2000～2020年山东省种植业碳排放量及碳汇量时空差异分析

刘 杨，代雪静，杨晓钰，郭萌萌，王兆军

(山东省济南生态环境监测中心，济南 250101)

前 言

2021年政府间气候变化专门委员会(IPCC)第六次评估报告第一工作组报告《气候变化2021：自然科学基础》指出，人类活动导致的地球气候变化不断加剧，人类需要加快行动，加强、加快和持续推进减少温室气体排放，尽快实现二氧化碳的净零排放[1]。农业具有碳源和碳汇的双重属性，一方面农业碳排放是全球温室气体排放的第二大来源，我国农业碳排放占温室气体碳排放总量的17%，且排放水平逐年递增[2]，另一方面，农业系统具有巨大的固碳潜力，农田生态系统碳库是全球碳库和陆地生态系统碳库的重要组成部分[3]。种植业在我国农业中占有重要地位，产值占比超过50%，对农业碳排放造成的影响最大[4]，种植业碳汇能力较林地、草地更易受人为影响，存在一定的潜力和提升空间。深入研究种植业碳排放现状、碳汇现状其变化规律，对于指导农业现代化、低碳化，做到有效减排增汇、最终实现碳达峰、碳中和目标具有十分重大的意义。

目前，已有众多学者针对农业碳源汇问题开展了研究，部分聚焦于不同尺度农业碳排放量核算、时空差异评价及影响因素分析[5～9]，部分探讨了农业碳汇时空差异及演变趋势[10-11]。部分研究了农业碳排放与农业经济增长之间的关系[12～14]。现有研究主要以农业整体作为研究对象、集中在农业碳排放或农业碳汇层面、以全国作为研究范围的居多，针对种植业、综合考虑碳排放和碳汇、且聚焦于中观尺度研究成果较少。本文聚焦于中观尺度的山东省种植业，采用2000～2020年面板数据，核算种植业碳排放量、碳汇量及净碳汇，分析其时空变化特征，采用基尼系数法定量评价碳排放生态承载系数区域差异，利用耦合模型研究净碳汇与产值之间的关系，利用核密度函数分析净碳汇空间差异动态演进过程，最后从减排增汇角度为实现双碳目标提出建议。

1 材料与方法

1.1 研究区域概况及数据来源

山东省位于中国东部沿海、黄河下游，辖济南、青岛、淄博、枣庄、东营、烟台、潍坊、济宁、泰安、威海、日照、临沂、德州、聊城、滨州、菏泽16个设区市。山东省四季分明，光照充足，非常适宜农作物生长发育，是我国种植业的重要发源地之一，其耕地面积占全国总耕地面积的6.17%，位居全国第3，农业增加值长期稳居第一位，且农产品进出口总值长期位居全国第一[15]。

本文所需的原始数据主要来自于《山东省统计年鉴》，化肥、农药、农膜以及农用柴油均为当年用量，其中化肥为折纯量；灌溉面积为有效灌溉面积。为消除价格因素干扰，农业总产值以2000年为不变价，将其他年份进行折算。

1.2 分析方法

1.2.1 碳排放量测算

参考IPCC经典碳排放计算理论及已有学者研究成果，并考虑数据可得性，利用排放系数法测算碳排放量，计算公式为：

E=∑Ei=∑Ti*δi

(1)

式中：E为种植业碳排放总量，Ei为各源类的碳排放量，Ti为各源类的量，δi为各源类碳排放系数。

本文从三个角度测算种植业碳排放量，一是农资投入导致的碳排放，包括化肥、农药、农用薄膜、农用机械柴油使用以及灌溉消耗电力，排放系数[16]分别为0.8956kg(C)/kg、4.9341 kg(C)/kg、5.18 kg(C)/kg、0.5927kg(C)/kg、266.48kg(C)/hm2；二是水稻种植造成的CH4排放，山东省多种植中季稻(单季晚稻、麦茬稻)，参考闵继胜等的研究结果，排放系数[17-18]为210kg(CH4)/hm2；三是作物种植过程土壤硝化导致的N2O排放，结合山东省实际，作物种植过程农田土壤硝化导致的N2O排放主要考虑冬小麦、玉米、棉花、水稻、大豆、蔬菜6类作物，排放系数分别为[19]2.05 kg(N2O)/hm2、2.532 kg(N2O)/hm2、0.4804 kg(N2O)/hm2、0.24 kg(N2O)/hm2、0.77 kg(N2O)/hm2、4.21 kg(N2O)/hm2。由于多年来山东省严格按照国家一系列关于秸秆禁烧和综合利用的政策和法律法规推进秸秆综合利用工作，2015年秸秆综合利用率达85%，2020年达92%，资源化利用水平较高，进一步减排的空间有限[20]，故未将秸秆焚烧碳排放纳入测算。根据IPCC第五次评估报告结果，CH4和N2O转化为CO2的100年增温潜势系数分别为28和265。

