陳 林，羅懷良,2*，李 政,2，張 梅

(1.四川師范大學地理與資源科學學院，四川 成都 610068；2.四川師范大學西南土地資源評價與監(jiān)測教育部重點實驗室，四川 成都 610068)

【研究意義】近年來，人類由于經濟發(fā)展向大氣中大量排放CO2等溫室氣體，導致全球氣候變暖等一系列問題[1]。不同領域的溫室氣體排放研究也成為當前研究熱點[2-3]。在中國，農業(yè)系統(tǒng)所排放的溫室氣體占中國總溫室氣體排放的17 %(中國環(huán)境與發(fā)展國際合作委員會，2004)，成為區(qū)域碳排放中的重要組成部分，主要溫室氣體包括CO2、CH4、N2O等。因此，通常把農業(yè)生產過程中產生的這類溫室氣體排放稱為農業(yè)碳排放[4-6]。改革開放以來，隨著農業(yè)生產條件的改善、效率的提高和規(guī)模的擴大，農業(yè)經濟快速發(fā)展，使得農藥、化肥等農用物資大量被使用，從而導致溫室氣體排放加劇，給生態(tài)安全、糧食安全、水資源安全造成了巨大壓力[7]。在此背景下，農業(yè)碳排放問題受到國內外學者廣泛關注。高效使用化肥農藥等農用物資、合理利用農用地也成為各國政府部門共同追求的農業(yè)碳減排目標[8]?！厩叭搜芯窟M展】農業(yè)碳排放受自然環(huán)境和社會經濟的雙重影響，其排放源頭與排放形式復雜多樣。目前對于農業(yè)碳排放估算多采用排放因子法(Emission-Factor Approach)，即以活動數據和排放因子的乘積作為所求項目碳排放量的估算值[9]；碳排放因素分解方面，主要運用LMDI法，即對數平均權重Divisia(Logarithmic mean weight Divisiamethod)或者Kaya恒等式對影響因素進行分析；在研究尺度上以國家和省域大、中尺度為主[4,7,10-11]；同時，農田生態(tài)系統(tǒng)中土壤有機碳、農田作物植被碳等也受到密切關注[12-13]。由于農業(yè)碳產生的多樣性與復雜性，小尺度的研究成為趨勢。【本研究切入點】本文以小尺度(宜賓市)為研究區(qū)，基于《IPCC國家溫室氣體清單指南》，綜合考慮自然、社會與人類活動因素，建立了農業(yè)碳排放估算體系，對農業(yè)碳排放量、強度及效益進行估算，并探析其影響因子。【擬解決的關鍵問題】以期為宜賓市發(fā)展低碳農業(yè)提供理論依據。宜賓市作為四川省的農業(yè)主產區(qū)之一，農業(yè)生產規(guī)模大，生產過程中產生碳排放量較大，因此開展區(qū)域內農業(yè)碳排放估算與驅動力研究具有一定的現實意義。

1 材料與方法

1.1 研究區(qū)概況

宜賓位于四川省東南部，東靠長江，西接大小涼山，幅員面積達1.33×104km2，介于103°36′E～105°20′E，27°50′N～29°16′N，東西最大橫距153.20 km，南北最大縱距150.40 km。轄二區(qū)八縣(2018年7月經報國務院批準，宜賓縣更名為敘州區(qū)，本文仍用“宜賓縣”)，共計人口555.91×104人。地勢呈西南高，東北低，地貌以中低山地和丘陵為主。全市以亞熱帶濕潤季風氣候為主，具有氣候溫和、熱量豐足、雨量充沛、無霜期長、冬暖春早的特點，加之肥沃的紫色土廣布，適合水稻、玉米、紅薯等多種農作物生長。

宜賓市整體城市化水平偏低，城鎮(zhèn)化率僅為45.1 %，非農人口比重僅占21.40 %。2015年，全市三次產業(yè)產值占總產值的比重依次為：第一產業(yè)14.20 %、第二產業(yè)58.30 %、第三產業(yè)27.50 %，其中第一產業(yè)又以種植業(yè)占重要地位。該市耕地面積為2.42×105hm2，農作物以水稻、玉米、小麥為主，牲畜以豬、牛、羊為主。

