江西省縣域農(nóng)業(yè)碳排放時空格局及影響因素分析

鄭博福，梁 涵，萬 煒，劉 忠，朱錦奇，吳之見

江西省縣域農(nóng)業(yè)碳排放時空格局及影響因素分析

鄭博福1，梁 涵1，萬 煒1※，劉 忠2，朱錦奇1，吳之見3

（1. 南昌大學資源與環(huán)境學院，江西生態(tài)文明研究院，南昌 330031；2. 中國農(nóng)業(yè)大學土地科學與技術(shù)學院，北京 100193；3. 江西省公共資源交易集團，南昌 330046）

農(nóng)業(yè)生產(chǎn)是碳排放的主要來源之一，在碳達峰碳中和的時代背景下，厘清區(qū)域農(nóng)業(yè)碳排放現(xiàn)狀并分析其時空變化和影響因素具有重要意義。江西省是農(nóng)業(yè)大省，近幾十年來農(nóng)業(yè)的快速發(fā)展伴隨著農(nóng)業(yè)碳排放量的升高。因此基于本區(qū)域水稻種植、農(nóng)資投入、土壤利用及畜禽養(yǎng)殖4類主要碳源，構(gòu)建農(nóng)業(yè)碳排放測算體系，評估2000－2020年農(nóng)業(yè)碳排放量，分析縣域農(nóng)業(yè)碳排放空間格局及其驅(qū)動機制。結(jié)果表明：1）江西省農(nóng)業(yè)碳排放量總量范圍在1 098.32萬～1 471.94萬t；種植業(yè)碳排放強度整體呈下降趨勢，范圍在2.50～3.87 t/萬元，畜牧業(yè)碳排放強度整體亦呈下降趨勢，范圍在0.76～2.03 t/萬元；各碳源碳排放總量和其占農(nóng)業(yè)碳排放總量的比例大小依次為：水稻種植（806.72萬t，61.15%）、畜禽養(yǎng)殖（243.57萬t，18.57%）、農(nóng)資投入（237.39萬t，18.02%）、農(nóng)田土壤利用（29.60萬t，2.26%）；2）江西省縣域農(nóng)業(yè)碳排放量空間特征明顯，高碳排放區(qū)均集中于鄱陽湖平原地區(qū)以及吉泰盆地；農(nóng)業(yè)碳排放強度空間分布由相對離散到集中在贛北地區(qū)；整體上江西省碳排放總量的重心向北移動；3）農(nóng)業(yè)碳排放效率是影響農(nóng)業(yè)碳排放的最重要的因素，各因素對農(nóng)業(yè)碳排放減少量和其占總農(nóng)業(yè)碳排放減少量的比例大小依次為：農(nóng)業(yè)生產(chǎn)效率因素（1 828.13萬t，56.57%）、地區(qū)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)因素（1 265.29萬t，39.15%）、農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)因素（86.12萬t，2.66%）、農(nóng)村總?cè)丝谝蛩兀?2.12萬t，1.62%）。整體上，各因素減少農(nóng)業(yè)碳排放總量絕對值由大到小為：贛北、贛中、贛南。研究結(jié)果可為江西省乃至全國其他糧食主產(chǎn)區(qū)農(nóng)業(yè)碳排放的測算以及農(nóng)業(yè)碳減排政策的制定提供科學參考。

農(nóng)業(yè)；碳排放；時空格局；縣域；江西省

0 引 言

全球變暖是人類當前面臨的最嚴重挑戰(zhàn)之一[1]。政府間氣候變化專門委員會（IPCC）第六次評估報告指出，人類活動導致的碳排放是造成全球變暖極端氣候發(fā)生的主要驅(qū)動因素，對人類的生存和發(fā)展造成嚴重威脅[2]。為應對氣候變化，中國提出2030年碳達峰、2060年碳中和的戰(zhàn)略目標[3]，旨在調(diào)整中國產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)和能源結(jié)構(gòu)，從根本上降低溫室氣體排放。農(nóng)業(yè)碳排放是全球溫室氣體排放的第二大來源，貢獻了全球范圍內(nèi)約14%的人為溫室氣體排放量和58%的非人為CO2排放[4]。中國是農(nóng)業(yè)大國，農(nóng)業(yè)碳排放量占全國溫室氣體排放總量的17%，且以年均5%的速率保持增長態(tài)勢[5]。“十四五”全國農(nóng)業(yè)綠色發(fā)展規(guī)劃中明確提出增強減排固碳能力和改善農(nóng)業(yè)生態(tài)系統(tǒng)的具體要求[6]。因此，研究農(nóng)業(yè)碳排放時空分布格局以及驅(qū)動力因素，對農(nóng)業(yè)結(jié)構(gòu)調(diào)整、應對氣候變化、實現(xiàn)“雙碳”目標和建設美麗中國具有重要意義。

近年來，國內(nèi)農(nóng)業(yè)碳排放研究主要側(cè)重于對碳排放量指標選取及測算、驅(qū)動力因素分析等方面，驅(qū)動力因素分析的研究重點在國家[7]、省市[8]、地區(qū)[9]等尺度。Tian等[10]以農(nóng)業(yè)原料投入、稻田、土壤和畜牧業(yè)等碳排放源為基礎，首次計算了1995－2010年中國各省的農(nóng)業(yè)碳排放量，結(jié)果表明：農(nóng)業(yè)原料投入、稻田和肥料管理是主要農(nóng)業(yè)碳排放源。王興等[11]對2000－2014年西南地區(qū)農(nóng)業(yè)碳排放趨勢、驅(qū)動因素及主要貢獻因子進行研究，結(jié)果表明：農(nóng)業(yè)效率、農(nóng)業(yè)結(jié)構(gòu)及勞動力規(guī)模等因素促進了農(nóng)業(yè)碳減排；而農(nóng)業(yè)經(jīng)濟發(fā)展水平是農(nóng)業(yè)碳增排最主要因素。周思宇等[9]估算1979－2015年東北地區(qū)耕地碳排放，探討碳排放的影響機制，結(jié)果表明：土地生產(chǎn)率、科技資金配置率提高會增加碳排放；而投入產(chǎn)出比、人均耕地面積、科技投入強度降低會減少碳排放。

