高 源,付忠偉,張兆敏
中國(guó)海洋漁業(yè)碳排放減排潛力及預(yù)測(cè)
高 源,付忠偉,張兆敏
(遼寧師范大學(xué)地理科學(xué)學(xué)院,遼寧 大連 116029)
【】測(cè)算沿海各省海洋漁業(yè)的碳排放減排潛力,對(duì)海洋漁業(yè)碳排放強(qiáng)度進(jìn)行預(yù)測(cè)?;谔栔笖?shù)、碳減排潛力模型對(duì)沿海各省海洋漁業(yè)碳排放的區(qū)域差異和減排潛力進(jìn)行測(cè)算?!尽亢Q鬂O業(yè)綠色發(fā)展日益得到重視,沿海各省積極推進(jìn)海洋漁業(yè)碳減排工作,漁業(yè)碳排放強(qiáng)度的區(qū)域差異已呈縮小趨勢(shì);海洋漁業(yè)碳排放強(qiáng)度2020年相比2005年降低40%到45%的目標(biāo)已經(jīng)實(shí)現(xiàn),整體上海洋漁業(yè)減排壓力不大;海洋漁業(yè)最大碳減排潛力總體呈現(xiàn)波動(dòng)下降變化,但各省減排潛力仍有空間,且空間大小、變化趨勢(shì)不一,差異明顯;運(yùn)用GM(1,1)模型對(duì)碳排放量強(qiáng)度變化進(jìn)行預(yù)測(cè),海洋漁業(yè)碳排放強(qiáng)度可以實(shí)現(xiàn)“十四五”的減排目標(biāo)。
海洋漁業(yè);碳排放;減排潛力;預(yù)測(cè)
我國(guó)海域面積遼闊,海洋漁業(yè)發(fā)展歷史悠久,重視海洋漁業(yè)的減排對(duì)傳統(tǒng)漁業(yè)生產(chǎn)方式的轉(zhuǎn)型和綠色發(fā)展有促進(jìn)意義,同時(shí)也可助推碳達(dá)峰、碳中和“雙碳”目標(biāo)的實(shí)現(xiàn)。
從已有研究看,海洋漁業(yè)碳排放與碳匯的研究多是分開(kāi)進(jìn)行,多圍繞碳排放量、碳匯量進(jìn)行核算與評(píng)價(jià)[1-6],以及在此基礎(chǔ)上作相關(guān)分析[7-13],研究區(qū)域則多為沿海地區(qū)或具體某一省份。有關(guān)海洋漁業(yè)碳減排潛力的文獻(xiàn)研究較少,且多為間接反映碳減排潛力[14-16]。本研究擬綜合海洋漁業(yè)碳排量與碳匯量的計(jì)算,即以?xún)籼寂欧帕繛榛A(chǔ),直接反映碳減排潛力,參考已有文獻(xiàn)對(duì)其他產(chǎn)業(yè)碳減排潛力的評(píng)估辦法[17-18],結(jié)合泰爾指數(shù)對(duì)沿海各省海洋漁業(yè)碳減排潛力進(jìn)行分析,并比較區(qū)域內(nèi)部間及各區(qū)域間的碳減排潛力,并運(yùn)用GM(1,1)模型對(duì)“十四五”期間我國(guó)海洋漁業(yè)低碳發(fā)展?fàn)顩r進(jìn)行預(yù)測(cè),以期為推動(dòng)海洋漁業(yè)綠色發(fā)展提供理論參考。
根據(jù)徐皓等調(diào)查研究[3],海洋捕撈業(yè)漁船燃油排放大量CO2,占漁業(yè)CO2排放總量約70%,海洋捕撈業(yè)機(jī)動(dòng)漁船能耗在漁船全部能耗中占比份量最大,被作為海洋漁業(yè)的主要“碳源”。貝藻類(lèi)養(yǎng)殖以攝取食物、光合作用等方式直接或間接的固定吸收二氧化碳,碳匯潛力巨大,碳匯功能高效,因此將藻類(lèi)和貝類(lèi)作為“碳匯”的重要估算方式[5]。根據(jù)有關(guān)研究[6,11,19],對(duì)貝類(lèi)養(yǎng)殖品種的核算包括扇貝、蛤、牡蠣、貽貝、其他;藻類(lèi)具體包括:海帶、紫菜、裙帶菜、江蘺、其他。海洋漁業(yè)碳排放量及碳匯量核算的具體方法參考文獻(xiàn)[1,6,19]。
泰爾指數(shù)的大小可衡量地區(qū)間經(jīng)濟(jì)發(fā)展差異,參考馬曉鈺等[20]對(duì)泰爾指數(shù)的調(diào)整,衡量海洋漁業(yè)碳排放的省份差異,公式如下:
