區(qū)域農(nóng)田生態(tài)系統(tǒng)碳足跡時(shí)空演變研究
——以黑龍江省為例

寧 靜 楊 楠 杜國明 孫天成 胡明均 王 蕾

(1.東北農(nóng)業(yè)大學(xué) 公共管理與法學(xué)院,哈爾濱 150030;2.東北林業(yè)大學(xué) 園林學(xué)院,哈爾濱 150040)

2020年在第七十五屆聯(lián)合國大會(huì)上中國明確提出“雙碳”目標(biāo),力求2030年前實(shí)現(xiàn)碳達(dá)峰,2060年前實(shí)現(xiàn)碳中和。自《巴黎氣候變化協(xié)定》簽訂后,全球氣候治理取得了一些實(shí)質(zhì)性進(jìn)展,但實(shí)現(xiàn)1.5 ℃的溫升控制的目標(biāo)仍然需要更多的努力。農(nóng)田生態(tài)系統(tǒng)是陸地生態(tài)系統(tǒng)的重要構(gòu)成部分,在陸地碳循環(huán)中發(fā)揮著重要的作用,同時(shí)扮演著碳源和碳匯的角色,從碳源角度來看,人類在農(nóng)業(yè)生產(chǎn)活動(dòng)中投入的生產(chǎn)資料和農(nóng)作物生長過程導(dǎo)致溫室氣體的排放。根據(jù)聯(lián)合國政府間氣候變化專門委員會(huì)(IPCC)第六次評(píng)估報(bào)告稱,2019年全球二氧化碳排放量達(dá)到了590×108t,農(nóng)業(yè)二氧化碳排放量為51～61×108t,占溫室氣體排放總量的10%～12%[1-2];從碳匯角度來看,農(nóng)作物在生長過程中進(jìn)行光合作用,吸收大氣中的CO2轉(zhuǎn)化為有機(jī)物固定在自身體內(nèi)。Kay[3]等估算歐洲農(nóng)田生態(tài)系統(tǒng)單位面積碳固存潛力為0.09～7.29 t;中國農(nóng)田土壤固碳潛力約為668×106t,通過秸稈還田等合理的田間管理措施可增加固碳潛力[4]。開展農(nóng)田生態(tài)系統(tǒng)碳排放動(dòng)態(tài)變化研究,為減少農(nóng)業(yè)溫室氣體的排放,對(duì)農(nóng)田固碳減排以及應(yīng)對(duì)全球氣候變化治理具有重要意義。

定量分析農(nóng)田生態(tài)系統(tǒng)碳排放量是研究農(nóng)田生態(tài)系統(tǒng)碳循環(huán)的基礎(chǔ)。近年來,我國陸續(xù)開展對(duì)農(nóng)田生態(tài)系統(tǒng)碳排放的研究,基于IPCC的數(shù)學(xué)估算模型和碳足跡法被廣泛使用。碳足跡法實(shí)質(zhì)是對(duì)溫室氣體排放進(jìn)行定量研究,用以評(píng)價(jià)人類生產(chǎn)過程中對(duì)生態(tài)環(huán)境造成的影響。21世紀(jì)初,West等[3]基于IPCC測算了農(nóng)田使用化肥、農(nóng)藥和農(nóng)業(yè)灌溉等過程產(chǎn)生的碳排放,將碳足跡這一概念引入到農(nóng)業(yè)中[5]。葉文偉等[6]基于土地利用投入—產(chǎn)出理論,引用農(nóng)田生態(tài)系統(tǒng)碳足跡法對(duì)海南島農(nóng)田生態(tài)系統(tǒng)碳足跡進(jìn)行測算研究。王英等[7]對(duì)中國農(nóng)田生態(tài)系統(tǒng)碳排放進(jìn)行估算,并用GM(1,1)模型對(duì)未來碳排放進(jìn)行預(yù)測。白福臣等[8]以糧食主產(chǎn)區(qū)為研究區(qū),構(gòu)建農(nóng)田生態(tài)系統(tǒng)碳足跡模型測算農(nóng)田生態(tài)系統(tǒng)碳足跡,并分析碳足跡時(shí)空演變特征及其與糧食產(chǎn)量之間的脫鉤效應(yīng)。