厘清區(qū)域尺度碳排放的時空格局有助于針對性地制定農(nóng)業(yè)碳減排政策?，F(xiàn)有研究主要關注于農(nóng)業(yè)碳排放面板數(shù)據(jù)的統(tǒng)計分析，而農(nóng)業(yè)碳排放空間格局、分異性特征、地理規(guī)律探究等方面的研究成果較為薄弱。受限于數(shù)據(jù)的可獲取性，當前碳排放時空格局的研究多停留在省級尺度或大區(qū)域尺度，而縣域碳排放時空格局的研究則相對較少。

江西省是中國13個糧食主產(chǎn)省之一，是具有悠久耕作歷史的農(nóng)業(yè)大省，農(nóng)業(yè)在其經(jīng)濟體系中占有重要的戰(zhàn)略地位。隨著農(nóng)業(yè)的快速發(fā)展和農(nóng)業(yè)現(xiàn)代化水平的提高，化肥、農(nóng)藥等物資投入不斷增加，導致大量溫室氣體排放，嚴重影響碳達峰目標的實現(xiàn)。目前，江西省農(nóng)業(yè)碳排放的評價體系尚不全面，測算指標主要集中在農(nóng)資投入[12]，未考慮畜牧業(yè)以及水稻種植等指標，且對農(nóng)業(yè)碳排放分析過于簡單，無法為農(nóng)業(yè)碳減排策略的制定提供精準依據(jù)。

因此，本研究在建立江西省系統(tǒng)全面的農(nóng)業(yè)碳排放測算指標體系基礎上，分析農(nóng)業(yè)碳排放時序變化；再基于縣域尺度農(nóng)業(yè)碳排放的空間格局分析，定量揭示農(nóng)業(yè)碳排放空間自相關性；進而通過對數(shù)平均迪式指數(shù)算法（Logarithmic Mean Index Method，LMDI）分析各因素對農(nóng)業(yè)碳排放的影響；最后，因地制宜地制定減排策略，為江西省乃至全國其他糧食主產(chǎn)區(qū)農(nóng)業(yè)碳減排政策的制定提供精準依據(jù)。以期推動江西省農(nóng)業(yè)低碳健康發(fā)展，進而為國家實現(xiàn)碳達峰、碳中和目標提供理論指導。

1 研究區(qū)概況與數(shù)據(jù)

1.1 研究區(qū)概況

江西省位于長江中下游南岸，國土面積16.69×106hm2，轄11個地級市、100個縣區(qū)，地理坐標24°29′～30°04′ N、113°34′～118°28′ E（圖1）。地貌類型以丘陵和山地為主，其中山地占36%，丘陵占42%，崗地和平原占12%。本區(qū)域全年氣候溫暖，光照充足，雨量充沛，無霜期長，為典型的亞熱帶濕潤氣候。2020年全省平均氣溫為19.0 ℃，降水量為1 896.8 mm，日照為1 478.6 h。境內(nèi)河流較多，主要為“五河一湖”，有豐富的水資源?，F(xiàn)有耕地面積306.67萬hm2，農(nóng)業(yè)人口1 787.8萬人，農(nóng)林牧漁業(yè)增加值2 327.9億元，其中農(nóng)牧業(yè)增加值1 702.6億元。整體而言，江西省自然條件優(yōu)越，有利于農(nóng)業(yè)發(fā)展。

1.2 數(shù)據(jù)源及其預處理

本文所需的原始數(shù)據(jù)主要來自于《中國農(nóng)村統(tǒng)計年鑒》《中國縣域統(tǒng)計年鑒》《江西省統(tǒng)計年鑒》以及江西省各地市統(tǒng)計年鑒，經(jīng)濟數(shù)據(jù)均采用2000年可比價格，將其他年份進行折算，以剔除價格因素干擾?；省⑥r(nóng)藥及農(nóng)膜均為當年用量，其中化肥為折純量；灌溉面積為有效灌溉面積；畜禽養(yǎng)殖量為畜禽年平均飼養(yǎng)量，當畜禽飼養(yǎng)周期大于1 a時，采用該畜禽的年末存欄量；當畜禽飼養(yǎng)周期小于1 a時，需進行調(diào)整；其中，豬、羊和家禽的平均生命周期分別為200 和210、55 d[13]，按式（1）進行調(diào)整。

式中App為牧畜飼養(yǎng)量，頭；Herds年末存欄量，Days為牧畜飼養(yǎng)周期，d；NAPA為年牧畜出欄量，頭。

本研究的時間尺度為2000－2020年?？臻g上，江西省下轄100個縣域單元，但考慮到市區(qū)農(nóng)業(yè)碳排放水平較低，諸多數(shù)據(jù)不予統(tǒng)計；且市區(qū)范圍存在一定的行政區(qū)劃調(diào)整。因此，為保證數(shù)據(jù)的可獲取性及統(tǒng)計口徑的一致性，本文最終選擇了81個農(nóng)業(yè)碳排放水平相對較高的非市區(qū)類縣域為研究基本單元。

2 研究方法

2.1 農(nóng)業(yè)碳排放測算

本文選取3種主要農(nóng)業(yè)溫室氣體CO2、CH4和N2O，并將其排放系數(shù)統(tǒng)一折算成碳排放系數(shù)加以分析，本研究所有結(jié)果均為碳排放量，依據(jù)如下：IPCC報告中指出百年尺度1 t CH4產(chǎn)生的溫室效應相當于6.82 t C（25 t CO2）產(chǎn)生的溫室效應，1 t N2O產(chǎn)生的溫室效應相當于81.27 t C（298 t CO2）產(chǎn)生的溫室效應[14]。