減排潛力尚沒(méi)有統(tǒng)一的界定與核算模型,不同學(xué)者選用的測(cè)算方法也不同。碳排放強(qiáng)度體現(xiàn)了漁業(yè)能源集約利用程度,可作為研究指標(biāo)衡量減排潛力。參考李名升等研究方法[18,21-22],選擇海洋漁業(yè)碳排放強(qiáng)度最低省為參照標(biāo)準(zhǔn),比較其余各省漁業(yè)碳排放強(qiáng)度與參照省的差距大小,進(jìn)而反映各省海洋漁業(yè)碳減排潛力。定義漁業(yè)碳排放強(qiáng)度為單位海洋漁業(yè)產(chǎn)值所產(chǎn)生的凈碳排量,公式如下:
式(2),fish為海洋漁業(yè)碳排放量,sink為海洋漁業(yè)碳匯量。
各省漁業(yè)碳排放強(qiáng)度不同,當(dāng)前海洋漁業(yè)減排的最大潛力max為:
式(3)(4),min表示海洋漁業(yè)碳排放強(qiáng)度最低省的排放強(qiáng)度,mean表示平均海洋漁業(yè)碳排放強(qiáng)度。
灰色系統(tǒng)理論能在原始樣本較少情況下對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)測(cè),通過(guò)對(duì)原始數(shù)列累加生成新數(shù)列,化無(wú)序?yàn)橛行?,可較好反映預(yù)測(cè)實(shí)際情況,預(yù)測(cè)精度較高[23]?;疑到y(tǒng)理論已被應(yīng)用于能源預(yù)測(cè)、碳排放等諸多領(lǐng)域。本研究用灰色系統(tǒng)GM(1,1)模型對(duì)海洋漁業(yè)碳排放趨勢(shì)進(jìn)行預(yù)測(cè),具體步驟見(jiàn)參考文獻(xiàn)[24]。
各類(lèi)海洋捕撈漁船作業(yè)方式功率數(shù),貝藻類(lèi)海水養(yǎng)殖量,各省海洋漁業(yè)產(chǎn)值G(萬(wàn)元)取海水養(yǎng)殖和海洋捕撈產(chǎn)值之和,數(shù)據(jù)均來(lái)自研究區(qū)間歷年《中國(guó)漁業(yè)統(tǒng)計(jì)年鑒》。因缺少部分省市區(qū)貝藻類(lèi)養(yǎng)殖數(shù)據(jù)的統(tǒng)計(jì),碳匯數(shù)據(jù)暫缺,研究區(qū)域涵蓋我國(guó)東部沿海河北、遼寧、江蘇、浙江、福建、山東、廣東、廣西和海南等9個(gè)省。
由圖1可知,2005-2019年間碳排放強(qiáng)度區(qū)域差異總體變化趨勢(shì)為先升后降。各省海洋漁業(yè)碳排放差距自2005年擴(kuò)大,波動(dòng)上升至2016年達(dá)到頂峰,2017年泰爾指數(shù)迅速下降,2018、2019年緩慢下降?!度珖?guó)漁業(yè)發(fā)展第十三個(gè)五年規(guī)劃》實(shí)施以來(lái),在“生態(tài)優(yōu)先,綠色發(fā)展”原則指導(dǎo)下,海洋捕撈機(jī)動(dòng)漁船數(shù)被縮減,推進(jìn)了海洋漁業(yè)綠色發(fā)展。2005年碳排放強(qiáng)度最大的浙江是碳排放強(qiáng)度最小的山東的4.09倍,2019年兩省差距縮小為3.57倍(表1),碳排放強(qiáng)度的區(qū)域差距減小?!昂Q筇紖R”于2015年被納入國(guó)家戰(zhàn)略,海水養(yǎng)殖面積增加,固碳能力增強(qiáng)。低碳、綠色發(fā)展得到各省重視,在沿海范圍建設(shè)與完善海洋牧場(chǎng)示范區(qū)、水上生物自然保護(hù)區(qū),鼓勵(lì)發(fā)展休閑漁業(yè)等措施,對(duì)改善各省海洋生態(tài)、融合海洋漁業(yè)一、二、三產(chǎn)業(yè)發(fā)展、提升各省海洋漁業(yè)經(jīng)濟(jì)實(shí)力有重要作用。同時(shí),隨著區(qū)域海洋經(jīng)濟(jì)格局不斷發(fā)展完善,三大海洋經(jīng)濟(jì)圈經(jīng)濟(jì)聯(lián)系增強(qiáng),輻射范圍不斷擴(kuò)大,海洋漁業(yè)發(fā)展相對(duì)薄弱省如河北、廣西、海南,依托各自資源稟賦,抓住發(fā)展新機(jī)遇,拓寬漁業(yè)發(fā)展空間,漁業(yè)經(jīng)濟(jì)增速提升,與山東等漁業(yè)強(qiáng)省差距逐漸縮小。
