鹽城市農(nóng)業(yè)碳排放時(shí)空特征及趨勢(shì)研究

蘇曉明　胡凡　邢立群

摘 要 以江蘇第一大農(nóng)業(yè)總產(chǎn)值市——鹽城市為例，對(duì)該市農(nóng)業(yè)碳排放時(shí)空特征、農(nóng)業(yè)碳排放結(jié)構(gòu)、驅(qū)動(dòng)因素及預(yù)測(cè)趨勢(shì)開展研究。運(yùn)用排放因子法從農(nóng)資投入、稻田甲烷排放、農(nóng)用地氧化亞氮排放、動(dòng)物腸道發(fā)酵和動(dòng)物糞便管理五個(gè)方面估算鹽城市2010—2020年農(nóng)業(yè)碳排放量，基于STIRPAT模型分析農(nóng)業(yè)碳排放影響因素和預(yù)測(cè)2021—2030年的農(nóng)業(yè)碳排放量。結(jié)果顯示：鹽城市2010—2020年年均二氧化碳當(dāng)量排放量和強(qiáng)度分別為1 070.5萬(wàn)t和1.5 t·萬(wàn)元-1，農(nóng)資投入和農(nóng)用地氧化亞氮排放分別占農(nóng)業(yè)碳排放量總量的36.3%和31.2%。農(nóng)業(yè)人均收入、城鎮(zhèn)化率和農(nóng)村居民人均可支配收入每發(fā)生1%的變化將使全市農(nóng)業(yè)二氧化碳排放量分別減少0.025 7%、0.029 7%和0.016 6%。2021—2030年間，低碳情景下的累計(jì)二氧化碳當(dāng)量排放量將比基準(zhǔn)情景低37萬(wàn)t。鹽城市過(guò)去11年的農(nóng)業(yè)碳排放總體均呈下降趨勢(shì)，農(nóng)資投入和農(nóng)用地氧化亞氮排放為主要排放源；由于經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平的不同，農(nóng)業(yè)碳排放和排放強(qiáng)度存在一定的地區(qū)差異；城鎮(zhèn)化率是抑制農(nóng)業(yè)二氧化碳排放的最重要因素；2021—2030年農(nóng)業(yè)二氧化碳排放量在不同情景模式下均持續(xù)下降，且具有進(jìn)一步減少農(nóng)業(yè)碳排放量的發(fā)展?jié)摿Α?/p>

關(guān)鍵詞 農(nóng)業(yè)碳排放；時(shí)空特征；碳排放結(jié)構(gòu)；STIRPAT模型；江蘇省鹽城市

中圖分類號(hào)：S181 文獻(xiàn)標(biāo)志碼：A DOI：10.19415/j.cnki.1673-890x.2023.17.001

當(dāng)前，CO2等溫室氣體的大量排放引起全球氣候變暖，導(dǎo)致旱澇等極端氣候事件頻繁發(fā)生，控制CO2排放已成為國(guó)際關(guān)注的熱點(diǎn)[1]。目前，包括中國(guó)在內(nèi)的多個(gè)國(guó)家已通過(guò)2016年的《巴黎協(xié)定》承諾對(duì)溫室氣體進(jìn)行減排，中國(guó)多次在重要場(chǎng)合向世界鄭重承諾“30·60”雙碳減排目標(biāo)，并就具體的碳減排措施發(fā)布了一系列行動(dòng)方案。農(nóng)業(yè)作為我國(guó)國(guó)民經(jīng)濟(jì)發(fā)展的基礎(chǔ)，兼具碳源和碳匯兩種特征。據(jù)聯(lián)合國(guó)糧農(nóng)組織（FAO）數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)，全球農(nóng)業(yè)CO2排放量超過(guò)了全球排放總量的30%[2]。我國(guó)作為世界第一大CO2排放國(guó)，每年碳排放量約占全球的1/4，而農(nóng)業(yè)碳排放量約占全國(guó)碳排放的17%[3-4]。尤其自化肥正式投入使用以來(lái)，農(nóng)業(yè)碳排放問題逐漸凸顯，在實(shí)現(xiàn)“雙碳”目標(biāo)上，我國(guó)農(nóng)業(yè)減排機(jī)遇與挑戰(zhàn)并存。

常用的碳排放核算方法有排放因子法、物料平衡法及實(shí)地測(cè)量法，其中，排放因子法是基于政府間氣候變化專門委員會(huì)（IPCC）提出的一種碳排放估算的方法，其基本思路為理清各排放源數(shù)據(jù)清單，以排放源活動(dòng)水平和排放系數(shù)的乘積來(lái)計(jì)算該排放源的碳排放量[5]。相比其他兩種方法，排放因子法在國(guó)際上更通用，計(jì)算過(guò)程簡(jiǎn)單方便，得出的碳排放量準(zhǔn)確性較高。而常見的碳排放影響因素和預(yù)測(cè)模型有環(huán)境庫(kù)茲涅茨曲線（ECK曲線）、灰色 GM（1，1）模型和STIRPAT模型等。EKC曲線顯示的是環(huán)境質(zhì)量與收入間的倒“U”字形關(guān)系[6]；灰色 GM（1，1）模型是通過(guò)那些時(shí)間比較短、數(shù)據(jù)較少甚至不全的情況下構(gòu)建的預(yù)測(cè)方法[7]；STIRPAT模型是在Ehrlich等[8]提出IPAT模型的基礎(chǔ)上，York等[9]改進(jìn)的模型，是一種非線性擴(kuò)展模型，在人口因素、富裕程度和技術(shù)因素基礎(chǔ)上，還可對(duì)該模型進(jìn)行拓展。相比前兩種預(yù)測(cè)方法，STIRPAT模型建模簡(jiǎn)單，實(shí)用性較強(qiáng)，可針對(duì)碳排放實(shí)際情況引入更為適合的因素，并可在不同情景模式下進(jìn)行碳排放預(yù)測(cè)。

