亚洲免费av电影一区二区三区,日韩爱爱视频,51精品视频一区二区三区,91视频爱爱,日韩欧美在线播放视频,中文字幕少妇AV,亚洲电影中文字幕,久久久久亚洲av成人网址,久久综合视频网站,国产在线不卡免费播放

        ?

        華北平原春綠豆-夏玉米種植模式經(jīng)濟效益和碳足跡評價*

        2020-06-03 07:35:02李康利聶江文楊亞東臧華棟曾昭海
        關(guān)鍵詞:產(chǎn)量

        王 上, 李康利, 聶江文, 楊亞東, 臧華棟, 曾昭海

        華北平原春綠豆-夏玉米種植模式經(jīng)濟效益和碳足跡評價*

        王 上, 李康利, 聶江文, 楊亞東, 臧華棟, 曾昭海**

        (中國農(nóng)業(yè)大學(xué)農(nóng)學(xué)院/農(nóng)業(yè)農(nóng)村部農(nóng)作制度重點實驗室 北京 100193)

        華北平原是我國重要的糧食生產(chǎn)基地, 長期集約化的冬小麥-夏玉米種植導(dǎo)致氮肥施用過量、地下水超采及碳排放增加等生態(tài)環(huán)境問題日益突出。因此, 調(diào)整現(xiàn)有種植結(jié)構(gòu), 構(gòu)建資源節(jié)約型種植制度對緩解該區(qū)域生態(tài)環(huán)境問題具有重要意義。為明確新型春綠豆-夏玉米模式的可行性, 本研究基于大田試驗和生命周期評價方法(life cycle assessment, LCA), 定量評估了春綠豆-夏玉米模式與冬小麥-夏玉米模式的產(chǎn)量、經(jīng)濟效益、碳排放和碳足跡。結(jié)果表明, 春綠豆-夏玉米模式中綠豆與玉米的產(chǎn)量分別為1 760.1 kg?hm–2和8 775.8 kg?hm–2, 當量產(chǎn)量(換算為玉米產(chǎn)量)為18 833.4 kg?hm–2, 比冬小麥-夏玉米模式低20.4%(0.05); 周年凈收入為27 085 ¥?hm–2(包括每年7 500 ¥?hm–2的冬季休耕補貼), 比冬小麥-夏玉米模式高20.2%; 周年碳排放為4 642.1 kg(CO2-eq)?hm–2, 比冬小麥-夏玉米模式低36.1%; 單位產(chǎn)值碳足跡為0.17 kg(CO2-eq)?¥–1, 比冬小麥-夏玉米模式低48.5%(0.01)。綜合來看, 在華北平原引入春綠豆-夏玉米模式部分替代傳統(tǒng)冬小麥-夏玉米模式, 能夠改善種植結(jié)構(gòu), 同時提高農(nóng)民收入、降低農(nóng)業(yè)生產(chǎn)系統(tǒng)碳排放和碳足跡。

        春綠豆-夏玉米; 冬小麥-夏玉米; 經(jīng)濟當量產(chǎn)量; 碳排放; 碳足跡; 生命周期評價

        華北平原是我國糧食主產(chǎn)區(qū)之一, 耕地面積占全國總面積的21.3%[1]。冬小麥(L.)-夏玉米(L.)一年兩熟制是該地區(qū)的主要種植模式,常年集約化的小麥-玉米種植以及生產(chǎn)中單一化的物質(zhì)和能量投入, 引發(fā)了一系列負面效應(yīng), 如水肥利用效率低、地下水虧缺嚴重、溫室氣體排放加劇等, 嚴重制約了該區(qū)域農(nóng)業(yè)可持續(xù)發(fā)展[2-4]。因此, 通過在該區(qū)域構(gòu)建新型生態(tài)高效種植模式部分替代傳統(tǒng)冬小麥-夏玉米種植模式, 協(xié)調(diào)水分利用、氮肥投入及提高資源利用效率是發(fā)展可持續(xù)農(nóng)業(yè)的重要途徑之一[5-6]。

        豆科作物(Leguminosae)與禾本科(Gramineae)作物輪作具有提高作物產(chǎn)量、降低農(nóng)業(yè)生產(chǎn)氮肥投入、提高資源利用效率、減少溫室氣體排放、增加農(nóng)民收入等優(yōu)勢, 是發(fā)展可持續(xù)農(nóng)業(yè)的重要途徑[7-9]。Gan等[10]通過對比小麥-豆類和小麥-休耕輪作模式發(fā)現(xiàn), 引入豆科作物的輪作系統(tǒng), 可以使兩茬小麥的總籽粒產(chǎn)量增加35.5%, 總蛋白質(zhì)產(chǎn)量提高50.9%,總肥料利用效率提高33.0%。在夏花生(L.)-冬小麥種植模式下, 花生通過地下部根際沉積轉(zhuǎn)移可為小麥提供氮素約1.9 kg(N)?hm–2, 地上部秸稈可為小麥提供氮素0.9~2.4 kg(N)?hm–2[11]。另外, Behnke等[12]對比了長期大豆(L.)或玉米連作與大豆-玉米輪作的作物產(chǎn)量及溫室氣體排放, 發(fā)現(xiàn)大豆和玉米輪作與對應(yīng)連作相比不僅提高了作物周年產(chǎn)量, 同時減少了農(nóng)田N2O和CO2排放。綜上, 發(fā)展豆科作物-禾本科作物輪作種植, 對于緩解華北平原農(nóng)業(yè)生產(chǎn)面臨的問題, 促進其農(nóng)業(yè)可持續(xù)發(fā)展具有重要意義[13]。

        綠豆(L.)適應(yīng)性廣, 生育期短, 播期彈性大, 屬于抗旱作物, 同時具有較好的固氮養(yǎng)地作用[14]。本研究組前期開展了春播綠豆引種試驗, 篩選出了多個適合該地區(qū)種植的高產(chǎn)優(yōu)質(zhì)品種, 并在華北平原地區(qū)成功構(gòu)建了春綠豆-夏玉米輪作模式[15]。與傳統(tǒng)冬小麥-夏玉米模式相比, 春綠豆-夏玉米模式中春綠豆生育期內(nèi)較冬小麥減少灌溉1~2次, 節(jié)水約100~150 mm, 具有較好的節(jié)水效果。但與冬小麥-夏玉米模式相比, 春綠豆-夏玉米模式在產(chǎn)量、經(jīng)濟效益、碳排放和碳足跡等方面是否具有優(yōu)勢并不清楚, 這制約了該模式的進一步推廣。