圖1 海洋漁業(yè)碳排放泰爾指數(shù)變化
表1 海洋漁業(yè)碳排放強(qiáng)度降低情況
根據(jù)中國(guó)在2009年哥本哈根氣候大會(huì)上的承諾,2020年二氧化碳排放強(qiáng)度比2005年要降低40%到45%的目標(biāo)。由表1可知,從海洋漁業(yè)方面看,此碳減排目標(biāo)已經(jīng)實(shí)現(xiàn),漁業(yè)減排壓力不大。2019年除海南降幅為43.01%,其余省份漁業(yè)碳排放強(qiáng)度降幅均一半以上,減排成效顯著。
自治區(qū)政府應(yīng)盡快落實(shí)各項(xiàng)補(bǔ)助資金,根據(jù)廣西區(qū)情,向國(guó)家申請(qǐng)資金支持。應(yīng)統(tǒng)籌自治區(qū)、市、縣的財(cái)政資金,精準(zhǔn)把握支持重點(diǎn),大力支持特色小鎮(zhèn)項(xiàng)目建設(shè)。同時(shí)應(yīng)根據(jù)特色小鎮(zhèn)建設(shè)項(xiàng)目情況,整體打包列入年度自治區(qū)重點(diǎn)項(xiàng)目,使其能享受重點(diǎn)項(xiàng)目?jī)?yōu)惠政策或優(yōu)先獲得國(guó)家開(kāi)發(fā)銀行、中國(guó)農(nóng)業(yè)發(fā)展銀行等政策性銀行的長(zhǎng)期低息貸款。
根據(jù)公式(2)計(jì)算得出歷年各省海洋漁業(yè)碳排放強(qiáng)度,并對(duì)2005-2019年各省海洋漁業(yè)碳排放強(qiáng)度值進(jìn)行比較,發(fā)現(xiàn)歷年山東碳排放強(qiáng)度為最低,因此選取山東漁業(yè)碳排放強(qiáng)度為基礎(chǔ),測(cè)算2005-2019年海洋漁業(yè)最大碳減排潛力如圖2。海洋漁業(yè)最大減排潛力總體呈現(xiàn)波動(dòng)變化,2012年以前為波動(dòng)上升,2012年最大為0.62,2012年以后為波動(dòng)下降,2015年后減排潛力下降趨勢(shì)與之前年份相比較為明顯。漁業(yè)最大減排潛力下降主要取決于各省碳排量變化,以及與此相關(guān)的各省經(jīng)濟(jì)增速大小。各省海洋漁業(yè)碳排放強(qiáng)度總體為下降趨勢(shì),平均碳排放強(qiáng)度和最低碳排放強(qiáng)度隨之降低,且兩者間差距縮小,平均碳排放強(qiáng)度向最低碳排放強(qiáng)度逼近,這通過(guò)泰爾指數(shù)的下降趨勢(shì)也可反映。這表明近年來(lái)在貫徹落實(shí)綠色發(fā)展理念的背景下,減排工作成效顯著。各省“控制碳源”與“發(fā)展碳匯”雙管齊下,生態(tài)化漁業(yè)不斷完善,海洋漁業(yè)產(chǎn)業(yè)鏈延長(zhǎng),漁業(yè)經(jīng)濟(jì)發(fā)展質(zhì)量更高,漁業(yè)碳排放強(qiáng)度下降。但這種趨勢(shì)為波動(dòng)下降,區(qū)間內(nèi)不斷出現(xiàn)反彈,說(shuō)明海洋漁業(yè)碳減排壓力并不十分穩(wěn)定,減排任務(wù)不可松懈。從另一方面來(lái)看,2019年我國(guó)海洋漁業(yè)最大碳減排潛力為48.65%,意味著以山東2019年漁業(yè)經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平及減排技術(shù)等條件,海洋漁業(yè)減排仍有巨大空間,一定程度反映中國(guó)低碳經(jīng)濟(jì)實(shí)施的可行性,可進(jìn)一步促進(jìn)地區(qū)漁業(yè)資源優(yōu)化配置。
圖2 海洋漁業(yè)最大減排潛力變化
