李明琦,劉世梁,武 雪,孫永秀,侯笑云,趙 爽

北京師范大學(xué)環(huán)境學(xué)院水環(huán)境模擬國家重點實驗室, 北京 100875

CO2是溫室氣體的重要組成部分,減少CO2的排放對減輕全球變暖有明顯作用,研究碳足跡對控制CO2排放有重要意義?！白阚E”將人類生存活動與土地資源聯(lián)系在了一起[1],其概念最早是由加拿大生態(tài)學(xué)家William Ree教授提出,并再后來由其學(xué)生完善,同時定義了生態(tài)足跡。而在生態(tài)足跡的基礎(chǔ)上,又有人提出了碳足跡,碳足跡是對人為干擾引起的CO2排放量的度量[2],也可以反映人類活動的生態(tài)效應(yīng),因此對不同人類活動的碳排放進行量化是極具意義的。

目前,足跡的相關(guān)研究是生態(tài)經(jīng)濟學(xué)的熱點[3],特別是極具代表性的生態(tài)足跡、水足跡和碳足跡。在超量碳排放對社會生態(tài)系統(tǒng)造成較大負面影響的今天,碳足跡的相關(guān)研究越來越受到重視。目前對碳足跡的研究尺度多集中于產(chǎn)品、國家和城市[4],如Subramanian等對中國大陸、中國香港和印度的購物袋碳足跡進行了研究[5]；María等研究了阿根廷生產(chǎn)的蜂蜜的碳足跡[6]；Brown等研究了美國的100個城市的碳足跡[7]；Aichele等計算了日本京都的碳足跡[8]；黃雨生等人研究中國各省份碳足跡與碳承載力[9]；孫建衛(wèi)等基于投入產(chǎn)出分析研究了中國碳排放足跡[10]。對不同產(chǎn)業(yè)類型的碳足跡研究也較為廣泛,比如趙榮欽等分析了中國不同產(chǎn)業(yè)空間的碳排放強度及碳足跡[11]；Aaron等對塑料制造業(yè)的碳足跡進行了研究[12]；Elisabeth等研究了通過互聯(lián)網(wǎng)銷售電影的碳足跡[13]；Samah等對法國葡萄園碳足跡進行了跟蹤研究[14]。在農(nóng)業(yè)生產(chǎn)的碳排放研究中,也有學(xué)者進行了探討,黃祖輝等研究了浙江省農(nóng)業(yè)碳足跡[15]；王占彪等人對華北平原作物生產(chǎn)碳足跡做了分析[16]；田志會等人基于京津冀一體化研究了農(nóng)田碳足跡[17]；陳慧等人研究了江蘇省縣域農(nóng)業(yè)溫室氣體排放特征及演變趨勢[18]；張軍偉等人研究了我國糧食生產(chǎn)碳排放[19]；崔朋飛等人研究了中國農(nóng)業(yè)碳排放的動態(tài)變化及影響因素[20]。

但總體而言,在國內(nèi)外眾多學(xué)者的研究之下,目前研究城市生態(tài)系統(tǒng)多于農(nóng)田生態(tài)系統(tǒng),而農(nóng)田生態(tài)系統(tǒng)的研究中,研究尺度基本上集中于省級和地級市,對縣級地區(qū)研究因為資料缺乏等原因,研究相對較少。

耕地是最主要的土地利用類型之一,農(nóng)業(yè)也是國民經(jīng)濟的主體,要探究人類干擾對生態(tài)系統(tǒng)的影響,將農(nóng)田生態(tài)系統(tǒng)作為研究對象是極為可靠的。同時,在全球的碳循環(huán)中,陸地生態(tài)系統(tǒng)占據(jù)了重要地位,而農(nóng)田生態(tài)系統(tǒng)是陸地生態(tài)系統(tǒng)不可分割的一部分,因此,研究農(nóng)田生態(tài)系統(tǒng)的碳足跡具有重要意義。綜上,研究農(nóng)田生態(tài)系統(tǒng)的碳足跡,對于量化人類活動對生態(tài)系統(tǒng)的影響以及實現(xiàn)農(nóng)業(yè)可持續(xù)發(fā)展有重大意義。

云南省是一個農(nóng)業(yè)大省,近年來其耕地面積斷增長,2015年云南有78%的人口在農(nóng)村,有25%的國民生產(chǎn)總值來源于農(nóng)業(yè)[21],所以研究云南農(nóng)田生態(tài)系統(tǒng)碳足跡對云南省的農(nóng)業(yè)綠色發(fā)展有重要意義,目前在云南省,對于縣域尺度的農(nóng)田生態(tài)系統(tǒng)的碳足跡的時空變化仍未見報道。本文利用ArcGIS等空間分析,云南省為研究對象,通過對縣級市農(nóng)田生態(tài)系統(tǒng)的定量計算,分別對農(nóng)業(yè)碳排放、碳吸收和碳足跡開展時空變化分析,為云南省未來農(nóng)業(yè)發(fā)展方向和生態(tài)保護通過科學(xué)依據(jù)。