        前人對不同種植模式碳排放的比較通常使用碳足跡研究方法。碳足跡是指某個產(chǎn)品在其生命周期或生產(chǎn)過程中直接或間接造成的二氧化碳(CO2)排放總量, 以二氧化碳當量表示(CO2-eq)[16]。在農(nóng)業(yè)領(lǐng)域通常采用生命周期評價法(LCA)對作物生產(chǎn)系統(tǒng)碳足跡進行評價[17], 該方法計算的是農(nóng)作物生產(chǎn)過程中由農(nóng)事操作和農(nóng)資投入所引起的直接或間接碳排放的總量。近年來, 研究人員利用LCA方法對華北平原冬小麥-夏玉米模式[18]及單季作物[19]生產(chǎn)中的碳足跡進行了系統(tǒng)研究, 但缺乏對基于豆科作物-禾本科作物種植系統(tǒng)的碳足跡研究。

        綜上所述, 本研究結(jié)合大田試驗和LCA評價方法, 綜合比較了新型春綠豆-夏玉米模式與傳統(tǒng)冬小麥-夏玉米模式的產(chǎn)量、經(jīng)濟效益、碳排放和碳足跡, 以期為春綠豆-夏玉米模式在華北平原的推廣提供理論依據(jù)。

        1 材料與方法

        1.1 試驗地概況

        田間試驗于2018—2019年在河北省滄州市吳橋縣中國農(nóng)業(yè)大學(xué)吳橋試驗站試驗田展開(116°37′E, 37°41′N)。試驗區(qū)域年均氣溫12.6 ℃, 全年積溫4 862.9 ℃(≥0 ℃), 年均降水量562 mm。試驗地土壤為沙壤土, 試驗起始0~20 cm土層土壤基礎(chǔ)性質(zhì)分別為: 全氮0.98 g?kg–1、堿解氮65.2 mg?kg–1、有效磷124.9 mg?kg–1、速效鉀15.3 mg?kg–1、有機質(zhì)含量14.5 g?kg–1。2018—2019年試驗周期內(nèi)的氣象數(shù)據(jù)如圖1所示。

        圖1 試驗周期內(nèi)研究區(qū)日平均氣溫和降水量

        1.2 試驗方案

        本試驗包括春綠豆-夏玉米模式和冬小麥-夏玉米模式兩個處理, 每個處理重復(fù)3次, 小區(qū)面積為33 m2(6 m×5.5 m), 試驗采用隨機排列設(shè)計。春綠豆-夏玉米模式的綠豆和玉米品種分別為‘BL 13-653’和‘永玉2號’, 冬小麥-夏玉米模式的小麥和玉米品種分別為‘濟麥22’和‘鄭單958’。由于春綠豆的夏收時間比冬小麥晚近1個月, 故春綠豆-夏玉米模式的夏玉米品種選擇了生育期較短(85 d)的‘永玉2號’。

        春綠豆-夏玉米模式中, 春綠豆于2019年4月1日播種, 采用人工穴播覆膜方式播種, 行距40 cm,穴距12 cm, 施肥量為60 kg(N)?hm–2、72.5 kg(P2O5)?hm–2和150 kg(K2O)?hm–2, 2019年7月3日收獲; 夏玉米于2019年7月12日播種, 采用機械播種, 行距60 cm, 株距24 cm, 施肥量為180 kg(N)?hm–2、108 kg(P2O5)?hm–2和112.5 kg(K2O)?hm–2, 2019年10月31日收獲。在春綠豆播種前4 d灌底墑水, 灌溉量為750 m3?hm–2, 夏玉米播前不進行灌溉, 等雨播種, 綠豆和玉米生育期內(nèi)均不進行灌溉, 其余農(nóng)事管理措施同當?shù)爻R?guī)。

        冬小麥-夏玉米模式中, 冬小麥于2018年10月18日播種, 采用機械播種, 行距15 cm, 播種量300 kg?hm–2, 施肥量為180 kg(N)?hm–2、138 kg(P2O5)?hm–2和112.5 kg(K2O)?hm–2, 2019年6月9日收獲。分別在冬小麥播前(2018年10月18日)和拔節(jié)期(2019年4月19日)灌溉, 每次灌溉量為750 m3?hm–2。夏玉米于2019年6月17日播種, 機械播種, 行距60 cm, 株距24 cm, 施肥量為180 kg(N)?hm–2、138 kg(P2O5)?hm–2和112.5 kg(K2O)?hm–2, 2019年10月7日收獲。夏玉米播種前和生育期內(nèi)均不灌溉, 其余農(nóng)事管理措施同當?shù)爻R?guī)。

        1.3 產(chǎn)量測定及農(nóng)資投入

        春綠豆-夏玉米模式的春綠豆和夏玉米收獲時, 均在每個小區(qū)選取兩個2 m雙行樣段測產(chǎn)。冬小麥-夏玉米模式的冬小麥收獲時, 每個小區(qū)選取兩個1 m2樣方測產(chǎn); 夏玉米收獲時, 每個小區(qū)選取兩個2 m雙行樣段測產(chǎn)[15]。

        兩種種植模式的農(nóng)資投入量計算均依據(jù)田間試驗實際投入量, 各農(nóng)資投入品價格采用試驗實際交易價格(表1)。小麥、玉米和綠豆籽粒變賣價格分別為2.2 ¥?kg–1、1.4 ¥?kg–1和8.0 ¥?kg–1。此外, 根據(jù)當?shù)卣? 該地區(qū)冬季休耕可享受7 500 ¥?hm–2的休耕補貼。

        1.4 當量產(chǎn)量換算

        為了對種植系統(tǒng)中不同作物的產(chǎn)量進行比較, 參照公式(1)將所有單個作物的產(chǎn)量轉(zhuǎn)換為玉米的當量產(chǎn)量(maizeequivalent yield,MEY)[20]。