以2019年為例計(jì)算各省漁業(yè)碳減排潛力如表2,因山東碳排放強(qiáng)度最低為0.16 t/萬(wàn)元,以山東漁業(yè)碳排放強(qiáng)度為參照,所以表2中山東碳減排潛力數(shù)為零。山東在海洋漁業(yè)綠色發(fā)展水平處于先進(jìn)地位,有較強(qiáng)科技優(yōu)勢(shì)和產(chǎn)業(yè)基礎(chǔ),藍(lán)色經(jīng)濟(jì)區(qū)建立為山東省進(jìn)一步打造“海上山東”起助推作用。結(jié)合2019年各省碳排量與碳匯量核算結(jié)果,碳減排潛力較小的省如江蘇、福建等,江蘇海水養(yǎng)殖碳匯量較低,2019年碳匯量?jī)H高于河北和海南,但因其碳排放量在九省中僅高于河北,故產(chǎn)生較低凈碳排放量;福建海岸線(xiàn)長(zhǎng)度居全國(guó)第二位,重視海洋碳匯研究和發(fā)展,2019年海水養(yǎng)殖碳匯量365 635.8 t,僅次于山東,固定吸收了部分碳排量。除此之外,兩省漁船利用效率較高,海水養(yǎng)殖與海洋捕撈所產(chǎn)生的單位效益較高,降低了碳排放強(qiáng)度。減排潛力較大的浙江和海南的數(shù)值超過(guò)了最大減排潛力,兩省均為較高的“碳源”和較低的“碳匯”。2019年海洋漁業(yè)碳排量浙江最高,海南第五位,碳匯量浙江第五位,海南最低,造成凈碳排放量過(guò)大,碳減排潛力較大。因此,海洋漁業(yè)碳減排工作可向浙江、海南適當(dāng)傾斜。其余四省碳減排潛力由低到高依次為:廣西、河北、廣東、遼寧,前兩者屬于漁業(yè)發(fā)展較為薄弱省份,但單位產(chǎn)出效益較高,碳排放強(qiáng)度相對(duì)較低,后兩者為漁業(yè)相對(duì)發(fā)達(dá)省份,海洋漁船規(guī)模相對(duì)較大,碳排放強(qiáng)度較高。
表2 各省減排潛力
Table 1 Emission reduction potential of provinces
同一區(qū)域內(nèi)地理位置臨近,自然人文等差異相對(duì)較小,故按照全國(guó)海洋經(jīng)濟(jì)發(fā)展“十三五”規(guī)劃中三大海洋經(jīng)濟(jì)圈的范圍來(lái)對(duì)比各區(qū)域內(nèi)近鄰省份的碳減排潛力,更利于區(qū)域內(nèi)各省在漁業(yè)碳減排工作方面相互借鑒和發(fā)展。三大海洋經(jīng)濟(jì)圈分別為北部海洋經(jīng)濟(jì)圈(遼寧、河北、山東),東部海洋經(jīng)濟(jì)圈(江蘇、浙江),南部海洋經(jīng)濟(jì)圈(福建、廣東、廣西、海南)。各區(qū)域內(nèi)減排最優(yōu)的省分別對(duì)應(yīng)山東、江蘇、福建,因此此三省不在圖中反映,測(cè)算結(jié)果如圖3。
三大海洋經(jīng)濟(jì)圈各省的碳減排潛力變化均在2010年前后發(fā)生轉(zhuǎn)折。2010年以前,多數(shù)省份減排潛力以上升為主;2010年至2016年左右,海洋漁業(yè)減排潛力以波動(dòng)下降為主要趨勢(shì);2016年后,減排潛力以下降為主流。在《全國(guó)漁業(yè)發(fā)展第十二個(gè)五年規(guī)劃》《全國(guó)漁業(yè)發(fā)展第十三個(gè)五年規(guī)劃》等政策指導(dǎo)下,各省落實(shí)先進(jìn)漁業(yè)發(fā)展理念和措施,海洋漁業(yè)逐步向現(xiàn)代化綠色之路發(fā)展。
