基于系統(tǒng)動力學(xué)的河南省農(nóng)業(yè)碳排放研究

曹 斌，李炳軍

（河南農(nóng)業(yè)大學(xué)信息與管理科學(xué)學(xué)院，鄭州 450046）

溫室效應(yīng)導(dǎo)致的氣候變暖是人類社會經(jīng)濟(jì)可持續(xù)發(fā)展面臨的嚴(yán)峻挑戰(zhàn)，發(fā)展低碳經(jīng)濟(jì)和節(jié)能減排已成為全世界共識［1］。2021年3月15日，習(xí)近平總書記在主持召開的中央財經(jīng)委員會第九次會議時發(fā)表了重要講話，實現(xiàn)碳達(dá)峰、碳中和是一場廣泛而深刻的經(jīng)濟(jì)社會系統(tǒng)性變革，要將碳達(dá)峰、碳中和納入生態(tài)文明建設(shè)整體布局，拿出抓鐵有痕的勁頭，如期實現(xiàn)2030年前碳達(dá)峰、2060年前碳中和的目標(biāo)。目前，中國17%的溫室氣體、50%的CH4來自農(nóng)業(yè)，農(nóng)業(yè)碳排放成為中國碳排放的主要來源［2，3］，控制農(nóng)業(yè)及其相關(guān)產(chǎn)業(yè)碳排放已成為中國實現(xiàn)《巴黎協(xié)定》減排承諾的重要一環(huán)［4］。

目前國內(nèi)外關(guān)于碳排放的研究成果十分豐富，主要集中在以下幾個方面：農(nóng)業(yè)碳排放測算、因素分解、時空變化特征分析以及探究農(nóng)業(yè)碳排放的具體影響因素。在農(nóng)業(yè)碳排放測算和因素分解方面，大多數(shù)學(xué)者采用LMDI指數(shù)分解方法或Kaya恒等式對碳排放的驅(qū)動因素進(jìn)行分解［5］。其中，Yun等［6］計算了中國各省市的農(nóng)業(yè)碳排放量并利用LMDI模型對碳排放驅(qū)動因素進(jìn)行分解，結(jié)果表明，經(jīng)濟(jì)因素增加碳排放，效率、勞動和結(jié)構(gòu)因素減少碳排放。韋沁等［7］利用Kaya恒等式分析發(fā)現(xiàn)農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)優(yōu)化、農(nóng)業(yè)人口整體減少等因素會抑制農(nóng)業(yè)碳排放量增長，農(nóng)業(yè)經(jīng)濟(jì)發(fā)展會增加農(nóng)業(yè)碳排放量。胡婉玲等［8］通過LMDI指數(shù)分解法發(fā)現(xiàn)生產(chǎn)效率、農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)和農(nóng)村人口是3個碳減排因素，產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)、地區(qū)經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平和城鎮(zhèn)化是3個碳增排因素。

在時空變化特征分析方面，吳義根等［9］從時空2個緯度分析了全國農(nóng)業(yè)碳排放主導(dǎo)因素的階段性特征和區(qū)域差異。吳義根等［9］不僅從時空維度分析了中國各省市農(nóng)業(yè)碳排放量的時空分布規(guī)律，而且利用探索性空間數(shù)據(jù)分析方法研究了農(nóng)業(yè)碳排放的空間關(guān)聯(lián)效應(yīng)。章勝勇等［10］將空間和非參數(shù)估計方法相結(jié)合，考察了中國農(nóng)業(yè)碳排放的空間分異及其動態(tài)演進(jìn)。

在探究某因素對農(nóng)業(yè)碳排放具體影響方面，李成龍等［11］通過系統(tǒng)廣義矩估計方法，分析得出機(jī)械型技術(shù)進(jìn)步、生物型技術(shù)進(jìn)步分別起到促進(jìn)和抑制作用的結(jié)論。董明濤［12］使用灰色關(guān)聯(lián)分析細(xì)致研究了農(nóng)業(yè)碳排放與農(nóng)業(yè)各產(chǎn)業(yè)的關(guān)聯(lián)關(guān)系。Han等［13］通過耦合發(fā)展度模型、Tapio解耦評估模型，從多個視角考察了農(nóng)業(yè)碳排放與農(nóng)業(yè)經(jīng)濟(jì)之間的關(guān)系。韓金雨等［14］通過研究發(fā)現(xiàn)，食物消費(fèi)結(jié)構(gòu)升級與農(nóng)業(yè)碳排放有一定的關(guān)聯(lián)性，且存在一定的滯后性，但其影響程度和方向因食物種類而異。