        表1 春綠豆-夏玉米與冬小麥-夏玉米模式農(nóng)資投入量及價格

        1.5 碳排放及碳足跡核算

        1.5.1 碳排放核算

        本研究中兩種種植模式的碳排放均指在整個生產(chǎn)周年內(nèi)所有投入的農(nóng)資及生產(chǎn)資料在生產(chǎn)、運輸、使用過程中排放的溫室氣體, 農(nóng)田N2O直接或間接排放的總和以及作物生長過程中CH4的排放, 周年碳排放核算邊界如圖2所示。其中CO2以及秸稈等部分不參與LCA分析, 由于華北平原為旱地農(nóng)業(yè), CH4排放也不計入LCA分析[21]。

        圖2 春綠豆-夏玉米與冬小麥-夏玉米模式周年生產(chǎn)碳足跡計算邊界

        本研究中碳排放的計算方法是依據(jù)《2006年IPCC國家溫室氣體清單指南》[22]。

        兩種種植模式碳排放的計算公式為:

        不同種植模式的生產(chǎn)資料產(chǎn)生、運輸、使用過程中的碳排放按照公式(3)核算。其中,代表第種生產(chǎn)資料, AI代表第種生產(chǎn)資料投入的量; EF代表第種生產(chǎn)資料的CO2排放參數(shù)(表2)。

        表2 春綠豆-夏玉米與冬小麥-夏玉米模式農(nóng)資的碳排放參數(shù)

        1)數(shù)據(jù)來源為CLCD (中國生命周期基礎(chǔ)數(shù)據(jù)庫) v0.7; 2)數(shù)據(jù)來源為Ecoinvent v0.2; 3)綠豆種子屬自繁種, 故認為碳排放記為0。1) The data is from CLCD v0.7; 2) The data is from Ecoinvent v0.2; 3) Mung bean seeds are self-breeding, so the index of carbon emission is zero.

        1.5.2 碳足跡核算

        不同種植模式的碳足跡按照公式(6)、(7)和(8)核算[22]。CFS、CFY和CFV分別代表單位播種面積、單位產(chǎn)量和單位產(chǎn)值的碳排放, 其中,A、Y和V分別代表播種面積、作物籽粒產(chǎn)量和經(jīng)濟產(chǎn)值。

        1.6 統(tǒng)計與分析

        利用Microsoft Excel 2016進行數(shù)據(jù)匯總分析, 兩種種植模式作物產(chǎn)量、經(jīng)濟效益、碳排放及碳足跡的統(tǒng)計學(xué)分析采用IBM SPSS Statistics 20.0, 利用Origin 2017作圖。

        2 結(jié)果與分析

        2.1 作物產(chǎn)量及當量產(chǎn)量

        按照作物籽粒經(jīng)濟價值(小麥/玉米/綠豆= 2.2/1.4/8.0)對兩種種植模式各作物產(chǎn)量進行換算, 均折算為玉米當量產(chǎn)量后進行分析。春綠豆-夏玉米模式中綠豆和玉米的當量產(chǎn)量比冬小麥-夏玉米模式中小麥和玉米的當量產(chǎn)量低19.0%(<0.05)和22.0%(<0.05)。周年來看, 春綠豆-夏玉米模式的當量產(chǎn)量為18 833.4 kg·hm-2, 比冬小麥-夏玉米模式低20.4%(<0.05), 表明春綠豆-夏玉米模式在經(jīng)濟當量產(chǎn)量上仍不如冬小麥-夏玉米模式(表3)。

        2.2 經(jīng)濟效益比較分析

        春綠豆-夏玉米模式和冬小麥-夏玉米模式的周年凈收益分別為27 085 ¥?hm–2和22 532 ¥?hm–2; 春綠豆-夏玉米模式的總投入為6 781 ¥?hm–2, 比冬小麥-夏玉米模式低36.1%。綜合計算, 春綠豆-夏玉米模式的凈收益比冬小麥-夏玉米模式高20.2%(圖3)。對于投入產(chǎn)出構(gòu)成來看, 兩種種植模式在化肥、農(nóng)藥上的投入相差不大。然而, 春綠豆-夏玉米模式比冬小麥-夏玉米模式少澆兩次水, 節(jié)省電力費用1 320 ¥?hm-2, 占冬小麥-夏玉米模式投入的12.4%。同時, 春綠豆-夏玉米模式比冬小麥-夏玉米模式增加7 500 ¥·hm-2的冬季休耕補貼, 占春綠豆-夏玉米模式凈收益的27.7%。因此, 節(jié)水與休耕補貼共同促成了春綠豆-夏玉米模式凈收益高于冬小麥-夏玉米模式。如果不計7 500 ¥?hm–2的休耕補貼, 春綠豆-夏玉米模式的周年凈收益為19 585 ¥?hm–2, 比冬小麥-夏玉米模式低13.1%。這也充分說明發(fā)展節(jié)水農(nóng)業(yè)和政府政策引導(dǎo)是增加農(nóng)民收入, 豐富種植模式和作物多樣性的重要途徑(圖3)。

        2.3 碳排放和碳足跡分析

        春綠豆-夏玉米模式的周年單位面積碳排放為4 642.1 kg(CO2-eq)?hm–2, 比冬小麥-夏玉米模式[7 262.8 kg(CO2-eq)?hm–2]低36.1%。春綠豆-夏玉米模式中綠豆和玉米的單位面積碳排放分別占周年排放的61.8%和38.2%; 冬小麥-夏玉米模式中小麥和玉米的單位面積碳排放分別占周年排放的59.9%和40.1%。兩種種植模式的碳排放均是前茬作物高于后茬作物, 這主要是由于春綠豆季或冬小麥季灌溉用電造成了較高的碳排放。春綠豆-夏玉米模式的周年單位產(chǎn)量碳足跡為0.44 kg(CO2-eq)?kg–1, 比冬小麥-夏玉米模式高15.8%; 但由于春綠豆籽粒產(chǎn)量較低, 其單位產(chǎn)量碳足跡高達1.65 kg(CO2-eq)?kg–1, 遠高于冬小麥和夏玉米(<0.01)。春綠豆-夏玉米模式的單位產(chǎn)值碳足跡為0.17 kg(CO2-eq)?kg–1, 比冬小麥-夏玉米模式低48.5%(<0.01), 這主要得益于春綠豆-夏玉米模式消耗了較少的電費和該模式配套的7 500 ¥?hm–2的休耕補貼(表4)。

        表3 春綠豆-夏玉米與冬小麥-夏玉米模式的作物產(chǎn)量及當量產(chǎn)量

        由于兩種輪作模式的作物種類不同, 產(chǎn)量直接相加無實際意義, 故實際周年產(chǎn)量一欄空缺; 按照小麥/玉米/綠豆=2.2/1.4/8.0的經(jīng)濟價值將冬小麥和春綠豆的實際產(chǎn)量換算為玉米經(jīng)濟當量產(chǎn)量。表中數(shù)值為平均值±標準誤(=3), 每行不同小寫字母表示不同種植模式之間差異顯著(<0.05)。Due to the different crop types of the two rotation systems, the direct addition of the grain yield has no practical significance, so the rotation system grain yield column is vacant. The grain yield of winter wheat and spring mung bean were converted to maize economic equivalent yield according to the economic value of wheat/maize/mung bean=2.2/1.4/8.0. The values in the table are the mean ± standard error (= 3). Different lowercase letters in the same line represent significant differences between two rotation systems (< 0.05).

