中國水稻食物系統(tǒng)碳足跡結(jié)構(gòu)組成和地區(qū)差異

王金明，秦曉波*，萬運(yùn)帆，周盛，張志偉,2

1. 中國農(nóng)業(yè)科學(xué)院農(nóng)業(yè)環(huán)境與可持續(xù)發(fā)展研究所/農(nóng)業(yè)部農(nóng)業(yè)環(huán)境重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室/中國農(nóng)業(yè)科學(xué)院碳達(dá)峰碳中和研究中心，北京 100081；2. 南京信息工程大學(xué)，江蘇 南京 210044

受社會經(jīng)濟(jì)發(fā)展等人類活動的影響，大氣中二氧化碳（CO2）、甲烷（CH4）和氧化亞氮（N2O）等溫室氣體濃度的顯著增加導(dǎo)致當(dāng)前備受關(guān)注的全球氣候變化問題愈加嚴(yán)峻（IPCC，2013）。政府間氣候變化專門委員會（IPCC）第六次評估報(bào)告指出，全球溫室氣體排放量為 (58±6.1) Gt，中國則排放了14.0 Gt（Minx et al.，2021）。作為世界上高度負(fù)責(zé)任的大國，中國為應(yīng)對氣候變化問題，提出了到2030 年實(shí)現(xiàn)“碳達(dá)峰”、2060 年實(shí)現(xiàn)“碳中和”的“雙碳”目標(biāo)。中國國務(wù)院發(fā)布的“十四五”規(guī)劃綱要，旨在推動落實(shí)聯(lián)合國氣候變化框架公約及巴黎協(xié)定，為減少全球大氣中溫室氣體濃度做出重大貢獻(xiàn)（國務(wù)院，2021）。

糧食生產(chǎn)和消費(fèi)已成為引起全球環(huán)境退化的決定因素之一（Cucurachi et al.，2019）。隨著人類社會的進(jìn)步與發(fā)展，依賴于人力、畜力和手工工具進(jìn)行生產(chǎn)的傳統(tǒng)農(nóng)業(yè)已被更高效的集約化現(xiàn)代農(nóng)業(yè)所取代，生產(chǎn)投入也發(fā)生了巨大改變（Cucurachi et al.，2019）。針對作物生育期各階段的肥料被廣泛銷售和施用，各種農(nóng)藥和殺蟲劑被大量生產(chǎn)和使用，更優(yōu)質(zhì)的種質(zhì)資源由育種公司生產(chǎn)提供，更多現(xiàn)代化的機(jī)械設(shè)備應(yīng)用于農(nóng)業(yè)生產(chǎn)中，這將導(dǎo)致大量資源被利用，同時(shí)帶來更多的碳排放。其次，人們對消費(fèi)水平的更高要求使得精肉、精糧、精制糖、精制油等精制食物的需求量大大增加，以至于囊括了供應(yīng)鏈和消費(fèi)鏈的農(nóng)業(yè)食物系統(tǒng)碳排放也隨之增加（張向陽等，2022）。據(jù)估計(jì)，全球農(nóng)業(yè)食物系統(tǒng)產(chǎn)生的碳排放為17.9 Gt，占全球總碳排放的近1/3（Cucurachi et al.，2019）。中國作為世界糧食供應(yīng)大國，向全球農(nóng)業(yè)食物系統(tǒng)貢獻(xiàn)了11.5%的碳排放，中國由此成為農(nóng)業(yè)食物系統(tǒng)碳排放量最多的國家之一（Tubiello et al.，2022）。據(jù)研究，中國糧食作物僅生產(chǎn)環(huán)節(jié)的碳足跡為 (450.2±97.0) Tg（Li et al.，2022），如果延長估算鏈將產(chǎn)后環(huán)節(jié)也包括在內(nèi)的話，其碳足跡總量將更為驚人。因此，在確保中國乃至世界糧食安全和食物供應(yīng)的前提下，通過技術(shù)革新、能源結(jié)構(gòu)優(yōu)化、消費(fèi)鏈節(jié)能減損促進(jìn)農(nóng)業(yè)食物系統(tǒng)低碳轉(zhuǎn)型還面臨諸多挑戰(zhàn)。

碳足跡作為一種衡量人類活動中產(chǎn)生或釋放的，用以評估國家、組織及個(gè)人的產(chǎn)品或服務(wù)的，并以二氧化碳當(dāng)量（CO2eq）為單位來衡量對氣候環(huán)境變化貢獻(xiàn)程度的溫室氣體排放量的方法（黃文秀，2012），正被全世界越來越多的組織機(jī)構(gòu)和政府部門使用（Giurco et al.，2007；Brown et al.，2009）。中國是世界主要水稻生產(chǎn)國，稻田是中國重要的農(nóng)業(yè)溫室氣體排放源，已有大量研究證實(shí)了水稻食物系統(tǒng)對中國農(nóng)業(yè)食物系統(tǒng)碳足跡做出的驚人貢獻(xiàn)（Yan et al.，2015a；Zhang et al.，2017；Fan et al.，

2022；Li et al.，2022），因此，科學(xué)評估水稻食物系統(tǒng)碳足跡有利于國家溫室氣體清單的完善和雙碳戰(zhàn)略的制定。生命周期評估（LCA）是國際機(jī)構(gòu)（如歐盟委員會和聯(lián)合國環(huán)境規(guī)劃署）推薦的碳足跡的分析方法，它是基于“從搖籃到墳?zāi)埂钡母拍?，分析食物生命活動中相關(guān)的能源和物質(zhì)需求，從而評估產(chǎn)品全生命周期溫室氣體排放的方法（韓薇薇，2017；Cucurachi et al.，2019）。目前，已有大量研究從食物系統(tǒng)角度來探討水稻碳足跡，但多數(shù)研究僅集中在“從搖籃到大門”階段（曹黎明等，2014；王興等，2017），其后的加工、包裝、倉儲、運(yùn)輸、銷售、消費(fèi)等環(huán)節(jié)的碳足跡鮮有報(bào)道，并且由于缺乏標(biāo)準(zhǔn)化的計(jì)算工具，既有研究也存在較大不確定性。