從以上文獻(xiàn)可以看出，現(xiàn)有研究主要以“機(jī)理—測算—影響因素—減碳措施”為研究脈絡(luò)，對農(nóng)業(yè)碳排放的影響因素分析主要使用LMDI方法、Kaya恒等式、回歸分析、結(jié)構(gòu)方程模型、Tapio脫鉤模型等。而從系統(tǒng)的角度出發(fā)，對不同影響因素下區(qū)域碳排放的動態(tài)仿真及預(yù)測分析涉及較少。現(xiàn)階段的研究中，徐磊等［15］利用系統(tǒng)動力學(xué)方法分析湖北省農(nóng)業(yè)碳排放系統(tǒng)的反饋機(jī)理，考慮到河南省和湖北省碳排放影響因素的差異，現(xiàn)有研究農(nóng)業(yè)碳排放的系統(tǒng)動力學(xué)模型并不能很好地符合河南省農(nóng)業(yè)碳排放的現(xiàn)實情況。基于此，本研究利用系統(tǒng)動力學(xué)方法，建立河南省碳排放系統(tǒng)動力學(xué)仿真模型，研究河南省農(nóng)業(yè)碳排放影響因素的作用機(jī)理，預(yù)測2022—2030年河南省農(nóng)業(yè)碳排放的變化趨勢，并對不同情景下的農(nóng)業(yè)碳排放進(jìn)行模擬預(yù)測，探尋低碳農(nóng)業(yè)發(fā)展的方向和模式，為新時代制定具有針對性的碳減排政策提供理論依據(jù)。

1 研究區(qū)域與方法數(shù)據(jù)

1.1 研究區(qū)域

河南省地處中原腹地，是中國的農(nóng)業(yè)大省，也是重要的糧食產(chǎn)區(qū)。2020年，第一產(chǎn)業(yè)生產(chǎn)總值5 353.74億元，同比增長15.5%。糧食播種面積高達(dá)14 741.61 km2，糧食總產(chǎn)量達(dá)6 825.8萬t。生豬、家禽、肉羊飼養(yǎng)量分別達(dá)到3 886.98萬頭、7億只和1 965.12萬只，均居全國前列。但隨著農(nóng)業(yè)經(jīng)濟(jì)的快速發(fā)展，農(nóng)業(yè)實現(xiàn)減碳的壓力逐漸加大，發(fā)展低碳農(nóng)業(yè)的需求十分迅速。

1.2 研究方法與數(shù)據(jù)來源

系統(tǒng)動力學(xué)是福瑞斯特教授為研究生產(chǎn)管理、庫存管理等企業(yè)問題，于1985年創(chuàng)立的系統(tǒng)仿真方法。系統(tǒng)動力學(xué)把系統(tǒng)的行為看成是由系統(tǒng)內(nèi)部的信息反饋機(jī)制決定，主要研究系統(tǒng)內(nèi)部要素的運(yùn)行對系統(tǒng)的影響，通過建立系統(tǒng)動力學(xué)模型、仿真，以研究系統(tǒng)結(jié)構(gòu)、功能和行為之間的動態(tài)關(guān)系，從而尋求較優(yōu)的系統(tǒng)結(jié)構(gòu)和功能的一種系統(tǒng)分析方法［16，17］，構(gòu)建系統(tǒng)動力學(xué)模型主要有如下步驟［18］。

①明確系統(tǒng)模型建立的目的，確定系統(tǒng)邊界。②分析系統(tǒng)結(jié)構(gòu)，創(chuàng)建系統(tǒng)流程圖并定義方程和參數(shù)。③檢驗?zāi)Ｐ汀８鶕?jù)模型的仿真效果，不斷改進(jìn)系統(tǒng)的結(jié)構(gòu)和參數(shù)，以檢驗?zāi)Ｐ偷臏?zhǔn)確性。

本研究參考張俊榮等［19］的方法計算河南省農(nóng)業(yè)碳排放。農(nóng)業(yè)碳排放測算以及建立系統(tǒng)動力學(xué)模型所需基礎(chǔ)數(shù)據(jù)來源于《河南統(tǒng)計年鑒》《中國能源統(tǒng)計年鑒》《中國農(nóng)村統(tǒng)計年鑒》《中國國土資源年鑒》以及社會資料。

2 系統(tǒng)模型構(gòu)建

2.1 建模的邊界與目的

模型以河南省為空間邊界，時間邊界為2010—2030年。其中，2010—2021年為基期，2022—2030年為預(yù)測期，時間步長設(shè)定為1年。建模目的主要是為了分析影響農(nóng)業(yè)碳排放各因素之間的反饋結(jié)構(gòu)和因果關(guān)系，動態(tài)分析各因素變化對農(nóng)業(yè)碳排放的影響機(jī)制，為更好地發(fā)展低碳農(nóng)業(yè)提供指導(dǎo)。

