四川省农田生态系统碳足迹和碳生态效率时空变化

李华　袁鹏飞　王洁　李晓英　王文玉

摘要：农田生态系统具有碳源和碳汇功能，是陆地生态系统的重要组成部分，探究农田碳足迹进而为农田生态系统的可持续发展提供参考。基于2000—2020年四川省以及21个市（州）的农田生产投入和农作物产量等数据，构建农田生态系统碳足迹模型，对碳足迹、碳生态效率的时空变化特征和影响因素进行探讨。结果表明，2000—2020年四川省农田生态系统碳排放量呈先波动上升后下降的趋势，拐点发生在2016年，其中土壤翻耕、化肥使用为碳排放量的主要贡献因素，占比分别为44.74%、30.22%。碳吸收量呈先减后增的趋势，2006年碳吸收量减至最低值，气象灾害是主要影响因素。水稻、玉米、小麦对碳吸收量的贡献较大。农田生态系统碳足迹呈先波动增长后持续下降的变化，2006年为最大值。2000—2020年四川省农田生态系统均为碳生态盈余状态，碳生态效率年均为5.150 kg C/kg CE。从空间上看，四川省农田生态系统碳排放、碳吸收、碳足迹、碳生态效率均呈现西北低、东南高的分布格局；单位面积碳足迹却呈现西北高、东南低的分布，空间差异和变化幅度差异均较大，主要是因为各地区农业生产条件和发展水平不同。应因地制宜，从农资投入、田间管理、种植结构等进行优化调节，进而促进农田生态系统绿色发展。

关键词：农田生态系统；碳足迹；碳排放；碳吸收；碳生态效率；时空变化特征；四川省

中图分类号：S181文献标志码：A文章编号：1002-1302（2023）11-0192-10

近年来，温室气体排放导致气候变暖已成为全球关注的焦点问题，其中减源增汇成为研究热点［1］。应对气候变化，中国提出“双碳”目标［2］。根据2018年《中华人民共和国气候变化第三次国家信息通报》，甲烷、氧化亞氮排放总量成为位居我国第二和第三的温室气体，而农业生产活动产生的甲烷占我国甲烷排放量的40.5%，而氧化亚氮占总量的65.4%，农业生产活动成为重要的温室气体排放源。农田生态系统是半自然的生态系统，兼具碳源和碳汇作用，是陆地生态系统的重要组成部分［3-5］。分析农田生态系统碳足迹以及影响因素对区域农业低碳发展具有重要意义［1］。Rees提出生态足迹，并由此而产生包括生态足迹、碳足迹和水足迹的足迹家族，为全面评价区域资源环境压力提供了理论基础［6-7］。碳足迹是指在一定时间和空间内，某种活动引起的直接或间接的二氧化碳排放量的度量［5］。农田碳足迹是指农田生产活动中，吸收农田生产性投入而引起的碳排放所需的生产性的土地面积［5，8］。国内学者从多尺度对农田碳足迹进行探究，田云等对中国农业碳排放以及农田生态系统碳足迹进行分析［9-10］；郭永奇等对河南省农田生态系统碳足迹时空变化进行探讨［11-12］；张精等分别对安徽、吉林、江苏、湖南、新疆、云南、海南等省域农田生态系统碳足迹进行研究［8，13-17］，各区域生态足迹差异明显；市域尺度下，杨皓然等分别研究安徽省潍坊市农田生态系统碳足迹变化以及碳足迹动态影响效应［18-19］；县域尺度下，唐廉等研究重庆市酉阳县农田生态系统碳足迹特征［20］，邵技新对贵州省毕节地区岩溶山区县域农业碳足迹进行分析［21］。当前国内学者对碳源、碳汇以及碳足迹进行较多研究，而碳足迹与碳效率的联合分析较少。田志会等对北京市农田生态系统碳足迹以及碳生态效率进行研究［22］，史磊刚等对华北平原主要作物生产的碳效率进行研究［23］。四川省是我国中西部地区最具代表性的农业大省，是全国优质粮、油、畜、禽、菜、果、茶等农产品重要基地，是全国重要粮食主产区和重要农产品供给区［24-25］，随着农业化肥和农业机械在农业生产过程中的广泛应用，农业碳排放所造成的环境问题也日益突出，已成为造成农业生态环境恶化的重要原因之一［25-26］。目前对于四川省农田生态系统碳足迹以及碳效率的时空变化研究尚未见报道。本研究分析四川省近20年来的碳源/汇、碳足迹、碳效率时空变化特征以及主要影响因素，以期为四川省农田生态系统管理以及农业可持续发展提供科学依据。

