黃河流域耕地利用碳排放時空特征及影響因素研究

任世鑫 李二玲 趙金彩 胥亞男

摘要：研究目的：揭示黃河流域耕地利用碳排放時空演變特征，并探究其影響因素，為“雙碳”目標下把握區(qū)域碳排放變化規(guī)律、制定農(nóng)業(yè)碳減排策略提供參考。研究方法：以黃河流域78個市域單元為研究對象，運用耕地利用碳排放核算、空間熱點分析和時空地理加權(quán)回歸模型（GTWR）等方法進行定量分析。研究結(jié)果：（1）2005—2020年黃河流域耕地利用碳排放量及排放強度的變化趨勢呈明顯的“倒U型”特征，這基本符合經(jīng)濟發(fā)展水平與環(huán)境污染程度之間的變化規(guī)律；（2）黃河流域耕地利用碳排放強度空間差異性明顯并表現(xiàn)出顯著的空間集聚特征，碳排放強度低值區(qū)主要集中于黃河流域中游及上游地區(qū)，高值區(qū)則位于下游地區(qū)的河南、山東兩?。唬?）農(nóng)地的規(guī)?；?jīng)營、農(nóng)作物種植結(jié)構(gòu)“趨糧化”對黃河流域大部分地區(qū)的耕地利用碳排放強度具有抑制作用，而農(nóng)村居民收入水平、農(nóng)業(yè)發(fā)展水平、農(nóng)業(yè)機械投入、復(fù)種程度、農(nóng)業(yè)財政支持則表現(xiàn)為正向驅(qū)動，且各因素的影響效應(yīng)具有顯著的空間異質(zhì)性。研究結(jié)論：黃河流域各區(qū)域之間的耕地利用碳排放差異顯著，且驅(qū)動因素亦不相同，應(yīng)結(jié)合區(qū)域?qū)嶋H情況制定差異化的耕地利用策略和碳減排措施。

關(guān)鍵詞：耕地利用；碳排放；時空地理加權(quán)回歸；黃河流域

中圖分類號：F301.24 文獻標志碼：A 文章編號：1001-8158（2023）10-0102-12

基金項目：國家自然科學(xué)基金項目（41971222，42171182，42001220）；國家社會科學(xué)基金項目（20BJY113）；河南省自然科學(xué)基金項目（222300420104）；河南省重點研發(fā)與推廣專項（科技攻關(guān)）項目（222102110420）。

全球氣候變化是當(dāng)今人類社會所面臨的嚴峻挑戰(zhàn)，由人類活動所產(chǎn)生的溫室氣體排放是導(dǎo)致全球變暖的主要原因。2023年3月20日，聯(lián)合國政府間氣候變化專門委員會（IPCC）發(fā)布的第六次評估報告（AR6）綜合報告（SYR）《氣候變化2023》顯示，一個多世紀以來，人類活動導(dǎo)致全球溫升比工業(yè)化前水平高出1.1℃，而且很可能在2030—2035年達到1.5 ℃[1]，這將對全球生態(tài)系統(tǒng)、糧食安全及水安全造成嚴重威脅，采取減少或避免溫室氣體排放的行動迫在眉睫。為此，中國政府于2020年9月提出了“到2030年實現(xiàn)碳達峰、2060年實現(xiàn)碳中和”的中國方案，體現(xiàn)了中國主動承擔(dān)應(yīng)對全球氣候變化責(zé)任的大國擔(dān)當(dāng)。

作為重要的溫室氣體排放源，農(nóng)業(yè)碳排放問題備受關(guān)注[2-5]。研究表明，由農(nóng)業(yè)、林業(yè)和土地用途改變所產(chǎn)生的碳排放量約占全球溫室氣體排放總量的 1/5[6]。而且，根據(jù)國際經(jīng)濟合作與發(fā)展組織（OECD）和聯(lián)合國糧食及農(nóng)業(yè)組織（FAO）于2022年6月聯(lián)合發(fā)布的《2022—2031年全球農(nóng)業(yè)展望》報告，未來10年農(nóng)業(yè)直接產(chǎn)生的溫室氣體排放量將增加6%[7]。因此，如何有效地減少農(nóng)業(yè)碳排放是未來一段時期內(nèi)政府機構(gòu)和學(xué)術(shù)界所要關(guān)注的關(guān)鍵性議題。從農(nóng)業(yè)生產(chǎn)活動碳排放源類別來看，主要包括耕地利用[8-9]、水稻種植[10]、畜禽養(yǎng)殖[11]以及農(nóng)業(yè)廢棄物處理[12]所產(chǎn)生的碳排放。其中，耕地利用過程中對于農(nóng)資產(chǎn)品（化肥、農(nóng)藥、農(nóng)膜等）的施用、農(nóng)業(yè)機械消耗的柴油、灌溉所消耗的電能以及翻耕行為等均會直接或間接產(chǎn)生碳排放[13-15]，已成為實現(xiàn)農(nóng)業(yè)碳減排目標所要重點控制的領(lǐng)域。