1.2.2 碳汇量测算

碳汇量测算针对主要农作物生长全生命周期光合作用的碳吸收，根据不同类型作物经济产量、经济系数和碳吸收率测算，计算公式为[21]：

(2)

式中：S为种植业碳汇总量；Si为某种作物的碳汇量；k为作物种类数；si为作物碳吸收率；Yi为作物的经济产量；r为作物经济产品部分的含水量(%)；HIi为作物经济系数。根据山东省农作物种植现状，选取了小麦等11类主要农作物作为研究对象。相关系数具体见表1。

表1 主要农作物经济系数与碳吸收率[22]Tab.1 Economic coefficient and carbon absorption rate of main crops[22]

1.2.3 净碳汇及净碳汇强度

净碳汇是指碳汇量与碳排放量之差，为消除总量基数影响，引入净碳汇强度指标，以客观反映-28不同地区农业生产净碳效应，便于区域间横向比较[23]，计算公式为：

C强=C净/A耕

(3)

式中：C强为净碳汇强度(t/hm2)，C净为净碳汇(t)，A耕为耕地面积(hm2)。

1.2.4 碳排放区域差异评价

为评价山东省种植业碳排放区域差异，根据田云等的研究结果，构建种植业碳排放生态压力模型，引入种植业碳排放生态承载系数并计算其基尼系数[24]。碳排放生态承载系数计算公式为：

ESCi=(Si/S)/(Ei/E)

(4)

式中：ESCi为各地市种植业碳排放生态承载系数，Si为各地市碳汇量，S为山东省碳汇量，Ei为各地市碳源量，E为山东省碳源量。当ESC>1时，表明该地市种植业具有较高的碳生态容量，能为其他地市带来正外部性效应；反之，则说明该地市种植业碳生态容量较低，其碳排放需其他地区分担，损害了其他区域的利益。

基尼系数计算公式及评价标准为[25]：

GC=1-∑(Xi-Xi-1)(Yi+Yi-1)

(5)

式中：Xi为各地市碳排放生态承载系数(ESCi)累计百分比，Yi为各地市碳排放量累计百分比。当i=1时，Xi-1、Yi-1均视为0。根据国际惯例，基尼系数小于0.2、0.2～0.3、0.3～0.4、0.4～0.5、大于0.5分别定义为分配“高度(或绝对)平均”“相对平均”“比较合理”“差距偏大”和“差距悬殊”，且通常将0.4作为分配差距的警戒线。

1.2.5 净碳汇与产值耦合分析

脱钩理论主要用于分析经济增长和能源消耗之间的相关关系，Tapio脱钩模型采用弹性方法计算脱钩指数，不受统计量纲的影响，避免了对研究时间段基期选择敏感的问题，能够进一步提升了脱钩测度的准确性、客观性和稳定性[26-27]。参考现有研究结果，将脱钩理论应用于度量种植业净碳汇与产值之间的关系，构建耦合模型，耦合指数计算公式为：

(6)

式中：c为耦合指数；ΔC为目标年份相对基期的净碳汇增量；C为基期净碳汇；ΔPGDP为目标年份相对基期的种植业GDP增量，PGDP为基期种植业GDP。耦合状态划分见表2，其中扩张耦合是低碳绿色发展的理想状态。

表2 耦合状态划分[28]Tab.2 Refinement classification of coupling index

1.2.6 净碳汇空间差异动态演进分析

本研究采用非参数核密度函数估计山东省种植业净碳汇的概率密度，用连续的密度曲线描述山东省种植业净碳汇空间分布形态和动态演进过程[29]。其表达式为：

(7)