1材料与方法

1.1研究区概况

四川省位于中国西南地区内陆，辖区面积48.6万km²，地处长江上游，素有“天府之国”的美誉。地貌东西差异大，地形复杂，气候多样。四川省作为我国传统农业大省，是全国13个粮食主产区之一，四川省农业发展取得重大成效。在全省由农业大省向农业强省跨越的同时，农业环境被污染，农田生态系统被破坏，农业的可持续发展面临严重威胁。

1.2数据来源

本研究数据主要来源于《四川统计年鉴》《中国农村统计年鉴》《四川农村统计年鉴》以及21个市（州）的统计年鉴、统计公报，包括2000—2020年四川省以及各市（州）的化肥、农药、农膜、农用柴油用量，农作物播种面积、灌溉面积、耕地面积以及各类农作物经济产量。

1.3研究方法

1.3.1农田生态系统碳排放量估算农业生产碳排放包括农业生产过程所投入的化肥、农药、农膜所引起的碳排放；农业机械使用所消耗化石燃料（如柴油）所产生的碳排放；农业翻耕引起土壤有机碳库的碳排放；农业灌溉过程中间接消耗化石燃料所形成的碳释放［3，11］，其计算公式［8］为

1.3.2农田生态系统碳吸收量估算

1.3.3农田生态系统碳足迹估算碳足迹为消纳碳排放所需要的生产性土地的面积，即 CEF（hm²）。其计算公式［15-16］为

1.3.4农田生态系统碳生态效率计算参考田志会等的研究结论［22］，碳生态效率的计算公式为

2结果与分析

2.1四川省农田生态系统碳排放特征

2.1.1碳排放的时间变化特征2000—2020年四川省农田生态系统碳排放量总体呈现为先波动上升再下降的趋势（图1）。2000—2016年碳排放量波动增加，自2000年的621.63万t增加至2016年的690.02万t，年均增长率为0.654%，主要原因为农膜、柴油和农业灌溉碳排放量的持续增加，分别自2000年的25.17 万、17.60万、65.79万t增加至2016年的47.75万、27.80万、75.01万t，年均增长率分别为4.08%、2.90%、0.82%；2017—2020年碳排放量呈现下降趋势，从2017年的686.20万t下降到2020年667.40万t，其中化肥、农膜、农药引起的碳排放量减少趋势较明显，从2017年的208.02万、47.11万、27.51万t分别下降到2020年的190.04万、41.04万、20.79万t。2000—2020年在碳排放的驱动因素中，农业翻耕和化肥使用导致的碳排放量所占比例最高，平均分别为44.74%、30.22%，其他驱动因素如农膜、农药、柴油所占百分比较小，平均占比分别为5.85%、4.28%、3.72%。

由于四川省的耕地面积以及不同农作物的种植面积在2000—2020年均发生改变，碳排放总量不能充分反映碳排放特征，单位面积碳排放量的研究尤为必要。四川省农田单位面积碳排放总量呈先上升再下降的趋势：2000—2011年单位面积碳排放量总体呈现上升的趋势，从2000年的646.92 kg/hm²增加到2011年的730.81 kg/hm²，年均增长率为1.11%。2012—2020年呈现下降趋势，从2012年的729.00 kg/hm²下降为2020年的677.63 kg/hm²，年均下降速率为0.91%，原因是化肥、农药、农膜用量持续减少。

2.1.2碳排放的空间变化四川省农田生态系统碳排放量总体呈现“西北低、东南高”的格局（图2）。2000—2020年平均碳排放量较大的地区有川东经济区的南充市、达州市和成都平原经济区的成都市，为农业生产发达地区，年平均碳排放量均超过55万t，其贡献比分别为8.64%、8.08%、8.20%。年平均碳排放总量低于10万t的有川西北的甘孜州、阿坝州和攀西经济区的攀枝花市，其碳排放量占比分别为0.82%、0.79%、1.05%，甘孜州的碳排放量最低，仅为5.91万t。甘孜州、阿坝州以畜牧业发展为主，农田种植较少，各地区碳排放量最大值与最小值之间相差近15倍。从时间上看，多地的碳排放量呈现先上升后下降的趋势。凉山州的碳排放量持续增长，自2000年的30.29万t增加到2020年60.73万t，增幅为100.5%，年均增长率为3.54%。成都市碳排放量呈现下降趋势，自2000年的69.25万t下降到2020年55.71万t，年均降幅为1.1%。由此可见，四川省农田碳排放量在空间分布上不均匀，时间变化幅度也存在较大差异。