分區(qū)域看,各省碳減排潛力均有空間,但空間大小與變化趨勢(shì)不一。東部海洋經(jīng)濟(jì)圈中蘇浙兩省間的漁業(yè)碳排放差異大于北部、南部海洋經(jīng)濟(jì)圈省份間碳排放差異。浙江漁業(yè)碳排放強(qiáng)度與江蘇研究區(qū)間內(nèi)均保持較大差距,碳減排潛力居高不下。浙江漁業(yè)發(fā)展歷史悠久,舟山漁場(chǎng)就坐落于此,漁船作業(yè)方式基數(shù)領(lǐng)先于其他省份,海洋捕撈規(guī)模較大;浙江有廣闊的灘涂可養(yǎng)殖面積,但貝藻類(lèi)養(yǎng)殖產(chǎn)量在九省中居中間位置,與碳排放量相比差距較大,海水養(yǎng)殖與海洋捕撈所帶來(lái)的產(chǎn)值也低于山東、福建等省。因此無(wú)論在減排增匯方面,還是提高漁業(yè)技術(shù)方面均有較大改善空間。北部海洋經(jīng)濟(jì)圈中河北碳減排潛力多數(shù)年份大于遼寧,但總體為減小趨勢(shì),說(shuō)明河北海洋漁業(yè)已向現(xiàn)代漁業(yè)的發(fā)展理念靠攏。但研究期間內(nèi)對(duì)漁船作業(yè)用油系數(shù)較大的捕撈方式,如拖網(wǎng)、圍網(wǎng)規(guī)模增大使碳排放強(qiáng)度升高,減排潛力增大,在2013、2014年左右體現(xiàn)較為明顯;此外,海水養(yǎng)殖量減少也是減排潛力上升的原因之一,如2011年河北貝類(lèi)養(yǎng)殖由2010年的291 124 t減少到272 552 t。因此,應(yīng)加強(qiáng)漁業(yè)捕撈及漁業(yè)養(yǎng)殖相關(guān)監(jiān)管工作。遼寧碳減排潛力波動(dòng)幅度較大,且2017年減排潛力超過(guò)河北,這與遼寧海洋漁船拖網(wǎng)、圍網(wǎng)等規(guī)模擴(kuò)大、漁船碳排放量增加有關(guān);而2016、2017、2018年海洋漁業(yè)產(chǎn)值分別為5 892 907萬(wàn)元、4 650 673萬(wàn)元、4 508 762萬(wàn)元,產(chǎn)值下降加劇碳排放強(qiáng)度提高。南部海洋經(jīng)濟(jì)圈中廣東、廣西碳減排潛力均呈現(xiàn)下降趨勢(shì)。廣西減排潛力下降最為迅速,2016年由于圍網(wǎng)、刺網(wǎng)漁船的增加減排潛力有所增大,后又呈現(xiàn)減小趨勢(shì),海洋漁業(yè)減排工作成效較為明顯。廣東憑借發(fā)達(dá)的漁業(yè)經(jīng)濟(jì)優(yōu)勢(shì),對(duì)漁船改造不斷降低捕撈漁船功率,加大執(zhí)法力度和延長(zhǎng)休漁期等,減排推進(jìn)工作較好。海洋災(zāi)害對(duì)廣東所造成的經(jīng)濟(jì)損失常位于前列,廣東減排潛力變動(dòng)與海洋災(zāi)害也有或多或少的關(guān)系,如2007年風(fēng)暴潮災(zāi)害使水產(chǎn)養(yǎng)殖面積受損,直接經(jīng)濟(jì)損失24.14億元,高于沿海其他省份。海南2005-2007年碳減排潛力較低,2008年幅度上漲后基本維持平穩(wěn)狀態(tài),減排潛力增大。2008年海南捕撈漁船規(guī)模較2007年上升幅度較大,碳排量為1 381 784 t,貝藻類(lèi)養(yǎng)殖量較2007年的17 030、21 951 t減至15 916、18 777 t,兩者背向變化導(dǎo)致海南碳排放強(qiáng)度迅速上升。此后海南因高碳排、低碳匯、低產(chǎn)值導(dǎo)致減排潛力一直在三省中處于高位,這與海南相對(duì)薄弱的漁業(yè)發(fā)展技術(shù)及漁業(yè)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)有一定關(guān)系。
綜上,導(dǎo)致各省海洋漁業(yè)碳排放強(qiáng)度變化原因有多種,但差異中也存在共性,即拖網(wǎng)、刺網(wǎng)等高耗能作業(yè)規(guī)模的擴(kuò)大是碳排放量增長(zhǎng)的重要原因。由此,優(yōu)化漁船作業(yè)方式對(duì)控制碳源有重大意義。
根據(jù)GM(1,1)得到海洋漁業(yè)碳排放強(qiáng)度的預(yù)測(cè)模型如下:
根據(jù)公式(5)可對(duì)2005-2019年海洋漁業(yè)碳排放強(qiáng)度做累減還原的預(yù)測(cè),并與歷年海洋漁業(yè)碳排放強(qiáng)度實(shí)際值進(jìn)行比較(表3)。
