李仲銘 付偉 陳建成 羅明燦 岳天祥 孫志剛 鄧祥征

1 西南林業(yè)大學(xué) 經(jīng)濟管理學(xué)院,昆明,650224 2 北京林業(yè)大學(xué) 經(jīng)濟管理學(xué)院,北京,100083 3 中國科學(xué)院地理科學(xué)與資源研究所,北京,100101 4 中國科學(xué)院大學(xué),北京,100049

0 引言

黨的十九大報告指出:“建設(shè)美麗中國,為人民創(chuàng)造良好生產(chǎn)生活環(huán)境,為全球生態(tài)安全作出貢獻”[1].2018年5月,習(xí)近平總書記在全國生態(tài)環(huán)境保護大會上強調(diào),“要通過加快構(gòu)建生態(tài)文明體系,確保到2035年,生態(tài)環(huán)境質(zhì)量實現(xiàn)根本好轉(zhuǎn),美麗中國目標(biāo)基本實現(xiàn)”[2].美麗中國的建設(shè)與生態(tài)環(huán)境息息相關(guān),結(jié)合我國政府提出的“碳達峰”“碳中和”目標(biāo),關(guān)注溫室氣體的排放可為全球氣候變化、中國生態(tài)安全維護等做出重要貢獻.目前,中國是世界最大的碳排放國[3],占全球總排放的29%[4].雖然在大氣中溫室氣體含量排序CH4次于CO2,但其增溫潛能是CO2的25倍左右.因此,研究CH4排放量對“雙碳”目標(biāo)實現(xiàn)及美麗中國建設(shè)均具有重要意義.

有關(guān)農(nóng)業(yè)源CH4等溫室氣體排放量的計算,目前主要集中于Huang’s模型[5]、CH4MOD模型[6]、IPCC清單方法[7]等.朱思明等[8]運用CH4MOD模型估算了福建省1980—2011年農(nóng)業(yè)源CH4排放量.李陽等[9]基于IPCC清單方法對中國農(nóng)業(yè)源CH4等非CO2溫室氣體排放量進行計算,并引入Tapio彈性脫鉤理論和LMDI方法研究了影響因素.王平等[10]創(chuàng)造性地將CH4MOD模型和GIS結(jié)合,對1955—2005年中國稻田CH4排放量進行估算.有關(guān)CH4排放量的預(yù)測,任肇雯等[11]采用SPSS的回歸曲線估計預(yù)測了2020年江西省農(nóng)業(yè)源CH4排放量,發(fā)現(xiàn)其呈增長趨勢.李陽等[12]采用脫鉤彈性理論對長江經(jīng)濟帶的農(nóng)業(yè)源非CO2溫室氣體排放量進行了預(yù)測,并分析了其時空變化特征.李莉等[13]結(jié)合峰值模型和情景模擬法基于三種環(huán)境規(guī)制情景對新疆能源消費碳排放進行預(yù)測分析.

美麗中國建設(shè)的根本目標(biāo)是讓廣大人民群眾享有更多的生態(tài)福祉,重要措施是堅持節(jié)約資源和保護環(huán)境的基本國策.基于此,我國兌現(xiàn)碳達峰碳中和的莊嚴(yán)承諾成為建設(shè)美麗中國的必然要求.大氣中70%的CH4產(chǎn)生于農(nóng)業(yè)活動等過程,對農(nóng)業(yè)源CH4進行減排可推進“雙碳”目標(biāo)的實現(xiàn),為美麗中國目標(biāo)的實現(xiàn)奠定基礎(chǔ).云南省的生態(tài)環(huán)境在全國一直名列前茅,但是CH4等非CO2溫室氣體的排放量仍不可小覷.因此,基于農(nóng)業(yè)源對云南省2010—2019年的CH4排放量進行估算分析，并依據(jù)政策等進行情景設(shè)定,從而對云南省2020—2029年的農(nóng)業(yè)源CH4排放量進行預(yù)測,為云南省的政策目標(biāo)實施及美麗中國建設(shè)提供理論依據(jù).