        柱狀圖上的誤差線為標準誤(=3)。The error bars represent the standard error of the mean value (= 3).

        2.4 碳排放來源

        春綠豆-夏玉米模式的碳排放主要來源于土壤直接N2O排放、電力和地膜, 三者分別占總碳排放的24.21%、23.78%和19.97%; 冬小麥-夏玉米模式的碳排放主要來源于電力(45.60%)和土壤直接N2O排放(23.21%), 兩者合計占總碳排放的68.81%。兩種種植模式中, 電力和土壤直接N2O排放對周年碳排放貢獻較大, 表明可通過降低電力消耗和土壤直接N2O排放來減少碳排放(圖4)。

        3 討論

        3.1 產(chǎn)量及經(jīng)濟效益

        研究表明在河北地區(qū)春播綠豆的平均產(chǎn)量可達1 682.4 kg?hm–2[23], 與本研究中春綠豆籽粒產(chǎn)量(1 760.1 kg?hm–2)相當, 但是在本研究中由于春綠豆播種較早(4月1日), 氣溫較低且土壤墑情一般, 一定程度上影響了綠豆出苗。此外, 由于綠豆無限結(jié)莢特性, 夏天光熱條件充足, 綠豆可以無限生長, 但是為了后期不壓縮玉米的生育期, 綠豆在收獲時有部分豆莢尚未完全成熟, 這說明春綠豆尚有很大增產(chǎn)潛力。此外, 春綠豆-夏玉米模式的夏玉米產(chǎn)量比該區(qū)域常規(guī)冬小麥-夏玉米模式的夏玉米產(chǎn)量低26.1%[24], 主要是由于該模式夏玉米比常規(guī)冬小麥-夏玉米模式的夏玉米晚播約21 d, 導(dǎo)致玉米生育期積溫減少, 光熱資源不足, 致使玉米干物質(zhì)積累量下降并使產(chǎn)量降低[25]。此外, 由于前茬綠豆壓縮了玉米生育期, 選用的夏玉米品種為青貯玉米品種‘永玉2號’。于德花等[26]研究表明, 在該地區(qū)夏播青貯玉米的籽粒產(chǎn)量約為8 000 kg?hm–2, 明顯低于常規(guī)夏玉米產(chǎn)量。綜上所述, 未來應(yīng)進一步探索適合生育期更短的高產(chǎn)春綠豆和夏玉米品種, 同時通過水肥管理優(yōu)化, 如在作物生長和干物質(zhì)積累關(guān)鍵時期進行灌溉追肥[27], 提高春綠豆-夏玉米模式的總產(chǎn)量。

        表4 春綠豆-夏玉米和冬小麥-夏玉米輪作模式的單位面積碳排放和碳足跡

        圖4 春綠豆-夏玉米和冬小麥-夏玉米輪作模式的碳排放來源

        經(jīng)濟效益是農(nóng)民選擇種植模式的決定因素之一[28]。由于當?shù)貙嵭卸拘莞a貼政策(7 500 ¥?hm–2),春綠豆-夏玉米模式的周年凈收入比冬小麥-夏玉米模式高20.2%, 與張晶等[29]通過調(diào)研獲得的結(jié)果相符。如果不計休耕補貼, 春綠豆-夏玉米模式的周年凈收入比冬小麥-夏玉米模式低13.1%, 說明政府補貼政策是推動新型種植制度構(gòu)建與推廣、提高農(nóng)民收入的重要途徑。張凱[30]研究表明華北平原常規(guī)冬小麥-夏玉米模式年收益為8 200 ¥?hm–2, 本研究中兩種模式的經(jīng)濟效益均偏高, 主要是因為在經(jīng)濟效益核算時, 并未計算人工投入成本, 且大田經(jīng)濟作物的產(chǎn)量和單價受年際間氣候和市場影響較大[31]。因此, 雖然春綠豆-夏玉米模式的產(chǎn)量和當量產(chǎn)量仍比冬小麥-夏玉米模式低, 但在政府實行冬季休耕補貼政策下, 該模式的經(jīng)濟收益較高, 能夠滿足農(nóng)民的收入需求。

        3.2 碳排放與碳足跡

        農(nóng)業(yè)生產(chǎn)中單位面積碳排放受生產(chǎn)區(qū)域、作物品種、氣候、土壤、管理措施及生產(chǎn)規(guī)模等一系列因素影響[19]。因此, 在碳排放及碳足跡評價時需要綜合考慮多個因素。Nelson等[32]計算了美國主要農(nóng)作物的單季碳足跡, 得出小麥、玉米和水稻(L.)等常規(guī)作物的碳足跡介于91.1~365.3 kg (CO2-eq)?hm–2; Hillier等[33]研究發(fā)現(xiàn)英格蘭和威爾士冬小麥生產(chǎn)的碳足跡為1 005 kg(CO2-eq)?hm–2。本研究中兩種模式下單季作物(冬小麥、春綠豆、夏玉米)的單位面積碳排放為1 775.14~4 349.47 kg(CO2-eq)?hm–2, 顯著高于發(fā)達國家單季作物碳足跡水平, 主要歸因于我國農(nóng)業(yè)生產(chǎn)的化肥、灌溉用電及其他農(nóng)資投入量均高于發(fā)達國家, 而作物產(chǎn)量卻低于發(fā)達國家。此外, 我國農(nóng)資生產(chǎn)所耗能源主要來源于煤炭, 生產(chǎn)效率較低、碳排放系數(shù)高, 進一步導(dǎo)致了農(nóng)業(yè)生產(chǎn)的碳排放高[34-35]。