四川省农田生态系统单位面积碳排放量空间分布不均匀（图3），单位面积碳排放量年均最大的为攀枝花市， 达1 171.39 kg/hm²。 2015年攀枝花市单位面积碳排放量达到最高值，为1 354.07 kg/hm²，农业生产仍以农资高投入为主，资源利用率不高；最低值为资阳市，仅为603.94 kg/hm²。2000—2015年多地单位面积碳排放量呈现增加趋势，农业资源的投入水平仍为持续增加状态；2015—2020年单位面积碳排放量呈现下降趋势，与碳排放总量的变化趋势一致，农业生产向可持续状态发展。

2.2四川省农田生态系统碳吸收特征

2.2.1碳吸收的时间变化特征2000—2020年四川省农田生态系统碳吸收总量呈先减后增的趋势

变化（图4）。2000—2006年碳吸收总量和单位面积碳吸收量均呈波动下降趋势；2007—2020年碳吸收总量和单位面积碳吸收量均持续上升，年均增幅为分别为1.58%、1.09%。碳吸收总量和单位面积碳吸收量的最低值均出现在2006年，因为2006年川渝地区遭遇自有气象记录以来最严重的干旱，导致主要粮食作物水稻、玉米、小麦产量大幅下降。农业生态系统碳库构成中水稻、玉米、小麦、油菜为主要碳吸收的农作物，碳吸收总量分别为1 202.75万、813.25万、406.44万、362.22万t，贡献比为水稻（35.59%）>玉米占（24.06%）>小麦（12.03%）>油菜（10.72%）。2000—2020年玉米、油菜、蔬菜、豆类等的碳吸收量均持续增长，其中玉米的碳吸收量从2000年的631.53万t增至2020年的1 090.78万t，年均增幅为2.77%；小麦的碳吸收量持续下降，从2000年的655.86万t降至2020年的263.39万t，年均降幅为4.46%；2000—2006年水稻的碳吸收量波动下降，2007—2020年保持稳定，变化较小。不同作物碳吸收量的时间变化差异较大，是因为种植结构调整、种植面积以及产量变化而导致。

2.2.2碳吸收的空间变化特征四川省农田生态系统碳吸收量呈现西北低、东南高的格局（图5）。2000—2020年平均碳吸收量最大的地区为南充市、成都市和达州市，碳吸收量均在300万t左右，贡献比分别为9.38%、8.76%、8.20%。碳吸收量低于50万t的地区为攀枝花市、阿坝州、甘孜州、分别占碳排放总量的0.94%、0.45%、0.35%，甘孜州的碳吸收量仅为11.96万t。碳吸收量最大值与最小值的地区相差28倍，地区差异较大。从时间上看，2000—2005年除甘孜州的碳吸收量微弱增加外，其他20个地区的碳吸收量均在减少，多个地区持续减至2010年。2010—2020年除雅安市和广安市的碳吸收量减少外，其他19个地区的碳吸收量均持续增加。2000—2020年甘孜州和广元市的碳吸收量均有较大增幅，甘孜州自2000年的8.93 万t持续增加至2020年的16.70 万t，增幅为87.01%；广元市自2000年的149.14萬t持续增加至2020年的202.76 万t，增幅为35.95%。

四川省农田生态系统单位面积碳吸收量呈现西北低、东南高的空间格局（图6）。单位面积碳吸收量均值最大的地区为攀枝花市，达到5.25 t/hm²，最小的地区为甘孜州，仅为1.43 t/hm²。2000—2020年共有10个地区（成都市、德阳市、广安市、广元市、内江市、绵阳市、乐山市、眉山市、阿坝州、甘孜州）的单位面积碳吸收量出现增长，其中增幅最大的为甘孜州，达65.74%，其余10个地区呈现不同程度的下降，降幅最大的为攀枝花市，达26.76%。各地单位面积碳吸收量虽呈现波动，但四川省农田生态系统单位面积碳吸收量总体呈现上升趋势，碳汇功能在增强。