1 研究方法與數(shù)據(jù)來源

云南地處我國西南部構(gòu)造板塊與巖溶地區(qū)的交界處,是我國邊境線最長的省份之一.根據(jù)2008年9月發(fā)布的《全國生態(tài)脆弱區(qū)保護規(guī)劃綱要》,中國有八類生態(tài)脆弱區(qū),其中包括中國西南喀斯特山脈石漠化生態(tài)脆弱區(qū),涉及云南[14].

1.1 研究方法

IPCC曾指出,大氣中CH4的產(chǎn)生主要來源于人類.本文選取CH4MOD模型和排放因子法對云南省農(nóng)業(yè)源CH4排放量進行核算,并核算了兩類農(nóng)業(yè)源CH4排放強度,最后運用情景分析法對云南省2020—2029年農(nóng)業(yè)源CH4排放量進行預(yù)測.

1.1.1 農(nóng)業(yè)活動CH4排放核算方法

選用精確度較高的CH4MOD模型對水稻CH4排放進行核算,動物腸道發(fā)酵以及糞便管理的CH4排放采用排放因子法進行核算.

1)水稻CH4排放

水稻CH4的排放量采用由張穩(wěn)等[6]提出的CH4MOD模型.CH4MOD模型具有輸入?yún)?shù)少且易于獲得的優(yōu)點,并且可用于估算不同耕作制度和水管理方式下的水稻CH4排放.計算公式如下:

ECH4,水稻=EF水稻×A水稻×10-7，

(1)

其中,ECH4,水稻為水稻CH4排放量(萬t),EF水稻為《省級溫室氣體清單編制指南(試行)》[15]提供的全國各區(qū)域不同水稻的CH4排放因子中西南地區(qū)的各季節(jié)平均值,其值為161.4 kg/hm2,A水稻為水稻播種面積(hm2).

2)動物腸道發(fā)酵CH4排放

除了水稻對于CH4的排放,隨著畜禽業(yè)的發(fā)展,動物腸道發(fā)酵CH4排放也不可小覷,這是由于動物的瘤胃會形成甲烷菌合成CH4排放到體外[16].本文采用《省級溫室氣體清單編制指南(試行)》[15]所推薦的排放因子對動物腸道發(fā)酵排放CH4進行核算,計算公式如下:

ECH4=∑EFCH4,entenic,i×APi×10-7，

(2)

其中,ECH4為動物腸道發(fā)酵CH4總排放量(萬t/a),EFCH4,entenic,i為第i種動物的CH4排放因子(kg/(頭·a)),APi為第i種動物的數(shù)量(頭).

3)動物糞便管理CH4排放

動物糞便管理是畜禽業(yè)的另一個CH4排放源.動物糞便會產(chǎn)生CH4是因為糞便在作為肥料添加到土地前,儲存和處理的過程中會產(chǎn)生CH4.同樣,使用排放因子計算動物糞便管理的CH4排放量：

ECH4,manure,i=∑EFCH4,manure,i×APi×10-7，

(3)

其中,ECH4,manure,i為動物糞便管理CH4總排放量(萬t/a),EFCH4,manure,i為第i種動物糞便的CH4排放因子(kg/(頭·a)),APi為第i種動物的數(shù)量(頭).

1.1.2 農(nóng)業(yè)活動CH4排放強度核算方法

農(nóng)業(yè)源CH4排放強度核算了兩類排放強度(GHGI),即單位農(nóng)業(yè)增加值排放強度(GHGI1)[17]和單位農(nóng)地面積排放強度(GHGI2)[18],計算公式分別為

(4)

(5)

其中,GHGI1單位為t/萬元,GHGI2單位為t/hm2,E為農(nóng)業(yè)源CH4排放量(t),G為農(nóng)業(yè)增加值(萬元),A為農(nóng)地面積(hm2),即耕地面積加牧草地面積.