表3 海洋漁業(yè)碳排放強(qiáng)度實(shí)際值與預(yù)測(cè)值對(duì)比
在十三屆全國(guó)人大四次會(huì)議上,李克強(qiáng)總理所做的政府工作報(bào)告指出,“十四五”期間,單位國(guó)內(nèi)生產(chǎn)總值二氧化碳排放降低18%。按照當(dāng)前海洋漁業(yè)碳排放下降速度,運(yùn)用上述灰色預(yù)測(cè)模型預(yù)測(cè)“十四五”碳排放強(qiáng)度(2020-2025年)分別為0.25、0.23、0.21、0.20、0.18和0.17 t/萬(wàn)元,碳排放強(qiáng)度繼續(xù)呈下降趨勢(shì),海洋漁業(yè)減排穩(wěn)中推進(jìn)。根據(jù)模型預(yù)測(cè),海洋漁業(yè)碳排量強(qiáng)度平均每年降低8%左右,海洋漁業(yè)碳減排目標(biāo)在十四五期間可實(shí)現(xiàn)降低18%的目標(biāo),但減排任務(wù)仍不能松懈,因?yàn)槲覈?guó)目前二氧化碳總排量仍然很大,碳減排也不僅僅是海洋漁業(yè)方面。且根據(jù)2005-2019年海洋漁業(yè)碳排放量和碳匯量變化,二者在數(shù)量上差距很大。按照碳中和理念,當(dāng)前這種趨勢(shì)到2060年實(shí)現(xiàn)碳排放量與碳匯量“正負(fù)抵消”尚有一定壓力。因此,海洋漁業(yè)減排工作仍需采取措施來(lái)促進(jìn)碳中和目標(biāo)的實(shí)現(xiàn)。
通過(guò)對(duì)2005-2019年間沿海9個(gè)省的海洋漁業(yè)碳減排潛力進(jìn)行分析和預(yù)測(cè),得出以下結(jié)論:
(1)海洋漁業(yè)綠色發(fā)展和現(xiàn)代化發(fā)展日益得到重視,特別是《全國(guó)漁業(yè)發(fā)展第十三個(gè)五年規(guī)劃》以來(lái),沿海各省積極推進(jìn)漁業(yè)的碳減排工作,泰爾指數(shù)降低,碳排放強(qiáng)度的區(qū)域差異已呈縮小趨勢(shì)。
(2)單就海洋漁業(yè)減排來(lái)看,海洋漁業(yè)碳排放強(qiáng)度已實(shí)現(xiàn)2020年相比2005年降低40%到45%的目標(biāo),整體上海洋漁業(yè)減排壓力不大。
(3)海洋漁業(yè)最大碳減排潛力總體呈現(xiàn)波動(dòng)下降變化,但各省減排潛力仍有空間。各省漁船作業(yè)方式差異是影響碳排放強(qiáng)度不同的重要原因之一。由于各省地理?xiàng)l件、經(jīng)濟(jì)水平、漁業(yè)規(guī)模、產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)等不同,減排空間大小和變化趨勢(shì)不一,差異較為明顯,浙江、海南的減排潛力高于其他省份。
(4)根據(jù)對(duì)海洋漁業(yè)碳排放強(qiáng)度變化預(yù)測(cè),碳排量強(qiáng)度平均每年降低8%左右。按照當(dāng)前狀況,“十四五”減排目標(biāo)可以實(shí)現(xiàn),應(yīng)向?qū)崿F(xiàn)海洋漁業(yè)碳中和的目標(biāo)努力。
采用GM(1,1)模型預(yù)測(cè)是在相對(duì)穩(wěn)定的環(huán)境下進(jìn)行預(yù)測(cè),而海洋漁業(yè)碳排放強(qiáng)度變化受多方面因素影響可能會(huì)發(fā)生變化。目前對(duì)海洋漁業(yè)碳排放量及碳匯量的測(cè)算,碳源以捕撈漁船的燃油消耗為依據(jù),碳匯以貝藻類(lèi)養(yǎng)殖為依據(jù),兩者涵蓋碳源和碳匯的主要部分,但仍是對(duì)其進(jìn)行估算,期待未來(lái)有更科學(xué)方法測(cè)算更為精確的海洋漁業(yè)碳排量。
[1] 張祝利, 王瑋, 何雅萍. 我國(guó)漁船作業(yè)過(guò)程碳排放的估算[J]. 上海海洋大學(xué)學(xué)報(bào), 2010, 19(6): 848-852.