1.2 數據來源

本研究以15年(2001-2015年)為研究時段，所涉及的農業(yè)物資投入量(化肥、農藥、農膜、農用柴油、農村用電量)、水稻種植面積、畜牧養(yǎng)殖量(豬、牛、羊)、耕地面積、人均GDP等基本數據主要來源于《宜賓市統(tǒng)計年鑒》(2002-2016年)與《宜賓市統(tǒng)計公報》(2002-2016年)。

1.3 研究方法

本文采用IPCC碳排放清單估算法和主成分分析法，并結合ArcGIS技術進行宜賓市近15年來農業(yè)碳排放時空格局及驅動力分析。其具體研究方法如下：

1.4 農業(yè)碳排放量的IPCC清單估算法

以2006年出版的《IPCC國家溫室氣體清單指南》中提出的農業(yè)碳排放估算方法為基礎，參考相關的研究成果[14-18]，并結合宜賓市農業(yè)發(fā)展的實際情況將農業(yè)碳排放分為農用物資投入、水稻種植、畜牧養(yǎng)殖三大類排放源9類因子，利用碳源因子與碳轉化系數相結合進行農業(yè)碳排放量的估算，其估算公式為：

E=∑ei=∑Ci×fi×Ti

(1)

式中，E為農業(yè)碳排放量；ei為各碳源因子的碳排放量；Ci為各碳源因子的生產量；fi為碳排放系數；Ti為轉換系數，文中將水稻種植和畜牧養(yǎng)殖產生的CH4、N2O統(tǒng)一轉換為CO2進行計算，需要乘以該轉換系數，CH4、N2O的轉換系數分別是CO2的25和298倍[15]。其中，碳排放估算的相關因子排放系數和轉化系數見表1。

1.5 農業(yè)碳排放強度估算與等級劃分

碳排放強度研究可以為農業(yè)節(jié)能減排提供可比較的依據。碳排放強度計算公式為：

表1 碳排放與轉化系數Table 1 Carbon emission coefficients

注：1.畜牧養(yǎng)殖CH4排放系數為胃腸發(fā)酵與糞便排放之和； 2.N2O排放由糞便排放過程產生。
Note: 1.The CH4emission coefficient of animal husbandry is the sum of gastrointestinal fermentation and fecal discharge; 2.N2O emissions is produced by the fecal discharge process.

EI=E/CA

(2)

式中，EI為區(qū)域農業(yè)碳排放強度；E為區(qū)域農業(yè)碳排放量；CA為區(qū)域耕地面積。

參考相關碳排放強度的研究方法[11,19-21]，結合宜賓的實際情況，本文按照當年全市縣域農業(yè)碳排放強度平均值的1倍為臨界值，臨界值兩邊分別加減2個單位，并把各區(qū)縣農業(yè)碳排放強度劃分為一級區(qū)、二級區(qū)、三級區(qū)和四級區(qū)。在農業(yè)碳排放強度區(qū)域等級劃分的基礎上，借助ArcGis技術對宜賓市近15年來農業(yè)碳排放強度分3個時段進行區(qū)域空間格局探討。

1.6 主成分分析法

主成分分析方法是將多個相關要素轉化成幾個不相關要素的綜合指標分析與統(tǒng)計方法，其思路是在保證信息最少丟失原則下，對原來指標進行降維處理，按照方差貢獻率大于85 %的原則選取主成分個數，省去部分不相關指標，將原來較多的指標轉換成能反映研究現象的綜合指標[22-23]。

本文選取宜賓市10區(qū)縣的9項農業(yè)碳排放指標(化肥、農藥、農膜、農用柴油、農村用電量、水稻種植面積和豬、牛、羊養(yǎng)殖量)進行計算；為消除量綱影響，對數據進行標準化處理，即對同一變量減去其均值再除以標準差，構成10×9的標準化矩陣；再運用SPSS軟件求取主成分的特征值及主成分貢獻率和主成分載荷矩陣等，根據該市的農業(yè)碳排放指標進行主要成分的判斷和提取。