目前,關(guān)于溫室氣體排放量預(yù)測的方法主要包括STIRPAT模型、情景分析法、系統(tǒng)動力學(xué)、時間序列法等.本文選用情景分析法對農(nóng)業(yè)源CH4進行排放量預(yù)測.情景分析法是一種直觀的定性定量相結(jié)合的預(yù)測方法[19].為了進行預(yù)測,情景分析法可根據(jù)實際情況制定幾種可行情景,以達到對未來的構(gòu)想,可滿足不同情景下對CH4排放進行預(yù)測的需求.

根據(jù)曹國良等[20]的研究,結(jié)合國家和云南省相關(guān)政策規(guī)劃以及各參數(shù)的發(fā)展趨勢,設(shè)定符合云南省實際情況的情景.共設(shè)置三種情景:基準(zhǔn)情景(按照現(xiàn)有相關(guān)政策發(fā)展)、優(yōu)化情景(減排政策略高于現(xiàn)有規(guī)劃)和嚴(yán)格減排情景(為實現(xiàn)2030年前碳達峰,政府提出更嚴(yán)格的減排要求).其中,各排放源的排放因子不變,將以2019年數(shù)據(jù)為依據(jù)預(yù)測2020—2029年云南省農(nóng)業(yè)源CH4排放量.不同情景參數(shù)設(shè)置如表1所示.

表1 不同情景參數(shù)設(shè)置

1.2 數(shù)據(jù)來源

本文以2006年《IPCC國家溫室氣體清單指南》[7]中農(nóng)業(yè)活動的CH4排放源分類為基準(zhǔn),從水稻種植、動物腸道發(fā)酵、動物糞便管理三個方面對云南省2010—2019年CH4排放量進行估算和分析.計算方法采用CH4MOD模型和排放因子法;數(shù)據(jù)主要來源于《云南統(tǒng)計年鑒》等官方公開數(shù)據(jù);排放因子選用《省級溫室氣體清單編制指南(試行)》[15]提供的數(shù)值.結(jié)果如表2所示.

表2 云南省農(nóng)業(yè)活動CH4排放清單資料來源

云南省農(nóng)業(yè)活動CH4排放強度計算中所需的農(nóng)業(yè)增加值和農(nóng)地面積等數(shù)據(jù)均來源于《云南統(tǒng)計年鑒(2011—2020)》.

2 結(jié)果與分析

參照前文計算方法,分別計算云南省2010—2019年水稻種植、動物腸道發(fā)酵、動物糞便管理的CH4排放量以及GHGI1和GHGI2,用以分析云南省農(nóng)業(yè)源的CH4排放情況,并運用情景分析法對云南省2020—2029年的農(nóng)業(yè)源CH4排放情況進行預(yù)測.

2.1 2010—2019年云南省農(nóng)業(yè)活動CH4排放情況

運用CH4MOD模型和排放因子法對2010—2019年云南省農(nóng)業(yè)源CH4排放量以及排放強度進行估算,并從時間變化角度對云南省農(nóng)業(yè)活動產(chǎn)生的CH4排放情況進行分析.

2.1.1 CH4排放總量

上述學(xué)者的意見，對我們?nèi)绾卧谛录悠碌娜A文教學(xué)中引入比較文學(xué)理論和方法，具有一定的借鑒意義。新加坡的華文教學(xué)環(huán)境同中國不同，比較文學(xué)的理論和方法我覺得至少可從如下層面予以考慮：

2010—2019年水稻CH4共排放127.64萬t,總體趨勢呈下降趨勢,年均下降率為1.41%.2010年水稻CH4排放量最高,達到16.48萬t，2016年的排放量最低,為年均排放量的86.44%.排放量減少主要是由于水稻的種植面積減少:2010年,云南省水稻種植面積為102.10萬hm2,而2019年云南省水稻種植面積為84.15萬hm2,減少了17.95萬hm2.水稻CH4對云南省農(nóng)業(yè)活動CH4年均排放貢獻率為10.30%.