1 研究區(qū)域和研究方法

1.1 研究區(qū)概況

云南省位于中國西南的邊陲,地處低緯高原,地勢北高南低,水平方向上緯度增加伴隨了垂直方向上的海拔增高,因此其大部分地區(qū)的平均溫度由北向南遞增[22]。云南省降水有明顯的干濕季,濕季為5—10月,降水量約為全年的85%,而干季為11月至次年4月,降水量只占15%。

云南省總面積約39萬km2,占全國面積4.11%,在全國各省級行政區(qū)中面積排名第8。云南省由于氣候變化較大,農(nóng)田作物種類豐富,作物從一年一熟到兩年三熟,農(nóng)作物播種面積不斷擴大。目前,全省耕地面積約620.78萬hm2,糧食播種面積約446.36萬hm2,其中稻谷播種面積為68.36萬hm2,小麥播種面積為37.54萬hm2,玉米播種面積為171.77萬hm2,豆類播種面積為59.9萬hm2,薯類播種面積為68.56萬hm2。

30年來,云南省農(nóng)田面積總體上呈擴張趨勢,由1985年的278萬hm2擴增到2015年的621萬hm2,增長了兩倍以上。根據(jù)中國農(nóng)業(yè)統(tǒng)計資料[23],云南省耕地面積在1990—2000間突增,由289萬hm2增長到642萬hm2；根據(jù)《中國統(tǒng)計年鑒》[24],云南省耕地面積在2007年有所減少,為607萬hm2,隨后又開始緩慢增加。在這期間,云南省的農(nóng)作物種類也產(chǎn)生了變化,農(nóng)業(yè)種植整體上有從糧食作物向經(jīng)濟作物轉(zhuǎn)變的趨勢[25],比如小麥、稻谷等種植面積有所減少,而橡膠等經(jīng)濟作物種植面積不斷增加。隨著農(nóng)業(yè)科技的發(fā)展,化肥、機械的投入使用不斷增加。云南化肥施用量由1985年的40.3萬t增加到2015年的231萬t,增長了4.7倍,而同期全國的化肥施用量增長了2.4倍,說明云南省化肥施用的增長速率相對全國來說是非?？斓?。此外,農(nóng)業(yè)機械總動力在1985—2015年期間增長了6.6倍,同期全國增長了4.3倍,云南農(nóng)業(yè)機械總動力占全國比例由1985年的2.10%增長到2015年的2.98%,均說明云南省農(nóng)機的增長速率較全國而言是非常快的。

1.2 數(shù)據(jù)來源

研究數(shù)據(jù)來自云南省各市統(tǒng)計年鑒、《中國農(nóng)村統(tǒng)計年鑒[26]》和其他統(tǒng)計數(shù)據(jù)。對個別缺失數(shù)據(jù)按照歷年的平均比例來計算。研究的時間跨度為1985年至2015年,時間間隔為5年。

2 研究方法

2.1 農(nóng)田生態(tài)系統(tǒng)碳排放量估算方法

農(nóng)田生產(chǎn)過程中會使用大量化肥、農(nóng)藥和其他生產(chǎn)工具,從而帶來大量的碳排放,本研究選取化肥生產(chǎn)使用過程、農(nóng)藥生產(chǎn)使用過程、農(nóng)膜生產(chǎn)使用過程、農(nóng)業(yè)機械消耗燃料過程、農(nóng)業(yè)灌溉過程作為農(nóng)田生態(tài)系統(tǒng)碳排放來源,對其進行碳排放計算,計算公式[10]如下：

E=Ef+Ep+Em+Ee+Ei

(1)

式中:E、Ef、Ep、Em、Ee、Ei分別為農(nóng)田碳排放總量(kg)、化肥施用、農(nóng)藥施用、農(nóng)膜生產(chǎn)使用、農(nóng)業(yè)機械應(yīng)用、農(nóng)業(yè)灌溉所引起的碳排放量(kg)[27]。其中分項的計算公式如下。

Ef=Gf×A

(2)

Ep=Gp×B

(3)

Em=Gm×C

(4)

Ee=(Ae×D)+(We×F)

(5)

Ei=Ai×G

(6)

式中,Gf為化肥使用量(kg)；Gp為農(nóng)藥使用量(kg)；Gm為農(nóng)膜使用量(kg)；Ae為農(nóng)作物種植面積(hm2)；We為農(nóng)業(yè)機械總動力(kW)；Ai為灌溉面積(hm2)。A、B、C、D、F、G分別為化肥、農(nóng)藥、農(nóng)膜、農(nóng)作物、農(nóng)業(yè)機械和灌溉的碳排放系數(shù),參考相關(guān)文獻[1]研究,確定數(shù)值如下：A=0.89 kg/kg；B=4.93 kg/kg；C=5.18 kg/kg；D=16.47 kg/hm2；F=0.18 kg/kW；G=266.48 kg/hm2。