2.2 系統(tǒng)構(gòu)成

碳排放是一個復(fù)雜的過程，受到社會、經(jīng)濟(jì)、人口、能源和環(huán)境等的多重影響。依據(jù)河南省農(nóng)業(yè)碳排放發(fā)生的機(jī)制，碳排放系統(tǒng)主要由經(jīng)濟(jì)子系統(tǒng)、人口子系統(tǒng)、土地子系統(tǒng)、能源子系統(tǒng)、碳排放子系統(tǒng)構(gòu)成。子系統(tǒng)與系統(tǒng)元素之間存在聯(lián)系，主要的因果反饋回路見圖1。

圖1 河南省農(nóng)業(yè)碳排放系統(tǒng)因果關(guān)系

回路1：農(nóng)業(yè)碳排放強(qiáng)度→+節(jié)能減排成本→-GDP增加額→+GDP→+第一產(chǎn)業(yè)總投資→+農(nóng)業(yè)公共投資調(diào)整因子→+保護(hù)性耕作技術(shù)系數(shù)→+免耕固碳→+固碳措施的減排效應(yīng)→+碳排放減少量→-農(nóng)業(yè)碳排放→+農(nóng)業(yè)碳排放強(qiáng)度。

回路2：農(nóng)業(yè)碳排放強(qiáng)度→+節(jié)能減排成本→-GDP增加額→+GDP→+第一產(chǎn)業(yè)總投資→+農(nóng)業(yè)公共投資調(diào)整因子→+生物質(zhì)能源開發(fā)技術(shù)系數(shù)→-能源強(qiáng)度→-煤碳排放系數(shù)→+煤燃燒→+農(nóng)用化石能源直接排放→+能源碳排放→+碳排放增加量→+農(nóng)業(yè)碳排放→+農(nóng)業(yè)碳排放強(qiáng)度。

回路3：農(nóng)業(yè)碳排放強(qiáng)度→+節(jié)能減排成本→-GDP增加額→+GDP→+第一產(chǎn)業(yè)總投資→+種植業(yè)投資→+化肥量→+農(nóng)用化肥結(jié)構(gòu)調(diào)整因子→-化肥生命周期隱含碳→+農(nóng)用化學(xué)品隱含碳→+農(nóng)用化學(xué)品碳排放→+碳排放增加量→+農(nóng)業(yè)碳排放→+農(nóng)業(yè)碳排放強(qiáng)度。

2.3 模型建立

根據(jù)系統(tǒng)結(jié)構(gòu)、反饋機(jī)制以及反饋回路，繪制描述河南省農(nóng)業(yè)碳排放系統(tǒng)存量圖，如圖2所示。主要變量及方程式見表1。

表1 主要變量及方程式

圖2 河南省農(nóng)業(yè)碳排放系統(tǒng)存量

3 模型檢驗與模擬分析

3.1 模型檢驗

運(yùn)用Vensim軟件，根據(jù)系統(tǒng)存量圖中所定義的數(shù)學(xué)模型和結(jié)構(gòu)模型，本系統(tǒng)模擬時間為2010—2030年，并設(shè)置了起始時間2010年的部分初始值，不斷調(diào)整修正河南省農(nóng)業(yè)碳排放系統(tǒng)動力學(xué)模型，使模擬結(jié)果接近河南省農(nóng)業(yè)碳排放現(xiàn)狀。

本研究選取對農(nóng)業(yè)碳排放影響較大的狀態(tài)變量進(jìn)行檢驗。將各變量的模擬結(jié)果與歷史數(shù)據(jù)進(jìn)行對比，得到各變量的誤差值，如表2所示。檢驗結(jié)果表明，該系統(tǒng)模型相對誤差率不超過5%，在誤差允許范圍內(nèi)，這說明河南省農(nóng)業(yè)碳排放系統(tǒng)動力學(xué)模型的模擬結(jié)果可靠，符合建模要求，可以用來模擬河南省農(nóng)業(yè)碳排放的狀態(tài)以及變化趨勢，能夠通過調(diào)節(jié)關(guān)鍵參數(shù)進(jìn)行仿真模擬試驗。

表2 河南省農(nóng)業(yè)碳排放主要變量歷史性檢驗

3.2 基于模型的農(nóng)業(yè)碳排放情景分析

農(nóng)業(yè)碳排放主要與農(nóng)用化學(xué)品的使用、農(nóng)業(yè)結(jié)構(gòu)、土地利用結(jié)構(gòu)、技術(shù)進(jìn)步等有關(guān)［21，22］，因此，本研究主要對農(nóng)用公共投資、農(nóng)業(yè)結(jié)構(gòu)調(diào)整、能源強(qiáng)度調(diào)整3種政策進(jìn)行情景模擬。根據(jù)表3中的情景對農(nóng)業(yè)碳排放系統(tǒng)仿真，分別得到河南省2022—2030年的農(nóng)業(yè)碳排放結(jié)果。