2010—2019年云南省動物腸道發(fā)酵CH4排放呈先逐漸上升再急劇下降后趨于平穩(wěn)的過程,這與當(dāng)年牲畜的數(shù)量密切相關(guān).2016年,云南省豬、牛、羊、馬等大型牲畜的數(shù)量均急劇下降,僅為2015年的66.29%.2010—2019年,云南省CH4動物腸道發(fā)酵總排放量為914.14萬t,年平均排放量為91.41萬t,占農(nóng)業(yè)源CH4年平均排放量的73.75%.其中,牛腸道發(fā)酵CH4的排放量最大,是動物腸道CH4的主要排放源.

2010—2019年動物糞便共排放197.69萬t CH4,占農(nóng)業(yè)源CH4年均排放的15.95%.同樣受到牲畜數(shù)量的影響,動物糞便管理CH4排放呈先上升后下降最終趨于平穩(wěn)的趨勢.其中,2015年排放量最高為25.50萬t,是動物糞便管理CH4排放年均值的128.98%，2019年排放量最低為13.62萬t,占動物糞便管理CH4排放年均值的68.89%.

2010—2019年,云南省農(nóng)業(yè)源CH4的總排放量經(jīng)歷了三個階段:波動上升、快速下降和穩(wěn)定.2010—2015年,云南省農(nóng)業(yè)源CH4的總排放量波動并增加,從2010年的110.55萬t增加到2015年的150.80萬t,年均增速為6.54%.2015年以29.83%的比例快速下降,2016年達到最小值105.82萬t.2016—2018年以1.68%的年均增速微幅回升,后逐漸趨于穩(wěn)定.隨著云南省經(jīng)濟結(jié)構(gòu)逐漸優(yōu)化,產(chǎn)業(yè)發(fā)展的重心逐漸從第一產(chǎn)業(yè)向第二、第三產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)移,從而導(dǎo)致農(nóng)業(yè)活動排放的CH4量存在明顯地下降,如圖1所示.

圖1 2010—2019年云南省農(nóng)業(yè)活動CH4排放量變化

2.1.2 CH4排放強度

云南省的GHGI1呈下降趨勢,由2010年的0.99 t/萬元下降至2019年的0.35 t/萬元,單位農(nóng)業(yè)增加值的溫室氣體代價逐漸減少,如圖2所示.由于《云南統(tǒng)計年鑒(2011—2013)》中云南省當(dāng)年耕地面積和牧草地面積的數(shù)據(jù)均為2008年所統(tǒng)計的數(shù)據(jù),因此僅在計算2012年GHGI2時使用該數(shù)據(jù).云南省的GHGI2存在波動現(xiàn)象,2012—2015年穩(wěn)步上升,2016年由0.24 t/hm2急劇下降至0.17 t/hm2,2017—2019年趨于穩(wěn)定,如圖3所示.

圖2 2010—2019年云南省農(nóng)業(yè)活動CH4排放強度GHGI1年際變化情況

圖3 2010—2019年云南省農(nóng)業(yè)活動CH4排放強度GHGI2年際變化情況

日本的土地面積與云南省相似,且同樣存在人多地少的現(xiàn)象,其以適度規(guī)模和循環(huán)經(jīng)濟為標(biāo)志的農(nóng)業(yè)可持續(xù)發(fā)展模式對云南省的農(nóng)業(yè)發(fā)展具有一定的借鑒意義[21].根據(jù)FAOSTAT數(shù)據(jù)庫的預(yù)計總排放量和世界銀行公布的農(nóng)業(yè)增加值數(shù)據(jù),2016年,日本GHGI1為0.46,GHGI2為0.43.云南省2016年的GHGI1為0.47,與日本相似.但是,GHGI2為0.17,低于日本較多,說明云南省的單位農(nóng)地面積排放程度較低.并且,日本的農(nóng)業(yè)用地面積低于云南省農(nóng)地面積,說明目前日本的農(nóng)業(yè)可持續(xù)發(fā)展經(jīng)營優(yōu)于云南省.