因此，本研究以食物系統(tǒng)視角，基于LCA 法對中國2018 年22 個(gè)省級行政區(qū)的早秈稻、中秈稻、晚秈稻、粳稻食物系統(tǒng)“從搖籃到銷售”階段的碳足跡進(jìn)行評估，并利用標(biāo)準(zhǔn)化工具——水稻碳足跡計(jì) 算 器 CF-Rice （ International Rice Research Institute，2022）進(jìn)行估算，旨在（1）利用國家統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)量化全國4 類水稻食物系統(tǒng)碳足跡；（2)明確各類水稻食物系統(tǒng)碳足跡的結(jié)構(gòu)組成，揭示碳排放的重點(diǎn)環(huán)節(jié)；（3）比較全國各省水稻食物系統(tǒng)碳足跡的地區(qū)差異和溫室氣體結(jié)構(gòu)，為中國制定水稻主產(chǎn)區(qū)行之有效的降碳減排措施提供科學(xué)支撐。

1 材料與方法

1.1 研究區(qū)域與數(shù)據(jù)來源

本研究將水稻種植類型分為早秈稻、中秈稻、晚秈稻和粳稻四類，就全國分布來看，具體包括9個(gè)早秈稻種植區(qū)（浙江、安徽、福建、江西、湖北、湖南、廣東、廣西、海南），11 個(gè)中秈稻種植區(qū)（江蘇、安徽、福建、河南、湖北、湖南、重慶、四川、貴州、云南、陜西），9 個(gè)晚秈稻種植區(qū)（浙江、安徽、福建、江西、湖北、湖南、廣東、廣西、海南），以及12 個(gè)粳稻種植區(qū)（河北、內(nèi)蒙古、遼寧、吉林、黑龍江、江蘇、安徽、山東、河南、湖北、云南、浙江）。本研究區(qū)域覆蓋了中國2018 年99.0%的稻谷播種面積，稻谷總產(chǎn)量為2.10 億噸（圖1）。

圖1 2018 年全國各省稻谷種植面積和產(chǎn)量Figure 1 China’s rice planting area and grain yield in 2018

本研究所需的各省水稻播種面積和產(chǎn)量數(shù)據(jù)來自《中國統(tǒng)計(jì)年鑒—2019》（國家統(tǒng)計(jì)局，2019），各類水稻單產(chǎn)和農(nóng)資投入數(shù)據(jù)，包括種子、化肥及農(nóng)家肥用量均來自《全國農(nóng)產(chǎn)品成本收益資料匯編2019》（國家發(fā)展和改革委員會價(jià)格司，2019），稻米價(jià)格采用國家發(fā)改委發(fā)布的最低稻谷收購價(jià)格，水稻生育期（楊仕華等，2003；張艷梅等，2012；吳修等，2013；耿雷躍等，2018；蔣聰?shù)龋?020；殷敏等，2020；劉海靜等，2021）、秸稈還田量（劉翠萍等，2021）及稻田甲烷（CH4）排放系數(shù)（Li et al.，2022）由文獻(xiàn)獲得（表1），其他排放系數(shù)選擇CF-Rice 推薦值和文獻(xiàn)數(shù)據(jù)（表2）。

表1 稻田CH4排放系數(shù)Table 1 CH4 emission factort of rice field

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

1.2 系統(tǒng)邊界和功能單位

系統(tǒng)邊界為“從搖籃到銷售”，即從化肥、農(nóng)藥和種子的農(nóng)資生產(chǎn)環(huán)節(jié)至產(chǎn)品運(yùn)輸?shù)匠胸浖艿匿N售過程（圖2）。我們將估算鏈劃分為九個(gè)環(huán)節(jié)進(jìn)行計(jì)算。各類水稻產(chǎn)前環(huán)節(jié)碳排放包括種子、農(nóng)藥生產(chǎn)的耗能排放和泡田產(chǎn)生的碳排放；稻田CH4是基于稻田CH4排放因子、生育期、水管理、秸稈還田和施用有機(jī)肥的綜合影響計(jì)算的碳排放；施肥環(huán)節(jié)主要是生產(chǎn)和施用氮肥產(chǎn)生的碳排放；機(jī)械作業(yè)產(chǎn)生的碳排放是由灌溉、除收獲外的其他機(jī)械作業(yè)引起的能源消耗；收獲、倉儲、加工、包裝、運(yùn)輸環(huán)節(jié)產(chǎn)生的碳排放均是由能源消耗產(chǎn)生。需要注意的是，晾曬方式我們選擇了太陽光晾曬，因此該環(huán)節(jié)沒有產(chǎn)生碳排放。本文采用單位產(chǎn)量碳足跡（kg·kg-1）和單位面積碳足跡（kg·hm-2）作為功能單位進(jìn)行計(jì)量。

圖2 水稻食物系統(tǒng)生命周期圖Figure 2 Life cycle diagram of rice food system

1.3 碳足跡的計(jì)算

CF-Rice 是國際水稻研究所（IRRI）開發(fā)的基于Microsoft?Excel 的計(jì)算工具，用于計(jì)算水稻在整個(gè)產(chǎn)業(yè)鏈上的溫室氣體排放量和最終產(chǎn)品的碳足跡（Wassmann et al.，2021）。該工具為IRRI 發(fā)布的系列碳排放監(jiān)測、報(bào)告與核查（MRV）體系工具之一，在中國已有相關(guān)應(yīng)用（張志偉等，2022）。CF-Rice遵循LCA 法的分析原理（Van Hung et al.，2020），計(jì)算覆蓋了水稻食物系統(tǒng)“從搖籃到銷售”的生命周期范圍，計(jì)算過程不僅考慮了生產(chǎn)管理方式，如：產(chǎn)前泡田、水分管理方式、稻田通氣方式、秸稈還田、有機(jī)肥施用對碳足跡計(jì)算帶來的綜合影響，還考慮了在水稻收獲、曬干、倉儲、加工過程中糧食損失產(chǎn)生的碳足跡。