當(dāng)前，圍繞耕地利用碳排放的研究主要集中在以下4個方面：一是耕地利用碳排放測度[16]，學(xué)者們主要從農(nóng)用化學(xué)品以及能源的投入、翻耕、灌溉等過程所產(chǎn)生的碳排放進行核算[15]；二是耕地利用碳排放的時空演變及脫鉤效應(yīng)分析[13]，即從動態(tài)的視角分析區(qū)域耕地利用碳排放量的變化情況及其與糧食生產(chǎn)的脫鉤效應(yīng)[17]；三是耕地利用碳排放的影響因素研究，就已有研究結(jié)果來看，農(nóng)業(yè)技術(shù)進步、農(nóng)業(yè)機械化水平、環(huán)境規(guī)制強度、財政支農(nóng)力度、農(nóng)地經(jīng)營規(guī)模等[18-19]被認為是影響耕地利用碳排放強度的重要因素；四是耕地利用碳減排研究，包括碳減排潛力測算[20]、碳減排路徑[21]、碳減排效應(yīng)[22]等內(nèi)容。綜合來看，關(guān)于耕地利用碳排放的研究已有較多成果，但仍存在以下不足：（1）已有研究側(cè)重于對研究單元的耕地利用碳排放的時空演化特征進行獨立分析，但根據(jù)地理學(xué)第一定律，空間關(guān)聯(lián)性現(xiàn)象普遍存在，而已有研究較少涉及；（2）影響耕地利用碳排放的因素可能因空間位置的不同而產(chǎn)生差異，現(xiàn)有文獻多借助于計量經(jīng)濟學(xué)模型展開分析，缺乏從空間異質(zhì)性視角進行剖析。就該層面而言，關(guān)于“耕地利用碳排放具有怎樣的空間關(guān)聯(lián)特征”“耕地利用碳排放時空演變的驅(qū)動因素有哪些、這些因素有什么樣的空間異質(zhì)性特征”等問題尚有待進一步探究，而厘清上述問題有助于拓展耕地利用碳排放研究框架。因此，加強耕地利用碳排放時空演變特征、空間集聚特征和驅(qū)動因素的空間異質(zhì)性研究顯得尤為重要。黃河流域是我國重要的農(nóng)牧業(yè)生產(chǎn)基地，分布有黃淮海平原、汾渭平原、河套灌區(qū)等農(nóng)產(chǎn)品主產(chǎn)區(qū)，糧食產(chǎn)量約占全國的1/3，在保障我國糧食安全方面占有舉足輕重的地位。與此同時，為了追求高產(chǎn)出而對耕地資源進行粗放利用所產(chǎn)生的碳排放問題亦不容忽視。中共十八大以來，習(xí)近平多次實地考察黃河流域生態(tài)保護和經(jīng)濟社會發(fā)展情況，2019年9月，黃河流域生態(tài)保護和高質(zhì)量發(fā)展正式上升為新時代重大國家戰(zhàn)略，推動農(nóng)業(yè)綠色低碳發(fā)展對于黃河流域意義重大、勢在必行。鑒于此，本文基于2005—2020年黃河流域地級面板數(shù)據(jù)，采用碳排放系數(shù)法、空間分析法揭示黃河流域耕地利用碳排放的時空特征，同時，利用時空地理加權(quán)回歸模型進一步探究不同因素在不同區(qū)域的異質(zhì)性影響機理，以期為制定精細化的農(nóng)業(yè)碳減排政策提供決策參考。

1 理論框架、研究方法與數(shù)據(jù)來源

1.1 理論框架

耕地利用是農(nóng)業(yè)生產(chǎn)經(jīng)營者對耕地進行自然再生產(chǎn)和經(jīng)濟再生產(chǎn)的社會經(jīng)濟活動，其本質(zhì)是人類社會及其活動與耕地之間的交互作用[23]。在耕地利用過程中，農(nóng)業(yè)生產(chǎn)經(jīng)營者為獲得農(nóng)業(yè)產(chǎn)品并取得經(jīng)濟收益，需投入一定量的農(nóng)藥、化肥、農(nóng)膜等農(nóng)用化學(xué)品，并依據(jù)農(nóng)作物的生長規(guī)律進行翻耕、平整、播種、灌溉、除草、收割、運輸?shù)茸鳂I(yè)，此過程伴隨著電力、柴油等能源的消耗，而農(nóng)用化學(xué)品的施用、農(nóng)耕作業(yè)所消耗的能源以及土壤有機碳的釋放等均會產(chǎn)生相應(yīng)量值的碳排放[15-16]。耕地利用碳排放量與上述農(nóng)業(yè)生產(chǎn)活動密切相關(guān)，同時，農(nóng)用化學(xué)品的施用強度、農(nóng)業(yè)能耗的高低又受到農(nóng)業(yè)生產(chǎn)經(jīng)營者個體行為及其所處社會經(jīng)濟環(huán)境的影響[18]。其中，農(nóng)地經(jīng)營規(guī)模主要通過改變農(nóng)地利用方式如調(diào)整種植結(jié)構(gòu)、誘發(fā)化學(xué)品投入強度和技術(shù)投入強度變化，繼而影響耕地利用碳排放[9，18]；農(nóng)業(yè)政策如農(nóng)資補貼、農(nóng)機購置補貼等會影響到農(nóng)業(yè)生產(chǎn)經(jīng)營者對于化肥、農(nóng)藥、農(nóng)機的使用方式及強度，從而影響耕地利用碳排放[19]；農(nóng)業(yè)技術(shù)進步通過改變要素的投入結(jié)構(gòu)、提高生產(chǎn)效率及能源利用效率而對碳排放產(chǎn)生影響[24]。此外，一些研究證實了農(nóng)業(yè)發(fā)展水平、耕地利用強度、農(nóng)村居民收入水平、農(nóng)作物種植結(jié)構(gòu)、農(nóng)地流轉(zhuǎn)、農(nóng)業(yè)機械化水平、勞動力素質(zhì)等亦會對耕地利用碳排放產(chǎn)生直接或間接影響[15，25]。基于此，本文構(gòu)建了耕地利用碳排放研究框架（圖1）。

1.2 研究方法

1.2.1 耕地利用碳排放測度

耕地利用碳排放的主要來源如下[14，25-26]：（1）化肥、農(nóng)藥和農(nóng)膜等農(nóng)用化學(xué)品在生產(chǎn)和使用過程中所

產(chǎn)生的碳排放，其碳排放系數(shù)分別為0.895 6 kg C/kg、4.934 1 kg C/kg和5.18 kg C/kg；（2）能源消耗所帶來的碳排放，包括農(nóng)業(yè)機械消耗的柴油以及灌溉所消耗的電能，二者的碳排放系數(shù)分別為0.592 7 kg C/kg、20.476 kg C/hm2；（3）翻耕導(dǎo)致有機碳流失而產(chǎn)生的碳排放，其碳排放系數(shù)為312.6 kg C/km2。碳排放計算公式為：

