性和土壤质量的负面影响[47-48],进而影响农作物的产量与品质。根据农业农村部2018年发布的《畜禽粪污土壤氮承载力测算指南》对土壤氮承载力进行计算,结果显示规模优化会改变现有的土壤氮承载力。规模优化后有机物料还田的氮素可替代33%~59%的化肥氮(表6),除克山县和克东县的玉米种植土壤氮承载力降低外,其余县的水稻、玉米和大豆土壤的畜禽粪污土壤氮承载力明显上升。克东县和克山县玉米的土壤氮承载力均呈现下降趋势,原因可能在于:1)2县的土壤碳亏损较为严重,有机物料还田增加的碳和氮输入量较大;2)相较于碳亏损同样大的讷河县,经过优化后克山县和克东县的玉米种植规模变化较小,大豆规模变化较大,其增加的玉米种植面积的规模无法匹配减少的大豆种植面积对土壤氮承载力的影响。吉艳芝等[49]的研究显示大豆由于其本身具有固氮能力,相比于玉米种植对施入外源肥料中的氮吸收极少,仅为玉米的1/8,大豆的氮吸收基本来自于土壤,是肥料氮的7.66倍,这说明大豆种植可以消纳更多的氮,其畜禽粪污氮承载力远远高于玉米种植。
表6 农牧规模优化后土壤氮承载力
Table 5 Soil nitrogen carrying capacity after adjustment of farming and breeding scale
县域农业结构的优化是目前的研究热点,针对不同的农业发展目标和农业发展策略,对农业的结构和规模进行优化,对农业的可持续发展具有重要意义。本研究针对黑土土壤质量提升的需求,尝试以土壤碳平衡为抓手,根据齐齐哈尔各县域内主粮种植和畜禽养殖的规模以及粪污堆沤有机肥还田效率等要素,对各县域的农牧业结构和规模进行模拟调整,得到以下结论:
1)各县域农田土壤碳库可以通过农牧规模优化方案调整不再降低。在每个县的不同方案下,种植业和养殖业的废弃物得到全量化利用,提升了土壤质量。
2)各县的主要调整方案中,种植业需要减少水稻种植面积,增加玉米的种植面积,养殖业需要增加奶牛养殖规模,其余类型的养殖规模视情况而定,同时保证畜禽粪便及秸秆以堆肥的形式还田。
3)种植业和养殖业规模调整后的有机物料还田可替代33%~59%的化肥氮投入,除克东县和克山县的玉米种植外,3种主栽作物的土壤氮承载力均呈现上升趋势。
本文考虑了区域的农业碳排放和农场生产经济效益,以土壤碳平衡为目标,对各县域的农业规模进行了调整。在构建模型过程中,难以全部以试验的形式获取模型参数,因此尽量选取了以东北为研究区域的相关文献研究,例如粪便排泄系数,土壤呼吸速率等。此外,农牧业规模的调整还涉及到地方政策及农业资源等,本研究的结果是为地方政府提供规模调整的思路,因此本研究给出调整的最优解集合,具体方案还需集合区域实际情况具体分析,这也是今后进一步研究的方向。
[1] 韩晓增,邹文秀. 我国东北黑土地保护与肥力提升的成效与建议[J]. 中国科学院院刊,2018,33(2):206-212. HAN Xiaozeng, ZOU Wenxiu. Effects and suggestions of black soil protection and soil fertility increase in northeast China[J]. Bulletin of Chinese Academy of Sciences (Chinese Version), 2018, 33(2): 206-212. (in Chinese with English abstract)
[2] ZHAO Y, WANG M, HU S, et al. Economics-and policy-driven organic carbon input enhancement dominates soil organic carbon accumulation in Chinese croplands[J]. Proceedings of the National Academy of Sciences, 2018, 115(16): 4045-4050.