單位面積碳足跡（EA，kg·hm-2）的計(jì)算公式為：

式（1）中：

EPre——產(chǎn)前環(huán)節(jié)碳足跡；

ECH4——稻田CH4排放碳足跡；

EFer——施肥環(huán)節(jié)碳足跡；

EMO——機(jī)械作業(yè)碳足跡；

EHar——收獲環(huán)節(jié)碳足跡；

ESto——倉儲環(huán)節(jié)碳足跡；

EPro——加工環(huán)節(jié)碳足跡；

EPk——包裝環(huán)節(jié)碳足跡；

ETr——運(yùn)輸環(huán)節(jié)碳足跡。

單位產(chǎn)量碳足跡（EY，kg·kg-1）的計(jì)算公式為：

式（2）中：

Y——水稻單產(chǎn)（kg·hm-2）.

水稻產(chǎn)前環(huán)節(jié)碳足跡（EPre，kg·hm-2）的計(jì)算公式為：

式（3）中：

CWet——泡田期稻田CH4排放系數(shù)（kg·hm-2）；

CSeed——種子生產(chǎn)的排放系數(shù)（kg·kg-1）；

QSeed——種子用量（kg·hm-2）；

CPest——農(nóng)藥生產(chǎn)的排放系數(shù)（kg·hm-2）。

稻田CH4排放的碳足跡（ECH4，kg·hm-2）計(jì)算公式為：

式（4）中：

FCH4——該環(huán)節(jié)稻田CH4排放量（kg·hm-2·d-1）；

D——水稻生育期（d）；

CW——灌排方式修正系數(shù)；

CP——通氣方式修正系數(shù)；

QStraw——秸稈處理量（t·hm-2）；

CStraw——秸稈移除方式的修正系數(shù)；

QOrg——農(nóng)家肥施用量（t·hm-2）；

COrg——農(nóng)家肥的修正系數(shù)。

施肥環(huán)節(jié)碳足跡（EFer，kg·hm-2）的計(jì)算公式為：

式（5）中：

CN-N2O——間歇排水情況下 N2O 排放系數(shù)（kg·kg-1N）；

CCO2-N——氮肥生產(chǎn)的排放系數(shù)（kg·kg-1N）；

QN——氮肥（以N 計(jì)）施用量（kg·hm-2）。

機(jī)械作業(yè)碳足跡（EMO，kg·hm-2）的計(jì)算公式為：

式（6）中：

CMO——機(jī)械作業(yè)排放系數(shù)（kg·hm-2）。

收獲環(huán)節(jié)碳足跡（EHar，kg·hm-2）的計(jì)算公式為：

式（7）中：

CHar——收獲作業(yè)排放系數(shù)（kg·hm-2）。

倉儲環(huán)節(jié)碳足跡（ESto，kg·hm-2）的計(jì)算公式為：

式（8）中：

CSto——倉儲過程的排放系數(shù)（kg·t-1rice）；

QDry——供倉儲(曬干后)的水稻單位面積質(zhì)量（t·hm-2）。加工環(huán)節(jié)碳足跡（EPro，kg·hm-2）的計(jì)算公式為：

式（9）中：

CMill——加工的排放系數(shù)（kg·t-1rice）；

QSto——倉儲后的產(chǎn)品單位面積質(zhì)量（t·hm-2）。

包裝環(huán)節(jié)碳足跡（EPk，kg·hm-2）的計(jì)算公式為：

式（10）中：

CPk——精制過程的排放系數(shù)（kg·t-1rice）；

QProd——產(chǎn)品單位面積質(zhì)量（t·hm-2）。

運(yùn)輸環(huán)節(jié)碳足跡（ETr，kg·hm-2）的計(jì)算公式為：

式（11）中：

CTract——使用拖拉機(jī)運(yùn)輸?shù)呐欧畔禂?shù)（kg·t-1rice）；

STract——運(yùn)輸距離（km）；

QProd——商品單位面積質(zhì)量（t·hm-2）。

CF-Rice 其他項(xiàng)目設(shè)置情況如表3 所示。

表3 CF-Rice 數(shù)據(jù)設(shè)置Table 3 CF-Rice data Settings

1.4 敏感性分析

敏感性分析是在一定范圍內(nèi)改變輸入數(shù)據(jù)的值來檢查最后結(jié)果變化量的方法（Ardente et al.，2005）。它可以通過探討輸入?yún)?shù)對輸出結(jié)果的影響，探討結(jié)果的穩(wěn)健性，篩選出碳足跡評價(jià)中的主要數(shù)據(jù)。本研究采用單因素敏感性分析法，在僅有一個(gè)因素變化的情況下以敏感度系數(shù)來反映相關(guān)因素對核算結(jié)果的影響程度。計(jì)算公式如下：

式中：

Gi——因素Ki的敏感性系數(shù)；

ΔHi——碳足跡核算結(jié)果相應(yīng)的變化率；

ΔKi——因素Ki的變化率。G的絕對值越大為碳足跡的核算結(jié)果對該因素變化的敏感性越強(qiáng)，最終結(jié)果受該因素的影響越大。

1.5 數(shù)據(jù)分析及制圖方法

所有數(shù)據(jù)通過微軟Excel 初步整理，用Origin Pro 2021 繪制碳足跡結(jié)構(gòu)圖，用ArcMap 10.8 繪制空間分布圖。