表3 情景模擬仿真方案

由圖3可知，農(nóng)用公共投資的調(diào)整對農(nóng)業(yè)碳排放起到了一定的抑制作用，農(nóng)業(yè)總投資的增加提高了水土保持技術(shù)和生物質(zhì)能源技術(shù)的發(fā)展水平，以更好地處理農(nóng)業(yè)廢棄物，減少焚燒造成的污染，保護(hù)土壤環(huán)境。生物質(zhì)能源和水土保持農(nóng)業(yè)技術(shù)還可以通過減少二氧化碳排放來替代化石燃料，從而起到減少碳排放的作用。

圖3 農(nóng)業(yè)公共投資對農(nóng)業(yè)碳排放影響模擬結(jié)果

化肥結(jié)構(gòu)的調(diào)整對農(nóng)業(yè)碳排放具有重要作用，化肥是農(nóng)業(yè)糧食生產(chǎn)中保護(hù)糧食生產(chǎn)的重要物質(zhì)，農(nóng)用化肥結(jié)構(gòu)和農(nóng)業(yè)碳排放強(qiáng)度有協(xié)同關(guān)系。由圖4可知，化肥中氮元素比例的減少使農(nóng)業(yè)碳排放減少，從長遠(yuǎn)來看，化肥中氮元素的比例下降對農(nóng)業(yè)碳排放強(qiáng)度有正向的影響。此外，控制氮肥比重和優(yōu)化化肥結(jié)構(gòu)對糧食增產(chǎn)也有一定的效果。

圖4 農(nóng)用化肥結(jié)構(gòu)對農(nóng)業(yè)碳排放影響模擬結(jié)果

能源強(qiáng)度體現(xiàn)了能源利用的經(jīng)濟(jì)效益，能源消耗是農(nóng)業(yè)碳排放的重要來源。由圖5可知，能源強(qiáng)度越低，農(nóng)業(yè)碳排放強(qiáng)度就越小，能源強(qiáng)度與農(nóng)業(yè)碳排放呈顯著正相關(guān)，因此，應(yīng)該著重于提高能源利用效率和較少能源消耗從而達(dá)到減少農(nóng)業(yè)碳排放的目的。

圖5 能源強(qiáng)度對農(nóng)業(yè)碳排放影響模擬結(jié)果

4 小結(jié)與建議

本研究基于系統(tǒng)動力學(xué)模型，從系統(tǒng)的角度對河南省農(nóng)業(yè)碳排放進(jìn)行了模擬與仿真，動態(tài)研究了2022—2030年河南省農(nóng)業(yè)碳排放當(dāng)前狀態(tài)及不同情境下的未來發(fā)展趨勢。

1）按照當(dāng)前狀態(tài)，農(nóng)業(yè)碳排放在2022—2030年雖然一直保持下降，但下降速率十分緩慢，碳減排效果較差，因此必須采取措施抑制河南省的農(nóng)業(yè)碳排放。

2）考慮增加農(nóng)業(yè)公共投資在節(jié)能減排領(lǐng)域的比例，鼓勵、扶持綠色農(nóng)業(yè)研發(fā)項目，重點(diǎn)投入在生物質(zhì)替代能源的開發(fā)和保護(hù)性耕作技術(shù)的研究上，用綠色節(jié)能生物質(zhì)能源來做替代能源，減少能源消耗，從而減少農(nóng)業(yè)碳排放。

3）適當(dāng)調(diào)整農(nóng)業(yè)化肥結(jié)構(gòu)，將內(nèi)部調(diào)整為高效、低能耗、低污染狀態(tài)。目前河南省以種植業(yè)作為經(jīng)濟(jì)重心，化肥、農(nóng)藥等農(nóng)業(yè)物質(zhì)資料投入較高，成為農(nóng)業(yè)的主要碳源。因此，河南省應(yīng)加快調(diào)整農(nóng)業(yè)結(jié)構(gòu)，提高森林對經(jīng)濟(jì)發(fā)展的貢獻(xiàn)率，減少垃圾、藥品等碳源的獲取，確保經(jīng)濟(jì)快速發(fā)展，減少環(huán)境污染。

4）農(nóng)村地區(qū)的碳排放應(yīng)盡早納入政府碳排放重點(diǎn)管控范圍，提升全社會對農(nóng)業(yè)碳排放管理的意識，從提高能源效率、優(yōu)化工業(yè)和能源基礎(chǔ)設(shè)施等方面著手減少碳排放。