2.3四川省农田生态系统碳足迹特征

2.3.1碳足迹的时间变化2000—2006年四川省农田生态系统碳足迹呈波动增长，且在2006年达到最大值；2007—2020年碳足迹持续下降，年均降幅为0.84%。单位面积碳足迹与碳足迹总量的变化趋势一致。2000—2020年农田生态系统均为生态盈余状态，2000—2010年碳生态盈余出现波动下降，2011—2020年后碳盈余持续增加，均处于其生态系统承载范围内，能够对其他行业的生产、生活所引起的碳生态赤字进行补偿。参照韩召迎等的研究结论［32］，碳足迹效率为农田碳吸收总量与碳足迹的比值，该值越大，则碳足迹效率越大。四川省农田碳足迹效率主要受碳吸收量的影响，先下降后持续增加（表2）。

2.3.2碳足迹的空间变化四川省农田生态系统碳足迹呈现西北低、东部高的格局（图7）。2000—2020年平均碳足迹较大的地区为凉山州、南充市，均达16万hm²以上，分别占碳足迹总量的8.48%、8.46%；碳足迹最小的地区为攀枝花市，仅为 1.50 万hm²，占碳足迹总量的0.76%。2000—2020

年除了凉山州、成都市、甘孜州，其余18个市（州）的变化趋势均为2000—2015年呈现增加的趋势，而后至2020年均在减少。凉山州的碳足迹持续增加，自2000年的9.73万hm²增至2020年的21.51万hm²，增幅为194.7%；而甘孜州的碳足迹却持续减少，自2000年的5.54万hm²减至2020年的3.41万hm²，降幅为38.45%。

单位面积碳足迹呈西北高、东南低的分布态势（图8）。单位面积碳足迹最大的地区是甘孜州，为0.520 hm²/hm²；单位面积碳足迹最小的地区是泸州市，仅为0.176 hm²/hm²。2000—2020年甘孜州的碳足迹持续减少， 年均降幅为2.93%；其余20个市（州）的单位面积碳足迹变化趋势均为2000—2015年呈现增加，而后至2020年均在减少。2000—2020年各地区均为生态盈余状态，其中14个地区的碳盈余均呈现持续增加的态势。

2.4四川农田生态系统碳效率变化

2000—2020年四川省农田生态系统碳生态效率均大于1（表2），说明农田生态系统的固碳量大于碳投入量，农田生态系统为碳汇，且碳汇能力较强，农业生产可持续性高。其变化趋势为2000—2006年呈现先波动下降，以2006年最低，而后持续增加，2020年达到5.724 kg C/kg CE。各市（州）碳生态效率均大于1（图9），其中较小的地区为甘孜州和阿坝州，分别为2.01、2.85 kg C/kg CE，较大的地区为泸州市和资阳市，分别为5.78、5.66 kg C/kg CE。甘孜州碳生态效率虽然较低，但2000—2020年却保持增加态势；2000—2020年凉山州碳生态效率持续降低，农业生产可持续性下降；除了甘孜州和凉山州外的其他地区，2000—2015年碳生态效率均为下降，而后到2020年增加。