[3] 石晓晓,郑国砥,高定,等. 中国畜禽粪便养分资源总量及替代化肥潜力[J]. 资源科学,2021,43(2):403-411. SHI Xiaoxiao, ZHENG Guodi, GAO Ding, et al. Quantity of available nutrient in livestock manure and its potential of replacing chemical fertilizers in China[J]. Resources Science, 2021, 43(2): 403-411. (in Chinese with English abstract)
[4] 张田,卜美东,耿维. 中国畜禽粪便污染现状及产沼气潜力[J]. 生态学杂志,2012,31(5):1241-1249. ZHANG Tian, BU Meidong, GENG Wei. Pollution status and biogas- producing potential of livestock and poultry excrements inChina[J]. Chinese Journal of Ecology 2012, 31(5): 1241-1249. (in Chinese with English abstract)
[5] 李波,张俊飚,李海鹏. 中国农业碳排放时空特征及影响因素分解[J]. 中国人口资源与环境,2011,21(8):80-86. LI Bo, ZHANG Junbiao, LI Haipeng. Research on spatial-temporal characteristics and affecting factors decomposition of agricultural carbon emission in China[J]. China Population, Resources and Environment, 2011, 21(8): 80-86. (in Chinese with English abstract)
[6] KUNDU S, BHATTACHARYYA R, PRAKASH V, et al. Carbon sequestration and relationship between carbon addition and storage under rainfed soybean-wheat rotation in a sandy loam soil of the Indian Himalayas[J]. Soil and Tillage Research, 2007, 92(1/2): 87-95.
[7] 蔡岸冬,徐明岗,张文菊,等. 土壤有机碳储量与外源碳输入量关系的建立与验证[J]. 植物营养与肥料学报,2020,26(5):934-941. CAI Andong, XU Minggang, ZHANG Wenju et al. Establishment and verification of the relationship between soil organic carbonstorage and exogenous carbon input[J]. Journal of Plant Nutrition and Fertilizers, 2020, 26(5): 934-941. (in Chinese with English abstract)
[8] HE J, KUHN N J, ZHANG X M, et al. Effects of 10 years of conservation tillage on soil properties and productivity in the farming-pastoral ecotone of Inner Mongolia, China[J]. Soil Use and Management, 2009, 25(2): 201-209.
[9] KAN Z R, HE C, LIU Q Y, et al. Carbon mineralization and its temperature sensitivity under no-till and straw returning in a wheat-maize cropping system[J]. Geoderma, 2020, 377: 114610.
[10] LESSMANN M, ROS G H, YOUNG M D, et al. Global variation in soil carbon sequestration potential through improved cropland management[J]. Global Change Biology, 2022, 28(3): 1162-1177.
[11] STEWART C E, PAUSTIAN K, COMANT R T, et al. Soil carbon saturation: Concept, evidence and evaluation[J]. Biogeochemistry, 2007, 86: 19-31.
[12] 郭薇仪,崔建宇,张望,等. 泛种养结合视角下北京市养殖业土地承载力评估[J].农业工程学报,2021,37(17):242-250. GUO Weiyi, CUI Jianyu, ZHANG Wang, et al. Assessment of land carrying capacity of animal production in Beijing from a wider perspective of combination of planting and animal breeding[J]. Transactions of the Chinese Society of Agricultural Engineering(Transactions of the CSAE), 2021, 37(17): 242-250.
[13] 匡兵,卢新海,韩璟,等. 考虑碳排放的粮食主产区耕地利用效率区域差异与变化[J]. 农业工程学报,2018,34(11):1-8. KUANG Bing, LU Xinhai, HAN Jing, et al. Regional differences and dynamic evolution of cultivated land use efficiency in major grain producing areas in low carbon perspective[J]. Transactions of the Chinese Society of Agricultural Engineering (Transactions of the CSAE), 2018, 34(11): 1-8. (in Chinese with English abstract)
[14] Lalehzari R, Boroomand N S, Moazed H, et al. Simulation-optimization modelling for water resources management using nsgaii-oip and modflow[J]. Irrigation and Drainage, 2020, 69(3): 317-332.