2.2 2020—2029年云南省農(nóng)業(yè)活動CH4排放預(yù)測

由上述依據(jù)情景設(shè)定的參數(shù),對2020—2029年三種情景下云南省農(nóng)業(yè)源CH4排放量進行預(yù)測分析,如圖4所示.

圖4 云南省2020—2029年不同情景下農(nóng)業(yè)活動CH4排放量預(yù)測

從圖4中可以看出：云南省2020—2029年農(nóng)業(yè)活動CH4排放量在基準(zhǔn)情景下逐年增加,其排放量由2020年的108.23萬t增長到2029年117.63萬t,年均增長率為0.93%;在優(yōu)化情境下,CH4排放量也隨著年份的增長而增大,年均增長率為0.88%,到2029年CH4排放量為117.08萬t,比基準(zhǔn)情景下減排0.55萬t CH4;嚴(yán)格減排情景下,CH4排放量最低,且在2029年達到峰值,峰值為114.77萬t,比基準(zhǔn)情景下減排2.86萬t,比優(yōu)化情境下減排2.31萬t.

3 結(jié)論與政策建議

本文以云南省為研究對象,分析2010—2019年農(nóng)業(yè)活動CH4的排放量及排放強度,預(yù)測2020—2029年農(nóng)業(yè)活動CH4的排放量及變化情況.在此基礎(chǔ)上得出相關(guān)結(jié)論,并分析其原因,提出相關(guān)減排措施.

3.1 結(jié)論

為實現(xiàn)碳減排的雙重目標(biāo),云南省不僅要考慮未來CH4排放趨勢,還要考慮國民經(jīng)濟各部門的減排潛力與減排路徑的差異性.在此基礎(chǔ)上,研究得出以下結(jié)論:

1)隨著年份的增加,農(nóng)業(yè)活動產(chǎn)生的CH4總排放量呈現(xiàn)出先上升再下降,最后趨于平穩(wěn)的波動趨勢.在過去10年中,2015年云南省CH4的總排放量最大,2016年CH4的總排放量最低,這與當(dāng)年的水稻播種面積和動物養(yǎng)殖數(shù)量有關(guān),其中動物腸道發(fā)酵CH4排放量占CH4總排放量的比例一直最大.鑒于此,研究認為控制動物腸道發(fā)酵CH4排放量是云南省農(nóng)業(yè)源CH4減排的要點,動物腸道發(fā)酵CH4排放量與畜禽養(yǎng)殖數(shù)量與畜禽排放系數(shù)密切相關(guān),可通過調(diào)整畜禽養(yǎng)殖比例,著重養(yǎng)殖排放系數(shù)較低的畜禽等手段改善云南省CH4排放量.

2)從云南省未來10年農(nóng)業(yè)活動CH4排放預(yù)測分析中可得出,無論處于何種情景下,CH4的總排放量仍將不同程度地增加,因此控制云南省農(nóng)業(yè)活動CH4排放處于嚴(yán)格減排情景下具有必要性.轉(zhuǎn)變農(nóng)業(yè)部門的經(jīng)濟發(fā)展模式,優(yōu)化消費結(jié)構(gòu),提高利用效率是云南省農(nóng)業(yè)源CH4減排的關(guān)鍵.

3.2 政策建議

針對本文研究結(jié)論,從水稻種植和畜禽養(yǎng)殖兩個角度提出減排措施,以期降低云南省CH4排放量,推進美麗中國建設(shè).

3.2.1 水稻CH4減排措施

水稻的CH4排放量主要受水稻種植面積和水稻排放因子的影響,在過去10年中,2016年水稻CH4排放量最少是由于當(dāng)年水稻種植面積減少,但依據(jù)國情和人口問題,減少水稻種植面積或水稻種植量的方法并不可行,應(yīng)將目光集中在降低水稻排放系數(shù)的方法上.因此,選擇排放因子較低的品種、選用合適的肥料等方式均可有效降低水稻種植產(chǎn)生的CH4排放量.同時,推進農(nóng)業(yè)現(xiàn)代化也可成為云南省實現(xiàn)CH4減排的重要手段之一.