2 結(jié)果與分析

2.1 全國水稻碳足跡及其結(jié)構(gòu)組成

2018 年全國不同類型水稻平均碳足跡之間略有差異（圖3）。就單位產(chǎn)量碳足跡而言，晚秈稻碳足跡最高（2.31 kg·kg-1），中秈稻次之（1.32 kg·kg-1），早秈稻（1.08 kg·kg-1）與粳稻（1.13 kg·kg-1）碳足跡差異較小。以單位面積碳足跡進(jìn)行比較，其順序與單位產(chǎn)量碳足跡一致，晚秈稻碳足跡仍最高（9.15×103kg·hm-2），其次為中秈稻（6.34×103kg·hm-2），粳稻碳足跡為5.56×103kg·hm-2，早秈稻碳足跡最低（4.16×103kg·hm-2）。晚秈稻碳足跡較高的原因可能與其具有較高的CH4排放因子有關(guān)，晚秈稻CH4排放因子遠(yuǎn)高于其他類型水稻（表1）。中秈稻的CH4排放因子和氮肥用量均處于較高水平，這可能是導(dǎo)致其碳足跡高于粳稻和早秈稻的原因之一。粳稻雖然CH4排放因子低，但其生產(chǎn)中的氮肥投入量卻在4 類水稻中最大。其次，根據(jù)各類水稻秸稈還田后與稻田淹水之間時(shí)間間隔的不同，我們在各類水稻碳足跡計(jì)算過程中進(jìn)行了區(qū)分（表3），這也會導(dǎo)致各類水稻碳足跡產(chǎn)生差異。

圖3 全國各類水稻碳足跡Figure 3 Carbon footprint of all kinds of rice in China

水稻食物系統(tǒng)“從搖籃到銷售”的各環(huán)節(jié)均產(chǎn)生碳排放，各環(huán)節(jié)單位面積碳足跡在4 類水稻中的占比順序基本一致，平均占比最大的是稻田CH4，該環(huán)節(jié)在晚秈稻碳足跡中占比最高（71.5%），分別占中秈稻和粳稻碳足跡的57.8%和44.4%，在早秈稻碳足跡中占比最小（36.2%）。平均占比居第二位的是施肥，主要源于氮肥的生產(chǎn)和投入產(chǎn)生的碳排放，該環(huán)節(jié)在粳稻碳足跡中占比最高，為20.0%，占早秈稻碳足跡的19.2%，占中秈稻碳足跡的13.2%，僅占晚秈稻碳足跡的8.69%。收獲環(huán)節(jié)占比在早秈稻碳足跡中最高，為18.5%，在晚秈稻碳足跡中占比最低，為8.41%，在中秈稻和粳稻碳足跡中占比分別為12.1%和13.9%。產(chǎn)前環(huán)節(jié)（4.97%－12.1%）、機(jī)械作業(yè)（3.62%－7.97%）、倉儲（≤1.63%）、加工（≤3.14%）、包裝（≤0.169%）和運(yùn)輸（≤1.09%）環(huán)節(jié)在各類水稻碳足跡中雖占比較小，但也是水稻食物系統(tǒng)減排過程不容忽視的排放源（圖4）。這表明，水稻食物系統(tǒng)減排措施應(yīng)從控制稻田CH4排放，合理施肥和節(jié)約能源方面入手進(jìn)行制定。

圖4 全國各類水稻碳足跡結(jié)構(gòu)組成Figure 4 Carbon footprint structure of different kinds of rice in China

2.2 全國水稻碳足跡地區(qū)差異

從4 類水稻碳足跡的空間分布看，各類水稻單位產(chǎn)量碳足跡的空間分布格局并不一致（圖5）。早秈稻、中秈稻和晚秈稻主產(chǎn)區(qū)主要集中在南方，這三類水稻沒有表現(xiàn)出明顯的空間分布規(guī)律，而粳稻主產(chǎn)區(qū)的空間跨度大，呈現(xiàn)出自北向南碳足跡增加的趨勢，具體表現(xiàn)為：除山東外，東北地區(qū)（黑龍江、吉林、遼寧）和華北地區(qū)（內(nèi)蒙古、河北）的粳稻碳足跡低于華東地區(qū)（安徽、江蘇、浙江）、華中地區(qū)（河南、湖北）和西南地區(qū)（云南）。從全國范圍看，不同省份早秈稻、中秈稻、晚秈稻和粳稻的單位產(chǎn)量碳足跡分別為0.985－1.43、1.10－2.17、2.12－3.32 和0.633－1.78 kg·kg-1（圖6），變異系數(shù)分別為12.0%、22.3%、14.9%和33.4%，其中，粳稻的空間變異性最大，其次是中秈稻，早秈稻和晚秈稻各省間的差異較小。在早秈稻中，由于浙江、安徽和福建的CH4排放因子大且氮肥投入量多，因此這幾個(gè)省的碳足跡高于其他省份，而江西、湖南和海南的碳足跡低于全國平均水平。在中秈稻中，福建的碳足跡明顯高于其他省份，云南最低，這依舊歸因于福建較高的CH4排放因子，其值是云南CH4排放因子的4－5 倍，江蘇、河南、湖北和云南的碳足跡低于全國平均水平。在晚秈稻種植區(qū)，海南省晚秈稻CH4排放因子最低，而氮肥投入量卻最大，同時(shí)由于該省晚秈稻產(chǎn)量也較低，綜合導(dǎo)致海南晚秈稻碳足跡在該類水稻中最高，其次為福建，江西和湖南的單位產(chǎn)量碳足跡低于全國平均水平。粳稻碳足跡的地區(qū)差異顯著，波動范圍較大，同樣由于較高的CH4排放因子使得浙江、湖北和安徽的碳足跡明顯高于其他省份，江蘇、浙江、安徽、河南和湖北的單位產(chǎn)量碳足跡均高于全國平均水平（圖6）。