[15] 吴雅欣,金涛,史琛,等. 江苏省稻田种养产业化开发空间优选与分区引导策略[J].农业工程学报,2022, 38(8):255-262.
WU Yaxin, JIN Tao, SHI Chen, et al. Spatial optimization and zoning guidance strategy of rice-aquatic coculture system in Jiangsu Province, China[J]. Transactions of the Chinese Society of Agricultural Engineering(Transactions of the CSAE), 2022, 38(8):255-262.
[16] SCHOLTZ M M, VAN RYSSEN J B J, MEISSNERR H H, et al. A South African perspective on livestock production in relation to greenhouse gases and water usage[J]. South African Journal of Animal Science, 2013, 43(3): 247-254.
[17] 蔡亚庆,仇焕广,徐志刚. 中国各区域秸秆资源可能源化利用的潜力分析[J]. 自然资源学报,2011,26(10):1637-1646. CAI Yaqing, QIU Huanguang, XU Zhigang. Evaluationon potentials of energy utilization of cropresidual resources in different regions of China[J]. Journal of Natural Resources, 2011, 26(10): 1637-1646. (in Chinese with English abstract)
[18] 林源,马骥,秦富. 中国畜禽粪便资源结构分布及发展展望[J]. 中国农学通报,2012,28(32):1-5. LIN Yuan, MA Ji, QIN Fu. The structure distribution and prospect of China manure resource[J]. Chinese Agricultural Science Bulletin, 2012, 28(32): 1-5. (in Chinese with English abstract)
[19] 张忠学,李铁成,齐智娟,等. 水氮耦合对黑土稻田土壤呼吸与碳平衡的影响[J]. 农业机械学报,2020,51(6):301-308. ZHANG Zhongxue, LI Tiecheng, QI Zhijuan. Effects of water and nitrogen coupling on soil respiration and carbon balance in black soil paddy field[J]. Transactions of the Chinese Society for Agricultural Machinery, 2020, 51(6): 301-308. (in Chinese with English abstract)
[20] 贺美,王立刚,王迎春,等. 长期定位施肥下黑土呼吸的变化特征及其影响因素[J]. 农业工程学报,2018,34(4):151-161. HE Mei, WANG Ligang, WANG Yingchun et al. Characteristic of black soil respiration and its influencing factors under long-term fertilization regimes[J]. Transactions of the Chinese Society of Agricultural Engineering (Transactions of the CSAE), 2018, 34(4): 151-161. (in Chinese with English abstract)
[21] 付微,张兴义,赵军,等. 模拟增温对东北黑土农田作物生长季土壤呼吸的影响[J]. 生态学杂志,2017,36(3):601-608. FU Wei, ZHANG Xingyi, ZHAO Jun, et al. Effects of experimental warming on soil respiration during growing period in cropland in the black soil region of Northeast China[J]. Chinese Journal of Ecology, 2017, 36(3): 601-608. (in Chinese with English abstract)
[22] 畜禽粪污土地承载力测算技术指南[R]. 农业农村部. 2018.(2018-02-20) http://www.moa.gov.cn/nybgb/2018/201802/201805/t20180515_6142139.htm.
[23] de CORATO U. Agricultural waste recycling in horticultural intensive farming systems by on-farm composting and compost-based tea application improves soil quality and plant health: A review under the perspective of a circular economy[J]. Science of the Total Environment, 2020, 738: 139840.