目前，農(nóng)業(yè)碳排放的研究主要集中在碳排放核算、驅(qū)動(dòng)因素、碳排放與經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的關(guān)系和低碳減排措施等方面。房驕等對(duì)白城市農(nóng)業(yè)碳排放進(jìn)行了核算，并基于STIRPAT模型深入研究了農(nóng)業(yè)碳排放驅(qū)動(dòng)因素，表明農(nóng)業(yè)碳排放的驅(qū)動(dòng)因素主要是人口數(shù)、城市化率、農(nóng)業(yè)機(jī)械總動(dòng)力等[10]。農(nóng)藥、化肥、農(nóng)用柴油、農(nóng)用電和農(nóng)膜等農(nóng)用物資的使用間接導(dǎo)致了大量溫室氣體的排放，由于農(nóng)業(yè)化學(xué)品使用所引起的我國(guó)農(nóng)業(yè)碳排放比重已由1985年的28.02%增至2011年的43.66%[11]。農(nóng)業(yè)種植和畜禽養(yǎng)殖也是農(nóng)業(yè)碳排放的主要來(lái)源。水稻生產(chǎn)過(guò)程中，土壤微生物分解會(huì)釋放出大量CO2、CH4等小分子物質(zhì)，我國(guó)CH4排放總量的17.9%來(lái)源于水稻種植[12-13]；農(nóng)田土壤在微生物作用下也會(huì)發(fā)生硝化和反硝化反應(yīng)產(chǎn)生大量N2O，農(nóng)田土壤釋放的N2O約占生物圈排放總量的53%[14]。此外，在畜禽養(yǎng)殖過(guò)程中，動(dòng)物腸道發(fā)酵主要產(chǎn)生CH4，動(dòng)物糞便管理主要產(chǎn)生CH4和N2O，其產(chǎn)生量與糞便中氮含量、儲(chǔ)存時(shí)間和處理方式等密切相關(guān)[15-16]。據(jù)張哲瑜等表明，生豬的溫室氣體排放量約為（CO2）130.68 kg·頭-1，其中豬腸道發(fā)酵和糞便管理分別占13.05%和86.95%[17]。顏廷武等發(fā)現(xiàn)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)在某段時(shí)期會(huì)使農(nóng)業(yè)碳排放量增加，但超出拐點(diǎn)臨界值（27 647元·hm-2），經(jīng)濟(jì)的進(jìn)一步發(fā)展將會(huì)導(dǎo)致農(nóng)業(yè)碳排放降低，至2012年，我國(guó)農(nóng)業(yè)經(jīng)濟(jì)強(qiáng)度達(dá)到28 725元·hm-2，已超出拐點(diǎn)臨界值[18]。歐盟和美國(guó)等發(fā)達(dá)國(guó)家已采取了一系列減少農(nóng)業(yè)碳排放的措施，如通過(guò)農(nóng)業(yè)碳排放稅收等政策提高能源利用率[19]。

江蘇省是農(nóng)業(yè)大省，其農(nóng)業(yè)總產(chǎn)值持續(xù)居于全國(guó)前列，是全國(guó)重要農(nóng)產(chǎn)品生產(chǎn)基地。而鹽城市是江蘇省農(nóng)業(yè)總產(chǎn)值第一的城市，也是長(zhǎng)三角27個(gè)中心區(qū)城市中年農(nóng)業(yè)總產(chǎn)值唯一超千億元的城市，全市農(nóng)業(yè)發(fā)展引起的農(nóng)業(yè)碳排放問題亟須合理控制[20]。然而，目前關(guān)于全市農(nóng)業(yè)碳排放量尚缺少全面的核算和評(píng)估，在很大程度上限制了農(nóng)業(yè)碳排放量的認(rèn)知，不利于農(nóng)業(yè)固碳減排和低碳發(fā)展針對(duì)性措施的制定?；诖耍疚耐ㄟ^(guò)估算2010—2020年全市農(nóng)業(yè)碳排放總量和碳排放組成結(jié)構(gòu)，分析鹽城市農(nóng)業(yè)碳排放的時(shí)序特征和區(qū)域特征，并通過(guò)構(gòu)建STIRPAT模型分析碳排放的影響因素，預(yù)測(cè)基準(zhǔn)情景和低碳情景模式下2021—2030年的碳排放量和趨勢(shì)，以期為農(nóng)業(yè)碳減排政策出臺(tái)提供有益的理論依據(jù)。