        不同研究中作物生產(chǎn)的碳排放量結(jié)果差異可能由于試驗數(shù)據(jù)來源、碳排放因子選擇和農(nóng)業(yè)生產(chǎn)資料投入不同。本研究中, 冬小麥-夏玉米模式周年碳排放量比史磊剛等[18]在華北平原的研究結(jié)果高, 主要是因為后者的數(shù)據(jù)來源于調(diào)研, 且碳排放因子采用的是Lal[36]在2004年的研究結(jié)果, 其中大部分農(nóng)資投入的碳排放因子均低于本研究中采用劉巽浩等[17]近期的研究結(jié)果。春綠豆季碳排放量比冬小麥季低34.1%, 是由于冬小麥季灌溉耗電造成的碳排放較大造成。春綠豆-夏玉米模式中夏玉米季碳排放量比冬小麥-夏玉米模式低39.1%, 主要是因為該模式夏玉米搶墑播種未灌溉, 而冬小麥-夏玉米模式的夏玉米播前進行了灌溉, 消耗電能造成的碳排放占到了該季作物碳排放的37.9%。

        由于電力消耗造成的碳排放分別占兩種模式總碳排放的23.8%和45.6%, 與Cui等[37]研究結(jié)果類似, 但明顯高于Meisterling等[38]的研究成果。主要是因為華北地區(qū)需要抽取深層地下水對作物進行灌溉, 消耗的電力及由此產(chǎn)生的碳排放高于用地表水和淺層地下水進行灌溉[20]。因此, 通過構(gòu)建新型種植制度或發(fā)展滴灌節(jié)水技術(shù)來提高水分利用效率, 減少地下水開采, 可以有效降低農(nóng)業(yè)生產(chǎn)的碳排放。農(nóng)田直接N2O排放造成的碳排放是整個系統(tǒng)碳排放的重要貢獻因子[39], 優(yōu)化田間管理, 減少N2O直接排放也是降低農(nóng)業(yè)生產(chǎn)碳排放的重要途徑。此外, 優(yōu)化氮肥生產(chǎn)工藝, 降低氮肥生產(chǎn)中造成的碳排放以及減少氮肥投入, 充分利用豆科作物的生物固氮作用, 也能有效降低農(nóng)業(yè)生產(chǎn)碳足跡[7,16,40-42]。

        與單位面積碳足跡結(jié)果類似, 春綠豆-夏玉米模式周年的單位產(chǎn)值碳足跡比傳統(tǒng)冬小麥-夏玉米模式低48.5%, 且春綠豆和夏玉米季單季單位產(chǎn)值碳足跡分別比冬小麥-夏玉米模式對應(yīng)單季低60.0%和20.0%, 是由于春綠豆經(jīng)濟價值較高[43], 且生育期內(nèi)無灌溉[44], 同時將該模式的休耕補貼[29]計算在了春綠豆季, 如果春綠豆季不計算休耕補貼, 其單位產(chǎn)值碳足跡約為0.28 kg(CO2-eq)?¥-1, 是冬小麥季的1.4倍。此外, 在夏玉米季, 雖然春綠豆-夏玉米模式的夏玉米產(chǎn)量較低(8 775.8 kg·hm-1), 但是由于夏玉米搶墑播種生育期內(nèi)無灌溉, 減少了消耗電能的碳排放使得其單位產(chǎn)值碳足跡低于冬小麥-夏玉米模式。因此, 探索適宜的短生育期高產(chǎn)品種、優(yōu)化水肥管理以及合理的政策引導(dǎo), 能有效提高春綠豆-夏玉米模式產(chǎn)量和經(jīng)濟效益, 同時降低碳排放及碳足跡, 有助于該模式的進一步推廣。

        4 結(jié)論

        本研究得出在華北平原春綠豆-夏玉米模式的產(chǎn)量和經(jīng)濟當量產(chǎn)量均低于冬小麥-夏玉米模式, 周年經(jīng)濟效益比冬小麥-夏玉米模式低2 947 ¥·hm-2。但在每年7 500 ¥·hm-2的冬季休耕補貼政策下, 春綠豆-夏玉米模式周年凈收入比冬小麥-夏玉米模式高20.2%。春綠豆-夏玉米模式的周年碳排放和單位產(chǎn)值碳足跡分別為4 642.1 kg(CO2-eq)?hm-2和0.17 kg(CO2-eq)?¥-1, 比冬小麥-夏玉米模式分別低36.1%和48.5%。因此, 在華北平原推廣春綠豆-夏玉米種植模式, 有助于節(jié)水、減排及增加作物多樣性, 但仍需補貼政策支持以保障農(nóng)民收益。

        [1] 中國知網(wǎng). 中國經(jīng)濟社會大數(shù)據(jù)研究平臺[DB/OL]. 中國知網(wǎng). [2019-12-27]. http://lib.tcu.edu.cn/info/1075/1911.htm CNKI. China economic and social big data research platform[DB/OL]. CNKI. [2019-12-27]. http://lib.tcu.edu.cn/info/ 1075/1911.htm

        [2] 裴宏偉, 沈彥俊, 劉昌明. 華北平原典型農(nóng)田氮素與水分循環(huán)[J]. 應(yīng)用生態(tài)學(xué)報, 2015, 26(1): 283–296 PEI H W, SHEN Y J, LIU C M. Nitrogen and water cycling of typical cropland in the North China Plain[J]. Chinese Journal of Applied Ecology, 2015, 26(1): 283–296

        [3] 鐘茜, 巨曉棠, 張福鎖. 華北平原冬小麥/夏玉米輪作體系對氮素環(huán)境承受力分析[J]. 植物營養(yǎng)與肥料學(xué)報, 2006, 12(3): 285–293 ZHONG Q, JU X T, ZHANG F S. Analysis of environmental endurance of winter wheat/summer maize rotation system to nitrogen in North China Plain[J]. Plant Nutrition and Fertilizer Science, 2006, 12(3): 285–293

        [4] 張光輝, 連英立, 劉春華, 等. 華北平原水資源緊缺情勢與因源[J]. 地球科學(xué)與環(huán)境學(xué)報, 2011, 33(2): 172–176 ZHANG G H, LIAN Y L, LIU C H, et al. Situation and origin of water resources in short supply in North China Plain[J]. Journal of Earth Sciences and Environment, 2011, 33(2): 172–176