[24] 闫卓冉,李文博,王冬艳. “哈长城市群”农业空间网络结构及要素优化配置[J]. 农业工程学报,2023,39(2):194-202. YAN Zhuoran, LI Wenbo, WANG Dongyan. Analysis of agricultural space network and optimized allocation of factors in Harbin-Changchun urban agglomeration[J]. Transactions of the Chinese Society of Agricultural Engineering (Transactions of the CSAE), 2023, 39(2): 194-202. (in Chinese with English abstract)
[25] 余婧婧,王瑞波,常海涛,等,基于种养业融合的大兴安岭农垦种养结构优化研究[J]. 中国农业资源与区划,2017,38(10):228-236. YU Jingjing, WANG Ruibo, CHANG Haitao et al. Optimization of crop and livestock industry in DaxinganLing agricultural reclamation based on planting-breeding balance[J]. Chinese Journal of Agricultural Resources and Regional Planning, 2017, 38(10): 228-236. (in Chinese with English abstract)
[26] LIANG Y, HUI C W, YOU F. Multi-objective economic-resource-production optimization of sustainable organic mixed farming systems with nutrient recycling[J]. Journal of Cleaner Production, 2018, 196: 304-330.
[27] LEMAIRE G, FRANZLUEBBERS A, CARVALHO P C, et al. Integrated crop-livestock systems: Strategies to achieve synergy between agricultural production and environmental quality[J]. Agriculture Ecosystems & Environment, 2014, 190: 4-8.
[28] MOUSAVI-AVVAL S H, RAFIEE S, SHARIFI M, et al. Application of multi-objective genetic algorithms for optimization of energy, economics and environmental life cycle assessment in oilseed production[J]. Journal of Cleaner Production, 2017, 140: 804-815.
[29] 孙英彪,苏雄志,许皞. 河北省耕地集约利用水平与碳排放效率的相关性[J]. 农业工程学报,2016,32(19):258-267. SUN Yingbiao, SU Xiongzhi, XU Hao. Correlation between levels of cultivated land intensive use and carbon emission efficiency in Hebei Province[J]. Transactions of the Chinese Society of Agricultural Engineering (Transactions of the CSAE), 2016, 32(19): 258-267. (in Chinese with English abstract)
[30] 冯新惠,李艳,余迩,等. 长三角城市群碳排放绩效与土地利用强度时空格局及协调发展特征[J]. 农业工程学报,2023,39(3):208-218. FENG Xinhui, LI Yan, YU Er, et al. Spatiotemporal pattern and coordinating development characteristics of carbon emission performance and land use intensity in the Yangtze River Delta Urban Agglomeration[J]. Transactions of the Chinese Society of Agricultural Engineering (Transactions of the CSAE), 2023, 39(3): 208-218. (in Chinese with English abstract)
[31] 代红翠,陈源泉,赵影星,等. 不同有机物料还田对华北农田土壤固碳的影响及原因分析[J]. 农业工程学报,2016,32(增刊2):103-110. DAI Hongcui, CHEN Yuanquan, ZHAO Yingxing, et al. Effects and causes of different organic materials amendment on soil organic carbon in North China Plain[J]. Transactions of the Chinese Society of Agricultural Engineering (Transactions of the CSAE), 2016, 32(Supp. 2): 103-110. (in Chinese with English abstract)
[32] HAN P, ZHANG W, WANG G, et al. Changes in soil organic carbon in croplands subjected to fertilizer management: A global meta-analysis[J]. Scientific Reports, 2016, 6(1): 27199.
[33] SONJA V, DEBORAH B, JOHANNES L, et al. A global agenda for collective action on soil carbon[J]. Nature Sustainability, 2019, 2(1) : 2-4.
[34] DIACONO M, MONTEMURRO F. Long-term effects of organic amendments on soil fertility[J]. Sustainable Agriculture : 2011, 2: 761-786.
[35] 姚成胜,钱双双,毛跃华,等. 中国畜牧业碳排放量变化的影响因素分解及空间分异[J]. 农业工程学报,2017,33(12):10-19. YAO Chengsheng, QIAN Shuangshuang, MAO Yuehua, et al. Decomposition of impacting factors of animal husbandry carbon emissions change and its spatial differences in China[J]. Transactions of the Chinese Society of Agricultural Engineering (Transactions of the CSAE), 2017, 33(12): 10-19. (in Chinese with English abstract)
[36] MAILLARD É, ANGERS D A. Animal manure application and soil organic carbon stocks: A meta-analysis[J]. Global change biology, 2014, 20(2): 666-679.