1.3 研究區(qū)概況與數(shù)據(jù)來源

1.3.1 研究區(qū)概況

根據(jù)國家水利部黃河水利委員會的定義，自然黃河流域包含青海、四川、甘肅、寧夏、內(nèi)蒙古、陜西、山西、河南和山東9個省（自治區(qū)）[34]。但根據(jù)《長江經(jīng)濟帶發(fā)展規(guī)劃綱要》，四川省整體屬于長江經(jīng)濟帶[35]，同時，內(nèi)蒙古自治區(qū)東四盟（呼倫貝爾市、興安盟、通遼市、赤峰市）屬于東北地區(qū)[36]，故本文未將其納入研究范圍。進一步考慮到數(shù)據(jù)的可獲得性，本文最終選擇黃河流域78個市（州、盟）作為研究區(qū)樣本。

1.3.2 數(shù)據(jù)來源

本文以黃河流域市級行政區(qū)為研究單元，所用數(shù)據(jù)包括化肥、農(nóng)藥、農(nóng)膜、農(nóng)用柴油、灌溉面積和農(nóng)作物播種面積等耕地利用碳排放測算指標數(shù)據(jù)，以及農(nóng)業(yè)發(fā)展水平、種植結(jié)構(gòu)、農(nóng)地規(guī)模等耕地利用碳排放影響因素指標數(shù)據(jù)。上述統(tǒng)計數(shù)據(jù)首先通過查閱2006—2021年黃河流域各?。▍^(qū)）統(tǒng)計年鑒進行獲取，然后利用EPS（Easy Professional Superior）全球統(tǒng)計數(shù)據(jù)分析平臺（https：//www.epsnet.com.cn）和部分城市的統(tǒng)計年鑒、國民經(jīng)濟和社會發(fā)展統(tǒng)計公報對缺失數(shù)據(jù)進行補充，最后對于少數(shù)缺失數(shù)據(jù)采用線性插值法進行補齊。此外，文中關(guān)于省域尺度的數(shù)據(jù)（如糧食產(chǎn)量、農(nóng)村居民人均收入等）來源于《中國農(nóng)村統(tǒng)計年鑒》 《中國統(tǒng)計年鑒》，研究區(qū)行政區(qū)劃數(shù)據(jù)獲取于國家基礎(chǔ)地理信息系統(tǒng)網(wǎng)站。

2 黃河流域耕地利用碳排放時空演變與集聚特征

2.1 時序演變特征

2.2 空間分異特征

借助于ArcGIS 10.2軟件分別對 2005 年、2010年、2015年和2020年黃河流域耕地利用碳排放強度進行空間可視化表達，以反映其空間差異及演變特征（圖3）。

（1）黃河流域耕地利用碳排放強度呈現(xiàn)出顯著的空間差異性。2005—2020年，黃河流域各區(qū)域之間的耕地利用碳排放強度相差明顯，2005年，碳排放強度最高的地區(qū)為威海、日照和嘉峪關(guān)，其碳排放強度值均超過1 500 kg/hm2，而榆林、呼和浩特、包頭、鄂爾多斯、烏蘭察布、甘南等地的碳排放強度均低于250 kg/hm2，差距顯著，該現(xiàn)象在2010年、2015年和2020年等時間節(jié)點同樣存在。

（2）碳排放強度水平相近的區(qū)域呈現(xiàn)出一定的空間鄰近性。從圖3可以看出，相近碳排放強度的區(qū)域在空間上呈“連片”分布，其中，2005年，碳排放強度高于1 250 kg/hm2的日照、青島、濰坊、煙臺、淄博和威海等地在空間上具有鄰近性，山西北部、陜西中部和甘肅東南部的部分地區(qū)亦存在連片分布的現(xiàn)象，該特征在2010年、2015年和2020年碳排放強度值處于250～500 kg/hm2的地區(qū)亦表現(xiàn)明顯。

（3）碳排放強度高值和低值區(qū)域范圍總體呈“低進高退”趨勢。2005年，黃河流域耕地利用碳排放強度超過1 000 kg/hm2的地區(qū)數(shù)量為16個，其中，高于1 250 kg/hm2的地區(qū)有7個，而低于500 kg/hm2的地區(qū)數(shù)量為21個，占比為26.9%；到2020年，碳排放強度高于1 000 kg/hm2的地區(qū)數(shù)量同樣為16個，碳排放強度高于1 250 kg/hm2的地區(qū)數(shù)量降至4個，而低于500 kg/hm2的地區(qū)數(shù)量則增至33個，所占比重達到 42.3%。就長期演變趨勢而言，碳排放低值區(qū)范圍逐漸擴張，高值區(qū)范圍則趨于收縮。

2.3 空間集聚特征

為探討黃河流域耕地利用碳排放強度是否存在空間集聚特征，首先采用全局空間自相關(guān)分析法計算得到黃河流域耕地利用碳排放強度的全局莫蘭指數(shù)（表1）。由表1可得，2005年、2010年、2015年和2020年的全局Morans I值均大于或接近0.6，且Z值均通過了顯著性檢驗，表明黃河流域耕地利用碳排放強度存在顯著的空間正相關(guān)性，即碳排放強度高值區(qū)趨向與高值區(qū)相鄰，而碳排放強度低的地區(qū)趨向與低值區(qū)相鄰。