黑龍江省糧食產(chǎn)量連續(xù)多年位居全國前列,是維護(hù)國家糧食安全的“壓艙石”。為響應(yīng)國家“保面積、穩(wěn)產(chǎn)量、擴(kuò)大豆”的號(hào)召,黑龍江省提出穩(wěn)糧擴(kuò)豆目標(biāo),調(diào)整優(yōu)化主要糧食作物種植結(jié)構(gòu),穩(wěn)定水稻種植面積、縮減玉米種植面積、落實(shí)增加大豆種植面積,從而保障國家糧食安全。黑龍江省2022年審議通過《黑龍江省碳達(dá)峰實(shí)施方案》(以下簡稱《方案》),《方案》針對(duì)農(nóng)業(yè)和生態(tài)系統(tǒng)提出低碳循環(huán)、鞏固碳匯行動(dòng),農(nóng)田生態(tài)系統(tǒng)固碳減排行動(dòng)主要圍繞增碳匯和減碳排2個(gè)方面,即通過合理化肥施用及科學(xué)田間管理措施直接減少碳排放,合理調(diào)整種植結(jié)構(gòu)以增加農(nóng)田生態(tài)系統(tǒng)的碳匯能力。以上政策體現(xiàn)出對(duì)黑龍江省農(nóng)田生態(tài)系統(tǒng)固碳減排研究的重要性和緊迫性,目前對(duì)黑龍江省農(nóng)田生態(tài)系統(tǒng)碳吸收、碳排放和碳足跡的研究尚不夠充分,其一缺少對(duì)黑龍江省各地級(jí)市碳足跡空間上的對(duì)比研究;其二對(duì)農(nóng)田碳足跡的研究并沒有形成統(tǒng)一的指標(biāo)體系和數(shù)學(xué)估算模型,已有的對(duì)農(nóng)田碳排放的測算往往忽視了農(nóng)田N2O排放這一重要部分。因此,為揭示黑龍江省農(nóng)田生態(tài)系統(tǒng)碳源碳匯能力,本研究擬以黑龍江省為例,考慮農(nóng)田生態(tài)系統(tǒng)碳源和碳匯的雙重屬性,構(gòu)建數(shù)學(xué)模型估算2000—2020年黑龍江省農(nóng)田生態(tài)系統(tǒng)碳排放量、碳吸收量和碳足跡,利用ArcGIS地理信息系統(tǒng)相關(guān)空間技術(shù)分析黑龍江省農(nóng)田生態(tài)系統(tǒng)碳足跡的時(shí)空格局演變特征,以期為農(nóng)田固碳減排提供建議,促進(jìn)黑龍江省綠色生態(tài)農(nóng)業(yè)可持續(xù)發(fā)展。

1 研究區(qū)域與方法

1.1 研究區(qū)概況

黑龍江省地處我國東北部,位于我國最北端及最東端。下轄12個(gè)市,1個(gè)地區(qū),省會(huì)為哈爾濱市,行政區(qū)域圖如圖1所示。黑龍江省位于我國最大的東北平原,耕地面積約占全國耕地面積的13.4%。黑龍江省地處東北黑土區(qū)一帶,土壤肥沃,適宜農(nóng)耕。2022年黑龍江省糧食產(chǎn)量達(dá)到1 552.6億斤,占全國糧食總產(chǎn)量的11.3%,是我國商品糧生產(chǎn)核心基地以及儲(chǔ)備基地。其中黑龍江省大豆產(chǎn)量占全國總產(chǎn)量的43.8%,是我國糧食和大豆的主要生產(chǎn)區(qū)。

圖1 黑龍江省行政區(qū)域圖Fig.1 Administrative region map of Heilongjiang Province

1.2 研究方法

1.2.1農(nóng)田生態(tài)系統(tǒng)碳吸收估算

農(nóng)田生態(tài)系統(tǒng)碳吸收主要是指農(nóng)作物在生長過程中的碳吸收,即農(nóng)作物通過光合作用吸收大氣中的CO2將有機(jī)物質(zhì)固存在植物體內(nèi)的過程[9],農(nóng)田生態(tài)系統(tǒng)碳吸收量為各類農(nóng)作物生長期的碳吸收量之和。本研究相關(guān)農(nóng)作物的經(jīng)濟(jì)系數(shù)等借鑒趙榮欽等[10-11]、田云等[12-13]的研究,計(jì)算公式如下：

(1)

式中：C為農(nóng)田生態(tài)系統(tǒng)碳吸收總量換算為CO2當(dāng)量值,t;i為農(nóng)作物種類;Ci為第i種農(nóng)作物的碳吸收率,%;Wi為第i種農(nóng)作物的平均含水率,%;Yi為第i種農(nóng)作物的經(jīng)濟(jì)產(chǎn)量,t;Hi為第i種農(nóng)作物的經(jīng)濟(jì)系數(shù)。主要農(nóng)作物碳吸收估算系數(shù)詳見表1。

表1 主要農(nóng)作物碳吸收估算系數(shù)Table 1 Estimation coefficient of carbon absorption of major crops