[37] SIEDT M, SCHÄFFER A, SMITH K E C, et al. Comparing straw, compost, and biochar regarding their suitability as agricultural soil amendments to affect soil structure, nutrient leaching, microbial communities, and the fate of pesticides[J]. Science of the Total Environment, 2021, 751: 141607.
[38] LIU J, SHU A, SONG W, et al. Long-term organic fertilizer substitution increases rice yield by improving soil properties and regulating soil bacteria[J]. Geoderma, 2021, 404: 115287.
[39] ZHANG Y L, SUN C X, CHEN Z H, et al. Stoichiometric analyses of soil nutrients and enzymes in a Cambisol soil treated with inorganic fertilizers or manures for 26 years[J]. Geoderma, 2019, 353: 382-390.
[40] 王艳群,彭正萍,李迎春,等. 氮肥与氮转化调控剂配施降低夏玉米-冬小麦农田N2O排放[J]. 农业工程学报,2017,33(6):184-191. WANG Yanqun, PENG Zhengping, LI Yingchun, et al. Nitrogen fertilizers application combined with N conversion control additives reducing N2O emissions under summer maize-winter wheat cropping system[J]. Transactions of the Chinese Society of Agricultural Engineering (Transactions of the CSAE), 2017, 33(6): 184-191. (in Chinese with English abstract)
[41] Ylzad E, Cxs B, Zhc A, et al. Stoichiometric analyses of soil nutrients and enzymes in a Cambisol soil treated with inorganic fertilizers or manures for 26 years[J]. Geoderma, 2019, 353:382-390.
[42] Shahid M , Nayak A K, Puree C , et al. Carbon and nitrogen fractions and stocks under 41 years of chemical and organic fertilization in a sub-humid tropical rice soil[J]. Soil & Tillage Research, 2017, 170: 136-146.
[43] Oladele S O, Adeyemo A J, Awodun M A. Influence of rice husk biochar and inorganic fertilizer on soil nutrients availability and rain-fed rice yield in two contrasting soils[J]. Geoderma, 2019, 336: 1-11.
[44] Zhang X, Qian H, Hua K, et al. Organic amendments increase crop yield while mitigating greenhouse gas emissions from the perspective of carbon fees in a soybean-wheat system[J]. Agriculture, Ecosystems & Environment, 2022, 325: 107736.
[45] WANG J, WANG X, XU M, et al. Crop yield and soil organic matter after long-term straw return to soil in China[J]. Nutrient Cycling in Agroecosystems, 2015, 102: 371-381.
[46] 刘成琛,袁蓉芳,周北海. 碳氮比对猪粪-玉米秸秆混合堆肥的影响[J]. 中国资源综合利用,2018,36(9):23-26. LIU Chengchen, YUAN Rongfang, ZHOU Beihai. Effects of carbon and nitrogen ratio on mixed composting of pig manure and corn straw[J]. China Resources Comprehensive Utilization, 2018, 36(9): 23-26. (in Chinese with English abstract)
[47] CHEN J, LUO Y, VAN Groenigen K J, et al. A keystone microbial enzyme for nitrogen control of soil carbon storage[J]. Science Advances, 2018, 4(8): 1689.
[48] Chen Y, CAMPS-ARBESTAIN M, Shen Q, et al. The long-term role of organic amendments in building soil nutrient fertility: A meta-analysis and review[J]. Nutrient Cycling in Agroecosystems, 2018, 111: 103-125.