2.2 農(nóng)田生態(tài)系統(tǒng)碳吸收量估算

為定量計算云南省不同農(nóng)作物的碳吸收量,需要結(jié)合農(nóng)作物產(chǎn)量、經(jīng)濟系數(shù)、根冠比、含碳量和水分系數(shù)等指標(biāo),計算公式[1]如下:

(7)

(8)

式中,W為區(qū)域農(nóng)田生態(tài)系統(tǒng)碳儲量(t),即碳吸收量；Wi為第i類農(nóng)作物的碳儲量(t)；Ci為含碳率(%)；Ki為第i類農(nóng)作物產(chǎn)量(t)；Vi為第i類農(nóng)作物果實的水分系數(shù)(%)；Ri為第i類農(nóng)作物的根冠比系數(shù)；Hi為第i類農(nóng)作物的經(jīng)濟系數(shù)(經(jīng)濟產(chǎn)量與生物產(chǎn)量的比值)；n為農(nóng)作物種類數(shù),本文取n=8；D為農(nóng)田生態(tài)系統(tǒng)平均碳密度(t/hm2)；A為區(qū)域耕地面積(hm2)。中國主要農(nóng)作物的H、C、R、V見表1[28-30]。

表1 不同農(nóng)作物的植被碳儲量估算參數(shù)

2.3 農(nóng)田生態(tài)系統(tǒng)碳足跡估算

碳足跡(CEF,單位：hm2)的計算公式[1]為:

CEF=E/NEP

(9)

NEP=W/S

(10)

式中,E為農(nóng)田生態(tài)系統(tǒng)的碳排放總量(kg)；NEP為1 hm2的植被吸收的碳量,即云南省農(nóng)田生態(tài)系統(tǒng)單位面積碳吸收量[31](kg/hm2)；W為農(nóng)田生態(tài)系統(tǒng)中所有農(nóng)作物的碳吸收量(kg)；S為耕地面積(hm2)。CEF(hm2)即為云南省農(nóng)田生態(tài)系統(tǒng)吸收其農(nóng)田生態(tài)系統(tǒng)碳排放所需要的植被面積[17]。

當(dāng)某地區(qū)農(nóng)田生態(tài)系統(tǒng)碳足跡大于區(qū)域耕地面積(S,單位：hm2)時,說明存在碳生態(tài)赤字(CED,單位：hm2)；反之,若碳足跡小于區(qū)域耕地面積,則為碳生態(tài)盈余(CER,單位：hm2),而其碳盈余量是區(qū)域耕地面積與農(nóng)田生態(tài)系統(tǒng)碳足跡的差值[17]。

CED = CEF-S(CEF≥S)

(11)

CER =S-CEF(CEF≤S)

(12)

2.4 數(shù)據(jù)處理

選取1985、1990、1995、2000、2005、2010和2015年共7個年份的數(shù)據(jù),利用Excel和ArcGIS軟件對上述的碳足跡模型進行分析。其中,利用Excel軟件對云南省農(nóng)田生態(tài)系統(tǒng)的碳足跡進行數(shù)據(jù)處理分析；借助ArcGIS軟件繪制云南省農(nóng)田生態(tài)系統(tǒng)碳排放、碳吸收和碳足跡的時空變化。

3 結(jié)果與分析

3.1 云南省農(nóng)田生態(tài)系統(tǒng)碳排放特征

3.1.1 農(nóng)田碳排放的時間變化

1985—2015年,云南省農(nóng)田碳排放量呈逐年增長趨勢。1985年,云南省農(nóng)田碳排放總量為68.3萬t,2015年,碳排放總量達到352.6萬t,年平均增長率為13.9%。1985年農(nóng)藥和農(nóng)膜使用量未統(tǒng)計,所以這兩項引起的碳排放量記為零。由圖1可以看出,云南省的化肥、機械和灌溉所引起的碳排放量由1985年的35.9萬t、6.7萬t和25.7萬t增長到2015年的205.9萬t、12.4萬t和46.8萬t,而農(nóng)藥和農(nóng)膜所引起的碳排放兩由1990年的4.4萬t和11.1萬t增長至2015年的28.9萬t和58.6萬t。其中,化肥使用帶來的碳排放增長最大,1985—2015年期間年平均增長率為15.8%。農(nóng)藥和農(nóng)膜引起的碳排放量增長趨勢較為明顯,其1990—2015年期間年均增長率分別為22.2%和17.1%；而機械和灌溉引起的碳排放量增長較為緩慢,1985—2015年期間年平均增長率分別為2.8%和2.7%。