為進一步揭示黃河流域耕地利用碳排放強度的局部關(guān)聯(lián)特征，利用冷熱點分析法計算得到Getis-Ord Gi*統(tǒng)計量，并依據(jù)自然斷裂點法將其劃分為冷點區(qū)、次冷點區(qū)、隨機分布區(qū)、次熱點區(qū)和熱點區(qū)（圖4）。可以看出，2005—2020年，黃河流域耕地利用碳排放強度冷熱點區(qū)集聚特征明顯，且冷點區(qū)位置相對穩(wěn)定、熱點區(qū)位置發(fā)生轉(zhuǎn)移，隨機分布區(qū)域范圍呈縮小趨勢。2005年，冷點和次冷點區(qū)主要集中于內(nèi)蒙古、山西和甘肅東南部區(qū)域，熱點區(qū)和次熱點區(qū)顯著集聚于山東??；到2010年，冷點區(qū)和次冷點區(qū)位置變化較小，次熱點區(qū)范圍由山東省進一步擴展至河南省大部分地區(qū)；2015—2020年，冷點區(qū)范圍除原有區(qū)域外，甘肅省多數(shù)地區(qū)由次冷點區(qū)演變?yōu)槔潼c區(qū)，河南、山東、陜西中部及南部成為熱點和次熱點區(qū)的主要集聚區(qū)域。

3 黃河流域耕地利用碳排放影響因素分析

根據(jù)前文的分析結(jié)果，黃河流域耕地利用碳排放強度具有顯著的空間相關(guān)性，分析其影響因素時需將區(qū)域間的空間互動作用考慮在內(nèi)。因此，本文基于2005—2020年黃河流域78個市域單元面板數(shù)據(jù)，運用GTWR模型展開分析。

3.1 變量選取

以耕地利用碳排放強度作為被解釋變量，即單位耕地面積碳排放量?；谇拔乃鶚?gòu)建的理論框架，借鑒已有研究成果[15，18，24-25，37-38]，并考慮數(shù)據(jù)的可得性，本文選取農(nóng)業(yè)發(fā)展水平、農(nóng)地經(jīng)營規(guī)模、農(nóng)作物種植結(jié)構(gòu)、農(nóng)村居民收入水平、農(nóng)業(yè)機械投入強度、農(nóng)業(yè)財政支持力度和復(fù)種指數(shù)等直接或間接影響耕地利用碳排放的經(jīng)濟社會因素作為解釋變量，具體含義如表2所示。為了消除價格因素的影響，本文以2005年為基期，分別使用農(nóng)村居民消費價格指數(shù)、第一產(chǎn)業(yè)產(chǎn)值指數(shù)對農(nóng)村居民人均可支配收入和農(nóng)林牧漁總產(chǎn)值進行平減處理。

3.2 數(shù)據(jù)檢驗

在構(gòu)建GTWR模型之前，需對所有變量進行標準化處理，以確保模型的穩(wěn)健性及結(jié)果的可信度。同時，為避免在回歸時出現(xiàn)偽回歸現(xiàn)象，需要對自變量進行多重共線性檢驗，診斷結(jié)果顯示，7項指標的方差膨脹因子（VIF）均小于7.5，表明變量之間相互獨立，不會因相互影響而干擾模型的穩(wěn)定性，可作進一步的建模分析。

3.3 GTWR模型擬合結(jié)果

基于ArcGIS 10.2 軟件GTWR分析模塊對黃河流域耕地利用碳排放影響因素進行分析，模型擬合結(jié)果如表3所示。GTWR模型的R2和Adj-R2值分別達到了0.862 2和0.861 4，相比于OLS和GWR模型具有更高的擬合度，說明GTWR模型的解釋度更強。同時，模型的AICc值和RSS值分別代表赤池信息量準則和殘差平方和，二者值越小，表明模型與觀測數(shù)據(jù)的擬合越接近。由表3可得，GTWR模型的AICc值和RSS值均小于OLS和GWR模型，進一步表明其擬合效果優(yōu)于二者。從整體回歸結(jié)果來看，農(nóng)業(yè)發(fā)展水平、農(nóng)村居民收入水平、農(nóng)業(yè)機械投入強度、復(fù)種指數(shù)和農(nóng)業(yè)財政支持力度等因素對耕地利用碳排放強度具有正向作用，其平均回歸系數(shù)分別為0.239 7、0.051 1、0.185 1、0.298 5和0.109 0，而農(nóng)地經(jīng)營規(guī)模、農(nóng)作物種植結(jié)構(gòu)則對耕地利用碳排放強度具有抑制作用，其平均回歸系數(shù)分別為-0.312 9和-0.101 4。按照影響程度大小的絕對值，依次為：農(nóng)地經(jīng)營規(guī)模>復(fù)種指數(shù)>農(nóng)業(yè)發(fā)展水平>農(nóng)業(yè)機械投入強度>農(nóng)業(yè)財政支持力度>農(nóng)作物種植結(jié)構(gòu)>農(nóng)村居民收入水平。另外，從統(tǒng)計結(jié)果可以看出，各因素對不同地區(qū)碳排放強度的影響程度差異明顯，需從局部考慮碳其時空異質(zhì)性。

3.4 影響因素的空間異質(zhì)性分析

根據(jù)GTWR模型局域估計結(jié)果，對各因素的回歸系數(shù)取其均值進行可視化處理（圖5），可以發(fā)現(xiàn)，黃河流域耕地利用碳排放強度的影響因素具有顯著的空間異質(zhì)性。

（1）農(nóng)業(yè)發(fā)展水平對多數(shù)城市的耕地利用碳排放強度表現(xiàn)為正向驅(qū)動（圖5（a））。統(tǒng)計結(jié)果顯示，有64.1%的空間單元，農(nóng)業(yè)發(fā)展水平與耕地利用碳排放強度呈正相關(guān)效應(yīng)，即對于大多數(shù)地區(qū)而言，農(nóng)業(yè)發(fā)展水平越高，碳排放強度越高，其中，高值區(qū)主要分布于陜西和甘肅東南部地區(qū)。負相關(guān)效應(yīng)則主要分布于河南、山東北部、山西東南部地區(qū)，即農(nóng)業(yè)發(fā)展水平越高，碳排放強度越低。黃河流域上、中、下游各地區(qū)之間由于地理環(huán)境、資源稟賦、農(nóng)業(yè)發(fā)展基礎(chǔ)等諸多條件存在顯著差異，使得其農(nóng)業(yè)生產(chǎn)方式及農(nóng)業(yè)發(fā)展水平亦明顯不同，根據(jù)經(jīng)濟發(fā)展與環(huán)境污染之間關(guān)系的演變規(guī)律，不同經(jīng)濟發(fā)展階段會產(chǎn)生不同的環(huán)境效應(yīng)，這也是導(dǎo)致農(nóng)業(yè)發(fā)展水平對碳排放強度的影響存在空間異質(zhì)性的重要原因。