圖5 全國水稻單位產(chǎn)量碳足跡空間分布圖Figure 5 Spatial distribution map of rice carbon footprint (per unit rice yield) in China

圖6 各省水稻單位產(chǎn)量碳足跡Figure 6 Carbon footprint per unit yield of rice in each province

就溫室氣體排放結(jié)構(gòu)而言（圖7），各省溫室氣體排放均以N2O 排放占比最少，CH4和CO2排放占比大小順序在各省間略有不同。其中，早秈稻除浙江和福建以CH4排放為主外，其他各省均以CO2排放為主，CH4在各省早秈稻碳足跡中占比為25.1%－50.8%。對于中秈稻，除云南外，其他各省CH4排放占比最高，范圍為36.3%－75.4%。另外，各省晚秈稻碳足跡中溫室氣體排放構(gòu)成較一致，均以CH4占比最高（67.1%－76.5%），其次為CO2。浙江、安徽和湖北的粳稻以CH4排放為主，其余各省CO2排放量最大，占35.8%－72.3%。從總體貢獻(xiàn)率來看，CH4對水稻食物系統(tǒng)碳足跡的貢獻(xiàn)率最高，達(dá)到20.1%－76.5%，其次為CO2，貢獻(xiàn)率為21.1%－72.3%，N2O 的貢獻(xiàn)率最低，僅有1.72%－10.7%。這表明，不同類型水稻碳減排的側(cè)重點(diǎn)不同，未來減少水稻食物系統(tǒng)碳排放應(yīng)縱觀整個(gè)產(chǎn)業(yè)鏈，減少能源消耗對實(shí)現(xiàn)早秈稻和粳稻碳減排將更有效果，中秈稻和晚秈稻的減排措施應(yīng)集中于減少稻田CH4排放，而更具體的減排措施的制定還需要依據(jù)各省溫室氣體排放結(jié)構(gòu)進(jìn)行調(diào)整。

圖7 各省碳足跡溫室氣體排放結(jié)構(gòu)Figure 7 Provincial greenhouse gas emission structure

2.3 敏感性分析

由于各變量（產(chǎn)量、生育期、種子用量、稻田CH4排放量、農(nóng)家肥用量、氮肥用量、運(yùn)輸距離和稻米價(jià)格）對水稻食物系統(tǒng)碳足跡的結(jié)果均有影響，因此對各因素在±5%的變化率下進(jìn)行敏感性分析（表4）。結(jié)果表明，各類水稻碳足跡對水稻產(chǎn)量的敏感度最高，均在-0.900 左右，對生育期和稻田CH4排放量的敏感度均大于0.300，并以晚秈稻的敏感度最為顯著，其敏感度大于0.700，這可能由于水稻產(chǎn)量直接影響水稻單位產(chǎn)量碳足跡水平，而稻田CH4排放是水稻食物系統(tǒng)最主要的排放源，生育期直接影響稻田CH4排放時(shí)間。各類水稻碳足跡對氮肥用量的敏感度在0.087－0.200 之間；種子用量、農(nóng)家肥用量、運(yùn)輸距離和稻米價(jià)格對各類水稻碳足跡的影響較小，敏感度均小于0.1。

表4 水稻碳足跡對食物系統(tǒng)不同參數(shù)的敏感性Table 4 Sensitivity of rice carbon footprint to different steps in the food system

3 討論和結(jié)論

3.1 中國水稻食物系統(tǒng)碳足跡

農(nóng)業(yè)食物系統(tǒng)是包括食物生產(chǎn)土地占用、原材料加工儲運(yùn)、食物生產(chǎn)過程、產(chǎn)后加工儲運(yùn)和終端消費(fèi)等環(huán)節(jié)的復(fù)雜系統(tǒng)，該系統(tǒng)碳足跡的評估應(yīng)涉及盡可能多的排放環(huán)節(jié)。本研究利用國際權(quán)威機(jī)構(gòu)發(fā)布的核算工具，基于LCA 法，立足水稻生產(chǎn)過程和產(chǎn)前生產(chǎn)資料準(zhǔn)備環(huán)節(jié)，延長估算鏈到收獲后的倉儲、加工、包裝和運(yùn)輸環(huán)節(jié)，綜合考慮了水稻食物系統(tǒng)的生產(chǎn)和供應(yīng)屬性。我們的研究結(jié)果將有效彌補(bǔ)中國農(nóng)業(yè)食物系統(tǒng)碳足跡數(shù)據(jù)的缺失，也為進(jìn)一步探討減少水稻食物系統(tǒng)碳排放在保障糧食安全、提高資源利用、減少糧食浪費(fèi)和降低環(huán)境負(fù)擔(dān)方面所起的作用提供良好的數(shù)據(jù)基礎(chǔ)。