1? 研究方法和數(shù)據(jù)來(lái)源

1.1? 農(nóng)業(yè)碳排放估算方法

運(yùn)用碳排放因子估算法[21-22]，即E=∑Ei=∑Ti×δi（E：農(nóng)業(yè)碳排放總量；Ei：各農(nóng)業(yè)排放源的碳排放量；δi：各農(nóng)業(yè)排放源的碳排放因子），對(duì)江蘇省鹽城市農(nóng)業(yè)碳排放量進(jìn)行估算。本文農(nóng)業(yè)碳排放量估算主要考慮種植業(yè)和畜牧業(yè)兩大類，具體從農(nóng)資投入、稻田CH4排放、農(nóng)用地N2O排放、動(dòng)物腸道發(fā)酵CH4排放、動(dòng)物糞便管理CH4和N2O排放五個(gè)小類進(jìn)行二氧化碳當(dāng)量（CO2e）排放量的計(jì)算。各因子的排放系數(shù)列于表1。

1.2? 農(nóng)業(yè)碳排放強(qiáng)度估算方法

以農(nóng)業(yè)碳排放強(qiáng)度來(lái)評(píng)估農(nóng)業(yè)碳排放水平，其具體估算公式如下：

CI=C/PAG? ?（1）

式中，CI為農(nóng)業(yè)CO2e排放強(qiáng)度（t/萬(wàn)元）；C為農(nóng)業(yè)CO2e排放總量（t）；PAG為農(nóng)業(yè)和牧業(yè)生產(chǎn)總值（萬(wàn)元）。

1.3? 農(nóng)業(yè)碳排放影響因素及預(yù)測(cè)模型

采用STIRPAT模型，對(duì)鹽城市農(nóng)業(yè)CO2e排放量的驅(qū)動(dòng)因素進(jìn)行分析，并對(duì)全市農(nóng)業(yè)CO2e排放量進(jìn)行預(yù)測(cè)。STIRPAT模型的標(biāo)準(zhǔn)形式為：

I=aPbAcTde? ?（2）

式中，I為環(huán)境影響；P為人口；A為富裕度；T為技術(shù)水平；a為常數(shù)項(xiàng)；b、c、d為需要估計(jì)的指數(shù)；e為誤差項(xiàng)。

據(jù)鹽城市農(nóng)業(yè)實(shí)際情況，對(duì)該模型進(jìn)行拓展后的模型為：

I=aPbAcTdUfSge （3）

其中，I以鹽城市農(nóng)業(yè)CO2e排放總量表示（萬(wàn)t）；P以農(nóng)村人口數(shù)表示（萬(wàn)人）；A以農(nóng)業(yè)人均GDP表示（元·人-1），其值為農(nóng)林牧漁業(yè)總產(chǎn)值與農(nóng)林牧漁業(yè)從業(yè)人員數(shù)之比；T以鹽城市農(nóng)業(yè)CO2e排放強(qiáng)度表示（t·萬(wàn)元-1）；U為常住人口城鎮(zhèn)化率，是城鎮(zhèn)常住人口與鹽城市總?cè)丝诘谋戎?；S為農(nóng)村居民人均可支配收入（元）。b、c、d、f、g為彈性系數(shù)，當(dāng)P、A、T、U、S發(fā)生變化，將會(huì)引起b、c、d、f、g的CO2e排放量變化。

由于式（3）是一個(gè)非線性方程，為了方便計(jì)算，對(duì)等式兩邊進(jìn)行對(duì)數(shù)化處理，經(jīng)變形后可得到式（4）：

lnI=a+b×lnP+c×lnA+d×lnT+f×lnU+g×lnS+e （4）

1.4? 數(shù)據(jù)來(lái)源

化肥施用量、農(nóng)藥使用量、農(nóng)用薄膜使用量、農(nóng)用柴油使用量、農(nóng)用電使用量、稻田種植面積、作物籽粒產(chǎn)量、畜禽存欄量、農(nóng)村人口數(shù)等原始數(shù)據(jù)來(lái)源于《江蘇統(tǒng)計(jì)年鑒》（2011—2021）、《鹽城統(tǒng)計(jì)年鑒》（2011—2021）和《江蘇農(nóng)村統(tǒng)計(jì)年鑒》（2011—2021）。

2? 結(jié)果與分析

2.1? 農(nóng)業(yè)碳排放特征

2.1.1? 種植業(yè)碳排放時(shí)序特征

化肥、水稻、農(nóng)用柴油和農(nóng)用塑料薄膜是我國(guó)農(nóng)業(yè)碳排放的主要源頭，東部地區(qū)因水稻種植面積較大導(dǎo)致種植業(yè)產(chǎn)生的碳排放遠(yuǎn)高于西部地區(qū)[25]。因此，為充分了解鹽城市種植業(yè)碳排放時(shí)序和結(jié)構(gòu)特征，對(duì)全市種植業(yè)產(chǎn)生的碳排放進(jìn)行了估算（見圖1）。2010—2020年，全市種植業(yè)年均CO2e排放總量為928萬(wàn)t。其中，農(nóng)資投入、稻田CH4排放和農(nóng)用地N2O排放的CO2e排放量占比分別為41.9%、22.2%和35.9%，農(nóng)資投入和農(nóng)用地N2O排放產(chǎn)生的農(nóng)業(yè)碳排放量相對(duì)較大，化肥的施用對(duì)農(nóng)業(yè)碳排放量具有較大影響。