1.2.2農(nóng)田生態(tài)系統(tǒng)碳排放估算

根據(jù)IPCC溫室氣體清單指南確定農(nóng)田生態(tài)系統(tǒng)碳排放的主要核算項(xiàng)(圖2),農(nóng)田生態(tài)系統(tǒng)的碳排放是指農(nóng)田在生產(chǎn)過程所造成的碳排放,主要包括農(nóng)業(yè)生產(chǎn)投入碳排放、農(nóng)田N2O排放、稻田CO2排放和土壤呼吸CO2排放。其中對(duì)農(nóng)業(yè)生產(chǎn)投入碳排放主要從以下7個(gè)來源進(jìn)行測算：1)農(nóng)業(yè)生產(chǎn)過程中施用各種化肥產(chǎn)生的碳排放;2)農(nóng)業(yè)生產(chǎn)過程中施用農(nóng)藥產(chǎn)生的碳排放;3)農(nóng)業(yè)生產(chǎn)過程中使用農(nóng)膜產(chǎn)生的碳排放;4)農(nóng)業(yè)機(jī)械使用過程中消耗能源直接或間接產(chǎn)生的碳排放;5)農(nóng)業(yè)機(jī)械使用過程中使用柴油直接或間接產(chǎn)生的碳排放;6)農(nóng)業(yè)灌溉過程中消耗能源直接或間接產(chǎn)生的碳排放;7)農(nóng)田翻耕破壞土壤有機(jī)碳庫導(dǎo)致有機(jī)碳流失產(chǎn)生的碳排放。農(nóng)田N2O排放是指農(nóng)作物生產(chǎn)種植過程中各種氮元素輸入產(chǎn)生的N2O排放,包括N2O直接排放以及由氮揮發(fā)和氮淋溶徑流產(chǎn)生的N2O間接排放[14-16]。稻田CH4排放是指稻田在淹水條件下,土壤中的有機(jī)物被產(chǎn)甲烷菌分解,造成的甲烷排放。土壤呼吸CO2排放是指土壤中植物根系、動(dòng)物和微生物的活動(dòng)消耗有機(jī)物產(chǎn)生CO2的過程,其中土壤中的植物根系產(chǎn)生的CO2被用于植物自身的光合作用中,動(dòng)物和微生物產(chǎn)生的CO2釋放到大氣中[17]。本研究只計(jì)入排放到大氣中的土壤中動(dòng)物和微生物產(chǎn)生的CO2量,排除植物根系產(chǎn)生的CO2量。

圖2 農(nóng)田生態(tài)系統(tǒng)碳排放主要核算項(xiàng)Fig.2 Main accounting items of carbon emissions

1)農(nóng)業(yè)生產(chǎn)投入碳排放。

本研究使用碳排放估算公式如下：

(2)

式中：EC為農(nóng)業(yè)生產(chǎn)投入碳排放總量換算為CO2當(dāng)量值,t;i為第i種碳源;Qi為農(nóng)田生產(chǎn)過程中第i種碳源的投入量;Ef為農(nóng)田生產(chǎn)過程中第i種碳源的碳排放系數(shù)。碳排放系數(shù)數(shù)據(jù)參考West等[5]、田云等[12-13]、陳舜等[18]、吳曉華等[19]的研究,詳見表2。

表2 碳排放源碳排放系數(shù)Table 2 Carbon emission factors of carbon emission sources

2)農(nóng)田N2O排放。

農(nóng)田N2O直接排放是指氮元素進(jìn)入土壤后,在微生物的作用下,通過硝化和反硝化反應(yīng)過程產(chǎn)生的N2O排放,公式如下：

EN2O(D)=(FSN+FON+FCR)×
EF1+(FSN+FON+FCR)×EF2

(3)

式中：EN2O(D)為農(nóng)田直接排放N2O量換算為CO2當(dāng)量值,t;FSN為農(nóng)田土壤中施用化肥的氮施入量,t;FON為農(nóng)田土壤中動(dòng)物糞肥的氮施入量,t;FCR為秸稈還田中氮的還田量,t;EF1為氮元素投入產(chǎn)生旱地N2O排放的排放因子,取值為0.010 5 kg/kg;EF2為氮元素投入產(chǎn)生水田N2O排放的排放因子,取值為0.004 1 kg/kg。公式和數(shù)據(jù)參考來源張強(qiáng)等[14]的研究。

其中農(nóng)田土壤中施用化肥的氮施入量的計(jì)算公式為：

FSN=(FSN-N+FSN-C)×(1-EF3)

(4)

式中：FSN-N為氮肥的施用量,t;FSN-C為復(fù)合肥中含氮肥量,t,復(fù)合肥含氮量按300 g/kg計(jì)算;EF3為氮肥施入土壤后以NH3和NOX形態(tài)揮發(fā)的比例,取值為0.1 kg/kg。

農(nóng)田土壤中動(dòng)物糞肥的氮施入量的計(jì)算公式為：

(5)

式中：j為某種畜禽;Qj為第j種畜禽的年飼養(yǎng)數(shù)量,頭;Tj為第j種畜禽的飼養(yǎng)周期,d;Pj為第j種畜禽的糞便排泄系數(shù)kg/(d·頭);Fj為第j種畜禽糞便的留田比例,%;Kj為第j種畜禽的糞便含氮量,g/kg。結(jié)合黑龍江省實(shí)際情況,人類糞尿不計(jì)入本研究,動(dòng)物只計(jì)入飼養(yǎng)規(guī)模較大的豬、牛、羊等大牲畜。公式和數(shù)據(jù)參考來源張強(qiáng)等[14]的研究,糞便排泄系數(shù)來源于我國第一次農(nóng)業(yè)污染源普查數(shù)據(jù)。畜禽糞肥中氮含量參數(shù)詳見表3。

表3 畜禽糞肥中氮含量參數(shù)Table 3 Parameters of nitrogen content in livestock and poultry manure

秸稈還田中氮還田量的計(jì)算公式為：

(6)

式中：k為某種農(nóng)作物;Yk為第k種農(nóng)作物的經(jīng)濟(jì)產(chǎn)量,t;Zk為第k種農(nóng)作物的秸稈籽粒比;Gk為第k種農(nóng)作物的秸稈全氮含量,g/kg;Fk為第k種農(nóng)作物的秸稈還田比例,%。結(jié)合黑龍江省實(shí)際情況,農(nóng)作物秸稈還田只計(jì)入主要農(nóng)作物玉米、大豆和水稻。公式和數(shù)據(jù)參考來源張強(qiáng)等[14]的研究。秸稈還田中氮含量參數(shù)詳見表4。