3结论、讨论与建议

3.1结论

基于2000—2020年四川省以各市（州）农业资源投入以及农作物产量等数据，研究四川省农田生态系统碳排放、碳吸收、碳足迹、碳生态效率的时空特征，并分析其影响因素，结果表明，（1）2000—2020年四川省农田生态系统碳排放量变化为先波动上升，2016年达到最大值后又持续下降，其主要影响因素为化肥、农膜、农药、柴油等农业资源用量的变化。2015年四川省全面实施化“零增长”行动，通过“转变农业生产、经营、管理及资源利用方式”，使得农业资源用量自2016年后持续减少，进而影响到碳排放量。碳排放量在空间上呈现西北低、东南高的格局，碳排放量最大的是南充市，最小的为甘孜州，碳排放量相差近15倍，地区差异明显。川西北经济区的甘孜州和阿坝州以畜牧业发展为主，农田种植相对较少，碳排放量较低。单位面积碳排放量最大的地区为攀枝花市，农业生产仍以农资的高投入为主，资源利用率不高。（2）2000—2020年四川省农田生态系统碳吸收量变化呈先减后增的趋势，2006年碳吸收量下降为2000—2020年以来的最低值，原因是2006年川渝地区严重干旱的影响，导致主要粮食作物水稻、玉米、小麦产量大幅下降。农田生态系统碳吸收量的贡献主要来自水稻、玉米、小麦和油菜。碳吸收量在空间上为西北低、东南高的格局，碳吸收量最大的是南充市，最小的是甘孜州，相差约28倍，地区差异较明显。2000—2020年各市（州）碳吸收量和单位面积碳吸收量虽呈现波动变化，但总体呈现上升趋势，碳汇功能在不断增强，农业生产向可持续状态发展。（3）2000—2020年四川省农田生态系统碳足迹和单位面积碳足迹均呈现先波动增长后再持续下降的趋势。2000—2020年农田生态系统均为生态盈余状态，并呈现增加的态势。碳足迹在空间上呈现西北低、东部高的格局，碳足迹较大的地区是凉山州、达州市和南充市。凉山州的碳足迹持续增加，年均增幅为4.05%，2000—2015年其余20个市（州）的碳足迹呈现增加趋势，而后至2020年呈现减少的变化态势。单位面积碳足迹与之相反，呈西高东低的分布。（4）2000—2020年四川省农田生态系统碳生态效率均大于1，均值为5.150 kg C/kg CE，农田生态系统表现为碳汇，且碳汇能力较强。其变化趋势为2000—2006年呈现先波动下降，以2006年最低，而后持续增加。除凉山州的碳生态效率为下降、甘孜州呈持续增加的趋势外，其余19个地区虽在2000—2015年下降，但2016—2020年却增加，总体向可持续方向发展。

3.2讨论

川西北的甘孜州、阿坝州地处高原山地，受到土壤肥力、气候、水分等生产条件的影响，农作物的产量较低。单位面积碳排放量较高，而单位面积碳吸收量却很少，农田碳汇功能较小，改善农业生产条件，提高农田碳汇功能成为必要。攀枝花市单位面积碳排放量最高，為1 171.39 kg/hm²，单位面积碳吸收量也是最高，为5.25 t/hm²，碳吸收量的增大是以碳的高碳排放和化肥、农药、农膜等农业资源的高投入为基础，攀枝花市单位面积化肥施用量均值为583.4 kg/hm²，超出国际化肥施用国际警戒线225 kg/hm²的2倍多，导致碳生态效率和可持续性均较低。资阳市单位面积碳排放量最低，为 603.93 kg/hm²，而单位面积碳吸收量却较高，碳生态效率位居第2位，单位面积化肥施用量仅为260.01 kg/hm²，较少的农业资源投入获得了较高的农作物产量，生产技术以及资源利用率的提高是关键。综上，农业生产条件、农资投入和利用、农业生产技术等多因素影响农田生态系统碳源和碳足迹，应从优化农业资源投入、提高利用率、保护农田、发展低碳农业入手。

2000—2020年四川省碳吸收量的贡献比为水稻（35.59%）>玉米（24.06%）>小麦（12.03%）>油菜（10.72%），主要为粮食作物和经济作物油菜。不同农作物单位产量的碳吸收量有较大差异，如棉花（4.14 kg/kg）、油菜（1.62 kg/kg）、豆类（1.12 kg/kg）、小麦（1.07 kg/kg）、玉米（1.02 kg/kg）、花生（0.94 kg/kg）、稻谷（0.81 kg/kg），棉花虽然产量碳吸收量较大，但在四川省的种植面积较少。种植结构、种植面积以及农作物产量均会影响农田生态系统的碳吸收量，调整农业结构、提高农作物产量成为必要。甘孜州和阿坝州由于生产条件的限制，只种植了少量水稻，且未种植甘蔗和烟草等经济作物，青稞的种植量没有统计。不同区域、不同种植模式下的碳源/汇以及碳足迹差异较大。本研究以经济产量计算碳吸收量，没有考虑植株生物量，造成一定的误差。地区特色农作物、地标特色农作物，如绵阳市中药材麦冬、达州市大竹县的苎麻等，因为相关系数缺乏，没有考虑特色农作物，使研究结果造成一定的误差。2006年川渝大旱使得四川省粮食作物产量大幅下降，完善水利设施，提高抗旱能力成为必要。