如圖1A所示，農(nóng)資投入產(chǎn)生的CO2e排放量變化趨勢(shì)較為平緩，無(wú)明顯變化，農(nóng)資投入產(chǎn)生的年均CO2e排放量為388.6萬(wàn)t左右，2010年的CO2e排放量約為385.5萬(wàn)t，與張志高等估算的2010年安陽(yáng)市由于農(nóng)資投入產(chǎn)生的CO2e排放量（446.8萬(wàn)t）[26]較接近。在眾多排放源中，鹽城市農(nóng)業(yè)用電、農(nóng)用柴油、農(nóng)膜和農(nóng)藥分別貢獻(xiàn)了19.5%、14.8%、14.6%和6.5%，農(nóng)業(yè)化肥的貢獻(xiàn)率最大，年均為44.6%，表明化肥施用量是最重要的排放源。

如圖1B所示，鹽城市稻田CH4排放產(chǎn)生的CO2e排放量總體變化趨勢(shì)為上升，主要源于全市水稻種植面積隨時(shí)間的增加。全市稻田CH4排放產(chǎn)生的年均CO2e排放量約為205.9萬(wàn)t，年均增長(zhǎng)率為1.5%，2020年水稻播種面積比2010年多5.4萬(wàn)hm2，CO2e排放量相應(yīng)增加了29.4萬(wàn)t。

如圖1C所示，鹽城市農(nóng)用地N2O排放產(chǎn)生的CO2e排放量變化趨勢(shì)為下降。截至2020年底，農(nóng)用地N2O排放產(chǎn)生的CO2e排放量約為311.1萬(wàn)t，相比2010年減少了67.6萬(wàn)t，年均CO2e排放量約為333.5萬(wàn)t，農(nóng)用地N2O直接排放的貢獻(xiàn)率最大（78.1%），剩余的21.9%由大氣氮沉降、氮淋溶和徑流損失貢獻(xiàn)。

2.1.2? 畜牧業(yè)碳排放時(shí)序特征

據(jù)2019年FAO發(fā)布的農(nóng)業(yè)數(shù)據(jù)來(lái)看，我國(guó)農(nóng)業(yè)溫室氣體排放中，畜牧業(yè)碳排放占比達(dá)到35.4%。結(jié)合鹽城市畜牧業(yè)發(fā)展實(shí)況，對(duì)全市過(guò)去11年的畜牧業(yè)碳排放進(jìn)行了估算（見圖2）。2010—2020年，畜牧業(yè)年均CO2e排放總量為142.5萬(wàn)t，動(dòng)物腸道發(fā)酵和動(dòng)物糞便管理產(chǎn)生的CO2e排放量占比分別為29.9%和70.1%，動(dòng)物糞便管理產(chǎn)生的CO2e排放量具有較大的占比，這與姚成勝等[27]的研究結(jié)論一致。

如圖2A所示，鹽城市動(dòng)物腸道發(fā)酵CH4排放產(chǎn)生的CO2e排放量的總體變化趨勢(shì)為先上升后降低。動(dòng)物腸道發(fā)酵CH4排放產(chǎn)生的年均CO2e排放量為42.6萬(wàn)t，在2015年為最大排放量（48.8萬(wàn)t）。所有動(dòng)物中，山羊貢獻(xiàn)的CO2e排放量最高，平均占比為59.0%，其次為豬和奶牛，分別占比20.5%和12.2%。水牛（3.5%）、黃牛（3.3%）、綿羊（1.5%）和驢（幾乎可忽略）的貢獻(xiàn)率相對(duì)較低。動(dòng)物腸道發(fā)酵甲烷排放主要來(lái)自源于反芻動(dòng)物的腸道發(fā)酵，一頭牛的腸道發(fā)酵甲烷排放量是遠(yuǎn)大于羊的[28]。全市山羊腸道發(fā)酵貢獻(xiàn)的碳排放量遠(yuǎn)大于牛的，這是由于山羊的存欄量遠(yuǎn)大于牛，而使其具有更大的碳排放量。豬的存欄量雖遠(yuǎn)大于山羊的存欄量，但豬不屬于反芻動(dòng)物，產(chǎn)生的單位碳排放量遠(yuǎn)低于牛羊這類反芻動(dòng)物，而使其由于腸道發(fā)酵產(chǎn)生的碳排放量不是最高。

如圖2B所示，鹽城市動(dòng)物糞便管理N2O和CH4排放產(chǎn)生CO2e排放量總體變化趨勢(shì)為降低。全市年均CO2e排放量為99.9萬(wàn)t，年均增長(zhǎng)率為-1.5%。其中，豬貢獻(xiàn)率最大，年均占比達(dá)到了63.3%，其次為家禽，年均占比為29.1%，剩余7.6%由山羊、奶牛、黃牛、水牛、綿羊和驢貢獻(xiàn)。2019年，動(dòng)物糞便管理N2O和CH4排放產(chǎn)生CO2e排放量呈現(xiàn)最低，可能是由于豬瘟的影響使豬的存欄量急劇減少，其存欄量相比2018年降低了61.7%，而2020年豬的存欄量比2019年增加了84.5%。