（2）農(nóng)地經(jīng)營規(guī)模對黃河流域耕地利用碳排放強度的作用方向呈現(xiàn)出顯著的梯度變化特征（圖5（b））。其中，回歸系數(shù)正值區(qū)主要分布在甘肅、青海、陜西南部及寧夏西部地區(qū)，而對于內(nèi)蒙古、山西、河南、山東、陜西大部及寧夏北部等大多數(shù)地區(qū)而言，農(nóng)地經(jīng)營規(guī)模的擴大則會抑制耕地利用碳排放強度。規(guī)?；N植一方面能夠降低農(nóng)業(yè)生產(chǎn)成本、提高經(jīng)營效益、利于先進技術(shù)的應(yīng)用，同時也可以減少化肥、農(nóng)藥、柴油等農(nóng)用物資的投入量，從而降低生產(chǎn)過程中所產(chǎn)生的碳排放量。

（3）農(nóng)作物種植結(jié)構(gòu)對耕地利用碳排放強度的影響以負向為主（圖5（c））。從統(tǒng)計結(jié)果來看，農(nóng)作物種植結(jié)構(gòu)回歸系數(shù)為負值的時空單元比例為66.7%，即對大多數(shù)地區(qū)而言，糧食作物種植面積越大，碳排放強度越小。空間差異方面，負值區(qū)集中于山西、陜西、內(nèi)蒙古、山東、甘肅中部和西部等地區(qū)，正值區(qū)則主要位于河南、陜西西南部以及甘肅南部區(qū)域。種植結(jié)構(gòu)變化的差異性是主要誘因，同時，不同類型農(nóng)作物之間種植管理方式的差別加劇了這種異質(zhì)性。

（4）黃河流域農(nóng)村居民收入水平對耕地利用碳排放強度的作用方向總體呈現(xiàn)出“東正西負”的特征（圖5（d））。農(nóng)村居民收入水平回歸系數(shù)正值區(qū)主要位于山西、內(nèi)蒙古東部、河南及山東大部分地區(qū)，負值區(qū)則集中于陜西、寧夏、甘肅大部以及內(nèi)蒙古中部等地區(qū)。在當(dāng)前的農(nóng)業(yè)生產(chǎn)經(jīng)營體系中，小農(nóng)戶家庭經(jīng)營方式仍占據(jù)著主體地位，影響農(nóng)戶種植管理方式的因素有多種，其中，收入水平與農(nóng)戶對化肥、農(nóng)藥、農(nóng)膜等農(nóng)資的投入強度密切相關(guān)。從區(qū)域間農(nóng)村居民收入水平的差異來看，“正值區(qū)”的農(nóng)村居民收入水平整體要高于“負值區(qū)”，如2020年山東、河南的農(nóng)村居民人均可支配收入分別為18 753元、16 108元，而同期陜西、青海、甘肅分別為13 316元、12 342元和10 344元，這種差異化導(dǎo)致農(nóng)戶的種植管理方式出現(xiàn)差別并最終影響到碳排放強度。

（5）農(nóng)業(yè)機械投入促進了大部分地區(qū)耕地利用碳排放強度的提升（圖5（e））。根據(jù)各地區(qū)農(nóng)業(yè)機械投入強度回歸系數(shù)的統(tǒng)計結(jié)果，有65.4%的時空單元為正值，即農(nóng)業(yè)機械投入力度越大，碳排放強度越高。農(nóng)機總動力是反映地區(qū)農(nóng)業(yè)機械化水平的一個重要指標，其直接影響著農(nóng)業(yè)機械消耗的柴油量并體現(xiàn)到由此產(chǎn)生的碳排放量上。由圖可得，濰坊、東營、臨沂、淄博、濱州、日照、漢中、安康和寶雞9市農(nóng)業(yè)機械投入強度對耕地利用碳排放強度的驅(qū)動作用明顯，農(nóng)業(yè)機械的廣泛使用增加了農(nóng)用柴油的消耗量從而促進碳排放了碳排放量的增加。鄭州、安陽、太原等14個地區(qū)則表現(xiàn)為顯著的抑制作用，這主要與地方政府實施農(nóng)機換置補貼政策的效果、農(nóng)田水利設(shè)施建設(shè)水平以及當(dāng)?shù)剞r(nóng)機聯(lián)合作業(yè)情況等因素有關(guān)。

（6）復(fù)種程度對黃河流域大部分地區(qū)耕地利用碳排放強度表現(xiàn)為推動作用（圖5（f））。根據(jù)統(tǒng)計結(jié)果，復(fù)種指數(shù)回歸系數(shù)為正值的時空單元比例達到84.6%，即對于絕大多數(shù)地區(qū)而言，復(fù)種指數(shù)越高，碳排放強度越大。復(fù)種指數(shù)能夠反映出耕地的利用強度，它直接關(guān)系到地區(qū)農(nóng)業(yè)的生產(chǎn)效益，同時，復(fù)種程度的提高帶來的是農(nóng)用物資、農(nóng)業(yè)機械等投入的增加，由此產(chǎn)生的碳排量亦隨之增加。

（7）農(nóng)業(yè)財政投入提高了大部分地區(qū)耕地利用碳排放強度（圖5（g））。從農(nóng)業(yè)財政支持力度回歸系數(shù)來看，屬于正值的時空單元比例達到91.0%，即在絕大多數(shù)地區(qū)，隨著農(nóng)業(yè)財政支持力度的提高，耕地利用碳排放強度逐漸上升。長期以來，我國政府對于農(nóng)業(yè)的財政支持力度不斷加大，投資項目如農(nóng)田水利及道路設(shè)施建設(shè)、高標準農(nóng)田建設(shè)、農(nóng)機購置補貼、種糧補貼等，在很大程度上促進了農(nóng)業(yè)的現(xiàn)代化水平。與此同時，其環(huán)境負效應(yīng)則表現(xiàn)在由各項投入所產(chǎn)生的碳排放亦在增加，未來應(yīng)當(dāng)加大對于綠色農(nóng)業(yè)技術(shù)推廣的財政支持力度。