“减源增汇”是减少碳足迹、提高碳生态效率的有效途径，增汇须要提高农作物产量，但产量的提高需要农业生产条件的完善，农业资源投入的增加，但其导致碳排放量也同时在增加。四川省有效灌溉面积和农机总动力都在增加，现代化的机械设备可以提高生产效率，但是化石能源的使用同时导致碳排放量增加，如何在两者之间寻找平衡点需要深入研究。2000—2020年四川省农田生态系统碳吸收量远大于碳排放量，均为碳生态盈余状态，2010—2020年碳足迹效率、碳生态效率都持续增加，四川省农田生态系统总体向可持续方向发展。但是空间差异明显，川西北经济区单位面积碳足迹处于较高水平，农田生态系统生态服务功能有待改善；成都平原、川东北和川南经济区单位面积碳足迹处于较低水平，区域农业生产条件良好，农资利用率高，碳生态效率均较高。

3.3建议

通过对四川省农田生态系统碳足迹进行分析，从3个方面提出建议。第一，从减少农业碳排放角度。加快转变农业生产、经营、管理方式，以“资源节约、环境友好”为目标，兼顾经济效益和环境效益。加强田间管理，控制和减少化肥、农药、农膜等农用物资的使用量，推进化肥减量增效技术和测土配方施肥技术，推广有机肥和缓释肥料，践行化肥用量“零增长”行动；减少高残留农药的使用，使用生物农药、物理和生态防治方法；加强农膜回收，使用环保可降解农膜；推进节水灌溉技术，完善节水农业设施；推进农村清洁生产，使用清洁能源和节能机械。第二，从增加碳吸收的角度。提高农业科技，培育良种和高产农作物；增加复种指数，发展立体农业和间种套种技术；《四川省“十四五”推进农业农村现代化规划》提出推进高标准农田建设，改造中低产田，加强农村水利设施建设，良好的水利条件才能提高农田抵御灾害和风险的能力；进行种植结构调整，如小麦、棉花、糖料等不适宜在四川省种植，产量不高的作物播种面积不断缩减，转为发展蔬菜、油料等经济作物［33］。发展生态农业，提高碳汇的同时兼顾经济和环境效益。第三，川西北生态经济区甘孜州、阿坝州、攀西经济区的凉山州为单位面积碳足迹较大地区，为农田重点减碳区域，由于区位条件的影响，区域虽拥有丰富的生态与绿色资源，但“美而不富”，农业基础薄弱。利用生态红利，发展生态旅游和休闲观光农业。通过其他产业的发展促进农业生产条件的改善，以此带动种植业的发展。低碳农业发展较好的区域，应辐射引领周边城市，互助互利，生产协作。以“川酒”“川猪”“川粮（油）”特色农业产业促进农业种植业发展。开展碳平衡研究，并与工业等其他产业碳足迹相结合，进而为其他产业提供绿色屏障。

参考文献：

［1］白义鑫，盛茂银，胡琪娟，等. 贵州喀斯特農田生态系统碳足迹时空差异研究［J］. 四川农业大学学报，2019，37（5）：685-694.

［2］辛保安，单葆国，李琼慧，等. “双碳”目标下“能源三要素”再思考［J］. 中国电机工程学报，2022，42（9）：3117-3126.

［3］王梁，赵杰，陈守越. 山东省农田生态系统碳源、碳汇及其碳足迹变化分析［J］. 中国农业大学学报，2016，21（7）：133-141.

［4］许萍萍，赵言文，陈颢明，等. 江苏省农田生态系统碳源/汇、碳足迹动态变化［J］. 水土保持通报，2018，38（5）：238-243.

［5］郝小雨. 黑龙江省30年来农田生态系统碳源/汇强度及碳足迹变化［J］. 黑龙江农业科学，2021（8）：97-104.

［6］韦良焕，杨茜，鞠美庭，等. 基于足迹家族的新疆资源环境压力评估［J］. 生态经济，2017，33（11）：167-171.

［7］马彩虹，赵晶. 基于足迹家族的青海省资源环境压力定量评估［J］. 应用生态学报，2016，27（4）：1248-1256.