2.1.3? 農(nóng)業(yè)碳排放時(shí)序及區(qū)域特征

2010—2020年間，鹽城市農(nóng)業(yè)CO2e排放量總體呈緩慢降低的變化趨勢(shì)（見表2）。全市年均CO2e排放量為1 070.5萬(wàn)t，年均增長(zhǎng)率為-0.7%，在2010—2020年間，2019年呈現(xiàn)最低的農(nóng)業(yè)CO2e排放量（1 009.6萬(wàn)t），比2018和2020年分別低50.7萬(wàn)和26.6萬(wàn)t，主要?dú)w因于2019年較低的豬存欄量導(dǎo)致了該年的農(nóng)業(yè)CO2e排放總量較低。全市農(nóng)業(yè)CO2e排放量在2010年后總體為下降趨勢(shì)，與邱子健等[29]研究的江蘇省農(nóng)業(yè)碳排放趨勢(shì)一致，即江蘇省的農(nóng)業(yè)CO2e排放量于2005年達(dá)峰（8 361.77萬(wàn)t），2010年后呈下降趨勢(shì)。鹽城市農(nóng)業(yè)CO2e排放量的主要排放源為農(nóng)資投入和農(nóng)用地N2O排放，平均占比分別為36.3%和31.2%，其次，稻田CH4排放貢獻(xiàn)了19.2%左右，動(dòng)物糞便管理和動(dòng)物腸道發(fā)酵的貢獻(xiàn)率相對(duì)較低，平均占比分別為9.3%和4%。種植業(yè)引起的農(nóng)業(yè)碳排放占比為86.7%，而畜牧業(yè)僅為13.3%。早在1997年，有研究就發(fā)現(xiàn)江蘇與作物種植相關(guān)的農(nóng)業(yè)碳排放約占排放總量的90%，在2017年，江蘇仍以種植業(yè)產(chǎn)生的碳排放為主[30]。近些年，陳勝濤等也對(duì)江蘇省13個(gè)市的農(nóng)業(yè)碳排放進(jìn)行了核算，研究發(fā)現(xiàn)，2015—2019年鹽城市年均農(nóng)業(yè)CO2e排放為1 095.27萬(wàn)t，種植業(yè)和畜禽業(yè)占比分別為18.4%和81.6%，鹽城農(nóng)業(yè)碳排放僅次于徐州，居全省第二[31]。本文計(jì)算的鹽城市年均農(nóng)業(yè)CO2e排放量與陳勝濤等的估算結(jié)果相近。

農(nóng)業(yè)CO2e排放強(qiáng)度相比農(nóng)業(yè)CO2e排放量能更真實(shí)地反映當(dāng)?shù)氐奶寂欧抛兓闆r。隨著鹽城市農(nóng)業(yè)技術(shù)的發(fā)展和農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)的優(yōu)化，全市農(nóng)業(yè)CO2e排放強(qiáng)度變化呈現(xiàn)有規(guī)律的下降變化趨勢(shì)，碳排放強(qiáng)度由2010年的1.99 t·萬(wàn)元-1降低到2018年的1.28 t·萬(wàn)元-1。2019年，受豬瘟影響，雖然當(dāng)年全市農(nóng)業(yè)CO2e排放總量有所下降，但當(dāng)年全市農(nóng)牧業(yè)總產(chǎn)值相比2018年減少了近90億元而使當(dāng)年的農(nóng)業(yè)CO2e排放強(qiáng)度有升高趨勢(shì)，增加0.08 t·萬(wàn)元-1。2020年，農(nóng)牧業(yè)總產(chǎn)值開始出現(xiàn)復(fù)蘇趨勢(shì)，農(nóng)業(yè)CO2e排放強(qiáng)度相比2019年降低了0.05 t·萬(wàn)元-1。邱子健等的研究表明，江蘇省2010—2019年的農(nóng)業(yè)CO2e排放強(qiáng)度在1～2.5范圍內(nèi)，且為下降趨勢(shì)[29]。鹽城市2010—2020年的農(nóng)業(yè)CO2e排放強(qiáng)度在1～2 t·萬(wàn)元-1范圍內(nèi)，年均農(nóng)業(yè)CO2e排放強(qiáng)度為1.50 t·萬(wàn)元-1，處于江蘇省的農(nóng)業(yè)CO2e排放強(qiáng)度范圍內(nèi)。Xiong等研究表明，太湖流域8個(gè)城市的農(nóng)業(yè)碳生產(chǎn)率值大于1萬(wàn)元·t-1的僅有上海和杭州，蘇州、無(wú)錫、常州、鎮(zhèn)江、湖州和嘉興的農(nóng)業(yè)碳生產(chǎn)率均小于1萬(wàn)元·t-1 [32]。經(jīng)換算，鹽城市年均農(nóng)業(yè)碳排放強(qiáng)度約為0.4 t·萬(wàn)元-1，對(duì)應(yīng)的農(nóng)業(yè)碳生產(chǎn)率為碳排放強(qiáng)度的倒數(shù)，即2.4萬(wàn)元·t-1，對(duì)比太湖流域其余各市的農(nóng)業(yè)碳生產(chǎn)率，鹽城的計(jì)算結(jié)果偏大，主要源于在計(jì)算農(nóng)業(yè)碳排放量時(shí)所選取的排放因子和考慮的排放源不同，導(dǎo)致估算的農(nóng)業(yè)碳排放值差異較大。