4 結(jié)論與建議

4.1 結(jié)論

本文以黃河流域為實證區(qū)域，在構(gòu)建耕地利用碳排放研究框架的基礎(chǔ)上，綜合運用空間分析法、時空地理加權(quán)回歸模型（GTWR）對黃河流域耕地利用碳排放的時空演變特征及影響因素進行了探索，得到以下結(jié)論：

（1）從時序演變特征來看，2005—2020年，黃河流域耕地利用碳排放量及排放強度的變化趨勢呈明顯的“倒U型”特征。這與耕地利用碳排放源的變化密切相關(guān)，得益于我國近年來大力推動農(nóng)業(yè)綠色發(fā)展，作為碳排放主要“貢獻者”的化肥、農(nóng)膜等農(nóng)資產(chǎn)品的“減量增效”成效顯著，由其所產(chǎn)生的碳排放亦隨之下降。

（2）從空間演變特征來看，黃河流域耕地利用碳排放強度空間差異性明顯并表現(xiàn)出顯著的空間集聚特征。碳排放強度低值區(qū)主要集中于黃河流域中游地區(qū)并逐步擴展至上游地區(qū)，高值區(qū)則主要位于黃河流域下游地區(qū)，且其范圍總體呈現(xiàn)出“低進高退”的趨勢。

（3）GTWR模型擬合結(jié)果表明，農(nóng)地經(jīng)營規(guī)模對黃河流域中游和下游地區(qū)的耕地利用碳排放產(chǎn)生負向影響，對上游地區(qū)則表現(xiàn)為正向驅(qū)動，且自東向西“梯度變化”明顯；農(nóng)作物種植結(jié)構(gòu)中糧食種植比例與大部分地區(qū)的碳排放強度之間具有負向關(guān)系，種植結(jié)構(gòu)變化的差異性以及不同類型農(nóng)作物之間種植管理方式的差別是導(dǎo)致其效應(yīng)出現(xiàn)空間異質(zhì)性的主要原因；農(nóng)村居民收入水平對耕地利用碳排放強度的作用方向總體呈現(xiàn)出“東正西負”的特征；農(nóng)業(yè)發(fā)展水平、農(nóng)業(yè)機械投入、復(fù)種程度、農(nóng)業(yè)財政支持對多數(shù)城市的耕地利用碳排放強度表現(xiàn)為正向驅(qū)動，且各因素的影響效應(yīng)在空間上具有“連片性”特征。

4.2 政策建議

根據(jù)以上研究結(jié)論，本文提出如下建議：（1）深入推進化肥、農(nóng)膜和農(nóng)藥減量化行動，從生產(chǎn)端減少碳排放。從黃河流域耕地利用碳排放源來看，由化肥、農(nóng)膜和農(nóng)藥的施用所產(chǎn)生的碳排放貢獻顯著。在過去一段時間內(nèi)，由政府部門所推行的農(nóng)用化學(xué)品減量行動取得了良好成效，未來應(yīng)繼續(xù)推進該行動，積極開展測土配方施肥、大力推廣有機肥及生物農(nóng)藥、加強農(nóng)膜科學(xué)使用與回收利用，擴大并鞏固成果。（2）因地制宜制定碳減排策略，推動黃河流域協(xié)同減排。耕地利用碳排放源有多種，由于黃河流域各區(qū)域之間在耕地利用方式、自然稟賦、已取得成效等諸多方面存在差異，因此，各地區(qū)要結(jié)合當(dāng)?shù)氐膶嶋H情況、找出關(guān)鍵環(huán)節(jié)、制定有利于其實現(xiàn)碳減排的措施。對于耕地利用碳排放強度較高的黃河流域下游地區(qū)，應(yīng)加強對重點碳排放源的監(jiān)管與控制，并通過提高耕作管理的科學(xué)水平、提升耕地固碳能力來推動耕地系統(tǒng)“固碳減排”。對于黃河流域中游及上游地區(qū)，應(yīng)進一步推動耕地利用的綠色化轉(zhuǎn)型，不斷提高農(nóng)業(yè)生態(tài)環(huán)境的承載力。（3）積極推動土地流轉(zhuǎn)，促進耕地規(guī)模化經(jīng)營。從研究結(jié)果來看，農(nóng)地經(jīng)營規(guī)模的擴大能夠抑制黃河流域耕地利用碳排放強度。當(dāng)前，我國在大力提倡“加快土地流轉(zhuǎn)、促進耕地規(guī)?；?jīng)營”，分散化、小規(guī)模的土地經(jīng)營模式已無法適應(yīng)大市場和國際化的需求，且不利于農(nóng)業(yè)的綠色化與現(xiàn)代化進程。因此，要加強政策引導(dǎo)、推進資源整合，尤其是對于農(nóng)民人均耕地面積低于全國平均水平的河南、山東及陜西等地，要積極探索新路徑破解耕地細碎化難題、促進土地規(guī)?；?jīng)營。（4）加大對綠色農(nóng)業(yè)的政策支持力度。由前文分析可得，農(nóng)業(yè)機械投入、復(fù)種程度及農(nóng)業(yè)財政支持對黃河流域耕地利用碳排放強度的影響以正向驅(qū)動為主，綠色農(nóng)業(yè)的實現(xiàn)須以更節(jié)能環(huán)保的農(nóng)機作業(yè)形式、更利于耕地保護的輪作休耕制度、更強的綠色農(nóng)業(yè)技術(shù)普及力度為前提，而這些均離不開政府的政策支持。因此，要出臺政策鼓勵農(nóng)機跨區(qū)域作業(yè)、加大對節(jié)能環(huán)保型農(nóng)機產(chǎn)品的補貼力度，尤其是農(nóng)機投入對碳排放強度驅(qū)動作用明顯的山東、陜西及甘肅東南部地區(qū)；同時，要探索實行耕地輪作休耕制度以實現(xiàn)耕地的可持續(xù)利用，特別是復(fù)種程度較高的地區(qū)，并且要制定輪作休耕補貼政策以確保農(nóng)民收益；此外，綠色農(nóng)業(yè)技術(shù)能否順利得到廣泛應(yīng)用是決定農(nóng)業(yè)碳減排成效的一個關(guān)鍵要素，尤其是在我國以“小農(nóng)戶”為主體的農(nóng)業(yè)生產(chǎn)體系下，加強政策引導(dǎo)、資金支持并逐步提高農(nóng)戶綠色種植的積極性顯得尤為重要。