        [5] 張凱, 周婕, 趙杰, 等. 華北平原主要種植模式農(nóng)業(yè)地下水足跡研究——以河北省吳橋縣為例[J]. 中國生態(tài)農(nóng)業(yè)學(xué)報, 2017, 25(3): 328–336 ZHANG K, ZHOU J, ZHAO J, et al. Agricultural groundwater footprint of the major cropping system in the North China Plain: A case study of Wuqiao County, Hebei Province[J]. Chinese Journal of Eco-Agriculture, 2017, 25(3): 328–336

        [6] 姜雨林, 陳中督, 遆晉松, 等. 華北平原不同輪作模式固碳減排模擬研究[J]. 中國農(nóng)業(yè)大學(xué)學(xué)報, 2018, 23(1): 19–26 JIANG Y L, CHEN Z D, TI J S, et al. Simulation of soil carbon storage and greenhouse gas emission under different rotation systems in the North China Plain[J]. Journal of China Agricultural University, 2018, 23(1): 19–26

        [7] 曾昭海. 豆科作物與禾本科作物輪作研究進展及前景[J]. 中國生態(tài)農(nóng)業(yè)學(xué)報, 2018, 26(1): 57–61 ZENG Z H. Progress and perspective of legume-gramineae rotations[J]. Chinese Journal of Eco-Agriculture, 2018, 26(1): 57–61

        [8] FOX J E, GULLEDGE J, ENGELHAUPT E, et al. Pesticides reduce symbiotic efficiency of nitrogen-fixing rhizobia and host plants[J]. Proceedings of the National Academy of Sciences of the United States of America, 2007, 104(24): 10282–10287

        [9] DRURY C F, REYNOLDS W D, TAN C S, et al. Impacts of 49–51 years of fertilization and crop rotation on growing season nitrous oxide emissions, nitrogen uptake and corn yields[J]. Canadian Journal of Soil Science, 2014, 94(3): 421–433

        [10] GAN Y T, HAMEL C, O’DONOVAN J T, et al. Diversifying crop rotations with pulses enhances system productivity[J]. Scientific Reports, 2015, 5: 14625

        [11] ZHANG K, ZHAO J, WANG X Q, et al. Estimates on nitrogen uptake in the subsequent wheat by above-ground and root residue and rhizodeposition of using peanut labeled with15N isotope on the North China Plain[J]. Journal of Integrative Agriculture, 2019, 18(3): 571–579

        [12] BEHNKE G D, ZUBER S M, PITTELKOW C M, et al. Long-term crop rotation and tillage effects on soil greenhouse gas emissions and crop production in Illinois, USA[J]. Agriculture, Ecosystems & Environment, 2018, 261: 62–70

        [13] ZHAO J, YANG Y D, ZHANG K, et al. Does crop rotation yield more in China? A meta-analysis[J]. Field Crops Research, 2020, 245: 107659

        [14] 段義忠, 張雄, 亢福仁, 等. 綠豆抗旱指標鑒選與評價[J]. 干旱地區(qū)農(nóng)業(yè)研究, 2014, 32(6): 256–261DUAN Y Z, ZHANG X, KANG F R, et al. Evaluation and selection of drought resistance of mung bean (L.)[J]. Agricultural Research in the Arid Areas, 2014, 32(6): 256–261

        [15] 王上, 鄭瑛, 楊國威, 等. 黑龍港低平原地區(qū)綠豆高產(chǎn)品種篩選[J]. 河北農(nóng)業(yè)科學(xué), 2019, 23(2): 79–85 WANG S, ZHENG Y, YANG G W, et al. Screening of high-yield mungbean varieties in Heilonggang Low Plain area[J]. Journal of Hebei Agricultural Sciences,2019, 23(2): 79–85

        [16] GAN Y T, LIANG C, CHAI Q, et al. Improving farming practices reduces the carbon footprint of spring wheat production[J]. Nature Communications, 2014, 5: 5012

        [17] 劉巽浩, 徐文修, 李增嘉, 等. 農(nóng)田生態(tài)系統(tǒng)碳足跡法: 誤區(qū)、改進與應(yīng)用——兼析中國集約農(nóng)作碳效率[J]. 中國農(nóng)業(yè)資源與區(qū)劃, 2013, 34(6): 1–11 LIU X H, XU W X, LI Z J, et al. The missteps, improvement and application of carbon footprint methodology in farmland ecosystems with the case study of analyzing the carbon efficiency of China’s intensive farming[J]. Chinese Journal of Agricultural Resources and Regional Planning, 2013, 34(6): 1–11

        [18] 史磊剛, 陳阜, 孔凡磊, 等. 華北平原冬小麥-夏玉米種植模式碳足跡研究[J]. 中國人口·資源與環(huán)境, 2011, 21(9): 93–98SHI L G, CHEN F, KONG F L, et al. The carbon footprint of winter wheat-summer maize cropping pattern on North China Plain[J]. China Population, Resources and Environment, 2011, 21(9): 93–98

        [19] 王占彪, 王猛, 陳阜. 華北平原作物生產(chǎn)碳足跡分析[J]. 中國農(nóng)業(yè)科學(xué), 2015, 48(1): 83–92 WANG Z B, WANG M, CHEN F. Carbon footprint analysis of crop production in North China Plain[J]. Scientia Agricultura Sinica, 2015, 48(1): 83–92

        [20] LIU K, JOHNSON E N, BLACKSHAW R E, et al. Improving the productivity and stability of oilseed cropping systems through crop diversification[J]. Field Crops Research, 2019, 237: 65–73

        [21] 王占彪, 陳靜, 張立峰, 等. 河北省棉花生產(chǎn)碳足跡分析[J].棉花學(xué)報, 2016, 28(6): 594–601WANG Z B, CHEN J, ZHANG L F, et al. Carbon footprint analysis of cotton production in Hebei Province[J]. Cotton Science, 2016, 28(6): 594–601

        [22] EGGLESTON S, BUENDIA L, MIWA K, et al. 2006 IPCC Guidelines for National Greenhouse Gas Inventories[M]. Tokyo, Japan: IGES, 2006

        [23] 范保杰, 劉長友, 曹志敏, 等. 綠豆新品種冀綠13號選育及豐產(chǎn)穩(wěn)產(chǎn)性分析[J]. 河北農(nóng)業(yè)科學(xué), 2017, 21(2): 92–95 FAN B J, LIU C Y, CAO Z M, et al. Breeding and productivity analysis of a new mung bean variety Jilv No.13[J]. Journal of Hebei Agricultural Sciences2017, 21(2): 92–95