表4 秸稈還田中氮含量參數(shù)Table 4 Parameters of nitrogen content in straw return

農(nóng)田N2O間接排放是指農(nóng)田施土壤元素(以NH3和NOX形式)揮發(fā)沉降和氮淋溶徑流產(chǎn)生的N2O間接排放。

其中農(nóng)田土壤氮揮發(fā)沉降產(chǎn)生N2O排放的計(jì)算公式為：

EN2O(I-V)=(FSN×FracGASF+
FON×FracGASM)×EF4

(7)

式中：EN2O(I-V)為農(nóng)田土壤氮揮發(fā)沉降產(chǎn)生N2O排放換算為CO2當(dāng)量值,t;FracGASF為施用氮肥中氮元素以NH3和NOX形態(tài)揮發(fā)的比例,默認(rèn)值為0.10 kg/kg;FracGASM為施用糞肥中氮元素以NH3和NOX形態(tài)揮發(fā)的比例,默認(rèn)值為0.20 kg/kg;EF4為土壤和水面氮向大氣沉淀造成N2O間接排放的排放因子,取值0.01 kg/kg。

農(nóng)田土壤氮淋溶徑流產(chǎn)生N2O排放的計(jì)算公式為：

EN2O(I-L)=(FSN+FON)×FracLEACH×EF5

(8)

式中：EN2O(I-L)為農(nóng)田土壤氮淋溶徑流產(chǎn)生N2O排放換算為CO2當(dāng)量值,t;FracLEACH為農(nóng)田土壤中通過淋溶徑流損失的所有添加氮的比例,取值0.30 kg/kg;EF5為土壤和水面氮淋溶徑流產(chǎn)生N2O間接排放的排放因子,取值0.007 5 kg/kg。

3)稻田CH4排放。

稻田CH4排放量的計(jì)算公式為：

(9)

式中：ECH4為稻田CH4排放總量換算為CO2當(dāng)量值,t;i為稻田類型,根據(jù)水稻不同的播種期、生長期和成熟期,分為早稻、晚稻和中稻;Si為第i種水稻的播種面積,hm2;EFi為第i種類型水稻的甲烷排放因子,g/m2;GWPCH4為甲烷的全球增溫潛勢值,取值25。黑龍江省稻田類型以中稻為主,中稻的甲烷排放因子取值8.31 g/m2,數(shù)據(jù)參考田云等[12-13]學(xué)者的研究。

4)土壤呼吸CO2排放。

結(jié)合江國福等[20]的研究,東北地區(qū)的土壤呼吸碳排放速率為598.2 g/(m2·a),其中植物根系CO2排放量占土壤呼吸CO2排放量的50%左右[21],確定修正后土壤呼吸碳排放速率為299.1 g/(m2·a),計(jì)算公式如下：

ECO2=S×T×EF6

(10)

式中：ECO2為土壤呼吸產(chǎn)生的CO2總量,t;S為耕地面積,hm2;T為時(shí)間,a;EF6為修正后土壤呼吸碳排放速率,g/(m2·a)。

相關(guān)系數(shù)說明：C當(dāng)量轉(zhuǎn)換為CO2當(dāng)量的轉(zhuǎn)換系數(shù)為44/12,N2O的全球增溫潛勢值為298,取值來源于IPCC2006。

1.2.3碳足跡法

農(nóng)田碳足跡是指人類在進(jìn)行農(nóng)田生產(chǎn)活動(dòng)過程中形成的碳流,即直接或間接造成CO2排放所需要占用的土地面積,屬于生態(tài)足跡的組成部分[22],CO2排放越多,碳足跡越大;反之越小。碳足跡的計(jì)算公式為：

CEF=E/NEP
NEP=C/S

(11)

式中：CEF為農(nóng)田生態(tài)系統(tǒng)碳足跡,hm2;E為農(nóng)田生態(tài)系統(tǒng)碳排放總量,t;NEP為農(nóng)作物的固碳能力,即農(nóng)作物吸收碳量,t;C為農(nóng)田生態(tài)系統(tǒng)碳吸收總量,t;S為耕地面積,hm2。

如果農(nóng)田生態(tài)系統(tǒng)碳足跡大于該地區(qū)生態(tài)承載力,即耕地面積,表現(xiàn)為碳生態(tài)赤字;如果小于該地區(qū)生態(tài)承載力,則表現(xiàn)為碳生態(tài)盈余。

CER=CEC-CEF

(12)