2 结果与分析

2.1 碳排放、碳汇时空分布特征

2.1.1 时序变化特征

根据公式(1)和公式(2)计算得到山东省种植业碳排放量、碳汇量情况，见表3、图1。2000～2020年碳排放量先上升后下降，由2000年的1007.3×104t，上升至2007年达到峰值1130.9×104t，年均增幅1.9%，然后波动下降至2020年达到最低值949.2×104t，比2000年下降5.8%，种植业碳排放量变化趋势与李伟娟[31]的研究结论一致。农资投入、土壤硝化和水稻种植碳排放量也先上升后下降，分别在2007年、2017年和2009年达到峰值，2020年排放量分别为751.1×104t、198.1×104t、16.1×104t。山东省碳排放量增加与化肥、农药、农膜等农业生产资料投入持续增加有关，2007年之后，随着国家和地方对农业碳排污染关注度的提升，出台了一系列的政策措施，减少农资投入，提升化肥农药利用效率，创建农产品质量安全县与开展化肥农药使用量零增长行动，大力发展绿色农业，种植业碳排放量持续下降。各源类排放量占总量比例农资投入最大，其次是土壤硝化，水稻种植最小，年均占比分别为82.0%、17.9%、1.7%，农资投入中化肥施用导致的碳排放量最大，年均占比38.2%，与黄锐等的研究结论一致[32]。2000～2020年碳汇量总体呈上升趋势，2000～2004年呈波动变化，2005～2020年逐年上升，说明山东省农业生产技术水平提高、生产效率提升，种植业增汇效果明显，这与王雅楠[33]的研究结论一致。2000年碳汇量为4368.1×104t，2020年为5529.9×104t，年均增幅1.3%。2002年碳汇量最低，一方面与当年受旱灾影响导致农作物减产有关[34]，另一方面与2002年我国加入世界贸易组织，种植业受新的国际形势以及新的标准的影响，产业结构调整、种植技术优化导致产量下降有关[35]。碳汇量占比较大的农作物为小麦、玉米和蔬菜，年均占比分别为30.5%、28.8%、25.1%，三者之和达84%，这与山东省种植结构密切相关，山东省是冬小麦与玉米的优势产区，也是应季蔬菜和设施蔬菜的重要产区[36]。从各种作物碳汇量变化趋势看，小麦、玉米碳汇量2000～2002年下降至最低值，然后持续稳步上升，2020年碳汇量分别比2000年上升38.1%、76.9%；蔬菜、瓜果碳汇量2000～2016年稳步上升，2016年比2000年分别上升23.3%、36.9%，但由于种植主产区2017年遭遇干旱灾害，产量同比减少超过两成，2018年和2019年又遭遇洪涝灾害，至2020年产量略有回升，碳汇量与2000年基本持平；其他作物因种植结构调整，种植面积及产量持续下降，碳汇量均有所下降。

图1 2000～2020年山东省种植业碳汇量、净碳汇量及净碳汇强度Fig.1 Planting industry carbon sink，net carbon sink and intensity of net carbon sink in Shandong province from 2000 to 2020

表3 2000～2020年山东省种植业碳排放量Tab.3 Planting industry carbon emissions in Shandong province from 2000 to 2020 (104t)

2000～2020年净碳汇及净碳汇强度变化趋势与碳汇量基本一致，总体上升，净碳汇量由2000年的3360.7×104t上升至2020年的4580.8×104t，增加36.3%，年均增幅1.8%，净碳汇强度由2000年的2.91 t/hm2上升至2020年的4.21 t/hm2，增加44.3%，年均增幅2.2%。这与国家和省政府不断出台保障粮食安全政策，加大农业基础设施建设，补贴农户种粮等利好措施，农作物单位面积产量得到快速提升密切相关[37]，表明山东省种植业逐渐由“三高一低”的粗放型生产模式向“三低一高”的集约高效型农业发展态势转变。

2.1.2 空间分布特征

根据公式(3)计算山东省16地市2000～2020年净碳汇强度。各地市种植业2000～2020年累计碳排放量、累计碳汇量、累计净碳汇量及净碳汇强度平均值分布见图2。

图2 2000～2020年山东省种植业累计碳排放量(a)、累计碳汇量(b)、累计净碳汇(c)、平均净碳汇强度(d)分布图Fig.2 Distribution map of planting industry total carbon emission(a)，carbon sink(b)，net carbon sink(c)and average intensity of net carbon sink from 2000 to 2020