通過查閱2000－2020年江西省統(tǒng)計年鑒，計算出江西省種植業(yè)、畜牧業(yè)、漁業(yè)、林業(yè)和農(nóng)業(yè)類服務業(yè)產(chǎn)值占農(nóng)業(yè)總產(chǎn)值的平均比例分別為45.29%、28.59%、13.75%、8.97%以及3.40%。由此可見，種植業(yè)和畜牧業(yè)在江西省農(nóng)業(yè)經(jīng)濟組成中比重最大，累計占比70%以上；漁業(yè)、農(nóng)業(yè)服務業(yè)難以定量精準統(tǒng)計，林業(yè)主要表現(xiàn)為碳匯而非碳源，因此選取種植業(yè)和畜牧業(yè)碳源作為研究對象。本研究所考慮的碳排放來源主要如下：農(nóng)業(yè)物資投入引起的CO2排放；農(nóng)作物在種植過程中土壤表層受損引起微生物硝化作用和反硝化作用產(chǎn)生N2O排放；水稻生長過程中產(chǎn)生的CH4排放；畜禽養(yǎng)殖排放包括腸道發(fā)酵產(chǎn)生的CH4排放、糞便管理引發(fā)的CH4和N2O排放[10]。

采用IPCC發(fā)布的碳排放系數(shù)法[15]，結(jié)合現(xiàn)有的研究成果，估算模型如下：

農(nóng)業(yè)碳排放強度計算式如下：

式中I為碳排放強度，t/萬元；為產(chǎn)業(yè)增加值，萬元；10–4為單位轉(zhuǎn)化系數(shù)。

2.2 種植業(yè)碳排放計算

水稻種植是CH4最主要的排放源之一。水稻種植碳排放主要是指稻田在淹水條件下，土壤中的腐爛植物體等有機物，被產(chǎn)甲烷的細菌分解，從而產(chǎn)生大量甲烷；農(nóng)資投入碳排放主要包括化肥、農(nóng)藥、農(nóng)膜（生產(chǎn)和運輸過程中直接或間接導致的碳排放，不包括田間使用過程中由能源消費導致的碳排放）、灌溉以及農(nóng)業(yè)機械消耗等途徑；在種植過程中對土壤表面的破壞，容易導致大量N2O流失進入大氣造成溫室氣體的排放。目前，研究人員通過大量試驗估算了主要農(nóng)作物品種土壤N2O排放系數(shù)，各碳源排放系數(shù)如表1所示。

表1 種植業(yè)碳排放系數(shù)

2.3 畜禽養(yǎng)殖業(yè)碳排放計算

畜禽養(yǎng)殖中反芻動物養(yǎng)殖是CH4和N2O的重要來源，包括腸道發(fā)酵以及糞便管理系統(tǒng)引起。牛、豬、羊、家禽是溫室氣體的主要家畜品種。各排放系數(shù)如表2所示。

表2 畜禽養(yǎng)殖業(yè)碳排放系數(shù)

2.4 空間自相關分析

空間自相關是指區(qū)域內(nèi)某種屬性變量之間的依賴性?？臻g自相關常用的指標是Moran’s I，全局Moran’s I可以判斷區(qū)域內(nèi)是否存在集聚[28]；局部Moran’s I可通過LISA圖識別出空間的異質(zhì)性[29]。

全局Moran’s I指數(shù)公式如下：

局部Moran’s I指數(shù)公式如下：

2.5 重心移動模型

重心源于力學概念，區(qū)域重心是指某一要素在研究區(qū)域內(nèi)受力達到平衡的點，通過重心遷移反應地理事物與要素的空間變化。本研究采用重心模型計算農(nóng)業(yè)碳排放量的空間重心坐標[30]，分析江西省農(nóng)業(yè)碳排放的空間變化規(guī)律，計算式為

2.6 農(nóng)業(yè)碳排放影響因素及分解模型

基于LMDI模型，從農(nóng)村生產(chǎn)效率、農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)、地區(qū)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)、地區(qū)經(jīng)濟發(fā)展水平、城鎮(zhèn)化水平等角度，構(gòu)建農(nóng)業(yè)碳排放驅(qū)動因素體系，分析驅(qū)動因素對農(nóng)業(yè)碳排放的影響。根據(jù)Kaya恒等式基本形式并借鑒已有研究，將農(nóng)業(yè)碳排放量做如下變形[31]：

在等式（9）的基礎上，令：

式中1為農(nóng)業(yè)生產(chǎn)效率，t/萬元；2為農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)，無量綱；3為地區(qū)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)，無量綱；4為地區(qū)經(jīng)濟發(fā)展水平，萬元/人；5為城鎮(zhèn)化水平，無量綱。

采用LMDI加法分解方式對上式進行進一步分解以量化各因素對碳排放的影響大小[32]，具體為

式中表示時期（=1,2,…,）；0表示基期；ΔF分別表示因素對農(nóng)業(yè)碳排放的變化量的貢獻值，萬t。本研究將分為4個時段分析上述因素對江西省農(nóng)業(yè)碳排放的影響。

3 結(jié)果分析

3.1 農(nóng)業(yè)碳排放時空特征

3.1.1 碳排放時序特征

2000－2020年，農(nóng)業(yè)碳排放總量呈現(xiàn)先降低達到谷值、后顯著增加達到峰值、再逐漸降低的趨勢，總量范圍在1 098.32萬～1 471.94萬t，2003年為谷值，2017年為峰值（圖2 a）。整體上，江西省農(nóng)業(yè)碳排增加趨勢明顯（2=0.81），年際變化較為平穩(wěn)，年平均增幅為1.00%，但2004年農(nóng)業(yè)碳排放總量為1 266.60萬t，較2003年，年際變化最大，環(huán)比增速達到15.32%。2005－2017年，仍呈上升趨勢但增速降低，在2018年之后呈下降趨勢，至2020年降至1 374.05萬t，較2017年降幅為6.65%。

圖2 2000－2020年江西省農(nóng)業(yè)碳排放量與碳排放強度時序變化

2000－2020年，農(nóng)業(yè)碳排放強度在前五年呈現(xiàn)平穩(wěn)態(tài)勢，自2006年后顯著下降，2017年小幅度升高后逐漸下降的趨勢，范圍在3.13～1.91 t/萬元，2020年為谷值，2006年為峰值（圖2b）。整體上，江西省農(nóng)業(yè)碳排強度下降趨勢明顯（2=0.84），與碳排放總量趨勢相反，年際變化較為平穩(wěn)，年平均降幅為2.65%，其中2007、2011、2020年的降幅較大，均在10%以上。