[2] LEE J H, LEE C W. A quantitative analysis of GHG emissions from the Korean offshore large scale fisheries using an LCA method[J]. Korean Journal of Fisheries and Aquatic Sciences, 2011, 44(4): 383-389.
[3] 徐皓, 張祝利, 張建華, 等. 我國(guó)漁業(yè)節(jié)能減排研究與發(fā)展建議[J]. 水產(chǎn)學(xué)報(bào), 2011, 35(3): 472-480.
[4] ZIEGLER F, HANSSON P A. Emissions from fuel combustion in Swedish cod fishery[J]. Journal of Cleaner Production, 2003, 11(3): 303-314.
[5] 唐啟升, 劉慧. 海洋漁業(yè)碳匯及其擴(kuò)增戰(zhàn)略[J]. 中國(guó)工程科學(xué), 2016, 18(3): 68-73.
[6] 齊占會(huì), 王珺, 黃洪輝, 等. 廣東省海水養(yǎng)殖貝藻類(lèi)碳匯潛力評(píng)估[J]. 南方水產(chǎn)科學(xué), 2012, 8(1): 30-35.
[7] 曾冰. 長(zhǎng)江經(jīng)濟(jì)帶漁業(yè)經(jīng)濟(jì)碳排放效率空間格局及影響因素研究[J]. 當(dāng)代經(jīng)濟(jì)管理, 2019, 41(2): 44-48.
[8] 邵桂蘭, 孔海崢, 于謹(jǐn)凱, 等. 基于LMDI法的我國(guó)海洋漁業(yè)碳排放驅(qū)動(dòng)因素分解研究[J]. 農(nóng)業(yè)技術(shù)經(jīng)濟(jì), 2015(6): 119-128.
[9] DRISCOLL J, TYEDMERS P. Fuel use and greenhouse gas emission implications of fisheries management: the case of the new England Atlantic herring fishery[J]. Marine Policy, 2010, 34(3): 353-359.
[10] 李晨, 馮偉, 邵桂蘭. 中國(guó)省域漁業(yè)全要素碳排放效率時(shí)空分異[J]. 經(jīng)濟(jì)地理, 2018, 38(5): 179-187.
[11] 孫康, 崔茜茜, 蘇子曉, 等. 中國(guó)海水養(yǎng)殖碳匯經(jīng)濟(jì)價(jià)值時(shí)空演化及影響因素分析[J]. 地理研究, 2020, 39(11): 2508-2520.
[12] FOURQUREAN J W, DUARTE C M, KENNEDY H, et al. Seagrass ecosystems as a globally significant carbon stock[J]. Nature Geoscience, 2012,5(7): 505-509.
[13] 岳冬冬, 王魯民, 方海, 等. 基于碳平衡的中國(guó)海洋漁業(yè)產(chǎn)業(yè)發(fā)展對(duì)策探析[J]. 中國(guó)農(nóng)業(yè)科技導(dǎo)報(bào), 2016, 18(4): 1-8.
[14] 許冬蘭, 王櫻潔. 我國(guó)沿海漁業(yè)碳生產(chǎn)率的區(qū)域差異及影響因素[J]. 中國(guó)農(nóng)業(yè)大學(xué)學(xué)報(bào), 2015, 20(2): 284-290.