2010—2020年，鹽城市各地區(qū)農(nóng)業(yè)CO2e排放總量變化如表3所示。市區(qū)、射陽(yáng)縣、東臺(tái)市和大豐區(qū)11年的年均碳排放量超過(guò)150萬(wàn)t，其平均碳排放量分別為157.6萬(wàn)、175.0萬(wàn)、161.2萬(wàn)和167.9萬(wàn)t，射陽(yáng)縣具有最高農(nóng)業(yè)CO2e排放量。年均碳排放量在100萬(wàn)～150萬(wàn)t區(qū)間的僅有濱?？h和阜寧縣，分別為127.2萬(wàn)和112.1萬(wàn)t。低于100萬(wàn)t的為建湖縣和響水縣，年均農(nóng)業(yè)CO2e排放量分別為91.3萬(wàn)和78.2萬(wàn)t，響水縣為八個(gè)地區(qū)的最低排放量。農(nóng)用地N2O排放和農(nóng)資投入仍是影響各地區(qū)農(nóng)業(yè)CO2e排放量的重要因素，因此，在國(guó)家提出低碳發(fā)展的背景下，合理施肥和加強(qiáng)清潔能源的使用是實(shí)現(xiàn)農(nóng)業(yè)低碳排放的有效策略。

2010—2020年，鹽城市各地區(qū)年均CO2e排放強(qiáng)度在1.13～1.72 t·萬(wàn)元-1范圍內(nèi)，平均CO2e排放強(qiáng)度為1.47 t·萬(wàn)元-1。濱海縣的年均農(nóng)業(yè)CO2e排放量低于鹽城市區(qū)、射陽(yáng)縣、東臺(tái)市和大豐區(qū)，而年均CO2e排放強(qiáng)度為全市最高，達(dá)到了1.72 t·萬(wàn)元-1，源于其農(nóng)牧業(yè)總產(chǎn)值和農(nóng)業(yè)技術(shù)水平較低。市區(qū)、東臺(tái)和大豐為全市經(jīng)濟(jì)相對(duì)較發(fā)達(dá)的地區(qū)，雖然其CO2e排放量均位于全市前列，但CO2e排放強(qiáng)度相比全市其他地區(qū)處于排放量較低水平，東臺(tái)年均CO2e排放強(qiáng)度為1.13 t·萬(wàn)元-1，為全市最低。有研究者認(rèn)為，經(jīng)濟(jì)相對(duì)落后且以畜牧業(yè)為主的各西部省份農(nóng)業(yè)總排放量較小，但其排放強(qiáng)度遠(yuǎn)大于經(jīng)濟(jì)相對(duì)發(fā)達(dá)的東部省份[33]，這一方面表明畜牧業(yè)比種植業(yè)更為碳密集，另一方面表明區(qū)域碳排放強(qiáng)度與當(dāng)?shù)氐慕?jīng)濟(jì)發(fā)展水平有很大關(guān)聯(lián)。

2.2? 農(nóng)業(yè)碳排放驅(qū)動(dòng)因素分析

構(gòu)建STIRPAT模型對(duì)鹽城市農(nóng)業(yè)碳排放驅(qū)動(dòng)因素進(jìn)行分析。將各原始數(shù)據(jù)，即2010—2020年鹽城市農(nóng)村人口、農(nóng)業(yè)人均GDP、農(nóng)業(yè)CO2e排放強(qiáng)度、城鎮(zhèn)化率和農(nóng)村居民人均可支配收入，進(jìn)行自然對(duì)數(shù)處理，并分別以lnI、lnP、lnA、lnT、lnU和lnS表示。為消除量綱影響，運(yùn)用SPSS 25軟件對(duì)這些自然對(duì)數(shù)數(shù)據(jù)進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化處理，分別以ZlnI、ZlnP、ZlnA、ZlnT、ZlnU、ZlnS表示。對(duì)各變量進(jìn)行相關(guān)性檢驗(yàn)，發(fā)現(xiàn)其膨脹因子（VIF）明顯大于10，表明變量間存在較強(qiáng)共線性。因此，通過(guò)降維處理對(duì)ZlnP、ZlnA、ZlnT、ZlnU、ZlnS時(shí)間序列數(shù)據(jù)進(jìn)行主成分分析。結(jié)果顯示，用于比較變量間相關(guān)系數(shù)和偏相關(guān)系數(shù)的指標(biāo)KMO（Kaiser-Meyer-Olkin）取樣適切性量數(shù)（0.719）大于經(jīng)驗(yàn)值（0.7），且顯著性（sig）也遠(yuǎn)小于0.05，表明原始數(shù)據(jù)適合作因子分析?？偡讲罱忉尳Y(jié)果顯示，特征值大于1且方差貢獻(xiàn)率達(dá)到85%的主成分僅有1個(gè)，以FAC表示，可解釋原變量的93.2%，具有較好擬合效果。FAC與原變量間的關(guān)系如下：

FAC=-0.195ZlnP+0.212ZlnA-0.207ZlnT

+0.206ZlnU+0.214ZlnS? （5）

將ZlnI作為因變量，F(xiàn)AC作為解釋變量，ZlnP、ZlnA、ZlnT、ZlnU和ZlnS作為工具變量，進(jìn)行二階最小二乘法回歸分析，結(jié)果（見表4）顯示，方差檢驗(yàn)量（F值）為26.476，且顯著性為0.001，方程擬合較好。根據(jù)模型回歸系數(shù)分析可得FAC與ZlnI的方程，如式（6）所示。