        [24] GAO F, LI B, REN B Z, et al. Effects of residue management strategies on greenhouse gases and yield under double cropping of winter wheat and summer maize[J]. Science of the Total Environment, 2019, 687: 1138–1146

        [25] 王韻翔, 吳裕如, 王承, 等. 播期對夏玉米生長發(fā)育及產(chǎn)量的影響[J]. 湖南農(nóng)業(yè)大學(xué)學(xué)報: 自然科學(xué)版, 2019, 45(5): 461–465WANG Y X, WU Y R, WANG C, et al. Effects of sowing dates on the growth and yield for summer maize varieties[J]. Journal of Hunan Agricultural University: Natural Sciences, 2019, 45(5): 461–465

        [26] 于德花, 陳小芳, 畢云霞, 等. 種植密度對不同株型青貯玉米產(chǎn)量及相關(guān)性狀的影響[J]. 草業(yè)科學(xué), 2018, 35(6): 1465–1471 YU D H, CHEN X F, BI Y X, et al. Effect of planting density on yield and related traits of silage maize with different plant types[J]. Pratacultural Science, 2018, 35(6): 1465–1471

        [27] 周琦, 張富倉, 李志軍, 等. 施氮時期對夏玉米生長、干物質(zhì)轉(zhuǎn)運與產(chǎn)量的影響[J]. 干旱地區(qū)農(nóng)業(yè)研究, 2018, 36(1): 76–82 ZHOU Q, ZHANG F C, LI Z J, et al. Effects of nitrogen application at different stages on growth, yield, and dry matter transportation of summer maize[J]. Agricultural Research in the Arid Areas, 2018, 36(1): 76–82

        [28] 張兵, 李丹, 張寧. 黃淮海地區(qū)大豆主要種植模式及效益分析[J]. 大豆科學(xué), 2011, 30(6): 987–992 ZHANG B, LI D, ZHANG N. Soybean planting patterns and benefit analysis of Huang-Huai-Hai region[J]. Soybean Science, 2011, 30(6): 987–992

        [29] 張晶, 史怡寧, 韓沁沁. 我國輪作休耕政策實施狀況與優(yōu)化研究[J]. 黑龍江農(nóng)業(yè)科學(xué), 2019, (6): 142–147 ZHANG J, SHI Y N, HAN Q Q. Implementation status and optimization research of China’s crop rotation and fallow policy[J]. Heilongjiang Agricultural Sciences, 2019, (6): 142–147

        [30] 張凱. 華北平原禾豆復(fù)種水氮利用與氮轉(zhuǎn)移研究——以小麥-花生復(fù)種為例[D]. 北京: 中國農(nóng)業(yè)大學(xué), 2017 ZHANG K. Water/nitrogen utilization and nitrogen translocation of cereal-legume multi-cropping systems in the North China Plain: A case study on wheat-peanut double cropping[D]. Beijing: China Agricultural University, 2017

        [31] 李國祥. 2003年以來中國農(nóng)產(chǎn)品價格上漲分析[J]. 中國農(nóng)村經(jīng)濟, 2011, (2): 11–21 LI G X. Analysis of the increase of Chinese agricultural product price since 2003[J]. Chinese Rural Economy, 2011, (2): 11–21

        [32] NELSON R G, HELLWINCKEL C M, BRANDT C C, et al. Energy use and carbon dioxide emissions from cropland production in the United States, 1990–2004[J]. Journal of Environmental Quality, 2009, 38(2): 418–425

        [33] HILLIER J, WHITTAKER C, DAILEY G, et al. Greenhouse gas emissions from four bioenergy crops in England and Wales: Integrating spatial estimates of yield and soil carbon balance in life cycle analyses[J]. Global Change Biology Bioenergy, 2009, 1(4): 267–281

        [34] GRASSINI P, ESKRIDGE K M, CASSMAN K G. Distinguishing between yield advances and yield plateaus in historical crop production trends[J]. Nature Communications, 2013, 4: 2918

        [35] GAN Y T, LIANG C, CAMPBELL C A, et al. Carbon footprint of spring wheat in response to fallow frequency and soil carbon changes over 25 years on the semiarid Canadian prairie[J]. European Journal of Agronomy, 2012, 43: 175–184

        [36] LAL R. Carbon emission from farm operations[J]. Environment International, 2004, 30(7): 981–990

        [37] CUI J X, SUI P, WRIGHT D L, et al. Carbon emission of maize-based cropping systems in the North China Plain[J]. Journal of Cleaner Production, 2019, 213: 300–308

        [38] MEISTERLING K, SAMARAS C, SCHWEIZER V. Decisions to reduce greenhouse gases from agriculture and product transport: LCA case study of organic and conventional wheat[J]. Journal of Cleaner Production, 2009, 17(2): 222–230

        [39] 王鈺喬, 趙鑫, 李可嘉, 等. 華北平原小麥生產(chǎn)的碳足跡變化動態(tài)的研究[J]. 中國人口·資源與環(huán)境, 2015, 25(S2): 258–261 WANG Y Q, ZHAO X, LI K J, et al. Dynamics of carbon footprint for wheat production in the North China Plain[J]. China Population, Resources and Environment, 2015, 25(S2): 258–261

        [40] CHENG K, YAN M, NAYAK D, et al. Carbon footprint of crop production in China: An analysis of national statistics data[J]. The Journal of Agricultural Science, 2015, 153(3): 422–431

        [41] DAVIDSON E A, BELK E, BOONE R D. Soil water content and temperature as independent or confounded factors controlling soil respiration in a temperate mixed hardwood forest[J]. Global Change Biology, 1998, 4(2): 217–227

        [42] ZHANG W F, DOU Z X, HE P, et al. New technologies reduce greenhouse gas emissions from nitrogenous fertilizer in China[J]. Proceedings of the National Academy of Sciences of the United States of America, 2013, 110(21): 8375–8380

        [43] 武玉環(huán). 綠豆主產(chǎn)區(qū)農(nóng)戶生產(chǎn)決策行為研究——以吉林白城為例[D]. 北京: 中國農(nóng)業(yè)科學(xué)院, 2017 WU Y H. Behavior analysis of farmers production decision-making in main mung bean-producing areas——take Baicheng of Jilin Province as an example[D]. Beijing: Chinese Academy of Agricultural Sciences, 2017