2000－2020年，江西省農(nóng)業(yè)碳排放源排放量占比情況（圖2c），各碳源碳排放總量和其占農(nóng)業(yè)碳排放總量的比例大小依次為：水稻種植（806.72萬t，61.15%）、畜禽養(yǎng)殖（243.57萬t，18.57%）、農(nóng)資投入（237.39萬t，18.02%）、農(nóng)田土壤利用（29.60萬t，2.26%），其中水稻種植排放量占比超六成。2000－2016年，水稻種植的碳排放量變化相對平穩(wěn)，其中2003年碳排放量最低。2017－2020年，水稻種植碳排放量增加6.51%。畜禽養(yǎng)殖碳排放在2017年顯著降低，水稻種植的碳排放占比與畜禽養(yǎng)殖的碳排放占比的趨勢相反，可能與農(nóng)業(yè)就業(yè)勞動力限制有關。2012年之后農(nóng)資投入占比整體呈下降趨勢，主要是因為農(nóng)業(yè)現(xiàn)代化發(fā)展，逐漸使用測土配方施肥，提高化肥利用率，減少化肥使用量。農(nóng)田土壤利用碳排放占比較小，無明顯變化。農(nóng)業(yè)增長方式由傳統(tǒng)農(nóng)業(yè)轉(zhuǎn)向現(xiàn)代農(nóng)業(yè)，農(nóng)業(yè)可持續(xù)發(fā)展政策取得一定成效。

相比農(nóng)業(yè)碳排放量，農(nóng)業(yè)碳排放強度更能客觀反映一個地區(qū)碳排放水平。通過水稻種植、農(nóng)資投入以及土壤翻耕的碳排放量計算出種植業(yè)總的碳排放量，結(jié)合種植業(yè)的經(jīng)濟數(shù)據(jù)，得到2000—2020年種植業(yè)碳排放強度（圖3 a）。研究表明，種植業(yè)碳排放強度整體下降趨勢明顯（2=0.80），范圍在2.50～3.87 t /萬元，其中2016年為谷值，2005年為峰值。2003—2004年，種植業(yè)碳排放強度出現(xiàn)升高。2016年后種植業(yè)碳排放強度增加，環(huán)比增速為11.70%，主要是因為水稻種植結(jié)構(gòu)2016年后出現(xiàn)大幅調(diào)整，早稻和晚稻的種植面積出現(xiàn)了小幅度減少，而中季稻種植面積顯著增加（增幅14.73%）[33]。

通過畜禽養(yǎng)殖碳排放量結(jié)合畜牧業(yè)的經(jīng)濟數(shù)據(jù)，得到2000—2020年畜牧業(yè)碳排放強度（圖3b）。研究結(jié)果表明，畜牧業(yè)碳排放強度整體下降趨勢明顯（2=0.64），范圍在0.76～2.03 t/萬元，其中2020年為谷值，2000年為峰值。2015年，畜禽養(yǎng)殖的碳排放強度出現(xiàn)明顯升高，后呈持續(xù)下降趨勢。

整體上，種植業(yè)碳排放強度比畜牧業(yè)碳排放強度高，主要是由于畜牧業(yè)的經(jīng)濟價值高于種植業(yè)。兩者的碳排放強度降幅相近。2004—2014年，碳排放總量波動較小，但種植業(yè)與畜牧業(yè)的碳排放強度均在下降，這表明兩者的生產(chǎn)效率均得到了有效提高。

圖3 2000－2020年江西省種植業(yè)以及畜牧業(yè)碳排放強度的時序變化

3.1.2 碳排放空間特征

為確保不同時間尺度下各縣域農(nóng)業(yè)碳排放數(shù)據(jù)的標準性與可比性，參考王強等[34]的方法，按照當年全省縣域農(nóng)業(yè)碳排放量平均值0.5倍、1.0倍、1.5倍，把各縣（市）農(nóng)業(yè)碳排放量歸入低碳排放區(qū)、中度排放區(qū)、較高排放區(qū)和高碳排放區(qū)4類；同樣，把農(nóng)業(yè)碳排放強度劃分為Ⅰ級、Ⅱ級、Ⅲ級和Ⅳ級。

根據(jù)2000－2020年間5期縣域農(nóng)業(yè)碳排放量數(shù)據(jù)進行分析，縣域尺度下江西省農(nóng)業(yè)碳排放量的全局Moran’s I通過顯著性檢驗（<0.05，>1.96），說明農(nóng)業(yè)碳排放總量與強度均具有空間聚集性。江西省地勢獨特，東、西、南三面環(huán)山，中部丘陵河谷平原交錯。農(nóng)業(yè)碳排放空間格局與地勢地貌有密切的關系。2000年和2020年（圖4a）高碳排放區(qū)主要集中于鄱陽湖周邊地區(qū)和吉泰盆地。2000年全省低碳排放區(qū)19個、中度排放區(qū)28個、較高排放區(qū)21個、高碳排放區(qū)13個。2020年則分別為18、30、18、15個，20年來大部分縣（區(qū)）仍屬于中度排放區(qū)。2020年碳排放量前五位為鄱陽縣、豐城市、高安市、南昌縣、余干縣，這與鄱陽湖周邊地區(qū)和吉泰盆地地勢平坦、耕地面積大密切相關，同時碳排放高值有向該區(qū)域集聚的趨勢。相比農(nóng)業(yè)碳排放量，農(nóng)業(yè)碳排放強度更能客觀反映一個地區(qū)碳排放水平，便于不同地區(qū)進行橫向比較。從數(shù)量上看，2000年農(nóng)業(yè)碳排放強度Ⅰ級、Ⅱ級、Ⅲ級、Ⅳ級分別為1、49、24、7個，2020年分別為4、42、23、12個（圖4b），全省農(nóng)業(yè)碳排放強度主要為Ⅱ級水平，碳排放強度的空間分布與碳排放量比相對分散。2000年，江西省農(nóng)業(yè)碳排放強度高值區(qū)主要分布在鄱陽湖平原地區(qū)。研究結(jié)果表明，水稻種植業(yè)碳排放量較高，經(jīng)濟效益相對較低。2020年，江西省農(nóng)業(yè)碳排放強度高值區(qū)主要分布在贛北地區(qū)，贛南地區(qū)的碳排放強度均為低值區(qū)，農(nóng)業(yè)碳排放強度高值分布變化較大。2000－2020年，農(nóng)業(yè)碳排放強度高值布局整體向北遷移，贛南地區(qū)因地形以丘陵山地為主，臍橙種植產(chǎn)業(yè)較為發(fā)達，其碳排放量主要來自農(nóng)資投入，經(jīng)濟效益高。

