钱凤魁,王祥国,顾汉龙,王大鹏,李鹏飞.东北三省农业碳排放时空分异特征及其关键驱动因素[J].中国生态农业学报

　　(1.沈阳农业大学土地与环境学院沈阳110161;2.耕地立体保护与监测重点实验室沈阳110161;3.土肥资源高效利用

　　国家工程研究中心沈阳110161;4.辽宁省自然资源事务服务中心沈阳110011;5.辽宁省城乡建设规划设计院有限责任

　　摘要:推动农业低碳发展是应对气候威胁和农业面源污染的有效途径。本文基于IPCC和农用物资投入数据核

　　算2000—2019年东北三省农业碳排放,利用空间自相关等方法分析其时空分异特征,通过LMDI指数分解模型和

　　地理探测器探究农业碳排放驱动因素及其交互作用关系。结果表明:1)东北三省2015年农业碳排放总量达到峰值,

　　排放增量变动可划分为“波动上升期(2000—2009年)—过渡期(2010—2015年)—平稳下降期(2016—2019年)”3个

　　阶段。化肥施用是主要碳源,占比75.12%。2)分解模型测算结果表明,农业生产效率、农业产业结构和农业劳动

　　力规模对碳排放具有抑制作用,其碳减排比例分别为207.31%、21.56%、20.72%;农业经济发展水平对碳排放表现

　　出较强的推动作用,实现349.59%的碳增量。3)相较于单因子来说,农业经济发展水平、农业生产效率与农业产业

　　结构之间交互结果对农业碳排放的影响呈非线性增强特征,农业劳动力规模与其他因素叠加均呈现出双因子增强

　　的作用效果。以上研究结果表明东北三省农业碳排放受周边地区影响且影响程度不断加强,同时碳排放关键驱动

　　因素之间存在协同作用。本研究成果为推动农业低碳发展提供理论基础与政策依据。

　　关键词:农业碳排放;时空特征;驱动因素;LMDI模型;地理探测器;东北三省

　　全球面临的重大挑战之一,减少温室气体排放、发nology)模型[15]、Divisia指数分解法[16]、投入产出结

　　展绿色经济是各国应对温室效应的重大挑战和举构分解模型(I-OSDA)[17]、结构分解分析(SDA)[18]等

　　措[1]。我国作为世界上最大的温室气体排放国,17%方法。上述研究成果虽然丰富了我国农业碳排放研

　　的碳排放来源于农业生产活动,为控制农业碳排放究体系,但仍存在一些不足,而LMDI指数分解模型

　　规模、科学推动农业农村绿色发展进程,2022年中的分解出残差项为零,且分解结果精确,因此其被广

　　央一号文件提出加强农业面源污染综合治理、深入泛应用于各个领域[19-20]。诸多研究成果也在实践中

　　推进农业投入品减量化等多种措施[2]。1998—2018验证了LMDI指数分解模型的优越性,但包含其在

　　年,我国种植业碳排放总体呈上升趋势[3],随后有所内的大多数驱动因素分解方法侧重于单因素对碳排

　　下降,但在农用物资投入方面仍面临污染范围广、放效应的影响,缺少多种驱动因素之间的交互作用

　　目前,诸多学者围绕农业碳排放测算及驱动因设、可探测多种驱动因素之间交互作用关系等优点,

　　素等开展了广泛研究,并从“碳源-碳汇农业数字化”双重效应、被广泛运用在经济、人口、能源等方面的研究之

　　土地利用变化、农业产业类型等多重视角进行了农中[21-23],但在农业碳排放方面少有应用。

　　业碳排放效应研究[5-7],通过碳排放清单、时空演变东北三省作为我国最大的农业主产区和商品粮

　　差异等方法对国家和省域不同尺度研究区进行了基地,粮食年产量占全国20%以上,农用物资投入总

　　碳排放测算[8-11]。常用碳排放驱动因素分解方法包量较大,因此有必要对东北地区系统开展农业碳排

　　本研究以农业生产活动中6个主要物资投入数农用柴油、农业灌溉、农业翻耕、种植业总产值、

　　据作为主要碳源,测算分析2000—2019年东北三省农林牧副渔总产值和农业劳动力规模数据均来自中

　　农业碳排放效应时空分异特征,通过LMDI指数分国统计年鉴、中国农村统计年鉴以及各省(市)统计

　　解模型解析农业碳排放效应的影响因素,最后运用年鉴。其中,农药、农膜、化肥和农用柴油数据均

　　地理探测器探讨碳排放驱动因素交互作用关系,以以所在年份实际使用量为基准。

　　辽宁省。该区域作为全国最大的商品粮基地,2020使用产生的碳排放和农业翻耕导致的土壤碳库破坏

　　年粮食产量为13682.80万t,占全国粮食总产量的等带来的间接碳排放进行综合测算,从而得到东北

　　20.44%。近年来,该地域农用物资投入虽有所减缓,三省农业碳排放量。以农业碳排放总量及强度(单

　　但总量依旧处于较高水平。2019年全域化肥、农膜位耕地面积物资投入所产生的碳排放量)表征碳排

　　应研究对制定控制农业面源污染及全国农业碳减排式中:C为农业碳排放总量,C为各碳源的碳排放

　　2000—2019年研究区市域农药、农膜、化肥、碳排放源的碳排放系数如表1所示。

　　生产效率因素;AIS为农业产业结构因素;AEDL为交互探测器可以识别不同驱动因素之间的交互

　　农业经济发展水平;ALFS为农业劳动力规模因素。作用。首先,计算各驱动因素独立对农业碳排放的

　　鉴于此,农业碳排放量可表示为:影响程度;再计算驱动因素两两叠加对碳排放的影

　　CAPEAISAEDLALFS(8)响程度。通过比较各驱动因素独立影响的q值及驱

　　式中:q为驱动因素对碳排放总量的解释程度,取值东北三省农业碳排放总量在2000—2019年整

　　区间为[0,1],q值越大表明该驱动因素对碳排放量体呈现“先上升、后下降”的态势(图1和图2),由

　　为东北三省地级市个数;Nh为分类为h的地级市个万t。在2015年达到峰值后逐年下降,碳排放总量

　　数;2为东北三省农业碳排放总量的方差;2为分类在2019年降至1594.61万t。研究期各碳源碳排放贡

　　为h的地级市农业碳排放总量的方差。献度变化趋势相同,化肥、农业机械、农膜、农药、

　　农业灌溉和农业翻耕导致的碳排放量年均增长率分8.39%、5.38%、1.02%和0.47%。总体来说,东北三

　　其排放量分别占农业碳排放总量的75.12%、9.62%、渡期—平稳下降期”3个阶段。

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