16市累计碳源量范围574.9×104t～2875.6×104t，潍坊、菏泽、临沂大于2000×104t，为高排放区，济宁、聊城、德州、烟台、青岛、济南、滨州在1000×104t ～2000×104t之间，为中排放区，泰安、威海、枣庄、日照、东营、淄博小于1000×104t，为低排放区。

累计碳汇量范围1937.1×104t ～11849.6×104t，菏泽、潍坊、德州、聊城大于10000×104t，为高碳汇区；东营、威海、日照、淄博小于4000×104t，为低碳汇区；其他城市在4000×104t～10000×104t之间，为中碳汇区。

累计净碳汇量范围1233.5×104t ～9694.3×104t，菏泽、德州、聊城、潍坊大于8000×104t，为高净碳汇区；威海、东营、日照、淄博小于3000×104t，为低净碳汇区；其他地市在3000×104t～8000×104t之间，属中净碳汇区。净碳汇量分布与碳汇量分布基本一致，相关研究表明，农作物的碳汇作用远大于其碳源作用，而且随种植规模呈扩大趋势[38]，山东省高碳汇区集中在潍坊、菏泽、德州、临沂等农业生产条件较好、作物种植面积大、产量高的区域。相应地，日照、东营、威海种植业规模小，碳排放量及碳汇量均较低。

净碳汇强度范围2.37 t/hm2～4.38 t/hm2，泰安、枣庄、德州、淄博大于4 t/hm2，属高强度区，日照、烟台、威海、东营小于3 t/hm2，属于低强度区，其他地市在3 t/hm2～4 t/hm2之间，属于中强度区。

2.2 碳排放区域差异评价

根据公式(4)、公式(5)计算山东省2000～2020年各地市碳排放生态承载系数及基尼系数，见表4。各市平均生态承载系数范围0.99～1.01，各年碳排放生态承载力基尼系数范围0.248～0.290，均处于“相对平均”状态，与栾阿诗等的研究结论一致[39]。从年际变化看，基尼系数总体呈“N”型变化趋势，2000～2002年波动上升至最大值，2003年后波动下降至2013、2014年达到最小值，2015～2020年再次波动上升，2020年为0.262，与2000年基本持平。表明山东省各地市种植业碳排放生态承载力区域差异先增大后减小，最后再增大，各地市种植业碳生态容量区域差异有增加趋势。

表4 山东省16地市种植业碳排放生态承载系数及基尼系数Tab.4 Eco-carrying coefficient and Gini coefficient of planting industry carbon emission in 16 cities of Shandong Province

2.3 净碳汇耦合分析

根据公式(6)计算山东省种植业净碳汇与产值耦合指数，耦合分析结果见表5。净碳汇与经济发展呈现弱耦合、强耦合、强负耦合、增长连结、扩张耦合5种特征，弱耦合、强负耦合出现比例最高，总体来说耦合效果一般，种植业净碳汇与产值关联度不强。本文根据农作物经济产量测算碳汇，但净碳汇与产值关联度不强，一方面可能是农产品价格提升引起的农业收益增加幅度大于碳减排和净碳汇增加幅度，另一方面可能是种植业碳排放量与产值出现脱钩现象[40]，对净碳汇耦合指数计算也有一定的影响。

表5 2000～2020年山东省种植业净碳汇耦合分析结果Tab.5 Results on coupling characteristics between planting industry carbon sink and planting industry economic growth of Shandong province

2.4 净碳汇动态演进趋势

根据公式(7)，利用Stata17.0软件，选取2000年、2005年、2010年、2015年、2020年作净碳汇作核密度函数分析，结果见图3。2000年、2005年净碳汇核密度曲线均呈现双峰状态，波形相似，表明种植业低碳汇地区仍占有一定的比重，种植业净碳汇两极分化现象依然存在，2005年曲线中心较2000年整体稍向右移，表明该时段内山东省净碳汇有所上升。2010年、2015年曲线也呈现双峰状态，与2000年、2005年相比，曲线中心右移，峰值明显下降、曲线跨度加宽，表明该时段内山东省净碳汇仍存在两极分化，净碳汇持续上升，且区域间差异加剧。2020年由双峰转为单峰状态，表明净碳汇量由两极分化转变为单极化，2020年峰值进一步下降，且右侧拖尾明显，曲线跨度进一步加宽，表明净碳汇持续上升，呈现出扩散态势，各地区间变化速率不一，地区间差异有扩大趋势，净碳汇较高的地市有所增加。