本研究結(jié)果顯示，2018 年中國水稻食物系統(tǒng)碳足跡（從搖籃到銷售）為 (1.46±0.50) kg·kg-1和(6 300±1 823) kg·hm-2，這明顯高于 Yan et al.（2015a）、Fan et al.（2022）和Tian et al.（2021）的估算結(jié)果（表5）。Yan et al.（2015a）和Fan et al.（2022）僅估算了水稻生產(chǎn)上游（從搖籃到大門）的碳足跡，而我們的研究將核算邊界擴(kuò)展到了銷售端，這是造成研究結(jié)果產(chǎn)生差異的原因之一。Tian et al.（2021）的研究不僅考慮了水稻生產(chǎn)上游直接和間接的碳排放，還計(jì)算了由于缺乏固碳措施導(dǎo)致的土壤碳的流失量和由于施用氮肥導(dǎo)致的土壤碳的固定量，這也是導(dǎo)致結(jié)果產(chǎn)生差異的重要原因。而與有相似系統(tǒng)邊界的研究相比，平均單位面積碳足跡低于Xu et al.（2017）的研究結(jié)果，而平均單位產(chǎn)量碳足跡在Xia et al.（2016）和Xu et al.（2017）報(bào)告的范圍內(nèi)，這也證明了本研究結(jié)果的可靠性。就不同類型的水稻碳足跡進(jìn)行比較，盡管我們得到的早秈稻、中秈稻、晚秈稻和粳稻碳足跡與Li et al.（2022）的結(jié)果略有差異，但四類水稻碳足跡的大小順序是一致的，即晚秈稻碳足跡最高，其次是中秈稻，粳稻碳足跡居第三，早秈稻碳足跡最低，這表明晚秈稻較其他水稻具有更大的減排潛力，減少晚秈稻碳足跡對實(shí)現(xiàn)水稻食物系統(tǒng)碳減排將更有效果。

表5 不同國家水稻食物系統(tǒng)碳足跡Table 5 Carbon footprint of rice food systems in different countries

除此之外，我們還匯總了主要水稻生產(chǎn)國的相關(guān)研究（表5），對比發(fā)現(xiàn)，當(dāng)僅核算水稻生產(chǎn)上游的碳足跡時(shí)，中國水稻單位產(chǎn)量碳足跡可能低于發(fā)達(dá)國家日本甚至低于發(fā)展中國家泰國和印度，而單位面積碳足跡卻可能高于泰國和印度。這反映了中國水稻單產(chǎn)較泰國和印度高的本質(zhì)。若將核算邊界擴(kuò)展到水稻生產(chǎn)的下游，即包括水稻收獲后的倉儲、加工、包裝或運(yùn)輸環(huán)節(jié)的單位產(chǎn)量碳足跡顯著低于意大利。雖然已有研究表明中國水稻碳足跡要高于日本（Xia et al.，2016），但該結(jié)論并沒有考慮邊界差異，如果在同一系統(tǒng)邊界內(nèi)進(jìn)行比較，中國水稻食物系統(tǒng)碳足跡是否高于日本和美國等國家還需要做進(jìn)一步研究和闡述。這也證明了中國實(shí)現(xiàn)水稻食物系統(tǒng)低碳轉(zhuǎn)型和綠色發(fā)展的目標(biāo)是非常有希望的。

3.2 水稻食物系統(tǒng)碳足跡結(jié)構(gòu)組成

水稻食物系統(tǒng)在中國食物供給和國家糧食安全中占有舉足輕重的地位，該系統(tǒng)碳排放也是中國農(nóng)業(yè)溫室氣體排放的重要組成部分。英國牛津大學(xué)數(shù)據(jù)聚合平臺Our world in data（https://ourworldindata.org/）數(shù)據(jù)表明，2021 年全球食物系統(tǒng)碳排放達(dá)179 億噸CO2eq，貢獻(xiàn)了全球碳排放的26%，這一數(shù)值處在IPCC 第六次評估報(bào)告給出的范圍內(nèi)（21%－37%）（IPCC，2013），其中農(nóng)業(yè)生產(chǎn)過程排放71 億噸CO2eq（作物生產(chǎn)貢獻(xiàn)27%，畜禽和魚類生產(chǎn)貢獻(xiàn)31%，供應(yīng)鏈和消費(fèi)鏈分別貢獻(xiàn)18%和12%）。另據(jù)Tubiello et al.（2022）的研究，2019 年中國食物系統(tǒng)碳足跡達(dá)19 億噸CO2eq，占全球食物系統(tǒng)碳排放的11.5%，其中“從農(nóng)場到大門”階段的碳足跡為8 億噸CO2eq，而產(chǎn)前和生產(chǎn)后環(huán)節(jié)貢獻(xiàn)11 億噸CO2eq。

在本研究中，稻田CH4排放對水稻食物系統(tǒng)碳足跡的貢獻(xiàn)最大，平均占比為52.5%，這一比例顯著低于發(fā)達(dá)國家水平，如：意大利（68%）（Blengini et al.，2009）、美國（69%）（Brodt et al.，2014）和日本（75%）（Hokazono et al.，2012），甚至低于發(fā)展中國家印度（60%）（Nayak et al.，2022）（表5）。但該環(huán)節(jié)在晚秈稻中占比為71.5%，這一比例明顯高于意大利、美國和印度。這表明了未來持續(xù)監(jiān)測稻田CH4排放量的必要性。通過優(yōu)化水分管理和耕作方式減少稻田CH4排放是減少水稻食物系統(tǒng)碳足跡的關(guān)鍵。已有研究表明，稻田CH4排放對灌溉措施尤為敏感，合理灌溉管理（如間歇灌溉、季中排水、間歇灌溉頻繁排水、無水層濕潤間歇灌溉等）均可減少稻田CH4排放（Hou et al.，2012）。此外，秸稈還田等耕作措施也會影響稻田CH4排放，Yan et al.（2009）研究了秸稈還田和灌溉管理的交互效應(yīng)，發(fā)現(xiàn)水旱輪作系統(tǒng)如果在非稻季秸稈還田，中國稻田CH4排放量會減少12.8%；如果將淹水稻田排干一次，則會減少中國15.6%的稻田CH4排放；如果兩種方案并行，稻田CH4排放可減少26.4%。Qin et al.（2023）的研究結(jié)果表明秸稈施用的時(shí)機(jī)對控制CH4排放起著關(guān)鍵作用，與鮮秸稈相比，休耕期施用秸稈對降低淹水稻田CH4排放非常有效；除還田時(shí)間之外，秸稈不同還田形式及其與耕作措施的不同組合也會對稻田CH4產(chǎn)生顯著影響（秦曉波等，2012，2014，2015；Qin et al.，2016）。