2 結果與分析

2.1 宜賓市近15年農業(yè)碳排放總量與強度時間序列分析

將宜賓市近15年來各區(qū)縣三類碳源的9個碳源指標數據代入公式(1)、(2)計算得到近15年碳排放量與碳排放強度值。由圖1可以看出，①近15年來宜賓市的農業(yè)碳排放量變化可以分為2個時期：前期(2001-2007)呈現持續(xù)上升趨勢，總量由485.10×104t增長到612.81×104t，增長率為26.33 %，年平均增長幅度為376 t。主要由于玉米、高粱等作物種植面積增大帶來化肥、農藥等農資投入量增多，以及牲畜養(yǎng)殖量增多帶來的碳排放增加；后期(2007-2015)呈現波動下降趨勢，總量由612.81×104t下降到566.82×104t，最低值為564.30×104t，降低率為7.50 %，年平均降低幅度為93.54 t。主要由于生豬養(yǎng)殖和化肥施用量降低帶來碳排放減少。②近15年來(2001-2015)，宜賓市的農業(yè)碳排放強度也分為2個階段：第一階段(2001-2007)呈持續(xù)上升，碳排放強度由9.96 t/hm2增加到11.65 t/hm2，增長率為17.00 %，年平均增長幅度為0.02 t/hm2，第二階段(2007-2015)呈波動下降，碳排放強度由11.65 t/hm2降低為10.21 t/hm2，降低率為12.34 %，年平均降低幅度為0.01 t/hm2。由于近15年來宜賓市耕地面積變化不大，碳排放強度變化主要取決于碳排放量變化。

圖1 2001-2015年宜賓市農業(yè)碳排放量與碳排放強度Fig.1 Change of agricultural carbon emissions and its intensity from 2001 to 2015 in Yibin city

總之，該市近15年來農業(yè)碳排放量與碳排放強度變化趨勢大致相同，都呈現先持續(xù)上升后波動下降的特征。

2.2 宜賓市近15年農業(yè)碳排放構成分析

將9類碳源數據代入公式(1)得到15年農業(yè)碳排放量的指標構成。

由圖2可知，①近15年來該市水稻種植、化肥、生豬養(yǎng)殖產生的碳排放量占碳排放總量的比例較大，分別占29.65 %、19.63 %、25.74 %；農用電和牛、羊養(yǎng)殖次之，分別占碳排放總量的13.59 %、4.75 %和3.11 %；農藥、農用柴油、農膜產生的碳排放量在總量中比例最小，分別為0.97 %、0.85 %、1.71 %。②水稻生產的碳排放量雖略有下降，但總體比較穩(wěn)定。近15年的平均排放量為169.65×104t。③生豬養(yǎng)殖、農用電碳排放量處于上升態(tài)勢，其中農用電增長迅速，由2001年的47.03×104t增加到2015年的114.74×104t，年均增加4.51×104t，生豬養(yǎng)殖的碳排放量增長則呈波動上升，早期(2001-2007)持續(xù)增加，年均增加22.08×104t；中期(2008-2012)趨于平緩；后期(2013-2015)呈下降趨勢。④化肥碳排放量處于下降趨勢，從2001年的107.17×104t下降到2015年的94.23×104t，年均下降0.86×104t。

除水稻生產、生豬養(yǎng)殖、農用電和化肥施用碳排放量占比大以及占比波動較大外，宜賓市近15年農業(yè)碳排放源的其它因子(農膜、柴油、牛、羊養(yǎng)殖等)占比小，動態(tài)變化也較小。

2.3 宜賓市農業(yè)碳排放空間格局分析

2.3.1 各區(qū)縣農業(yè)碳排放量分析 從表2可以看出，近15年間宜賓市農業(yè)碳排放量總體呈現出波動上升趨勢，但區(qū)域差異明顯，具體表現為：近15年來該市10區(qū)縣(翠屏區(qū)、南溪縣、宜賓縣、江安縣、長寧縣、高縣、珙縣、筠連縣、興文縣、屏山縣)農業(yè)碳排放量處于波動上升趨勢，而僅有江安縣碳排放量波動下降。宜賓縣農業(yè)碳排放量下降與該縣農業(yè)投入與農業(yè)類型變化關系密切：宜賓縣化肥施用量由2001年的23 883 t變?yōu)?015年的19 654 t，養(yǎng)殖牛、羊的規(guī)模也逐漸縮小，年均分別減少91、9552頭。江安縣農業(yè)碳排放減少與農資投入減少密切相關：近15年來該縣化肥施用量年均減少1024 t，農藥減少29 t。