        [44] 張麗華, 姚艷榮, 范保杰, 等. 不同基因型夏播綠豆田間耗水特性研究[J]. 河北農(nóng)業(yè)科學(xué), 2013, 17(5): 16–20 ZHANG L H, YAO Y R, FAN B J, et al. Study on the character of water deprivation of different genenal types summer sowing mung bean in field[J]. Journal of Hebei Agricultural Sciences, 2013, 17(5): 16–20

        Economic benefits and carbon footprint of a spring mung bean-summer maize cropping system in the North China Plain*

        WANG Shang, LI Kangli, NIE Jiangwen, YANG Yadong, ZANG Huadong, ZENG Zhaohai**

        (College of Agronomy and Biotechnology, China Agricultural University / Key Laboratory of Farming System, Ministry of Agriculture and Rural Affairs, Beijing 100193, China)

        The North China Plain is an area of major grain production in China. The intensive winter wheat-summer maize cropping system has led to increasingly excessive nitrogen fertilization, over-exploitation of groundwater, and increased carbon emissions. Therefore, adjusting the existed planting structure and constructing a resource-saving planting system is critical to alleviate the ecological problems of the region. Here, the yield, economic benefits, carbon emissions, and carbon footprint were evaluated between spring mung bean-summer maize (MM) and winter wheat-summer maize (WM) cropping systems based on a field experiment and life cycle assessment (LCA). The yields of mung bean and maize were 1 760.1 kg·hm-2and 8 775.8 kg·hm-2under the MM treatment, respectively. The annual economic equivalent yield and annual net income of the MM treatment were 18 833.4 kg·hm-2and 27 085 ¥·hm-2, respectively, which were 20.4% lower (< 0.05) and 20.2% higher than those under the WM treatment, respectively. The annual carbon emission from the MM treatment was 4 642.1 kg(CO2-eq)?hm-2, which was 36.1% lower than that from the WM. Additionally, the carbon footprint per unit of economic benefit of the MM treatment was 0.17 kg(CO2-eq)?¥-1, 48.5% lower (< 0.01) than that of WM. Therefore, the introduction of MM systems to replace some WM systems could potentially increase the net income of farmers, as well as reduce carbon emissions and carbon footprint.

        Spring mung bean-summer maize; Winter wheat-summer maize; Economic equivalent yield; Carbon emission; Carbon footprint; Life cycle assessment

        S344.13; S512.1+1

        10.13930/j.cnki.cjea.190916

        王上, 李康利, 聶江文, 楊亞東, 臧華棟, 曾昭海. 華北平原春綠豆-夏玉米種植模式經(jīng)濟效益和碳足跡評價[J].中國生態(tài)農(nóng)業(yè)學(xué)報(中英文), 2020, 28(6): 910-919

        WANG S, LI K L, NIE J W, YANG Y D, ZANG H D, ZENG Z H.Economic benefits and carbon footprint of a spring mung bean-summer maize cropping system in the North China Plain[J]. Chinese Journal of Eco-Agriculture, 2020, 28(6): 910-919

        * 國家重點研發(fā)計劃項目(2016YFD0300205-01)、國家自然科學(xué)基金項目(31671640, 31901470)和中央高校基本科研業(yè)務(wù)費專項資金(2019TC217)資助

        曾昭海, 主要研究方向為豆禾輪作與土壤微生態(tài)。E-mail: zengzhaohai@cau.edu.cn

        王上, 主要研究方向為新型種植制度構(gòu)建。E-mail: wangshang@cau.edu.cn

        2019-12-27

        2020-02-03

        * This study was supported by the National Key Research and Development Program of China (2016YFD0300205-01), the National Natural Science Foundation of China (31671640, 31901470) and the Fundamental Research Funds for the Central Universities of China (2019TC217).

        , E-mail: zengzhaohai@cau.edu.cn

        Dec. 27, 2019;

        Feb. 3, 2020

        猜你喜歡
        產(chǎn)量
        2022年11月份我國鋅產(chǎn)量同比增長2.9% 鉛產(chǎn)量同比增長5.6%
        今年前7個月北海道魚糜產(chǎn)量同比減少37%
        提高玉米產(chǎn)量 膜下滴灌有效
        夏糧再獲豐收 產(chǎn)量再創(chuàng)新高
        世界致密油產(chǎn)量發(fā)展趨勢
        海水稻產(chǎn)量測評平均產(chǎn)量逐年遞增
        2018年我國主要水果產(chǎn)量按?。▍^(qū)、市)分布
        2018年11月肥料產(chǎn)量統(tǒng)計
        2018年10月肥料產(chǎn)量統(tǒng)計
        2018年12月肥料產(chǎn)量統(tǒng)計
        午夜国产精品视频在线观看| 色欲AV成人无码精品无码| 中文字幕在线一区乱码| 青青草好吊色在线观看| 欧美村妇激情内射| 每天更新的免费av片在线观看| 中文字幕有码一区二区三区| 国产黄色片在线观看| 丝袜人妻无码中文字幕综合网 | 亚洲情久久久精品黄色| 手机免费高清在线观看av| 国产又大又硬又粗| 玩两个丰满老熟女| 国产真实伦视频在线视频| 18禁成人免费av大片一区| 青青草狠吊色在线视频| 国内精品人妻无码久久久影院导航| 欧美在线成人午夜网站| 久久综合久中文字幕青草| 中字乱码视频| www国产无套内射com| 久久天天躁狠狠躁夜夜中文字幕| 精品国产乱来一区二区三区| 美女主播网红视频福利一区二区| 国产好大好硬好爽免费不卡| 黄色网址国产| 东京热无码人妻中文字幕| 九九精品国产亚洲av日韩| 亚洲人成人无码www影院| 亚洲av电影天堂男人的天堂| 国内精品国产三级国产av另类| 亚洲一区二区三区品视频| 虎白女粉嫩粉嫩的18在线观看 | 成年美女黄网站色大免费视频| 在线精品一区二区三区| аⅴ天堂一区视频在线观看| 国产韩国一区二区三区| 正在播放强揉爆乳女教师| 日韩激情小视频| 一本色道久久88综合亚精品| 久久久久亚洲av成人人电影|