[15] 韓增林, 計(jì)雪晴, 胡盈, 等. 基于SBM模型的我國(guó)海洋漁業(yè)生態(tài)效率的時(shí)空演變[J]. 海洋開(kāi)發(fā)與管理, 2019, 36(12): 3-8.
[16] 鄭慧, 代亞楠. 中國(guó)海洋漁業(yè)空間生態(tài)格局探究: 以我國(guó)沿海11個(gè)省市為例[J]. 海洋經(jīng)濟(jì), 2019, 9(4): 44-54.
[17] AKAN A E, AKAN A P. Potential of reduction in carbon dioxide equivalent emissions via energy efficiency for a textile factory[J]. Journal of Energy Systems, 2018,2(2): 57-69.
[18] 李志學(xué), 孫敏. 我國(guó)各省區(qū)碳退耦指數(shù)與減排潛力的測(cè)算[J]. 統(tǒng)計(jì)與決策, 2017(14): 101-104.
[19] 邵桂蘭, 褚蕊, 李晨. 基于碳排放和碳匯核算的海洋漁業(yè)碳平衡研究: 以山東省為例[J]. 中國(guó)漁業(yè)經(jīng)濟(jì), 2018, 36(4): 4-13.
[20] 馬曉鈺, 李強(qiáng)誼. 中國(guó)能源消費(fèi)區(qū)域差異分解及影響因素分析[J]. 工業(yè)技術(shù)經(jīng)濟(jì), 2014, 33(10): 114-124.
[21] 李名升, 張建輝, 羅海江, 等. 中國(guó)二氧化硫減排分析及減排潛力[J]. 地理科學(xué), 2011, 31(9): 1065-1071.
[22] 彭文斌, 程芳芳. 中國(guó)區(qū)域污染減排效應(yīng)與潛力研究[J]. 湖南社會(huì)科學(xué), 2016(5): 111-114.
[23] 徐寧, 丁松, 公彥德. 灰色GM(1, 1)預(yù)測(cè)模型及拓展研究進(jìn)展[J]. 數(shù)學(xué)的實(shí)踐與認(rèn)識(shí), 2021, 51(13): 52-59.
[24] 申笑顏. 中國(guó)碳排放影響因素的分析與預(yù)測(cè)[J]. 統(tǒng)計(jì)與決策, 2010(19): 90-92.
Analysis and Prediction of Carbon Emission Reduction Potential of Marine Fishery in China
GAO Yuan, FU Zhong-wei, ZHANG Zhao-min
(,,116029,)
【】To calculate the carbon emission reduction potential of marine fishery in coastal provinces, and predict the carbon emission intensity of marine fishery.【】Based on Theil index and carbon emission reduction potential model, this paper estimates the regional differences and reduction potentials of carbon emission of marine fishery in coastal provinces.【】The green development of marine fishery is increasingly valued, and the coastal provinces have been committed to the carbon emission reduction of marine fishery, and the regional differences of fishery carbon emission intensity have shown a narrowing trend. The goal of reducing the carbon emission intensity of marine fishery by 40% to 45% in 2020 compared with 2005 has been achieved, and there is little pressure on marine fishery to reduce carbon emission. The maximum carbon emission reduction potential of marine fishery generally fluctuates and decreases, but there is still room for carbon emission reduction of each province, and the potentials and trends of carbon emission are different. Using GM (1,1) model to predict the change of carbon emission intensity, the carbon emission reduction intensity of marine fishery can achieve the emission reduction target of the 14th Five -Year Plan.
marine fishery; carbon emission; emission reduction potential; prediction
高源,付忠偉,張兆敏. 中國(guó)海洋漁業(yè)碳排放減排潛力及預(yù)測(cè)[J]. 廣東海洋大學(xué)學(xué)報(bào),2022,42(3):39-44.
F326.4
A
1673-9159(2022)03-0039-06
10.3969/j.issn.1673-9159.2022.03.006
2021-11-03
遼寧省教育廳高等學(xué)校人文社科類(lèi)基本科研(面上)項(xiàng)目(LJKR0310)。
高源(1976-),女,博士,副教授,研究方向?yàn)楹Q蠼?jīng)濟(jì)地理。E-mail:gyis1213@163.com
(責(zé)任編輯:劉嶺)