化肥碳排放占總碳排放量的比率最大,其平均百分比為56%,接下來是灌溉碳排放和農(nóng)膜碳排放,其平均百分比分別為18%和14%；機械和農(nóng)藥碳排放占比最小,平均百分比分別為5%和7%。

圖1 云南省農(nóng)田生態(tài)系統(tǒng)碳排放Fig.1 Carbon emissions of farmland ecosystems in Yunnan Provincea, 云南省1985—2015年農(nóng)田生態(tài)系統(tǒng)碳排放量和單位面積碳排放量,圖中實線為碳排放量,虛線為單位面積碳排放量;b,云南省農(nóng)田生態(tài)系統(tǒng)碳排放的構(gòu)成;Ef：化肥,Fertilizer；Ep：農(nóng)藥,Pesticide；Em：農(nóng)膜,Plastic film；We：機械,Machinery；Ai：灌溉,Irrigation

由于云南省的耕地面積從1985年的277.7萬hm2增長到2015年的620.9萬hm2,所以研究碳排放問題只看碳排放總量是不夠的,這里引入了單位面積碳排放的概念,完善了碳排放的研究內(nèi)容。由圖1可知,云南省農(nóng)田單位面積碳排放總量呈先上升后下降再上升的趨勢。其中,單位面積化肥碳排放占主導(dǎo)地位,其隨時間變化趨勢和農(nóng)藥、農(nóng)膜一樣,都是先增長,到1995年達到一個峰值,該峰值分別為272.9、25.8 kg/hm2和64.9 kg/hm2,然后下降,從2000年開始又繼續(xù)增長直到2015年達到最大值,最大值分別為331.6、46.5 kg/hm2和94.4 kg/hm2。機械和灌溉的單位面積碳排放隨時間變化趨勢是增長—下降—增長,首先增長在1995年到達最大值,該最大值分別是29.0 kg/hm2和116.0 kg/hm2,然后下降在2000年到達最小值,該最小值分別是14.6 kg/hm2和58.2 kg/hm2,之后繼續(xù)緩慢增長,并且,1985—1995年的單位面積碳排放均大于2000—2015年的單位面積碳排放。這說明2000年以后機械使用效率和灌溉效率明顯提高。

3.1.2 農(nóng)田碳排放的空間變化

由圖2可以看出,云南省農(nóng)田碳排放總體呈現(xiàn)東南高、西北低的格局。其中麗江、思茅和宣威3個縣平均碳排放量最大,占碳排放總量的百分比分別是4.17%、3.36%和3.20%；而平均碳排放量最小的縣是河口、貢山和德欽,分別占碳排放總量的0.12%、0.14%和0.14%。從時間來看,碳排放量增長最快的縣是思茅,其年均增長了近五倍,其次是麗江,年均增長近三倍；碳排放量增長最慢的縣是江川,其年均增長率約為2.60%,其次是玉溪,年均增長率約為2.63%。云南省碳排放量最大量和最小量之間相差近50倍,而碳排放量增長最快和最慢的縣之間也相差了近兩百倍,可以看出,云南省農(nóng)田碳排放在時間和空間上都是分布不均的。

思茅區(qū)屬于普洱市,普洱市和麗江市都是服務(wù)業(yè)較發(fā)達的地區(qū),二者都是第三產(chǎn)業(yè)GDP占比最大,普洱市早期農(nóng)業(yè)、工業(yè)占GDP比重大致相等,但近年來工業(yè)逐漸比重大于農(nóng)業(yè),工業(yè)發(fā)展使得更多的化肥、農(nóng)藥、農(nóng)膜投入農(nóng)業(yè)生產(chǎn),所以其碳排放量增長快。麗江早期農(nóng)業(yè)GDP占比較工業(yè)占比高,隨時間發(fā)展工業(yè)占GDP的比重超過了農(nóng)業(yè),工業(yè)發(fā)展為農(nóng)業(yè)生產(chǎn)提供了更多的化工產(chǎn)品,使得其碳排放量增長較快。江川和玉溪同屬玉溪市,玉溪市工業(yè)較為發(fā)達,第二產(chǎn)業(yè)占GDP比重達到一半以上,然而農(nóng)業(yè)發(fā)展相對落后,多年來第一產(chǎn)業(yè)占GDP比重約為10%,故其碳排放量增長較慢。

圖2 云南省1985—2015年農(nóng)田利用碳排放的空間變化Fig.2 Spatial distribution of carbon emissions from farmland in Yunnan Province from 1985 to 2015