圖4 2000－2020年江西省農(nóng)業(yè)碳排放量及農(nóng)業(yè)碳排放強度的空間格局

通過借助LISA圖表示縣域?qū)傩缘南嗷リP系，更清晰地反映農(nóng)業(yè)碳排放量及碳排放強度的空間格局演變。2000年和2020年，農(nóng)業(yè)碳排放總量同質(zhì)縣域（高高聚類與低低聚類）總數(shù)分別為8和9個，無異質(zhì)縣域（高低聚類與低高聚類）（圖5a）；2000年和2020年，農(nóng)業(yè)碳排放強度同質(zhì)縣域總數(shù)分別為3和7個，異質(zhì)縣域分別為2和1個（圖5b）。結(jié)果表明，研究時段內(nèi)農(nóng)業(yè)碳排放量空間聚類主要在鄱陽湖平原地區(qū)，農(nóng)業(yè)碳排放總量受地理因素影響較大；2000年碳排放強度高值聚類主要在鄱陽湖地區(qū)，其中彭澤縣和萬年縣為低高聚類為異常值。彭澤縣經(jīng)濟發(fā)展以工業(yè)為主，其農(nóng)業(yè)排放強度不大，而周邊鄱陽縣為農(nóng)業(yè)大縣，農(nóng)業(yè)碳排放強度較高；萬年縣其周邊為鄱陽縣、余干縣等農(nóng)業(yè)碳排放強度較高，萬年縣糧食種植面積相對較少，其農(nóng)業(yè)碳排放強度較低。2020年農(nóng)業(yè)碳排放強度高值聚類主要在宜春市（銅鼓縣、萬載縣、奉新縣）和撫州市（崇仁縣），農(nóng)業(yè)碳排放強度低值聚類主要贛州市（信豐縣、龍南縣、全南縣）。贛州市地形以丘陵山地為主，臍橙為該地區(qū)的特色產(chǎn)業(yè)，農(nóng)業(yè)增加值相對江西省其他地區(qū)較高，因此碳排放強度較低。南城縣為高低聚類異常值，主要因為南城縣的碳排放總量較低，但其農(nóng)業(yè)增加值亦低，農(nóng)業(yè)生產(chǎn)效率較低，造成農(nóng)業(yè)碳排放強度較高。

圖5 2000－2020年江西省農(nóng)業(yè)碳排放量和農(nóng)業(yè)碳排放強度的LISA聚集圖

通過ArcGIS軟件的Mean Center工具計算的從2000－2020年江西省縣域碳排放重心位置見圖6。

圖6 2000－2020年江西省農(nóng)業(yè)碳排放量的重心遷移軌跡

從2000、2005、2010、2015、2020年5個時間截面的重心進行分析，縣域碳排放總量的重心主要位于豐城市。2000年到2005年縣域碳排總量的重心從新干縣遷移到豐城市，2015年之后重心集中在豐城市南部。整體上，江西省縣域碳排放總量的重心向北移動，說明近20年來，贛北地區(qū)的縣域碳排放量高于贛南的縣域碳排放總量，同時也說明鄱陽湖平原地區(qū)更適合農(nóng)業(yè)的發(fā)展。

3.2 農(nóng)業(yè)碳排放影響因素分析

為探究各因素對江西省農(nóng)業(yè)碳排放量變化的影響程度，根據(jù)不同類型地區(qū)，將江西?。ò?1的縣）劃分為贛北鄱陽湖平原地區(qū)（萍鄉(xiāng)市、新余市、宜春市、南昌市、鷹潭市、九江市、景德鎮(zhèn)市、上饒市）、贛中丘陵區(qū)（吉安市、撫州市）、贛南山區(qū)（贛州市）3個地區(qū)，并以前文分析的農(nóng)業(yè)碳排放量重心轉(zhuǎn)移的4階段變化特征，對江西省農(nóng)業(yè)碳排放量進行分解，分析2000—2020年間3個分區(qū)、4個階段、6種影響因素對江西省農(nóng)業(yè)碳排放量的影響（表3）。

結(jié)果表明：近20年來，江西省農(nóng)業(yè)碳排放量增加161.41萬t，其中農(nóng)業(yè)生產(chǎn)效率因素（1）、農(nóng)業(yè)結(jié)構(gòu)調(diào)整因素（2）、地區(qū)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)因素（3）、農(nóng)村總?cè)丝谝蛩兀?）對農(nóng)業(yè)碳排放起負向驅(qū)動作用。各因素對農(nóng)業(yè)碳排放減少量和其占總農(nóng)業(yè)碳排放減少量的比例大小依次為：1（1 828.13萬t，56.57%）、3（1 265.29萬t，39.15%）、農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)因素（86.12萬t，2.66%）、6（52.1萬t，1.62%）。由此可見，提高農(nóng)業(yè)生產(chǎn)效率是減少農(nóng)業(yè)碳排放最有效的途徑。