式中：CER為碳生態(tài)盈虧,hm2;CEC為生態(tài)承載力,即耕地面積,hm2,正值為碳生態(tài)盈余,負(fù)值為碳生態(tài)赤字。

1.2.4空間相關(guān)分析方法

空間自相關(guān)分析是根據(jù)某一要素位置以及要素值來衡量空間相關(guān)性的統(tǒng)計(jì)分析工具,用來檢驗(yàn)?zāi)骋灰嘏c其空間上相臨近的區(qū)域是否存在關(guān)聯(lián)。全局空間自相關(guān)用于分析某個(gè)要素在整體空間范圍內(nèi)是否具有自相關(guān)性,是衡量空間自相關(guān)程度的綜合性評(píng)價(jià)。本文運(yùn)用地理信息系統(tǒng)技術(shù)中空間分析技術(shù)手段,計(jì)算全局Moran’s I指數(shù),Moran’s I指數(shù)大于0,表示某一要素在空間上存在正相關(guān)關(guān)系,Moran’s I指數(shù)小于0,表示在空間上存在負(fù)相關(guān)關(guān)系,Moran’s I指數(shù)等于0,表示在空間上無顯著相關(guān)關(guān)系。當(dāng)研究變量在空間分布上呈現(xiàn)正相關(guān)關(guān)系,則可進(jìn)行冷熱點(diǎn)分析,冷熱點(diǎn)分析是在空間自相關(guān)分析的基礎(chǔ)上,進(jìn)一步研究空間分布規(guī)律,能夠更直觀的反映某一要素在空間上的聚集程度。

1.2.5數(shù)據(jù)來源

本文以黑龍江省13個(gè)地級(jí)市為研究對(duì)象進(jìn)行農(nóng)田生態(tài)系統(tǒng)碳足跡的估算,其數(shù)據(jù)來源于2000—2020年《黑龍江統(tǒng)計(jì)年鑒》及各地市統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù),其中缺失的某年數(shù)據(jù)采用平均增長率方法估算代替。本研究所使用相關(guān)系數(shù)參考借鑒田云[12-13]、West[5]、陳舜[18]等學(xué)者的研究,溫室氣體當(dāng)量轉(zhuǎn)換系數(shù)及其他系數(shù)取值參考IPCC。

2 結(jié)果與分析

2.1 黑龍江省農(nóng)田生態(tài)系統(tǒng)碳吸收變化特征

2.1.1農(nóng)田碳吸收的時(shí)間變化

2000—2020年黑龍江省農(nóng)田生態(tài)系統(tǒng)碳吸收量呈現(xiàn)上升趨勢(圖3)?？芍浒l(fā)展趨勢具體表現(xiàn)為以下2個(gè)階段：1)2000—2010年增速較快,年均增長率為8.42%;2)2011—2020年增速明顯減慢,年均增長率為3.05%。研究期間碳吸收總量由9 309.81萬t增長到26 461.53萬t,年均增長率為6.03%。碳吸收量增加主要?dú)w因于黑龍江省農(nóng)作物播種面積的增加及農(nóng)作物產(chǎn)量的增加。研究期間不同農(nóng)作物的碳吸收量差異較大,其中玉米的碳吸收量最高,其次是水稻和大豆,分別占碳吸收總量的51%、32%和14%。玉米、水稻和大豆的碳吸收量均呈現(xiàn)增加趨勢,其中玉米的碳吸收量增幅最大,為8.82%,這是由于玉米產(chǎn)量的增加。

圖3 2000—2020年黑龍江省農(nóng)田生態(tài)系統(tǒng)碳吸收時(shí)間變化Fig.3 Temporal changes of carbon absorption in farmland ecosystems in Heilongjiang from 2000 to 2020

2.1.2農(nóng)田碳吸收的空間變化

黑龍江省農(nóng)田生態(tài)系統(tǒng)碳吸收總體呈現(xiàn)“西南高、東北低”的空間分布格局(圖4)?？芍嘉樟孔畲蟮某鞘幸来问枪枮I市、綏化市和齊齊哈爾市,分別占全省碳吸收的21%、19%和17%。各地區(qū)之間碳吸收量的差異主要在于農(nóng)作物的產(chǎn)量差別較大。由于哈爾濱市、綏化市和齊齊哈爾市的玉米和水稻等農(nóng)作物產(chǎn)量較高,所以碳吸收量較高。碳吸收量最小的城市依次是大興安嶺地區(qū)、伊春市和七臺(tái)河市,分別占全省碳吸收的0.59%、1.26%和1.38%。由于受到地理因素和其他產(chǎn)業(yè)的影響,這些地區(qū)農(nóng)業(yè)并不發(fā)達(dá),所以碳吸收量較小。研究期間碳吸收量增幅最大的是佳木斯市,年均增長率達(dá)到46.63%,最小的是哈爾濱市,年均增長率為18.98%。哈爾濱市和綏化市后10年碳吸收量呈現(xiàn)下降趨勢,這是由于農(nóng)作物產(chǎn)量的下降,這一現(xiàn)象的出現(xiàn)可能與農(nóng)作物生產(chǎn)投入減少有關(guān)。

圖4 2000年(a)、2010年(b)和2020年(c)黑龍江省農(nóng)田生態(tài)系統(tǒng)碳吸收空間分布圖Fig.4 Spatial distribution of carbon absorption in farmland ecosystems in Heilongjiang Province in 2000 (a),2010 (b) and 2020 (c)