3.2.2 畜禽養(yǎng)殖CH4減排措施

在過去10年中,畜禽養(yǎng)殖CH4的排放量處于波動狀態(tài),主要取決于當(dāng)年的畜禽養(yǎng)殖數(shù)量及結(jié)構(gòu).動物腸道發(fā)酵和糞便管理在2016年存在一個明顯的下降波動,主要原因為當(dāng)年畜禽養(yǎng)殖數(shù)量大幅度下降,特別是牛馬等CH4排放因子、豬等糞便排放因子較高的畜禽數(shù)量下降,起到明顯的CH4減排效果.因此,有關(guān)畜禽養(yǎng)殖方面的CH4減排可從減少養(yǎng)殖數(shù)量、推進養(yǎng)殖規(guī)?；?、調(diào)整養(yǎng)殖結(jié)構(gòu)三方面著手:

1)減少畜禽養(yǎng)殖數(shù)量

經(jīng)濟、社會的發(fā)展使居民的飲食結(jié)構(gòu)中畜禽所占的比例逐漸增加,因此畜禽養(yǎng)殖數(shù)量持續(xù)上升.云南省的畜禽養(yǎng)殖與我國大部分地區(qū)相同,以豬牛羊為主.根據(jù)聯(lián)合國糧農(nóng)組織(FAO)發(fā)布數(shù)據(jù),俄羅斯的豬牛羊比例接近1∶1∶1,但是我國的豬牛羊比例卻嚴(yán)重失調(diào),云南省的豬牛羊比例約為6∶2∶3,表明云南省的畜禽養(yǎng)殖數(shù)量與全球趨勢尚有較大差異.為響應(yīng)國際趨勢、健康化居民飲食結(jié)構(gòu),減少畜禽養(yǎng)殖數(shù)量意義重大.而從CH4排放的角度進行考慮,應(yīng)著重選擇減少排放系數(shù)較高的畜禽,例如肉牛等.

2)推進畜禽養(yǎng)殖規(guī)?；?/p>

畜禽養(yǎng)殖規(guī)?；俏磥淼闹饕厔?從動物腸道發(fā)酵的角度,規(guī)?；B(yǎng)殖的排放因子更小,排放量也有相應(yīng)減少.從動物糞便管理的角度,畜禽養(yǎng)殖規(guī)?；阌诟酉到y(tǒng)、科學(xué)地處理動物糞便,在提升工作效率的同時增加了糞便等的利用效率.在經(jīng)濟層面上,畜禽養(yǎng)殖規(guī)?；瓤梢詼p少原材料投入又可以增加產(chǎn)量,實現(xiàn)收入增長,還可以有效減少CH4的排放.因此,畜禽養(yǎng)殖規(guī)?；蓪崿F(xiàn)環(huán)保與經(jīng)濟的合作共贏.

3)調(diào)整畜禽養(yǎng)殖結(jié)構(gòu)

由式(2)、(3)可知,CH4的排放量與動物數(shù)量和動物排放因子均密切相關(guān),選擇腸道發(fā)酵和糞便排放因子較低的畜禽養(yǎng)殖可有效減少CH4排放量.因此,對腸道發(fā)酵排放因子較高的牛、羊和糞便排放因子較高的豬均要重點關(guān)注.通過養(yǎng)殖條件現(xiàn)代化、改進技術(shù)設(shè)備等方式可有效減少CH4排放.在減少畜禽養(yǎng)殖數(shù)量的討論中,也曾發(fā)現(xiàn)云南省豬牛羊比例失調(diào),對生豬的依賴性較大,因此調(diào)整畜禽養(yǎng)殖結(jié)構(gòu)具有必要性.