3.1.3 農(nóng)田碳排放貢獻比的空間變化

由圖3可以看出,1985—2015年期間,云南省各州、市農(nóng)田生態(tài)系統(tǒng)碳排放主要貢獻源由灌溉轉(zhuǎn)向化肥,1985年云南省西北、西南部地區(qū)碳排放主要由灌溉引起,比如怒江州、迪慶州、麗江市、普洱市、臨滄市和西雙版納州,其他地區(qū)碳排放主要由化肥引起；到2015年,云南省全部地區(qū)的碳排放主要貢獻都來源于化肥。農(nóng)膜、農(nóng)藥對碳排放的貢獻比例隨時間增長而增大,在1990—1995年期間增長較為明顯,特別是迪慶州和麗江市；在1995年之后,農(nóng)藥、農(nóng)膜的比例變化幅度較小。農(nóng)用機械引起的碳排放比例總體上呈逐年下降趨勢,怒江州、麗江市和迪慶州表現(xiàn)的最為明顯。2005年起,所有州、市的各種來源的碳排放占比在時間尺度上基本不變,在空間上各個州、市的各種碳排放源占比大致相同?？傮w來看,各州、市間碳排放貢獻變化差異較小,各州、市間碳排放貢獻比例差異也較小。

研究初期,云南省農(nóng)田生態(tài)系統(tǒng)碳排放中灌溉占比較大,早期云南較為封閉,科技不太發(fā)達,化肥、農(nóng)藥和農(nóng)膜獲取不易,使用意識也不強。同時,因為各州、市的發(fā)展情況不同,其各種農(nóng)田碳排放源的比例差異較大。而隨時間變化,科技發(fā)展,對化肥、農(nóng)藥等的認識加強,投入使用變得較為普遍。在2005以后,各種碳排放源的比例在時間和空間都較為穩(wěn)定,說明了云南省農(nóng)業(yè)投入較為穩(wěn)定,農(nóng)業(yè)發(fā)展模式可能進入了瓶頸期。

圖3 云南省1985—2015年各州、市農(nóng)田碳排放貢獻比例圖Fig.3 The proportion of farmland carbon emissions in Yunnan Province from 1985 to 2015

3.2 云南省農(nóng)田生態(tài)系統(tǒng)碳吸收及其影響因素分析

3.2.1 農(nóng)田碳吸收的時間變化

從圖4可以看出,云南省農(nóng)田碳吸收總體上呈增長趨勢,1985年云南省碳吸收總量為1062.3萬t,而在2015年增長至2030.5萬t,在1985—2015年期間年均增幅為3.04%。其中,玉米增長最為明顯,在1985—2015年期間年均增長率為8.76%；其他作物碳吸收增長趨勢較緩慢,但是稻谷碳吸收量略有下降。就曲線變化趨勢而言,稻谷、小麥、薯類、油菜籽和煙葉都是先增長后下降,不同的是,小麥?zhǔn)窃鲩L到2000年再下降,稻谷和油菜籽是增長到2005年再下降,而薯類和煙葉是增長到2010年后再下降。從碳吸收占比來看,稻谷和玉米一直是碳吸收的主要來源。稻谷碳吸收量最大,約占碳吸收總量的41%；其次是玉米,占碳吸收總量的33%；小麥、豆類、煙葉和油菜籽分別占碳吸收總量的10%、6%、5%和3%,而薯類和花生均占碳吸收總量的1%。

在研究時間內(nèi),云南省不僅耕地面積發(fā)生巨大變化,而且各種農(nóng)作物的播種面積也隨之發(fā)生變化,所以,研究各種農(nóng)作物的單位面積碳吸收十分有必要。從圖4可以看出,研究區(qū)農(nóng)作物單位面積碳吸收總體上有增長趨勢。其中,玉米和花生的單位面積碳吸收呈逐年增長趨勢,分別從1985年的2.78 t/hm2和1.99 t/hm2增長到2015年的5.45 t/hm2和3.03 t/hm2；稻谷、小麥、豆類和油菜籽的單位面積碳吸收都是先增長,在2010年突然下降,在2015年又明顯增長；薯類和烤煙在2010年之前均呈增長趨勢,在2015年有較小程度的下降?？梢钥闯?各種農(nóng)作物單位面積碳吸收量均有增加,這說明農(nóng)作物的產(chǎn)量有明顯提高。云南省自2009年秋季開始發(fā)生了秋冬春三季連旱的現(xiàn)象,這對農(nóng)作物的生產(chǎn)造成了巨大的影響,特別是對于稻谷、小麥等對水需求較大的作物,而2010年稻谷等作物產(chǎn)量大幅下降,致使其單位面積碳吸收突然下降,這與實際情況相符。

圖4 云南省農(nóng)田生態(tài)系統(tǒng)碳吸收Fig.4 Carbon absorption of farmland ecosystems in Yunnan Province