2.2 黑龍江省農(nóng)田生態(tài)系統(tǒng)碳排放變化特征

2.2.1農(nóng)田碳排放的時(shí)間變化

2000—2020年黑龍江省農(nóng)田生態(tài)系統(tǒng)碳排放量呈現(xiàn)上升趨勢(圖5)。可知研究期間碳排放總量由22 860.63萬t增長到42 532.81萬t,年均增長率為3.15%。其發(fā)展趨勢可分為3個(gè)階段：1)2000—2005年增速較快,年均增長率達(dá)到7.01%,該階段碳排放量增加的原因在于動(dòng)物糞便和秸稈還田中的氮元素輸入增加,導(dǎo)致農(nóng)田N2O排放量增加;2)2006年和2007年碳排放量分別下降3 099.15萬t和222.19萬t;3)2008—2020年增速減慢,年均增長率為2.66%。其中2006年和2007年碳排放降低以及2008年開始碳排放量增速減緩的原因在于農(nóng)藥、化肥等投入量逐漸減少,導(dǎo)致農(nóng)業(yè)生產(chǎn)投入產(chǎn)生的碳排放量減少。從碳源的構(gòu)成來看,農(nóng)田N2O排放、土壤呼吸CO2排放和農(nóng)業(yè)生產(chǎn)碳排放占比最大,分別為45.33%、44.25%和8.66%,且隨耕地面積逐年增加呈現(xiàn)正相關(guān)增加的趨勢。農(nóng)業(yè)生產(chǎn)碳排放中,翻耕、農(nóng)藥和化肥是占比最高的碳排放源,分別為67%、12%和9%。由于2015年農(nóng)業(yè)農(nóng)村部出臺(tái)控制化肥、農(nóng)藥使用的行動(dòng)方案,因此從2015年開始化肥和農(nóng)藥的投入逐漸減少,導(dǎo)致農(nóng)業(yè)生產(chǎn)投入引起的碳排放呈現(xiàn)下降趨勢。

圖5 2000—2020年黑龍江省農(nóng)田生態(tài)系統(tǒng)碳排放時(shí)間變化Fig.5 Temporal changes of carbon emissions in farmland ecosystems in Heilongjiang from 2000 to 2020

2.2.2農(nóng)田碳排放的空間變化

黑龍江省農(nóng)田生態(tài)系統(tǒng)碳排放總體上呈現(xiàn)“西南高、東北低”的空間分布格局(圖6)。可知碳排放量最大的城市是齊齊哈爾市,其次為哈爾濱市和綏化市,分別占全省碳排放的19%、18%和17%;碳排放量較小的城市依次是大興安嶺地區(qū)、七臺(tái)河市和伊春市,分別占碳排放的1.23%、1.38%和1.99%。齊齊哈爾市、哈爾濱市和綏化市是黑龍江省重要的糧食生產(chǎn)地,農(nóng)作物種植面積大、農(nóng)業(yè)生產(chǎn)要素等投入量較高,導(dǎo)致碳排放量高于其他地區(qū)。作為碳排放較大的城市,哈爾濱市和綏化市的碳排放量呈現(xiàn)下降趨勢,齊齊哈爾市碳排放量增長幅度正逐漸減少。近10年期間導(dǎo)致碳排放下降的主要原因是依據(jù)國家政策農(nóng)藥、化肥和地膜的投入減少,使農(nóng)業(yè)生產(chǎn)碳排放量減少;其次由于在2020年中央1號(hào)文件的指導(dǎo)下調(diào)整了畜牧業(yè)結(jié)構(gòu),提升飼養(yǎng)技術(shù)和畜禽排泄物處理設(shè)施,使動(dòng)物糞肥留田的氮輸入量減少,致使這部分農(nóng)田N2O排放減少。

2.3 黑龍江省農(nóng)田生態(tài)系統(tǒng)碳足跡變化特征

2.3.1農(nóng)田碳足跡的時(shí)間變化

2000—2020年黑龍江省農(nóng)田生態(tài)系統(tǒng)碳足跡和碳生態(tài)盈虧呈現(xiàn)波動(dòng)變化特征,分別如圖7和圖8所示。由圖7可知,研究期間黑龍江省農(nóng)田碳足跡由2 361.49萬hm2增加到2 763.83萬hm2,年均增幅1.82%。其發(fā)展趨勢可分為3個(gè)階段：1)2000—2010年為波動(dòng)期,年均增幅為4.09%;2)2011—2017年持續(xù)下降;3)2018—2020年開始連續(xù)上升,后10年碳足跡年均降幅0.63%。這是由于研究期間碳排放前10年增幅大于后10年。由圖8可知,2000—2020年黑龍江省碳生態(tài)盈虧為負(fù)值,呈現(xiàn)碳生態(tài)赤字,表明黑龍江省農(nóng)田生態(tài)系統(tǒng)是碳源,對(duì)農(nóng)田的開發(fā)利用已超出生態(tài)承載力。2010—2020年碳生態(tài)盈虧雖為負(fù)值,但呈現(xiàn)增加的趨勢,年均增幅2.10%,表明黑龍江省農(nóng)田生態(tài)系統(tǒng)的碳源功能正逐漸減弱。

圖8 2000—2020年黑龍江省農(nóng)田生態(tài)系統(tǒng)碳生態(tài)盈虧時(shí)間變化Fig.8 Temporal changes of carbon ecological profit and loss in farmland ecosystems in Heilongjiang from 2000 to 2020