［8］张精，方堉，魏锦达，等. 基于碳足迹的安徽省农田生态系统碳源/汇时空差异［J］. 福建农业学报，2021，36（1）：78-90.

［9］田云，张俊飚. 中国农业碳排放研究回顾、评述与展望［J］. 华中农业大学学报（社会科学版），2014（2）：23-27，60.

［10］段华平，张悦，赵建波，等. 中国农田生态系统的碳足迹分析［J］. 水土保持学报，2011，25（5）：203-208.

［11］郭永奇. 河南省农田生态系统碳源/碳汇及其碳足迹动态变化［J］. 东北农业科学.2021，46（6）：87-92.

［12］张鹏岩，何坚坚，庞博，等. 农田生态系统碳足迹时空变化——以河南省为例［J］. 应用生态学报，2017，28（9）：3050-3060.

［13］李玉波，刘国辉，许清涛，等. 吉林省农田生态系统碳源/汇及碳足迹分析［J］. 白城师范学院学报，2020，34（5）：37-44.

［14］刘贵斌，黄璜，周江伟，等. 湖南省农田生态系统碳足迹分析［J］. 作物研究，2016，30（6）：666-673.

［15］王敬哲，劉志辉，张波. 近20年新疆农田生态系统碳足迹时空变化［J］. 干旱地区农业研究，2016，34（5）：240-248.

［16］李明琦，刘世梁，武雪，等. 云南省农田生态系统碳足迹时空变化及其影响因素［J］. 生态学报，2018，38（24）：8822-8834.

［17］叶文伟，王城城，赵从举，等. 近20年海南岛热带农田生态系统碳足迹时空格局演变［J］. 中国农业资源与区划，2021，42（10）：114-126.

［18］杨皓然，宋戈，杨光，等. 潍坊市农田生态系统碳源（碳汇）及其碳足迹变化［J］. 湖南农业大学学报（自然科学版），2015，41（1）：82-88.

［19］尚杰，杨滨键. 区域农业碳足迹动态影响效应研究——以潍坊市种植业为例［J］. 农村经济，2020（5）：75-82.

［20］唐廉，谢世友. 农田生态系统碳足迹特征及低碳发展探讨——以重庆酉阳县种植业为例［J］. 西南大学学报（自然科学版），2016，38（12）：76-82.

［21］邵技新. 岩溶山区县域农业碳足迹分析——以毕节地区为例［J］. 水土保持研究，2012，19（5）：210-213.

［22］田志会，马晓燕，刘瑞涵. 北京市农田生态系统碳足迹及碳生态效率的年际变化研究［J］. 农业资源与环境学报，2015，32（6）：603-612.

［23］史磊刚，范士超，孔凡磊，等. 华北平原主要作物生产的碳效率研究初报［J］. 作物学报，2011，37（8）：1485-1490.

［24］郭晓鸣，廖祖君. 四川如何加快由农业大省向农业强省的历史性跨越［J］. 乡村振兴，2020（12）：23-26.

［25］田嫒. 四川省农业绿色全要素生产率研究［D］. 成都：四川师范大学，2021.

［26］黄晓慧，杨飞. 碳达峰背景下中国农业碳排放测算及其时空动态演变［J］. 江苏农业科学，2022，50（14）：232-239.

［27］旷爱萍，胡超. 广西低碳农业发展质量测度及其综合评价［J］. 生态经济，2021，37（2）：104-110.

［28］倪筱珈. 湖南省农业低碳化发展评价与优化［D］. 株洲：湖南工业大学，2020.

［29］陈罗烨，薛领，雪燕. 中国农业净碳汇时空演化特征分析［J］. 自然资源学报，2016，31（4）：596-607.

［30］朱燕茹. 山东省农田生态系统碳源碳汇时空格局演变［D］. 济南：山东师范大学，2019.

［31］陈罗烨，薛领，雪燕. 中国农业净碳汇空间集聚与分异［J］. 生态环境学报，2015，24（11）：1777-1784.

［32］韩召迎，孟亚利，徐娇，等. 区域农田生态系统碳足迹时空差异分析——以江苏省为案例［J］. 农业环境科学学报，2012，31（5）：1034-1041.

［33］赵颖文，吕火明，卢波. 建国70年四川农业农村经济发展：成就、经验与愿景［J］. 农业经济，2020（12）：9-11.