施肥是水稻食物系統(tǒng)碳足跡的第二大組份，平均占比為15.3%，這一水平高于意大利和日本，而低于美國和印度（表5）。就具體水稻類型來看，該組份在各類水稻中的占比為8.69%－20.0%，最大值與美國水平相當(dāng)，而明顯低于印度。施肥在水稻食物系統(tǒng)碳足跡中占比較高主要源于中國較高的施氮量。有研究表明，在中國有三分之一的農(nóng)戶在水稻種植中施氮量超過250 kg·hm-2（Huang et al.，2010）。水稻生產(chǎn)碳足跡和溫室氣體排放總量與施氮量呈正相關(guān)，增加施氮量可提高水稻產(chǎn)量，但施氮量超過225 kg·hm-2對水稻產(chǎn)量影響不大，甚至為負(fù)影響，225 kg·hm-2的施氮量被認(rèn)為是實(shí)現(xiàn)水稻高產(chǎn)、減少溫室氣體排放和提高碳固存的最優(yōu)施氮量（Jiang et al.，2019）。另有研究表示，如果減少20%化學(xué)氮肥的施用，全國水稻生產(chǎn)碳足跡可降低7.6%（Xia et al.，2016）。如果結(jié)合適當(dāng)?shù)淖魑锲贩N、播期、種植密度和先進(jìn)的養(yǎng)分管理技術(shù)，減少19%－25%的氮肥施用量，可使中國水稻、小麥和玉米產(chǎn)量提高13%－20%，并能減少37%－59%的碳足跡（Chen et al.，2014）。不過化肥施用對于稻田CH4排放的增減效果不一（Chen et al.，1993），具體的施肥方案還需要因地制宜。

產(chǎn)前、機(jī)械作業(yè)、收獲、倉儲、加工、包裝和運(yùn)輸環(huán)節(jié)在水稻食物系統(tǒng)碳足跡中的占比也不容小覷，占比總和為19.8%－44.6%，其中產(chǎn)前、機(jī)械作業(yè)和收獲環(huán)節(jié)的占比較高。這也進(jìn)一步證明了減少能源消耗，尤其是產(chǎn)前和產(chǎn)中的能源消耗，是減少水稻食物系統(tǒng)碳足跡的重要途經(jīng)。Xia et al.（2016）研究也證明了這一結(jié)論，其結(jié)果顯示：中國水稻加工、運(yùn)輸環(huán)節(jié)平均碳足跡為623 kg·hm-2，是田間生產(chǎn)過程碳足跡的8%，是農(nóng)資生產(chǎn)過程的19%。因此，實(shí)現(xiàn)水稻食物系統(tǒng)碳減排應(yīng)從產(chǎn)業(yè)鏈各環(huán)節(jié)減排、加快食品加工業(yè)低碳低耗發(fā)展、促進(jìn)農(nóng)業(yè)綠色發(fā)展、優(yōu)化能源結(jié)構(gòu)等方面入手，例如：在水稻生產(chǎn)中使用更節(jié)能的農(nóng)用機(jī)械和更精確的施肥、灌溉措施，而在產(chǎn)后加大宣傳，提高消費(fèi)者的環(huán)保意識，使用可降解包裝材料，避免過度包裝，使用清潔能源等。

此外，糧食損失和浪費(fèi)造成的碳排放也是水稻食物系統(tǒng)碳足跡不容忽視的組成部分。糧食的損失主要與收獲、倉儲、加工、包裝過程的機(jī)械設(shè)備和農(nóng)民行為有關(guān)，包裝袋的質(zhì)量決定著商品在運(yùn)輸和銷售過程的壽命，食物的浪費(fèi)則主要是由人為因素造成的，尤其是在消費(fèi)階段。據(jù)估計(jì)，全球糧食損失和浪費(fèi)的碳足跡可高達(dá)33 億噸CO2eq，其中谷物貢獻(xiàn)了34%，其次是肉類和蔬菜（各21%）（FAO，2013）。中國為人類生產(chǎn)的食物總量中約有27%被損失和浪費(fèi)掉（Xue et al.，2021），雖然這一比例低于美國（30%－40%）（US FDA，2019），但食物損失和浪費(fèi)總量約占世界總量的四分之一（FAO，2011）。然而，目前中國對于該部分碳排放的研究往往被忽視，一方面是因?yàn)閿?shù)據(jù)的缺失，另一方面是由于科學(xué)評估工具的缺乏，未來我們也將進(jìn)一步完善該部分的研究。