[49] 吉艳芝,徐明杰,巨晓棠,等. 华北平原不同种植制度对粮食作物氮素利用和土壤氮库的影响[J]. 农业工程学报,2020,36(19):86-96. JI Yanzhi, XU Mingjie, JU Xiaotang, et al. Effects of different cropping systems on food crop nitrogen utilization and soil nitrogen pool in North China Plain[J]. Transactions of the Chinese Society of Agricultural Engineering (Transactions of the CSAE), 2020, 36(19): 86-96. (in Chinese with English abstract)
Optimizing the scale of planting and breeding on the county scale based on soil carbon balance in black soil area
HANG Sheng1,4, HOU Ruixing1,2※, LI Zehong1,2, OUYANG Zhu1,3
(1.,,100101,; 2.,100049,; 3.,,,257509,; 4.(),215000,)
Black soil region can serve as the main production area of commodity grain in Northeast China. There is the soil quality decline of cultivated land in recent years, such as the thinner and harder land. Among them, the efficient return of agricultural waste as a carbon source can be an important way to improve soil quality. However, it is still lacking in the regional, agricultural production system model using the regulation of the carbon cycle between plant and animal, in order to promote the return of carbon to the field for the recovery of black land fertility. This study aims to improve the soil organic matter content of black land for recovery. The research object was selected as Qiqihar City located in the hinterland of Songnen Plain in Heilongjiang Province of China. The soil carbon budget of each county was calculated to compare the difference between the soil carbon input and output of different crops. The agricultural carbon balance model was established for plant and animal husbandry using multi-objective linear programming. The least carbon emission and the highest economic benefit were taken as the main targets, while the efficient use of agricultural and waste resources was the secondary target. As such, the balance between soil carbon emission and carbon input was determined, according to the situation of each county. The results showed that the adjustment plan in each county was optimized to reduce the rice planting area, while increasing the cow farming scale and maize planting area with high biomass. There was no decrease in the soil carbon pool of farmland after the full utilization of the waste of cultivation and breeding industry. However, the scale of plant and animal husbandry at the county level should be adjusted, according to the local conditions. Taking Nehe City with a large soil carbon deficit as an example, the maize planting area increased by 46%, while the scale of beef breeding should be reduced by 63%, and the scale of cows, pigs, sheep and poultry breeding increased by 85%, 54%, 76%, and 71%, respectively, in order to balance the carbon input and agricultural economic benefits. Take Longjiang County with a small soil carbon deficit as an example, the rice planting area, and the beef and pigs breeding industry should be reduced, while the corn and soybean planting area increased, and the scale of cows, pigs, and poultry also increased. The organic materials returned to the field were replaced by 33%-49% of the fertilizer nitrogen input after the planting and breeding scale, particularly for the higher soil quality and the soil nitrogen carrying capacity. Moreover, the soil nitrogen-carrying capacity of the three main crops showed an increasing trend, except for the maize planting in Kedong and Keshan County. The agricultural “carbon balance” development model can be expected to serve as the scientific basis for the efficient utilization of agricultural waste resources. The finding can also provide a strong reference to realize the “double carbon” strategy in the black soil area.
soils; straw; nitrogen; the black land; carbon balance; bearing capacity; scale optimization; sustainable development
10.11975/j.issn.1002-6819.202211158
S962.9
A
1002-6819(2023)-06-0204-10
杭胜,侯瑞星,李泽红,等. 基于土壤碳平衡的黑土区县域种养规模优化[J]. 农业工程学报,2023,39(6):204-213.doi:10.11975/j.issn.1002-6819.202211158 http://www.tcsae.org
HANG Sheng, HOU Ruixing, LI Zehong, et al. Optimizing the scale of planting and breeding on the county scale based on soil carbon balance in black soil area[J]. Transactions of the Chinese Society of Agricultural Engineering (Transactions of the CSAE), 2023, 39(6): 204-213. (in Chinese with English abstract) doi:10.11975/j.issn.1002-6819.202211158 http://www.tcsae.org
2022-11-08
2023-01-24
国家自然科学基金面上项目(32071607);中国科学院战略性先导科技专项(XDA28130302)
杭胜,博士生,研究方向为循环农业结构与规模优化。Email:hangs.17b@igsnrr.ac.cn
侯瑞星,博士,副研究员,研究方向为农田生态学,气候变化与农作物。Email:hourx@igsnrr.ac.cn