3.2.2 農(nóng)田碳吸收的空間變化

就農(nóng)田碳吸收的空間分布而言(圖5),云南省農(nóng)田碳吸收整體呈東南高、西北低的分布格局。其中,思茅、宣威和保山是碳吸收量最大的縣,分別占碳吸收總量的3.41%、2.80%和2.49%。麗江碳排放量排第一,但其農(nóng)作物產(chǎn)量卻較低,碳吸收占比僅為1.08%。麗江碳排放主要是由化肥使用引起的,這說明麗江大量的化肥投入并沒有帶來明顯的農(nóng)作物產(chǎn)量增加,所以化肥使用過度。碳吸收占比較小的縣是貢山、河口和德欽,占比分別為0.06%、0.13%和0.13%。從自然地理條件來看,思茅、宣威和保山海拔相對較低,地勢相對較為平緩,水資源充沛,十分適合農(nóng)作物生長；而貢山海拔相對較高,地勢起伏較大,相對而言不太適宜發(fā)展農(nóng)業(yè)。

圖5 云南省1985—2015年農(nóng)田利用碳吸收的空間變化Fig.5 Spatial distribution of carbon absorption of farmland ecosystem in Yunnan Province from 1985 to 2015

研究期間,云南省各縣碳吸收量總體有增長趨勢,碳吸收量增幅最大的縣是思茅,年平均增長了1.3倍,見圖5。在2000—2005年期間,思茅碳吸收量增長有一個突增,年平均增長了三倍,而在其年份區(qū)間,增長較為平穩(wěn)。接下來碳吸收增幅較大的是福貢,但其年平均增長率僅為9.84%。碳吸收量增幅最小的縣是華寧縣,年平均增長率約為0.41%。然而,也有一些地區(qū)的碳吸收減少,如晉寧、麗江等,其年平均降幅分別為1.63%和1.32%?？傮w來看,云南省各縣之間碳吸收量差異較大,而且各縣間碳吸收漲幅也差異較大。

思茅碳排放量、碳吸收量均增幅最大,說明其農(nóng)業(yè)增加投入使用的化肥、農(nóng)藥等促進了農(nóng)業(yè)發(fā)展,確實有提高農(nóng)作物產(chǎn)量。麗江卻與此相反,增加的化肥施用并未對農(nóng)作物提高產(chǎn)量取得較好的效果。福貢屬于怒江州,其第一、第二產(chǎn)業(yè)占GDP比重變化與麗江相似,即工業(yè)發(fā)展逐步超越農(nóng)業(yè),可能是其工業(yè)發(fā)展促進了農(nóng)業(yè)發(fā)展,提高了農(nóng)作物產(chǎn)量。華寧縣屬于玉溪市,農(nóng)業(yè)較不發(fā)達,所以碳吸收量增幅較慢。

3.2.3 農(nóng)田碳吸收貢獻比的空間變化

由圖6可以看出,云南省各州、市農(nóng)田生態(tài)系統(tǒng)碳吸收貢獻中占主要地位的為稻谷、小麥和玉米,同時,占主導(dǎo)地位的由稻谷轉(zhuǎn)變?yōu)橛衩?。文山州稻谷碳吸收比例?005年有一個驟降,而在2010年又稍有回升,與此同時,其玉米碳吸收比例有一個高峰,并且稻谷和玉米的碳吸收貢獻比之和基本同其他年份一致,說明在2005年文山州的稻谷和玉米的種植比例發(fā)生了較大的變化。各州、市稻谷碳吸收在總碳吸收中所占比例基本上呈逐年下降趨勢,其中昆明市降幅最大,年平均降幅為2.24%；而玉米占比基本上呈逐年上升趨勢,其中德宏州最大,年平均增幅為36.09%；小麥占比總體上呈先上升后下降的趨勢,在2000年以前基本上呈上升趨勢,2000年以后呈下降趨勢,最終各州、市的占比增減不一。

研究期間,稻谷、小麥和玉米的碳吸收貢獻比例變化較大,說明各州、市的主要農(nóng)作物種植結(jié)構(gòu)發(fā)生了變化,這可能是因為科技的進步使得農(nóng)作物的種植布局更加合理,也可能因為市場經(jīng)濟的波動使得農(nóng)民改變農(nóng)作物種植結(jié)構(gòu)。

3.3 云南省農(nóng)田生態(tài)系統(tǒng)碳足跡時空差異

3.3.1 農(nóng)田生態(tài)系統(tǒng)碳足跡時間變化

由表2可以看出,云南省農(nóng)田生態(tài)系統(tǒng)碳足跡呈增長趨勢,在1985—1995年期間上升較緩,年平均增長率約為6.56%；在1995—2000年期間有一個突增,年均增長率約為32.04%；在2000—2015年期間增長相對平穩(wěn),年均增長率約為2.68%。

在1985—2015年期間云南省農(nóng)田生態(tài)系統(tǒng)均存在碳盈余現(xiàn)象,說明云南省農(nóng)田生態(tài)系統(tǒng)的開發(fā)利用在其生態(tài)承載力范圍之內(nèi),可以用于補償其他行業(yè)的碳生態(tài)赤字。