ZlnI=-0.864×FAC? ?（6）

表4? 主成分TOLS方差分析結(jié)果

[模型 平方和 自由度 均方 F 顯著性（sig.） 回歸 7.463 1 7.463 26.476 0.001 殘差 2.537 9 0.282 總計(jì) 10 10 ]

剔除常數(shù)項(xiàng)，將式（5）代入式（6）可得式（7），并根據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化公式及標(biāo)準(zhǔn)化處理描述統(tǒng)計(jì)結(jié)果，可將式（7）轉(zhuǎn)換為式（8），由此，得到鹽城市農(nóng)業(yè)CO2e排放量的STIPRAT模型，見式（9）。

ZlnI=0.168 5ZlnP-0.183 2ZlnA+0.178 8ZlnT

-0.177 9ZlnU-0.185ZlnU? （7）

lnI=5.544+0.290 6lnP-0.025 7lnA+0.035 3lnT

-0.029 7lnU-0.016 6lnS? （8）

I=5.544×P0.290 6×A-0.025 7×T0.035 3×U-0.029 7×S-0.016 6? （9）

由式（9）可知，鹽城市農(nóng)村人口、農(nóng)業(yè)人均GDP、農(nóng)業(yè)CO2e排放強(qiáng)度、城鎮(zhèn)化率和農(nóng)村居民人均可支配收入每變動(dòng)1%，分別將會(huì)引起鹽城市農(nóng)業(yè)CO2e排放量發(fā)生0.290 6%、-0.025 7%、0.035 3%、-0.029 7%和-0.016 6%的變化（正值代表促進(jìn)農(nóng)業(yè)碳排放，負(fù)值代表抑制農(nóng)業(yè)碳排放）。據(jù)黎孔清等研究，農(nóng)村人口（0.26%）、人均農(nóng)業(yè)GDP（0.11%）、技術(shù)水平（0.06%）對(duì)南京市農(nóng)業(yè)碳排放起促進(jìn)作用，農(nóng)村居民人均可支配收入（-0.07%）、城鎮(zhèn)化率（-0.09%）則起抑制作用[34]。對(duì)比鹽城和南京的農(nóng)業(yè)碳排放驅(qū)動(dòng)因素，發(fā)現(xiàn)對(duì)農(nóng)業(yè)碳排放促進(jìn)最大的均為農(nóng)村人口，抑制作用最大的均為城鎮(zhèn)化率，兩個(gè)城市的研究大致相似，但也存在差異之處。例如，人均農(nóng)業(yè)GDP對(duì)農(nóng)業(yè)碳排放的影響，南京和鹽城兩個(gè)城市的研究結(jié)果相反，這可能是由于兩個(gè)城市的經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平差異、農(nóng)業(yè)碳排放重視程度不同、地域特征差異和計(jì)算考慮的影響因素不夠全面所導(dǎo)致。

2.3? 農(nóng)業(yè)碳排放預(yù)測(cè)分析

根據(jù)上述構(gòu)建的STIRPAT模型、影響2010—2020年鹽城市農(nóng)業(yè)CO2e排放的五個(gè)影響因素及其具體數(shù)據(jù)，對(duì)2010—2020年鹽城市的農(nóng)業(yè)CO2e排放量進(jìn)行擬合計(jì)算，并預(yù)測(cè)鹽城市未來(lái)十年（2021—2030年）的農(nóng)業(yè)CO2e排放量。

如圖3所示，2010—2020年鹽城市的農(nóng)業(yè)CO2e排放量的擬合值與估算值總體變化趨勢(shì)一致，擬合值的年均CO2e排放量（1 070.53萬(wàn)t）相比估算值（1 070.49萬(wàn)t）僅相差0.04萬(wàn)t，擬合效果較好。

以2020年為預(yù)測(cè)基準(zhǔn)年，以鹽城市政府每五年發(fā)展規(guī)劃為一個(gè)發(fā)展階段，設(shè)置農(nóng)業(yè)未來(lái)兩個(gè)發(fā)展階段的情景模式，不同情景設(shè)置的參數(shù)見表5。參數(shù)的選取原則主要依據(jù)《中華人民共和國(guó)國(guó)民經(jīng)濟(jì)和社會(huì)發(fā)展第十四個(gè)五年規(guī)劃和2035年遠(yuǎn)景目標(biāo)綱要》

和《鹽城市國(guó)民經(jīng)濟(jì)和社會(huì)發(fā)展第十四個(gè)五年規(guī)劃和二〇三五年遠(yuǎn)景目標(biāo)綱要》?；鶞?zhǔn)情景中，2021—2025年階段的人均農(nóng)業(yè)GDP和農(nóng)村居民人均可支配收入年增長(zhǎng)率均設(shè)定為7%，年均城鎮(zhèn)化率設(shè)定為0.98%，農(nóng)村人口年均增長(zhǎng)率相應(yīng)設(shè)置為-0.98%，農(nóng)業(yè)碳排放強(qiáng)度年增長(zhǎng)率設(shè)置為-3.37%。據(jù)鹽城市實(shí)際情況及有關(guān)文獻(xiàn)[10，29]，將2026—2030年階段各參數(shù)值的年均增長(zhǎng)率按第一階段的70%設(shè)定，低碳情景是在基準(zhǔn)情景基礎(chǔ)上，對(duì)各影響因素增長(zhǎng)率做出進(jìn)一步調(diào)整，本文低碳情景按基準(zhǔn)情景的20%進(jìn)行增減。