圖2 2001-2015年宜賓市農業(yè)碳排放組成結構Fig.2 Change of components of agricultural carbon emissions in Yibin city(2001-2015)

表2 2001-2015年宜賓市及各區(qū)縣農業(yè)碳排放量Table 2 Agricultural carbon emissions from Yibin and its districts in 2001-2015 (萬t)

2.3.2 宜賓市農業(yè)碳排放強度等級的空間演變 為了消除區(qū)域面積的影響，參考相關學者的方法[11,21]，對宜賓市進行農業(yè)碳排放強度的空間演變分析及等級劃分，并結合宜賓市的實際情況按照當年全市縣域農業(yè)碳排放強度平均值的1倍為臨界值，臨界值兩邊分別加減2個單位，把各區(qū)縣的農業(yè)碳排放強度劃分為一級區(qū)、二級區(qū)、三級區(qū)和四級區(qū)。為了進一步細化研究期間區(qū)域空間變化格局，將宜賓市各區(qū)縣農業(yè)碳排放強度的演變按等時距劃分為3個時間段(2001-2005，2006-2010，2011-2015)進行分析，并采用ArcGIS制圖，得到圖3。

圖3 宜賓市2001-2015年農業(yè)碳排放強度等級空間格局Fig.3 Spatial pattern of agricultural carbon emission intensity in Yibin city(2000-2015)

表3 2001-2015年宜賓市各碳排放等級區(qū)影響因素Table 3 Influencing factors of carbon emission grade areas from Yibin in 2001-2015

從圖3可知，宜賓市近15年來3個時段農業(yè)碳排放強度的空間演變?yōu)椋旱谝粋€時間段(2001-2005)，全市年平均碳排放強度為10.70 t/hm2。碳排放強度一級區(qū)小于8.70 t/hm2，即低碳排放區(qū)，主要在筠連縣、屏山縣；二級區(qū)碳排放強度在8.70～10.70 t/hm2之間，主要為南溪縣、高縣和珙縣；三級區(qū)取值范圍在10.70～12.70 t/hm2之間，包括長寧縣、興文縣和宜賓縣；四級區(qū)取值大于12.70 t/hm2，位于翠屏縣和江安縣。第二個時間段(2006-2010)，全市碳排放強度等級的空間格局變化不大，年平均強度為11.25 t/hm2。只有珙縣由二級區(qū)變?yōu)橐患墔^(qū)(碳排放強度在減小)，興文縣由三級區(qū)變?yōu)槎墔^(qū)(碳排放強度同樣在減小)，其余縣區(qū)未變。第三個時間段(2010-2015)，全市年平均強度降為10.61 t/hm2，該時間段內碳排放強度等級的空間格局變化較大。南溪縣由二級變?yōu)槿?；江安縣由四級變?yōu)槿?；珙縣由一級變?yōu)槎墸捱B縣變化最大：由一級變?yōu)槿?碳排放強度明顯變大)，其余縣區(qū)不變。

2.3.3 宜賓市近15年來農業(yè)碳排放強度分區(qū)的影響因子分析 從農業(yè)發(fā)展水平、主要農作物、牲畜構成、農用物資投入等幾方面對近15年來宜賓市農業(yè)碳排放強度進行分區(qū)統(tǒng)計，結果見表3。