3.3 水稻食物系統(tǒng)碳足跡地區(qū)和類型差異

中國4 類水稻主產(chǎn)區(qū)地理跨度大，覆蓋范圍廣，導(dǎo)致水稻食物系統(tǒng)碳足跡存在明顯的空間異質(zhì)性（圖5）。由于早秈稻、中秈稻和晚秈稻主產(chǎn)區(qū)主要集中在南方，這三類水稻并沒有表現(xiàn)出明顯的空間分布規(guī)律，而粳稻主產(chǎn)區(qū)的空間跨度較大，表現(xiàn)出自北向南碳足跡增加的分布規(guī)律，這與王興等（2017）的研究結(jié)果相似，其研究得出：華中雙季稻稻作區(qū)（江蘇、湖南、浙江等）單位產(chǎn)量碳足跡均大于東北早熟單季稻稻作區(qū)（黑龍江、吉林、遼寧）。究其原因，這與南北方氣候和種植管理差異是分不開的。首先，氣候條件具有空間異質(zhì)性（Tian et al.，2021），氣候條件、溫度模式和降水機(jī)制對土壤呼吸有直接影響，從而控制土壤溫室氣體排放（Zhang et al.，2014）。經(jīng)度、緯度和土壤性質(zhì)是影響水稻單位產(chǎn)量碳足跡變化的最重要因素（Tian et al.，2021），由于這些因素的影響，北方稻田CH4排放因子低于南方稻（Zhang et al.，2017）。此外，本研究的敏感性分析結(jié)果還顯示水稻食物系統(tǒng)碳足跡與水稻產(chǎn)量密切相關(guān)。Tian et al.（2021）的研究進(jìn)一步說明了碳足跡與水稻產(chǎn)量之間的關(guān)系，其研究結(jié)果顯示：高單位產(chǎn)量碳足跡通常出現(xiàn)在作物產(chǎn)量低的地區(qū)，而低碳足跡則出現(xiàn)在集約生產(chǎn)地區(qū)。本研究也表現(xiàn)出了相似的分布規(guī)律，例如：黑龍江、湖南和江西是2018 年稻谷產(chǎn)量最高的3 個(gè)省份，這3 個(gè)省份在早秈稻、晚秈稻和粳稻中的碳足跡均低于全國平均水平，甚至低于其他各省，而產(chǎn)量低的浙江和福建在4 類水稻中均表現(xiàn)出高于全國平均水平或普遍高于其他各省的特點(diǎn)。還有研究分析得出，農(nóng)場規(guī)?？赡苁菍?dǎo)致水稻食物系統(tǒng)碳足跡產(chǎn)生地區(qū)差異的又一重要原因，例如：Tian et al.（2021）發(fā)現(xiàn)，集約化農(nóng)業(yè)生產(chǎn)有助于減少溫室氣體排放，集約化農(nóng)業(yè)意味著更完善的設(shè)施、新技術(shù)、充足的肥料和大規(guī)模的機(jī)械化生產(chǎn)，雖然投入多，但這些地區(qū)的水稻產(chǎn)量更高，以至于這些區(qū)域會得到較低的單位產(chǎn)量碳足跡。不過該結(jié)論并沒有得到一致的認(rèn)可，Yan et al.（2015a）發(fā)現(xiàn)，小農(nóng)場（＜0.5 hm2）的小麥和玉米碳足跡要高于大農(nóng)場（≥0.5 hm2），但在水稻生產(chǎn)中并沒有觀察到差異。另一項(xiàng)研究表明，集約農(nóng)場（≥3.33 hm2）的水稻碳足跡也高于家庭農(nóng)場（＜3.33 hm2）（Yan et al.，2015b）。這可能是由于不同規(guī)模農(nóng)場的氮肥利用效率和稻田CH4排放系數(shù)不同造成的。因此，相較于擴(kuò)大水稻種植規(guī)模，根據(jù)當(dāng)?shù)氐纳鐣?jīng)濟(jì)和環(huán)境條件制定合理的農(nóng)業(yè)管理措施才是水稻降碳減排的目標(biāo)導(dǎo)向。

3.4 局限性和不確定性分析

數(shù)據(jù)的質(zhì)量和部分?jǐn)?shù)據(jù)的缺失是本研究最大的局限所在。本研究的數(shù)據(jù)來源主要是國家統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)和文獻(xiàn)數(shù)據(jù)，雖然大部分?jǐn)?shù)據(jù)反映了不同地區(qū)水稻的種植管理差異，但還有部分?jǐn)?shù)據(jù)的地區(qū)代表性不強(qiáng)，尤其是在排放因子的選擇上，例如，我們只選擇了單一的種子、農(nóng)藥和氮肥生產(chǎn)的排放因子，各機(jī)械設(shè)備耗電、耗能的排放因子僅能體現(xiàn)水稻生產(chǎn)各環(huán)節(jié)的差異，沒有準(zhǔn)確體現(xiàn)地區(qū)差異，更詳細(xì)的排放因子無疑會降低估算的不確定性。其次，核算邊界的定義也可能會帶來不確定性，例如，本研究的系統(tǒng)邊界為“從搖籃到銷售”，由于后端消費(fèi)數(shù)據(jù)的缺失和消費(fèi)行為的復(fù)雜性，本研究暫未對其及之后的環(huán)節(jié)進(jìn)行估算。此外，雖然本研究中使用的CF-Rice 估算工具已經(jīng)在國際上特別是東南亞進(jìn)行了推廣應(yīng)用，估算過程也考慮了更多的環(huán)境與種植管理措施的影響，如：水分管理方式、稻田通氣方式、秸稈還田、有機(jī)肥施用和產(chǎn)后的糧食損失，但并未將土壤碳儲量的變化包含在內(nèi)，未來還需要建立更完善的估算模型。

4 結(jié)論

2018 年中國水稻食物系統(tǒng)碳足跡（從搖籃到銷售）為 (1.46±0.50) kg·kg-1和 (6 300±1 823) kg·hm-2，并且晚秈稻碳足跡顯著大于其它類型水稻，但粳稻碳足跡空間變異性最大。水稻食物系統(tǒng)碳足跡的地區(qū)和類型差異主要與氣候條件、種植管理措施和排放因子有關(guān)。在各環(huán)節(jié)中，稻田CH4排放和施肥是水稻食物系統(tǒng)碳足跡的主要貢獻(xiàn)者，總計(jì)占各類水稻碳足跡的55.4%－80.2%。因此，減少水稻食物系統(tǒng)碳排放應(yīng)從控制稻田CH4排放，優(yōu)化水肥管理，減少能源消耗及糧食損失和浪費(fèi)入手，統(tǒng)籌考慮不同地區(qū)的社會經(jīng)濟(jì)和環(huán)境條件限制定適合的降碳減排措施，從而實(shí)現(xiàn)水稻食物系統(tǒng)的低碳轉(zhuǎn)型和綠色發(fā)展。