參考文獻（References）：

[1] Intergovernmental Panel on Climate Change. Synthesis Report of the IPCC Sixth Assessment Report （AR6）： Climate Change 2023 [R] . Geneva： IPCC ， 2023.

[2] NORSE D. Low carbon agriculture： objectives and policy pathways[J] . Environmental Development， 2012， 1（1）： 25 -39.

[3] REBOLLEDO-LEIVA R， ANGULO-MEZA L， IRIARTE A， et al. Joint carbon footprint assessment and data envelopment analysis for the reduction of greenhouse gas emissions in agriculture production[J] . Science of the Total Environment， 2017， 593 - 594： 36 - 46.

[4] FRANK S， HAVLíK P， STEHFEST E， et al. Agricultural non-CO2 emission reduction potential in the context of the 1.5 ℃ target[J] . Nature Climate Change， 2019， 9（1）： 66 -72.

[5] 夏四友，趙媛，許昕，等.1997—2016年中國農(nóng)業(yè)碳排放率的時空動態(tài)與驅(qū)動因素[J] .生態(tài)學(xué)報，2019，39（21）：7854 - 7865.

[6] Food and Agriculture Organization of the United Nations. The State of Food and Agriculture 2016： Climate Change， Agriculture and Food Security [R] . Rome： FAO， 2016.

[7] Organisation for Economic Co-operation and Development/ Food and Agriculture Organization of the United Nations. OECD-FAO Agricultural Outlook 2022-2031[R] . Paris： OECD Publishing， 2022.

[8] ANWAR A， SARWAR S， AMIN W， et al. Agricultural practices and quality of environment： evidence for global perspective[J] . Environmental Science and Pollution Research， 2019， 26（15）： 15617 - 15630.

[9] 周思宇，郗鳳明，尹巖，等.東北地區(qū)耕地利用碳排放核算及驅(qū)動因素[J] .應(yīng)用生態(tài)學(xué)報，2021，32（11）：3865 -3871.

[10] PATHAK H， JAIN N， BHATIA A， et al. Carbon footprints of Indian food items[J] . Agriculture， Ecosystems & Environment， 2010， 139（1 - 2）： 66 - 73.

[11] 劉瓊，肖海峰.中國農(nóng)村居民不同類型收入與畜禽養(yǎng)殖碳排放的動態(tài)響應(yīng)關(guān)系：基于Tapio脫鉤和SVAR模型的分析[J] .生態(tài)與農(nóng)村環(huán)境學(xué)報，2022，38（4）：453 - 465.

[12] JOHNSON M F， FRANZLUEBBERS A J， WEYERS S L， et al. Agricultural opportunities to mitigate greenhouse gas emissions[J] . Environmental Pollution， 2007， 150（1）： 107 - 124.

[13] 丁寶根，楊樹旺，趙玉，等.中國耕地資源利用的碳排放時空特征及脫鉤效應(yīng)研究[J] .中國土地科學(xué)，2019，33（12）：45 - 54.

[14] 李波，張俊飚，李海鵬.中國農(nóng)業(yè)碳排放時空特征及影響因素分解[J] .中國人口·資源與環(huán)境，2011，21（8）：80 -86.

[15] 田云，尹忞昊.中國農(nóng)業(yè)碳排放再測算：基本現(xiàn)狀、動態(tài)演進及空間溢出效應(yīng)[J] .中國農(nóng)村經(jīng)濟，2022 （3）：104 - 127.

[16] 楊緒紅，金曉斌，項曉敏，等.近300年中國耕地開墾導(dǎo)致的碳排放估算[J] .中國科學(xué)：地球科學(xué)，2019，49（3）：554 - 568.

[17] 吳昊玥，黃瀚蛟，陳文寬.中國糧食主產(chǎn)區(qū)耕地利用碳排放與糧食生產(chǎn)脫鉤效應(yīng)研究[J] .地理與地理信息科學(xué)，2021，37（6）：85 - 91.

[18] 劉瓊，肖海峰.農(nóng)地經(jīng)營規(guī)模與財政支農(nóng)政策對農(nóng)業(yè)碳排放的影響[J] .資源科學(xué)，2020，42（6）：1063 - 1073.

[19] 張金鑫，王紅玲.環(huán)境規(guī)制、農(nóng)業(yè)技術(shù)創(chuàng)新與農(nóng)業(yè)碳排放[J] .湖北大學(xué)學(xué)報（哲學(xué)社會科學(xué)版），2020，47（4）：147 - 156.

[20] 吳賢榮，張俊飚，程琳琳，等.中國省域農(nóng)業(yè)碳減排潛力及其空間關(guān)聯(lián)特征——基于空間權(quán)重矩陣的空間Durbin模型[J] .中國人口·資源與環(huán)境，2015，25（6）：53 - 61.

[21] 金書秦，林煜，牛坤玉.以低碳帶動農(nóng)業(yè)綠色轉(zhuǎn)型：中國農(nóng)業(yè)碳排放特征及其減排路徑[J] .改革，2021（5）：29 -37.