图3 2000～2020年山东省种植业净碳汇核密度变化Fig.3 Variations of kernel density of planting industry net carbon sink of Shandong province

统计发现，2000年净碳汇最大的菏泽比净碳汇最小的威海高4.9倍，2020年菏泽净碳汇比威海高13.2倍，对比发现，菏泽2020年净碳汇比2000年上升84.3%，但威海2020年净碳汇比2000年下降了24.2%。随着先进技术的推广应用，绿色低碳农业理念深入人心，山东省种植业碳排放量持续下降，碳汇量持续上升，但各地市农业生产长期以来呈现一定的地区差异，高净碳汇区如菏泽、德州、聊城等城市净碳汇持续增加，2000～2020年间年均增幅分别达到4.2%、4.7%、2.7%，低净碳汇区如威海、日照、淄博，净碳汇呈下降趋势，各地市净碳汇差异呈现加剧趋势。

3 结论与建议

本文采用2000～2020年山东省种植业面板数据，测算了碳排放量、碳汇量，分析了山东省种植业碳排放、碳汇和净碳汇的现状规律、时空分异特征及动态演进过程，得到主要研究结论有：

(1)碳排放量先上升后下降，2000～2007年逐年上升至峰值1130.9×104t，2008～2020年波动下降至最低值949.2×104t，各源类排放量占总量比例农资投入最大，其次是土壤硝化，水稻种植最小，农资投入中化肥施用导致的碳排放量最大。

(2)碳汇量2000～2004年呈波动变化，2005～2020年逐年上升，至2020年达到峰值5529.9×104t，2000～2020年年均增幅1.3%。碳汇量占比较大的农作物为小麦、玉米和蔬菜，年均占比分别为30.5%、28.8%、25.1%。净碳汇及净碳汇强度变化趋势与碳汇量一致，总体上升，2020年净碳汇和净碳汇强度分别为4580.8×104t、4.21 t/hm2，年均增幅分别为1.8%、2.2%。

(3)山东省高碳排放与高碳汇区集中在潍坊、菏泽、德州、临沂等城市，日照、东营、威海等城市碳排放量及碳汇量均较低。泰安、枣庄、德州、淄博净碳汇强度较高，日照、烟台、威海、东营净碳汇强度较低。16地市种植业碳排放量均先上升后下降，碳汇量德州、聊城、菏泽持续波动上升，其他地市均呈先上升后下降的变化趋势，净碳汇量除淄博、烟台、威海、日照外其他各市均波动上升。

(4)2000～2020年山东省各地市碳排放生态承载力基尼系数范围0.248～0.290，各年均处于“相对平均”状态，基尼系数总体呈“N”型变化趋势，先增大后减少，最后再增大，2020年基尼系数与2000年基本持平。

(5)净碳汇与产值呈现弱耦合、强耦合、强负耦合、增长连结、扩张耦合5种特征，弱耦合、强负耦合出现比例最高，总体来说耦合效果一般。

(6)净碳汇核密度曲线分析表明山东省净碳汇由两极分化演变为单极化，净碳汇持续上升，呈现出扩散态势，地区间差异有扩大趋势，净碳汇较高的地市有所增加。

基于本文分析结论，为尽早实现双碳目标，结合山东省种植业现状，提出以下减碳增汇建议：

一是大力推广绿色生产技术，提高化肥、农药、农膜等的利用效率，减少生产资料投入以及农业废弃物产生的碳排放，如制定精准施肥策略、广泛采用测土配方施肥技术、加强病虫害生物防治、使用可降解农膜等。

二是提高种植业总体碳汇水平，推广农作物秸秆还田还田、保护性耕作、种植覆盖作物等方式充分发挥土壤的固碳作用。

三是根据不同地市资源禀赋、地理位置、经济水平和农业产业结构的差异性，制定分区域的减排增汇目标和分批次的碳达峰时间表，切实起到倒逼效果。

四是充分发挥市场机制在资源配置中的作用，培育农业碳排放交易市场机制，通过市场调节推动种植业碳减排，助力实现“双碳”目标。

本文测算种植业碳源、汇过程中采用的排放系数主要参考了现有成果，难以体现出山东省差异化，一定程度上影响了计算精度，需要进一步加深探究。本文的分析结果可为相关研究提供一定的理论方向。