1對比分析2、3、6（45始終為正，不具可比性）可知，2000－2020年期間，由于農(nóng)業(yè)生產(chǎn)效率提高，減少農(nóng)業(yè)碳排放1 828.13萬t，明顯高于其他影響因素。1對江西省3個分區(qū)的農(nóng)業(yè)碳排放量變化均為負向驅(qū)動效應。對比其他影響因素發(fā)現(xiàn)，1為抑制各地區(qū)農(nóng)業(yè)碳排放的最大影響因素。按1減少農(nóng)業(yè)碳排放總量絕對值由大到小排序：贛北、贛中、贛南。研究結(jié)果表明，江西省推進農(nóng)業(yè)生產(chǎn)向優(yōu)勢地區(qū)集中，不斷提高農(nóng)業(yè)優(yōu)勢產(chǎn)區(qū)規(guī)?；a(chǎn)，有利于提高農(nóng)資投入效率，有效減少農(nóng)業(yè)生產(chǎn)優(yōu)勢區(qū)的農(nóng)業(yè)碳排放。贛南地區(qū)因其地形為典型的丘陵山地，其農(nóng)業(yè)生產(chǎn)規(guī)?；捷^低，因此1對贛南地區(qū)農(nóng)業(yè)碳排放量的抑制作用有限。2對農(nóng)業(yè)碳排放量的影響因素主要為負向驅(qū)動，但其抑制作用有限，通過農(nóng)業(yè)結(jié)構(gòu)調(diào)整減少農(nóng)業(yè)碳排放量86.12萬t。江西省農(nóng)牧業(yè)在農(nóng)林牧漁業(yè)比例不斷降低，由2000年的76.03%下降至2010年的69.72%[33]。因2003年江西省實施退耕還林政策，且漁業(yè)的生產(chǎn)收益明顯高于種植業(yè)，且贛北漁業(yè)相對發(fā)達，因此按2減少農(nóng)業(yè)碳排放總量絕對值由大到小排序：贛北、贛中、贛南。3對農(nóng)業(yè)碳排放同為抑制作用，其抑制作用僅次于1。2000—2020年期間，由于地區(qū)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)調(diào)整，農(nóng)業(yè)碳排放減少1 265.29萬t，3對江西省3個分區(qū)的農(nóng)業(yè)碳排放量的變化均為負向驅(qū)動效應，按3減少農(nóng)業(yè)碳排放總量絕對值由大到小排序：贛北、贛中、贛南。贛北地區(qū)地勢平坦，在發(fā)展農(nóng)業(yè)的同時經(jīng)濟也相對發(fā)達，對贛北的抑制作用最為顯著。

地區(qū)經(jīng)濟發(fā)展水平因素（4）以及城鎮(zhèn)化水平因素（5）對農(nóng)業(yè)碳排放起促進作用。地區(qū)經(jīng)濟發(fā)展水平因素使農(nóng)業(yè)碳排放量增加3 177.98萬t，是導致農(nóng)業(yè)碳排放增加的主要影響因素。由此可見，為防止限制碳排放影響經(jīng)濟增長，應盡快實現(xiàn)碳排放量與經(jīng)濟的脫鉤。對于江西省3個區(qū)域的農(nóng)業(yè)碳排放4均為促進作用，但其促進作用整體上均減弱，表明農(nóng)業(yè)碳排放與經(jīng)濟在逐步脫鉤。

表3 江西省農(nóng)業(yè)碳排放總量變化的影響因素分解

注：1～6依次為農(nóng)業(yè)生產(chǎn)效率、農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)、地區(qū)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)、地區(qū)經(jīng)濟發(fā)展水平、城鎮(zhèn)化水平、農(nóng)村總?cè)丝诘纫蛩?。為農(nóng)業(yè)碳排放變化量。

Note:1-6stand for agricultural production efficiency, agricultural structure, regional industry structure, regional economic development level, urbanization rate and rural population respectively.stands for agricultural carbon emission variation.

4 討 論

4.1 其他因素對農(nóng)業(yè)碳排的影響

江西省農(nóng)業(yè)碳排放量變化趨勢可能與極端氣候、農(nóng)業(yè)政策等緊密相關。在水稻種植方面：近20年以來，2003年水稻種植的農(nóng)業(yè)碳排量最低，這可能與江西省受特大干旱氣候影響，造成水稻大規(guī)模減產(chǎn)有關[35]。2017—2020年，水稻種植的碳排量升高，從數(shù)據(jù)結(jié)果來看，主要是因為水稻產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)的出現(xiàn)調(diào)整，中稻的種植面積增加，早稻和晚稻的種植面積減小。產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)調(diào)整主要驅(qū)動因素包括兩點：1）雙季稻勞動力成本較高，農(nóng)村青壯年勞動力越來越少，農(nóng)村種田主力軍已步入老齡化，故中稻種植越來越多。2）總體效益方面。受糧食價格影響，種糧效益低下，故在滿足糧食供給的基礎上，傾向于發(fā)展瓜果蔬菜等經(jīng)濟作物，總體效益更高。在畜禽養(yǎng)殖方面：從本文研究結(jié)果來看，2015年，畜禽養(yǎng)殖農(nóng)業(yè)碳排放出現(xiàn)升高，可能與江西省出臺《生豬（牛羊）調(diào)出大縣獎勵資金管理辦法》政策相關，通過實施獎勵政策，大大提高了畜禽養(yǎng)殖的積極性，刺激豬牛羊的養(yǎng)殖數(shù)量增加。2017年，畜禽養(yǎng)殖碳排放量顯著降低，主要是因為江西省開展畜禽養(yǎng)殖污染綜合整治，拆遷養(yǎng)殖場（戶）2.8萬多家，畜禽養(yǎng)殖逐漸規(guī)?；⒓s化。2018年，受豬瘟影響，豬肉價格出現(xiàn)上漲，畜牧業(yè)增加值增加，其碳排放強度減少。

4.2 研究結(jié)果的不確定性

目前研究的農(nóng)業(yè)碳排放核算主要從農(nóng)資投入方面進行研究，曹俊文等[12]則認為農(nóng)資投入中的化肥是江西省農(nóng)業(yè)碳排放的主要碳源，這是因為其水稻種植碳排放測算指標中，未計算水稻因灌溉淹水而在厭氧環(huán)境中產(chǎn)生大量的CH4。伍國勇等[36]計算中國種植業(yè)排放生產(chǎn)率主要考慮的碳源為農(nóng)資消耗，亦未考慮水稻生長環(huán)境的特殊性，造成溫室氣體的排放。這些研究可能會導致農(nóng)業(yè)碳排放量偏低。鑒于江西省為水稻種植大省，本研究充分考慮了水稻種植以及畜禽養(yǎng)殖所產(chǎn)生的溫室氣體，計算結(jié)果可能更加準確。

當前碳排放時空格局研究多停留在省級尺度或大區(qū)域尺度[37]，縣域碳排放時空格局的研究則相對較少。本研究對少部分缺失的縣域種植面積數(shù)據(jù)，以江西省不同年份土地利用類型作為補充數(shù)據(jù)源，并通過利用ArcGIS軟件計算水田和旱地的種植面積。因絕大部分數(shù)據(jù)來自江西省各市統(tǒng)計年鑒，整體上保持數(shù)據(jù)源一致，但可能因少量數(shù)據(jù)源不同造成微小偏差。