2021—2030年鹽城市農(nóng)業(yè)CO2e排放量預(yù)測(cè)值變化趨勢(shì)如圖4所示。在基準(zhǔn)情景和低碳情景兩種模式下，鹽城市未來(lái)的農(nóng)業(yè)CO2e排放量仍呈下降趨勢(shì)?；鶞?zhǔn)情景模式下，2030年全市農(nóng)業(yè)CO2e排放量的預(yù)測(cè)值為973.8萬(wàn)t，相比2020年（1 036.2萬(wàn)t）和2010年（1 111.6萬(wàn)t）分別減少了62.4和137.8萬(wàn)t，降幅分別為6.4%和14.2%。低碳情景是在“雙碳”背景下基于基準(zhǔn)情景而在政策干預(yù)下實(shí)現(xiàn)的，從預(yù)測(cè)值的擬合線可看出，低碳情景明顯比基準(zhǔn)情景具有更強(qiáng)的下降趨勢(shì)，2021—2030年間，低碳情景可比基準(zhǔn)情景累計(jì)減少37.4萬(wàn)t農(nóng)業(yè)CO2e排放量。低碳情景模式下的農(nóng)業(yè)CO2e排放量可從2020年的1 036.2萬(wàn)t下降到2030年的965.8萬(wàn)t，下降70.4萬(wàn)t，比基準(zhǔn)情景的降幅高0.4%，表明低碳情景模式具有較強(qiáng)的碳減排潛力。綜合來(lái)看，鹽城市農(nóng)業(yè)碳排放總體趨勢(shì)為下降，具有發(fā)展低碳農(nóng)業(yè)的基礎(chǔ)與優(yōu)勢(shì)，在未來(lái)通過(guò)提高農(nóng)業(yè)技術(shù)水平、采用清潔能源作業(yè)、調(diào)整農(nóng)業(yè)發(fā)展結(jié)構(gòu)和發(fā)展低碳農(nóng)產(chǎn)品等方式可大幅度降低全市農(nóng)業(yè)碳排放量。

3? 結(jié)論

1）從時(shí)間序列上看，2010—2020年鹽城市農(nóng)業(yè)CO2e排放總量和排放強(qiáng)度總體趨勢(shì)為下降，全市年均CO2e排放量為1 070.5萬(wàn)t，年均增長(zhǎng)率為-0.7%；種植業(yè)（86.7%）比畜牧業(yè)（13.3%）具有更大的碳排放量，其中農(nóng)資投入（36.3%）和農(nóng)用地N2O排放（31.2%）是主要的排放源。

2）從空間區(qū)域上看，年均農(nóng)業(yè)CO2e排放量依次為：射陽(yáng)縣（175.0萬(wàn)t）＞大豐區(qū)（167.9萬(wàn)t）＞東臺(tái)區(qū)（161.2萬(wàn)t）＞鹽城市區(qū)（157.6萬(wàn)t）＞鹽城市區(qū)（157.6萬(wàn)t）＞濱海縣（127.2萬(wàn)t）＞阜寧縣（112.1萬(wàn)t）＞建湖縣（91.3萬(wàn)t）＞響水縣（78.2萬(wàn)t）；年均CO2e排放強(qiáng)度在1.13～1.72 t·萬(wàn)元-1范圍內(nèi)，濱海縣和東臺(tái)市的年均CO2e排放強(qiáng)度分別為全市最高和最低。

3）農(nóng)村人口和農(nóng)業(yè)CO2e排放強(qiáng)度對(duì)農(nóng)業(yè)CO2e排放起著促進(jìn)作用，且農(nóng)村人口的促進(jìn)作用較大；農(nóng)業(yè)人均GDP、城鎮(zhèn)化率和農(nóng)村居民人均可支配收入對(duì)農(nóng)業(yè)CO2e排放起著抑制作用，且城鎮(zhèn)化率的抑制作用最大。

4）在基準(zhǔn)情景和低碳情景兩種模式下，鹽城市未來(lái)農(nóng)業(yè)CO2e排放量仍呈下降趨勢(shì)，2021—2030年間低碳情景可比基準(zhǔn)情景累計(jì)減少37.4萬(wàn)t農(nóng)業(yè)CO2e排放量，低碳情景模式具有較強(qiáng)的碳減排潛力。

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（責(zé)任編輯：丁志祥）

收稿日期：2023-03-21

基金項(xiàng)目：鹽城市科技計(jì)劃項(xiàng)目（YCBR2022020）；鹽城市自然科學(xué)軟課題（yckxrkt2022-32）。

作者簡(jiǎn)介：蘇曉明（1996—），女，湖北咸豐人，碩士，助理工程師，主要從事生態(tài)低碳技術(shù)研究。E-mail：sxm124@126.com。

*為通信作者，E-mail：xingliqun1821@126.com。