[22] 馬九杰，崔恒瑜.農(nóng)業(yè)保險發(fā)展的碳減排作用：效應(yīng)與機制[J] .中國人口·資源與環(huán)境，2021，31（10）：79 - 89.

[23] 杜國明，柴璐佳，李玉恒.耕地利用系統(tǒng)的理論解析與研究框架[J] .地理科學(xué)進展，2022，41（7）：1288 - 1299.

[24] 李成龍，周宏.農(nóng)業(yè)技術(shù)進步與碳排放強度關(guān)系——不同影響路徑下的實證分析[J] .中國農(nóng)業(yè)大學(xué)學(xué)報，2020，25（11）：162 - 171.

[25] 洪凱，朱子玉.珠三角農(nóng)地利用中的碳排放時空特征及影響因素——基于1996—2014年數(shù)據(jù)[J] .湖南農(nóng)業(yè)大學(xué)學(xué)報（社會科學(xué)版），2017，18（1）：70 - 76.

[26] 伍國勇，劉金丹，楊麗莎.中國農(nóng)業(yè)碳排放強度動態(tài)演進及碳補償潛力[J] .中國人口·資源與環(huán)境，2021，31（10）：69 - 78.

[27] 趙榮欽，黃賢金，揣小偉.中國土地利用碳排放的研究誤區(qū)和未來趨向[J] .中國土地科學(xué)，2016，30（12）：83 - 92.

[28] 張梅，賴力，黃賢金，等.中國區(qū)域土地利用類型轉(zhuǎn)變的碳排放強度研究[J] .資源科學(xué)，2013，35（4）：792 - 799.

[29] 張玥，代亞強，陳媛媛，等.土地利用隱性轉(zhuǎn)型與土地利用碳排放空間關(guān)聯(lián)研究[J] .中國土地科學(xué)，2022，36（6）： 100 - 112.

[30] 海貝貝，李小建，許家偉.鞏義市農(nóng)村居民點空間格局演變及其影響因素[J] .地理研究，2013，32（12）： 2257 -2269.

[31] HUANG B， WU B， BARRY M. Geographically and temporally weighted regression for modeling spatio-temporal variation in house prices[J] . International Journal of Geographical Information Science， 2010， 24（3）： 383 - 401.

[32] WU B， LI R R， HUANG B. A geographically and temporally weighted autoregressive model with application to housing prices[J] . International Journal of Geographical Information Science， 2014， 28（5）： 1186 - 1204.

[33] 李恩康，陸玉麒，陳娛.中國外貿(mào)貨物出口的地理格局演化及影響因素分析——基于貨物出口距離和GTWR模型[J] .地理研究，2019，38（11）：2624 - 2638.

[34] 曾剛，胡森林.技術(shù)創(chuàng)新對黃河流域城市綠色發(fā)展的影響研究[J] .地理科學(xué)，2021，41（8）：1314 - 1323.

[35] 胡志強，苗長虹，熊雪蕾，等.產(chǎn)業(yè)集聚對黃河流域工業(yè)韌性的影響研究[J] .地理科學(xué)，2021，41（5）：824 - 831.

[36] 耿鳳娟，苗長虹，胡志強.黃河流域工業(yè)結(jié)構(gòu)轉(zhuǎn)型及其對空間集聚方式的響應(yīng)[J] .經(jīng)濟地理，2020，40（6）：30 - 36.

[37] 李波，劉雪琪，梅倩，等.湖北省農(nóng)地利用方式變化的碳效應(yīng)特征與空間差異[J] .中國人口·資源與環(huán)境，2018，28（10）：62 - 70.

[38] 田云，尹忞昊.技術(shù)進步促進了農(nóng)業(yè)能源碳減排嗎？——基于回彈效應(yīng)與空間溢出效應(yīng)的檢驗[J] .改革，2021（12）：45 - 58.

Spatial-temporal Characteristics of Carbon Emissions from Cultivated Land Use in the Yellow River Basin and the Influencing Factors

REN Shixin1，LI Erling2，ZHAO Jincai1，XU Yanan3

（1. School of Business， Henan Normal University， Xinxiang 453007， China； 2. College of Geography and Environmental Science， Henan University， Kaifeng 475004， China； 3. College of Resources and Environment， Henan University of Economics and Law， Zhengzhou 450046， China）

Abstract：The purposes of this study are to reveal the spatial-temporal evolution of carbon emissions from cultivated land use in the Yellow River Basin and to investigate the influencing factors， to provide the reference for understanding regional carbon emission patterns and formulating agricultural carbon reduction strategies under the “double-carbon”target. The research methods are as follows. Taking 78 municipal units in the Yellow River Basin as the research object， the quantitative analysis is carried out by using the methods of carbon emission accounting for cultivated land use， spatial hotspot analysis and geographically temporal weighted regression （GTWR） model. The results show that： 1） the trend of carbon emissions and emission intensity of cultivated land use in the Yellow River Basin from 2005 to 2020 shows an obvious “inverted U-shape”， which is basically in line with the pattern of change between the level of economic development and the degree of environmental pollution. 2） The spatial variability of carbon emission intensity of cultivated land use in the Yellow River Basin is significant and shows significant spatial clustering characteristics， with low-value areas of carbon emission intensity mainly concentrating in the middle and upper reaches of the Yellow River Basin， while high-value areas are located in the lower reaches of Henan Province and Shandong Province. 3） The large-scale operation of agricultural land and the “grain-oriented” crop cultivation structure inhibited the carbon emission intensity of cultivated land use in most areas of the Yellow River Basin， while the income level of rural residents， agricultural development level， agricultural machinery input， replanting degree， and agricultural financial support show positive driving effects， and the influence of each factor has significant spatial heterogeneity. In conclusion， carbon emissions from cultivated land use vary significantly in regions of the Yellow River Basin， and the driving factors are also different. Therefore， differentiated cultivated land use strategies and carbon reduction measures should be developed in the light of regional realities.

Key words： cultivated land use； carbon emissions； geographically temporal weighted regression （GTWR）； the Yellow River Basin

（本文責(zé)編：張冰松）