從表3可以看出： ①農業(yè)發(fā)展水平高的區(qū)域農業(yè)碳排放強度大。該市四級區(qū)農業(yè)發(fā)展水平明顯高于其他3區(qū)。該市四級區(qū)根據城鎮(zhèn)化率46.47 %、人均GDP23278元、土地產出率58 046萬元和農民人均純收入5929元在農業(yè)發(fā)展水平上領先于其他3個等級區(qū)。 ②水稻產量和豬、牛出欄量大的地區(qū)農業(yè)碳排放強度大。從農作物構成來看，主要糧食作物中，水稻、小麥和玉米產量分別占糧食總產量的54.08 %、9.43 %和16.37 %，水稻成為最主要的糧食作物，也成為了碳排放的重要來源。一級區(qū)到四級區(qū)，分等級的水稻產量比值依次為：8.29 %、31.37 %、33.81 %、26.53 %，三級區(qū)和四級區(qū)的水稻產量已經占到全研究區(qū)產量的一半以上。牲畜構成方面，出欄豬和牛在研究區(qū)所占比例中二級區(qū)最高，分別是33.9 %和51.22 %，出欄羊的數量4個級區(qū)相差不大，都在20.00 %～30.00 %。 ③農用物資投入大的區(qū)域，農業(yè)碳排放強度大?；?、農藥、農膜和農用電所占總投入的百分比為：54.72 %、1.61 %、2.71 % 和40.96 %，化肥施用和農村用電是兩大主要的農用物資投入，占到了90.00 %以上。其中，化肥施用以二級區(qū)和三級區(qū)居多，占32.64 %和28.33 %，農村用電同樣以二級區(qū)和三級區(qū)占主要，分別為33.58 %和39.69 %。

表4 特征值及主成分貢獻率Table 4 Eigenvalue and contribution of principal component

總之，宜賓市各區(qū)縣區(qū)域農業(yè)碳排放強度與區(qū)域農業(yè)發(fā)展水平、水稻生產、豬和牛出欄量、農用物資投入量都有較大的正向關聯。

2.4 宜賓市農業(yè)碳排放驅動力分析

2.4.1 驅動力因子的選擇與主成分分析 宜賓市農業(yè)碳排放時空變化驅動力因子是多種因素共同構成。為找到影響該市農業(yè)碳排放的驅動因子，通過估算碳排放體系中的9個指標(農用電、農膜、農用柴油、農藥、豬、牛、羊養(yǎng)殖、化肥、水稻種植)，運用SPSS軟件進行主成分分析并得出主成分的特征值及主成分貢獻率、主成分載荷矩陣(表4～5)。

由表4可知，前2種主成分累計貢獻率已經達到85.88 %，且特征值都大于1，完全可以對宜賓市農業(yè)碳排放時空變化給予合理解釋。第一主成分的貢獻率遠高于其他主成份，說明第一主成分所包含的因子更具有說服力。

由表5可知，第一主成分與農用電量、農膜、柴油使用量、農藥施用量等具有較大的相關性。因此，將包含化肥、農藥變量的農用物資狀況和包含柴油、農用電量變量的農用能源狀況作為第一主成分代表。第二主成分則以包含豬、牛養(yǎng)殖和水稻種植變量的農業(yè)類型狀況為代表。

2.4.2 主導因子分析 如前所述：第一主成分主要指農用物資狀況與農用能源狀況。農用物資狀況主要體現在化肥與農藥的大量使用方面。近年來，宜賓市人口增加、城市化進程加快，糧食需求量大，在糧食需求的巨大壓力下人們?yōu)樽非筠r用地的高產出而大量使用化肥、農藥，對農用物資的使用造成了巨大的壓力，使得耕地產出效益低下，導致更多的農藥化肥將會被使用，這一系列的惡性循環(huán)成為重要限制因素，導致碳排放量逐年增加。2001-2015年，宜賓市化肥與農藥施用量均處于高水平狀態(tài)，雖有減少但幅度不大。在農業(yè)生產的過程中，農用能源的消耗也是產生區(qū)域碳排放的重要因素之一。近15年來，宜賓市農用柴油的消費明顯增加，由2001年的1.32×104t增加到2015年的2.82×104t；農用電使用量增加更為明顯，由2001年的4.72×108kw·h增加到2015年的11.50×108kw·h，年平均增加0.45×108kw·h。 第二主成分為農業(yè)類型狀況。狹義的農業(yè)僅包括種植業(yè)，廣義的農業(yè)是種植業(yè)、林業(yè)、畜牧業(yè)、漁業(yè)的總和。一方面，研究期間該區(qū)農業(yè)類型規(guī)模發(fā)生了很大的變化，導致區(qū)域農業(yè)碳排放量隨之變化。耕地面積為24.18×104hm2，其中水稻播種面積由2001年的15.11×104hm2變?yōu)?015年的14.88×104hm2，年均減少156 hm2。表明由于城鎮(zhèn)化水平的提高，耕地逐漸向建設用地轉變，農業(yè)中種植業(yè)碳排放量略有減少。另一方面，隨著新農村建設推進，養(yǎng)殖業(yè)規(guī)模擴大，飼養(yǎng)牲畜所排放的碳大量增加。15年間，該市生豬年均增長48 495頭，牛年均增長591頭，該市農業(yè)中畜牧業(yè)碳排放量上升導致市域碳排放總量逐年上升。