2.3.2農(nóng)田碳足跡的空間變化

黑龍江省農(nóng)田生態(tài)系統(tǒng)碳足跡總體呈現(xiàn)“西南高、東北低”的空間分布格局(圖9)?？芍c碳排放空間分布格局相似,碳足跡量較大的城市是齊齊哈爾市、綏化市和哈爾濱市,分別占全省的17%、14%和12%。研究期間除黑河市碳足跡明顯增加;雙鴨山、雞西、鶴崗和伊春市略有增加外,哈爾濱、齊齊哈爾、大慶、七臺(tái)河、牡丹江和綏化市的碳足跡呈現(xiàn)下降趨勢,其中下降幅度最大的是大慶市,為12.72%。2000—2020年黑龍江省各市碳生態(tài)盈虧均為負(fù)值,碳生態(tài)盈虧越小,表明農(nóng)田生態(tài)系統(tǒng)碳足跡超過生態(tài)承載力越多,生態(tài)問題越嚴(yán)重。其中最嚴(yán)重的城市為黑河市、齊齊哈爾市和綏化市。農(nóng)業(yè)較為發(fā)達(dá)的城市如哈爾濱市和齊齊哈爾市,碳生態(tài)盈虧呈現(xiàn)上升趨勢,表明生態(tài)問題逐漸緩解。

圖9 2000年(a)、2010年(b)和2020年(c)黑龍江省農(nóng)田生態(tài)系統(tǒng)碳足跡空間分布圖Fig.9 Spatial distribution of carbon footprint in farmland ecosystems in Heilongjiang Province in 2000 (a),2010 (b) and 2020 (c)

2.4 黑龍江省農(nóng)田生態(tài)系統(tǒng)碳排放空間自相關(guān)分析

2.4.1全局空間自相關(guān)分析

本文運(yùn)用ArcGIS 10.8空間自相關(guān)分析中Moran’s I指數(shù)對(duì)黑龍江省農(nóng)田生態(tài)系統(tǒng)碳排放進(jìn)行全局空間自相關(guān)驗(yàn)證,選擇權(quán)重ROW對(duì)空間權(quán)重進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化,結(jié)果得出Moran’s I指數(shù)在一定的顯著性水平下顯著(表5)?？芍狹oran’s I指數(shù)均大于0,表示黑龍江省農(nóng)田生態(tài)系統(tǒng)碳排放在空間上呈現(xiàn)出正相關(guān)關(guān)系。Moran’s I總體上呈現(xiàn)增長趨勢,這表明黑龍江省農(nóng)田生態(tài)系統(tǒng)碳排放在空間上的聚集程度不斷上升。

表5 2000—2020年黑龍江省農(nóng)田生態(tài)系統(tǒng)碳排放全局Moran’s I指數(shù)Table 5 Moran’s I index of carbon emissions in farmland ecosystems in Heilongjiang from 2000 to 2020

2.4.2冷熱點(diǎn)分析

冷熱點(diǎn)分析通過冷熱點(diǎn)來區(qū)分空間集聚分布程度,用來識(shí)別出有顯著性聚集的地區(qū),明確高低值聚類要素在空間上的位置。本研究運(yùn)用ArcGIS最佳自然斷裂法對(duì)黑龍江省農(nóng)田生態(tài)系統(tǒng)碳排放進(jìn)行冷熱點(diǎn)統(tǒng)計(jì)分析(圖10)。根據(jù)Z得分?jǐn)?shù)值大小將黑龍江省農(nóng)田生態(tài)系統(tǒng)碳排放區(qū)分為熱點(diǎn)區(qū)、次熱點(diǎn)區(qū)、次冷點(diǎn)區(qū)和冷點(diǎn)區(qū)。Z為正值時(shí),得分越高,說明高值聚類越緊密,形成熱點(diǎn),為碳排放量高聚集區(qū);Z為負(fù)值時(shí),得分越低,說明低值聚類越緊密,形成冷點(diǎn),為碳排放量低聚集區(qū)。由圖10可知,2000—2020年黑龍江省農(nóng)田生態(tài)系統(tǒng)碳排放的冷熱點(diǎn)格局體現(xiàn)為熱點(diǎn)區(qū)集中在南部,始終為哈爾濱市、齊齊哈爾市和綏化市3個(gè)城市,冷點(diǎn)區(qū)基本集中在東部雞西市和雙鴨山市。從空間變化上來看,熱點(diǎn)區(qū)和次熱點(diǎn)區(qū)沒有發(fā)生較大改變,冷點(diǎn)區(qū)數(shù)量減少,次冷點(diǎn)區(qū)向周圍擴(kuò)散。

圖10 2000年(a)、2010年(b)和2020年(c)黑龍江省農(nóng)田生態(tài)系統(tǒng)碳排放空間格局熱點(diǎn)演化Fig.10 Spatial hotspot evolution of carbon emissions in farmland ecosystems in Heilongjiang Province in 2000 (a),2010 (b) and 2020 (c)