單位面積碳足跡是碳足跡與耕地面積的比值,該值可以表示為每年消納農(nóng)田生態(tài)系統(tǒng)碳排放所需要的植被面積占耕地面積的比例。研究期間,云南省農(nóng)田生態(tài)系統(tǒng)單位面積碳足跡呈增長趨勢,說明隨著化肥、農(nóng)藥、農(nóng)膜、機械和灌溉的使用的增加,其農(nóng)田生態(tài)系統(tǒng)的碳匯功能在下降。

表2 云南省農(nóng)田生態(tài)系統(tǒng)碳足跡與碳盈余

3.3.2 農(nóng)田生態(tài)系統(tǒng)碳足跡空間變化

云南省碳足跡總體呈現(xiàn)東、西部高,中部低的空間格局。其中思茅、麗江和宣威的碳足跡最大,分別占云南省碳足跡總量的7.00%、5.05%和3.02%；碳足跡最小的縣是河口、水富和德欽,分別占云南省碳足跡總量的0.11%、0.13%和0.15%。研究期間,除潞西外,各縣碳足跡都呈上增長趨勢。其中,思茅碳足跡增幅最大,年平均增幅5倍以上,隴川增幅最小,年平均增長率約為1.30%；潞西年平均降幅為1.43%?？傮w來看,云南省各縣碳足跡差異較大,而且各縣之間碳足跡隨時間變化差異也較大。

圖7 云南省1985—2015年碳足跡空間變化Fig.7 Carbon footprint spatial difference of farmland ecosystem in Yunnan Province from 1985 to 2015

3.3.3 農(nóng)田碳足跡空間變化驅(qū)動力及空間關(guān)系分析

運用SPSS軟件對碳足跡及其影響因素進行多元線性回歸分析,將碳足跡(CEF,單位：千hm2)作為因變量,將化肥施用量(Gf,單位：萬t)、農(nóng)藥施用量(Gp,單位：萬t)、農(nóng)用塑料薄膜使用量(Gm,單位：萬t)、農(nóng)業(yè)機械總動力(We,單位：萬kW)、有效灌溉面積(Ai,單位：千hm2)和農(nóng)作物總產(chǎn)量(K,單位：萬t)作為自變量,建立多元線性回歸模型,將云南省各州市的1985—2015年全部數(shù)據(jù)進行擬合,擬合所得的標(biāo)準(zhǔn)系數(shù)回歸模型如下；

CEF=0.770Gf+0.054Gp+0.033Gm+0.021We+1.086Ai-1.090K(R2=0.727680) (13)

可以看出,碳足跡與化肥施用量、農(nóng)藥施用量、農(nóng)用塑料薄膜使用量、農(nóng)業(yè)機械總動力和有效灌溉面積呈正相關(guān),與農(nóng)作物總產(chǎn)量呈負相關(guān)。在碳足跡的所有相關(guān)因素中,農(nóng)作物總產(chǎn)量的標(biāo)準(zhǔn)系數(shù)絕對值最大,說明農(nóng)作物總產(chǎn)量對碳足跡的影響最大,并且是負向影響,即在其他因素不變的條件下,農(nóng)作物總產(chǎn)量增加,碳足跡會減少。在對碳足跡起正向驅(qū)動作用的所有變量中,有效灌溉面積的驅(qū)動力最大,并且其標(biāo)準(zhǔn)系數(shù)與農(nóng)作物總產(chǎn)量的標(biāo)準(zhǔn)系數(shù)值相近,這說明在一定條件下有效灌溉面積的增加基本上可以抵消農(nóng)作物總產(chǎn)量增加引起的碳足跡減少。驅(qū)動力位于其次的是化肥施用量,其驅(qū)動力約為有效灌溉面積驅(qū)動力的71%。農(nóng)藥施用量、農(nóng)用塑料薄膜使用量和農(nóng)業(yè)機械總動力對碳足跡的驅(qū)動作用較小,三者驅(qū)動力之和約為化肥施用量的驅(qū)動力的14%,說明其對碳足跡的影響較小。

4 結(jié)論與討論

1985—2015年期間,云南省農(nóng)田生態(tài)系統(tǒng)碳排放隨時間變化呈上升趨勢,在空間上呈現(xiàn)東南高、西北低的分布格局。研究期間,碳排放年均增幅為13.9%。其中,對碳排放起主導(dǎo)作用的是化肥施用,并且,引起碳排放增加的主要原因是化肥施用量增加。在研究的各縣市中,碳排放增幅最大的縣是思茅,年均增長近五倍；增幅最小的縣是江川,年均增幅為2.60%,說明云南省各縣市碳排放及其漲幅存在較大差異。在碳排放空間變化差異的地區(qū),推測是工業(yè)發(fā)展差異引起的,工業(yè)發(fā)展對農(nóng)田碳排放有一定促進作用。云南省單位農(nóng)田面積碳排放量逐年增加,其中化肥引起的單位農(nóng)田面積碳排放占比最大,約為55%。在技術(shù)水平不斷上升的過程中,人們對化肥、農(nóng)藥、農(nóng)膜、機械和灌溉的投入使用不斷增加,由此引起碳排放不斷增加。同時,各地區(qū)對化肥、農(nóng)藥、農(nóng)膜、機械和灌溉的投入使用比例趨于一致。