4.3 研究方法的適用性

就碳排放核算方法而言，本文采用碳排放系數(shù)計算農(nóng)業(yè)碳排放量[15]，該系數(shù)選取主要來自于其他學者的研究成果，但上述研究區(qū)域均為江西省及其鄰近區(qū)域，其中水稻種植指數(shù)參考江西省水稻生長周期內(nèi)CH4排放系數(shù)[17]；農(nóng)資投入以及土壤翻耕產(chǎn)生的溫室排放的差異受地理環(huán)境的影響不大，因此采用通用系數(shù)；江西省畜牧業(yè)排放系數(shù)參考現(xiàn)有相近地區(qū)的研究成果[27]。因此本研究的相關參數(shù)可信度較高。

就研究方法而言，本研究計算了農(nóng)業(yè)碳排放的空間相關性，這在現(xiàn)有文獻中很少被討論。基于農(nóng)業(yè)碳排放Moran’s I的研究結(jié)果表明農(nóng)業(yè)碳排放的相關性和依賴性，并利用LISA對各地區(qū)農(nóng)業(yè)碳排放量之間的聚類模型進行了可視化分析。此外，從贛南、贛中、贛北3個區(qū)域采用LMDI模型將影響因素量化，進行影響因素分析，為農(nóng)業(yè)碳減排政策的制定提供科學參考。

限于數(shù)據(jù)難獲取，導致排放源未考慮秸稈還田、有機肥還田、農(nóng)業(yè)能源消耗等溫室氣體排放，但本研究已囊括了農(nóng)業(yè)碳排放源的主要部分，并充分考慮到江西省種植水稻產(chǎn)生的CH4。本研究主要考慮農(nóng)業(yè)碳排的宏觀影響因素，難以全面覆蓋其他微觀影響因素，今后學者可從宏觀和微觀因素相結(jié)合的角度開展進一步的深入探究。

4.4 江西省農(nóng)業(yè)碳減排技術(shù)與管理措施

江西省農(nóng)業(yè)碳排放量總體增加趨勢明顯，為有效控制農(nóng)業(yè)碳排放總量，結(jié)合研究結(jié)果提出相關碳減排管理措施，以進一步降低江西省農(nóng)業(yè)排放強度。

1）發(fā)展低碳農(nóng)業(yè)技術(shù)，實施科學的管理方式。前文分析表明，水稻種植和畜禽養(yǎng)殖是江西省農(nóng)業(yè)碳排放主要來源。在保證糧食產(chǎn)量的前提下，應強化稻田水分管理，因地制宜地實施稻田灌溉技術(shù)，以減少水稻生長過程中細菌因厭氧呼吸所產(chǎn)生的CH4。各地市可依照市場情況合理調(diào)整畜牧業(yè)結(jié)構(gòu)，優(yōu)化牲畜品種，采用科學方法精準飼喂；改進畜禽糞污處理設施裝備，實施畜禽糞污養(yǎng)分平衡管理，提高畜禽糞污處理水平，以減少畜禽養(yǎng)殖過程中所產(chǎn)生的CH4和N2O。

2）針對高碳排放區(qū)的發(fā)展特征，實施低碳轉(zhuǎn)型策略。鑒于碳排放量高的地區(qū)主要在鄱陽湖平原，為江西省糧食主產(chǎn)區(qū)。因此在農(nóng)業(yè)高碳排放地區(qū)，應采取測土配方施肥等管理措施，提高化肥吸收效率，降低農(nóng)業(yè)碳排放；此外，應制定相關減排政策，加大政策推行力度，并定期開展高效農(nóng)業(yè)低碳種植的培訓活動，以增強農(nóng)民的技術(shù)水平，提高農(nóng)業(yè)生產(chǎn)效率，進而降低農(nóng)業(yè)碳排放。

3）提高農(nóng)業(yè)生產(chǎn)效率，優(yōu)化產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)。研究結(jié)果表明，提升農(nóng)業(yè)生產(chǎn)效率、優(yōu)化農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)和地區(qū)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)將有助于農(nóng)業(yè)碳減排。因此，江西省應進一步調(diào)整農(nóng)業(yè)生產(chǎn)結(jié)構(gòu)，提倡規(guī)模化農(nóng)業(yè)生產(chǎn)，通過合理改變種植業(yè)內(nèi)部結(jié)構(gòu)，在保證基本糧食需求前提下增加經(jīng)濟作物種植面積，提高農(nóng)業(yè)綜合生產(chǎn)能力，并通過優(yōu)選作物種類、提高種植技術(shù)以提高耕地生產(chǎn)力和農(nóng)田固碳能力。

5 結(jié) 論

本文通過測算江西省農(nóng)業(yè)碳排放及分析其時空變化，定量分析了江西省農(nóng)業(yè)碳排放量，并闡明了影響農(nóng)業(yè)碳排放變化的因素，為江西省農(nóng)業(yè)發(fā)展及碳減排路徑提供重要的理論依據(jù)。

1）江西省農(nóng)業(yè)碳排量呈增加趨勢，而其農(nóng)業(yè)碳排強度下降趨勢明顯；種植業(yè)碳排放強度整體呈下降趨勢，范圍在2.50～3.87 t/萬元，畜牧業(yè)碳排放強度整體亦呈下降趨勢，范圍在0.76～2.03 t/萬元；各碳源碳排放總量和其占農(nóng)業(yè)碳排放總量的比例大小依次為：水稻種植（806.72萬t，61.15%）、畜禽養(yǎng)殖（243.57萬t，18.57%）、農(nóng)資投入（237.39萬t，18.02%）、農(nóng)田土壤利用（29.60萬t，2.26%）。鑒于農(nóng)業(yè)碳排放總量增速減緩，且農(nóng)業(yè)碳排放強度減小，因此江西省農(nóng)業(yè)生產(chǎn)效率逐漸提高。同時種植業(yè)碳排放強度比畜牧業(yè)碳排放強度高，故在保證糧食供給的情況下，應適當加大集約化、規(guī)?；笄蒺B(yǎng)殖產(chǎn)業(yè)。