3 討論與結(jié)論

本研究結(jié)果表明黑龍江省農(nóng)田生態(tài)系統(tǒng)碳排放高于碳吸收,呈現(xiàn)碳生態(tài)赤字,與已有研究呈現(xiàn)的碳生態(tài)盈余存在差異,其原因在于已有研究對(duì)于碳排放的測算僅僅計(jì)算農(nóng)業(yè)生產(chǎn)投入產(chǎn)生的碳排放,使其得到結(jié)果遠(yuǎn)小于現(xiàn)實(shí)值。本研究在參考國內(nèi)外學(xué)者研究的基礎(chǔ)上,對(duì)碳排放的估算內(nèi)容進(jìn)行重新細(xì)化分類,包括農(nóng)業(yè)生產(chǎn)投入碳排放、農(nóng)田N2O排放、稻田CH4排放和土壤呼吸CO2排放4個(gè)部分,后續(xù)會(huì)進(jìn)一步驗(yàn)證所用模型和研究方法的可適用性。對(duì)于碳源碳匯的分解,本研究結(jié)果與已有研究相同,均認(rèn)為水稻、玉米和大豆是主要碳吸收農(nóng)作物,翻耕和化肥是主要碳源。由于數(shù)據(jù)獲取的局限性,本研究未能對(duì)田塊尺度的碳排放進(jìn)行測算。此外,對(duì)于農(nóng)田生態(tài)系統(tǒng)碳源碳匯的影響因素研究也是必要的,有利于對(duì)農(nóng)田生態(tài)系統(tǒng)固碳減排提供可行性措施,今后可以此為方向進(jìn)行深入研究。

本研究基于黑龍江省2000—2020年農(nóng)業(yè)生產(chǎn)投入及作物產(chǎn)量等相關(guān)數(shù)據(jù),結(jié)合相關(guān)系數(shù)運(yùn)用數(shù)學(xué)模型和ArcGIS對(duì)黑龍江省及各地市農(nóng)田生態(tài)系統(tǒng)碳吸收、碳排放和碳足跡進(jìn)行估算,并分析其時(shí)空變化特征及原因。由于近幾年黑龍江省種植結(jié)構(gòu)的優(yōu)化調(diào)整以及農(nóng)藥等生產(chǎn)投入的減少,研究結(jié)果變化差異明顯。本研究主要結(jié)論如下：

1)2000—2020年黑龍江省農(nóng)田生態(tài)系統(tǒng)碳吸收和碳排放在時(shí)間上呈現(xiàn)上升趨勢,碳足跡呈現(xiàn)波動(dòng)變化特征,在空間上呈現(xiàn)“西南高、東北低”的分布格局。其中水稻、玉米和大豆是主要碳吸收農(nóng)作物,在農(nóng)業(yè)生產(chǎn)碳排放中,翻耕和化肥為較大碳排放源。

2)黑龍江省農(nóng)田生態(tài)系統(tǒng)碳排放大于碳吸收,發(fā)揮著碳源功能。黑龍江省農(nóng)田生態(tài)系統(tǒng)表現(xiàn)為碳生態(tài)赤字,最嚴(yán)重的城市為黑河市、齊齊哈爾市和綏化市。

3)黑龍江省農(nóng)田生態(tài)系統(tǒng)碳排放具有空間相關(guān)性,碳排放較高地區(qū)集中在黑龍江省西南部,碳排放較低地區(qū)集中在黑龍江省東北部。

4 建 議

為了助力糧食安全和生態(tài)保護(hù)雙重目標(biāo)的實(shí)現(xiàn),應(yīng)在“雙碳”目標(biāo)的指導(dǎo)下,積極推進(jìn)農(nóng)田固碳減排措施。本研究通過對(duì)黑龍江省農(nóng)田生態(tài)系統(tǒng)碳足跡的估算和時(shí)空演變分析,分別從減少碳源和增加碳匯2個(gè)方面提出以下科學(xué)性建議：

1)從減少碳源的角度?；试谵r(nóng)田生態(tài)系統(tǒng)碳排放中占比較大,其中氮肥是農(nóng)田碳排放的主要來源,應(yīng)合理控制氮肥等化肥用量,增加生物有機(jī)肥的投入,同時(shí)發(fā)展農(nóng)業(yè)機(jī)械化科學(xué)施肥;翻耕過程中的土壤擾動(dòng)流失大量有機(jī)碳,應(yīng)積極采取少耕、免耕等保護(hù)性耕作措施進(jìn)行農(nóng)耕。

2)從增加碳匯的角度。碳吸收量主要與農(nóng)作物類型以及產(chǎn)量有關(guān),玉米、水稻和大豆的碳吸收量較高?？紤]我國擴(kuò)豆目標(biāo),應(yīng)合理優(yōu)化調(diào)整種植結(jié)構(gòu),如稻改豆,以保證糧食安全和實(shí)現(xiàn)農(nóng)田固碳;依據(jù)國家相關(guān)政策建設(shè)高標(biāo)準(zhǔn)高質(zhì)量農(nóng)田,以達(dá)到糧食增產(chǎn)的目的;積極響應(yīng)國家黑土地保護(hù)相關(guān)政策,大力推進(jìn)秸稈還田、免耕等保護(hù)性耕作措施,有利于提高土壤肥力實(shí)現(xiàn)糧食增產(chǎn),以實(shí)現(xiàn)農(nóng)田生態(tài)系統(tǒng)固碳增匯。