1985—2015年間,云南省農(nóng)田生態(tài)系統(tǒng)碳吸收總體呈上升趨勢,在空間上呈現(xiàn)東南高、西北低的分布格局。研究期間,碳吸收年均增幅為3.04%,碳吸收的主要貢獻來自于稻谷、小麥和玉米。碳吸收增幅最大的縣是思茅,年均增長1.3倍,碳吸收增幅最小的縣是華寧縣,年均增幅為0.41%,說明了云南省各縣市碳吸收及其漲幅有極大差異。碳吸收的空間差異與工業(yè)發(fā)展也有關(guān)系,工業(yè)發(fā)展在一定程度上提高了作物產(chǎn)量,使碳吸收增加。研究區(qū)單位面積碳吸收總體上逐年增長,說明農(nóng)作物產(chǎn)量逐年增加。

1985—2015年間,云南省農(nóng)田生態(tài)系統(tǒng)碳足跡總體呈增長趨勢,在空間上呈東西部高、中部低的格局。研究期間,碳足跡年均增長率為16.8%。云南省耕地面積大于農(nóng)田生態(tài)系統(tǒng)碳足跡,說明云南省農(nóng)田生態(tài)系統(tǒng)存在碳生態(tài)盈余,并且隨年份增加,碳生態(tài)盈余呈現(xiàn)先增長后緩慢下降的趨勢。云南省農(nóng)田生態(tài)系統(tǒng)單位面積碳足跡隨年份增加而增加,說明云南省農(nóng)田生態(tài)系統(tǒng)的碳匯功能在下降。云南省碳足跡增幅最大的縣是思茅,年均增幅五倍以上；碳足跡增幅最小的縣是隴川,年均增幅為1.30%；潞西的碳足跡減少。說明云南省各縣市碳足跡及其變化趨勢差異較大。

研究期間云南省農(nóng)田生態(tài)系統(tǒng)碳吸收量遠遠大于碳排放量,說明云南省農(nóng)田生態(tài)系統(tǒng)存在碳生態(tài)盈余,這與葛穎、林秀群等人[32- 33]研究結(jié)果相似。但是碳吸收量與前者的研究結(jié)果相差較大：一是因為碳吸收量計算公式不同,本研究在計算碳吸收量時考慮了農(nóng)作物的根冠比系數(shù),這與張鵬巖等[1]的研究方法相同；二是因為計算碳吸收選取的農(nóng)作物種類不同,因為數(shù)據(jù)獲取有限,所以本研究中有幾種農(nóng)作物未作考慮。研究期間云南省農(nóng)田生態(tài)系統(tǒng)碳排放量與碳吸收量逐年增長,這與梁青青等[34]研究結(jié)果相似,但是碳排放總量和碳吸收總量的數(shù)值有一定的差距,主要是因為使用的公式以及系數(shù)值不同。

農(nóng)田生態(tài)系統(tǒng)碳足跡受多種因素共同作用,包括農(nóng)作物種類、土壤類型以及耕作方式等,所以不同區(qū)域、不同種植模式的碳足跡差異較大。本研究并沒有進行實地考察,選取的各類系數(shù)直接參考其他研究,沒有根據(jù)云南省實地情況加以修正,可能對研究結(jié)果造成一定誤差。此外,云南省正大力發(fā)展高原特色現(xiàn)代農(nóng)業(yè)[35],是很多特色水果、蔬菜產(chǎn)品基地,而因為相關(guān)的系數(shù)缺乏,研究沒有考慮這類特色農(nóng)作物,這也使研究結(jié)果存在一定誤差。土壤呼吸作用也是重要的碳源/匯,本研究沒有加以考慮,造成了一定誤差。在今后的農(nóng)田生態(tài)系統(tǒng)碳足跡研究中,基于不同條件的碳足跡估算有待學(xué)者深入探討。

通過對云南省農(nóng)田生態(tài)系統(tǒng)碳足跡的時空分析,可以對云南省低碳農(nóng)業(yè)發(fā)展提出以下建議：從減少碳排放的角度來看,首先應(yīng)當(dāng)控制化肥施用量,可以根據(jù)進一步研究找到最科學(xué)的化肥施用量；其次,要提高機械利用效率,大力提高農(nóng)業(yè)科技創(chuàng)新能力[35],使用更節(jié)能的機械與更清潔的能源[2]。從增加碳吸收的角度來看,要重視科技發(fā)展,開發(fā)產(chǎn)量更高的農(nóng)作物品種；加強農(nóng)田基礎(chǔ)建設(shè),特別是水利建設(shè),從而更好地建設(shè)高產(chǎn)農(nóng)田[1]。