2）2000年和2020年高碳排放區(qū)主要集中于鄱陽湖周邊地區(qū)以及吉泰盆地；2000年江西省農(nóng)業(yè)碳排放強度Ⅲ級、Ⅳ級分布相對離散，2020年農(nóng)業(yè)碳排放強度Ⅲ級、Ⅳ級主要集中在贛北地區(qū)；江西省縣域碳排放總量的重心向北移動。江西省農(nóng)業(yè)碳排放空間格局與地勢地貌密切相關，鑒于鄱陽湖地勢平坦、面積廣闊，因此更適合水稻種植業(yè)的發(fā)展；贛南地區(qū)應結(jié)合地形特征，在農(nóng)業(yè)可持續(xù)發(fā)展的前提下，加大臍橙產(chǎn)業(yè)發(fā)展力度，打造標志性區(qū)域品牌。

3）2000－2020年，江西省農(nóng)業(yè)碳排放量增加161.41萬t。各因素對農(nóng)業(yè)碳排放減少量和其占總農(nóng)業(yè)碳排放減少量的比例大小依次為：農(nóng)業(yè)生產(chǎn)效率因素（1 828.13萬t，56.57%）、地區(qū)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)因素（1 265.29萬t，39.15%）、農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)因素（86.12萬t，2.66%）、農(nóng)村總?cè)丝谝蛩兀?2.12萬t，1.62%）。整體上，各因素減少農(nóng)業(yè)碳排放總量絕對值由大到小排序為：贛北、贛中、贛南。經(jīng)濟發(fā)展促進農(nóng)業(yè)碳排放的升高，但升高幅度均有所減少。鑒于贛北地區(qū)的農(nóng)業(yè)碳排放量對各因素的響應較為明顯，故應優(yōu)先提升贛北地區(qū)的農(nóng)業(yè)生產(chǎn)效率。地區(qū)經(jīng)濟發(fā)展水平因素是增加農(nóng)業(yè)碳排放的主要影響因素，但贛北、贛中、贛南地區(qū)的農(nóng)業(yè)碳排放增長量逐年減少，因此江西省農(nóng)業(yè)碳排放與經(jīng)濟在逐步脫鉤。

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Spatial-temporal pattern and influencing factors of agricultural carbon emissions at the county level in Jiangxi Province of China

Zheng Bofu1, Liang Han1, Wan Wei1※, Liu Zhong2, Zhu Jinqi1, Wu Zhijian3

(1.,,,, 330031,; 2.,,100193,;3,330046,)

Agricultural carbon emission has been one of the major sources of carbon emission in the era of peak carbon and carbon neutrality. Therefore, it is of great significance to clarify the status quo of agricultural carbon emission in recent years, particularly for the spatial-temporal changes and influencing factors. Taking Jiangxi Province of China as the typical study area, the measurement system of agricultural carbon emission was established to calculate the agricultural carbon emission in 81 counties from 2000 to 2020. Four major carbon sources were selected as the paddy field planting, agricultural investment inputs, soil plowing, as well as livestock and poultry farming. The spatial pattern of agricultural carbon emission was analyzed by the spatial autocorrelation and center of gravity transfer at county level. The relevant influence factors were then determined by logarithmic mean Divisia index (LMDI). The results were summarized as follows: 1) The agricultural carbon emission in the study area was ranged from 10.98 to 14.72 million tons. An outstanding increasing trend was found in the agricultural carbon emission on the whole, whereas the carbon emission intensity was in an overall decreasing trend. The carbon emission intensity of planting industry showed a decreasing trend, ranging from 2.50 to 3.87 tons per ten thousand Yuan. Similarly, the carbon emission intensity of animal husbandry also showed a decreasing trend, ranging from 0.76 to 2.03 tons per ten thousand Yuan. Particularly, the total carbon emissions of each carbon source and the proportion in total agricultural carbon emissions were ranked in the descending order of: the paddy field planting (8.07 million tons, 61.15%), livestock and poultry (2.43 million tons, 18.57%), agricultural investment inputs (2.37 million tons, 18.02%), soil plowing (0.27 million tons, 2.26%); 2) There was the apparent spatial characteristic of agricultural carbon emissions. For example, the high carbon emission areas were concentrated in the Poyang Plain and the Jitai Basin. Furthermore, the spatial distribution of agricultural carbon emission intensity was from the relative dispersion to concentration in the Northern, whereas, the carbon emission intensity in The Southern was relatively low. The center of gravity of total carbon emissions shifted northward, where the carbon emission in The Northern was higher than that in The Southern Jiangxi Province. 3) Agricultural production efficiency improvement was the most important factor to restrain the sustained growth of the agricultural carbon emissions. The factors were ranked on the agricultural carbon emission reduction and the proportion in the total agricultural carbon emission reduction: the agricultural production efficiency (18.28 million tons, 56.57%), regional industrial structure (12.65 million tons, 39.15%), rural population size (0.86 million tons, 2.66%), agricultural industrial structure (0.52 million tons, 1.62%). Overall, the area order was given in the absolute value of agricultural carbon emission reduction by each factor from large to small: the North, the Middle, the South. The finding can provide the scientific strategy to estimate agricultural carbon emissions in Jiangxi Province, even the major grain producing areas.

agriculture; carbon emissions; spatial-temporal pattern; county territory; Jiangxi Province

10.11975/j.issn.1002-6819.2022.23.008

S17; K90

A

1002-6819(2022)-23-0070-11

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Zheng Bofu, Liang Han, Wan Wei, et al. Spatial-temporal pattern and influencing factors of agricultural carbon emissions at the county level in Jiangxi Province of China[J]. Transactions of the Chinese Society of Agricultural Engineering (Transactions of the CSAE), 2022, 38(23): 70-80. (in Chinese with English abstract) doi：10.11975/j.issn.1002-6819.2022.23.008 http://www.tcsae.org

2022-10-24

2022-11-17

江西省重點研發(fā)計劃項目（20223BBG74S01；20223BBG71013）；國家重點研發(fā)計劃項目（2017YFC0505601）

鄭博福，博士，教授，博士生導師，研究方向環(huán)境規(guī)劃與管理。Email：bfzhen@ncu.edu.cn

萬煒，博士，講師，研究方向資源環(huán)境遙感及農(nóng)業(yè)資源與環(huán)境。Email：wanwei@ncu.edu.cn