表5 主成分載荷矩陣Table 5 Principal component matrix

3 結 語

基于《IPCC國家溫室氣體清單指南》，綜合考慮自然、社會、人類活動因素，建立以9個指標為基礎的碳排放估算體系，計算出宜賓市各區(qū)縣碳排放量，并利用碳排放強度估量區(qū)域碳排放效益情況，依據一定標準對碳排放強度區(qū)進行分等定級。結果表明：①2001-2015年宜賓市的農業(yè)碳排放量整體呈現出波動上升趨勢，增長率為16.85 %，其中，水稻種植、化肥、豬養(yǎng)殖、農村用電產生的碳排放量所占的比例較大，又以水稻種植產生的農業(yè)碳排放量最多，農村用電碳排放則是最為活躍的因素，增長率高達144.00 %。②近15年來宜賓市的農業(yè)碳排放強度呈現先增后減的狀態(tài)。碳排放強度由9.96 t/hm2增加到10.21 t/hm2，漲幅為0.25 t/hm2，增長率為2.50 %。③宜賓市農業(yè)碳排放量總體呈現出波動上升趨勢，但區(qū)域差異明顯，大部分區(qū)縣農業(yè)碳排放量呈現波動上升趨勢，僅有宜賓縣與江安縣碳排放量波動下降，這與該區(qū)域農業(yè)投入與農業(yè)類型變化關系密切。④研究時段內各區(qū)縣碳排放強度區(qū)域雖有差異，但總體變化不大。⑤農膜使用量、農藥施用量反映的農用物資狀況和農用電、農用柴油使用量反映的農用能源因素是影響碳排放的主要因素；豬、牛養(yǎng)殖和水稻種植等反映的農業(yè)類型狀況是次要因素。

依據宜賓市的碳排放實際情況，為減少區(qū)域碳排放量，提出以下措施：①提高農業(yè)發(fā)展水平，實現部分發(fā)展力較低區(qū)縣的新型農業(yè)主體建設，大力推進現代新型農業(yè)發(fā)展[24-25]。將鄉(xiāng)村振興戰(zhàn)略與現代化農業(yè)機制構建有機結合。②調整部分區(qū)縣農業(yè)產業(yè)結構和農產品品種結構，適當減少碳排放較大作物的種植，可發(fā)展多類型的特色產業(yè)示范區(qū)，例如大力發(fā)展茶葉、牛羊、水產等特色優(yōu)勢產業(yè)。加快推進國家農業(yè)科技園區(qū)和省級現代農業(yè)、林業(yè)、畜牧業(yè)重點縣建設。將農業(yè)與旅游相結合，推進觀光農業(yè)和生態(tài)旅游。③鼓勵發(fā)展“資源節(jié)約型”和“環(huán)境友好型”農業(yè)[26]。物質投入方面，適當減少使用化肥、農藥，合理利用牲畜糞便等產生能源。利用特色示范園區(qū)，建設綠色食品基地。

農業(yè)碳排放問題是復雜的、系統(tǒng)的，本研究雖對宜賓市的農業(yè)碳排放時空格局及其驅動力進行了探討，但深入的小尺度區(qū)域研究和碳減排機理研究是未來的重點。在碳源的估算方面，只選取了主要的9種碳排放源，對個別排放極少的排放源有所忽略，致使研究所得數據比實際狀況偏小。方法上僅進行了農業(yè)碳排放量和碳排放強度估算，而農業(yè)生產既是碳源又是碳匯，今后應進一步加強農業(yè)碳收支的綜合研究，使其研究結果更加準確。