吳昊玥， 孟 越， 黃瀚蛟， 陳文寬

(1.西南科技大學(xué)農(nóng)學(xué)院，四川 綿陽 621010；2.赫爾辛基大學(xué)農(nóng)業(yè)與林業(yè)學(xué)院，赫爾辛基 00014；3.四川農(nóng)業(yè)大學(xué)商旅學(xué)院，四川 都江堰 611830；4.西北農(nóng)林科技大學(xué)林學(xué)院，陜西 楊凌 712100)

溫室氣體減排、應(yīng)對氣候暖化是現(xiàn)階段世界各國的重要議題。農(nóng)地、林地利用作為僅次于工業(yè)生產(chǎn)的第2碳源，碳排放已達(dá)到全球人為排放總量的23%。耕地利用既是重要的碳排放源，又是顯著的碳吸收匯，若作物碳匯在抵消生產(chǎn)排放之外仍有剩余，將對全局溫室氣體減排形成正向貢獻(xiàn)。區(qū)別于其他生產(chǎn)活動減排目標(biāo)的單一性，耕地利用的雙重碳效應(yīng)使其在碳達(dá)峰、碳中和推進(jìn)過程中扮演著獨(dú)特角色。相較于“雙碳”目標(biāo)的時間節(jié)點(diǎn)，中國耕地利用碳排放處于何種階段？生產(chǎn)系統(tǒng)內(nèi)部碳抵消情況如何？如何提升其對溫室氣體減排增匯的貢獻(xiàn)？回答上述問題，要求對耕地利用碳排放、碳吸收量進(jìn)行全面核算，分析耕地利用系統(tǒng)的碳平衡情況，并探討其凈碳效應(yīng)與農(nóng)業(yè)生產(chǎn)的關(guān)系變化，為實現(xiàn)“雙碳”愿景提供耕地利用層面的數(shù)據(jù)參考。

為把握耕地利用碳排放現(xiàn)狀，學(xué)界采用田間實測、模型模擬和排放系數(shù)等多種方法展開核算研究，排放系數(shù)法因技術(shù)簡單、便于地區(qū)橫向?qū)Ρ榷粡V泛應(yīng)用于全國、省域尺度的研究，已有學(xué)者依托現(xiàn)已較為成熟的農(nóng)業(yè)碳排放核算清單與系數(shù)對耕地利用碳排放進(jìn)行核算。相關(guān)核算研究可歸納為2類角度：一是關(guān)注某類碳源，例如土壤氧化亞氮、農(nóng)業(yè)廢棄物處理，有利于深入考察特定環(huán)節(jié)溫室氣體排放現(xiàn)狀及減排方向；二是測量多類碳源產(chǎn)生的排放總量，可把握耕地利用全過程的碳效應(yīng)，這類估算角度更加常見。李波等構(gòu)建了包含化肥、農(nóng)藥、農(nóng)膜、翻耕、灌溉、柴油6項排放因子的農(nóng)業(yè)碳排放核算清單，逐漸被運(yùn)用于耕地利用碳排放研究中。周思宇運(yùn)用生命周期法確定核算邊界，基于土壤管理、役畜管理、燃料燃燒、農(nóng)用品投入、秸稈處理5類源頭對東北地區(qū)耕地利用碳排放進(jìn)行核算，清單較早期研究已有顯著完善。除了排放屬性之外，耕地土壤及覆被具有固碳功能，已有研究多采用實測與模型2種手段探析土壤碳庫變化過程，由于穩(wěn)定土壤有機(jī)碳的形成時間較長，而農(nóng)作物大多為一年生，相關(guān)研究較少同時分析農(nóng)作物碳匯與土壤碳儲量變化，而是將作物的年凈生物量所含碳量視作耕地利用固碳量，采用單位面積法、質(zhì)量平衡發(fā)和作物凈初級生產(chǎn)力等方法進(jìn)行測算，其中，作物凈生產(chǎn)力法兼顧便易性和精確性，已被普遍應(yīng)用于區(qū)域作物碳匯核算研究。

作為生產(chǎn)活動的副產(chǎn)品，碳排放與經(jīng)濟(jì)發(fā)展的關(guān)系同樣是研究熱點(diǎn)。對于環(huán)境指標(biāo)與經(jīng)濟(jì)指標(biāo)的關(guān)系分析，最為常用的方法是脫鉤模型。脫鉤原指2個或多個物理量之間的相互關(guān)系減弱的現(xiàn)象，世界經(jīng)合組織(OECD)將其引入到農(nóng)業(yè)政策發(fā)展研究中，Tapio則進(jìn)一步提出包含強(qiáng)脫鉤、弱脫鉤等8種類型的脫鉤指數(shù)。在耕地利用碳效應(yīng)研究領(lǐng)域，李波、田云等運(yùn)用Tapio環(huán)比脫鉤指數(shù)分別對中國和湖北省耕地利用碳排放與農(nóng)業(yè)經(jīng)濟(jì)的年際關(guān)系展開分析；吳昊玥等采用Tapio弧彈性脫鉤指數(shù)檢視2000—2019年中國糧食主產(chǎn)區(qū)耕地利用碳排放與糧食生產(chǎn)的中長期關(guān)系，楊果等、陳柔等則將Tapio環(huán)比脫鉤指數(shù)應(yīng)用于作物碳匯與經(jīng)濟(jì)增長之間的年際關(guān)系探討。

綜觀現(xiàn)有研究，耕地利用碳源/匯核算清單不斷擴(kuò)充完善，碳排放與農(nóng)業(yè)生產(chǎn)的關(guān)系也已有大量探索，但尚存改進(jìn)空間：將碳排放、碳吸收有機(jī)銜接的核算研究相對較少，區(qū)域耕地利用系統(tǒng)碳平衡的客觀狀態(tài)有待揭示，凈碳效應(yīng)和農(nóng)業(yè)生產(chǎn)的互動關(guān)系也尚待檢驗。在討論作物碳匯與經(jīng)濟(jì)發(fā)展的耦合關(guān)系時，現(xiàn)有研究往往選用Tapio脫鉤指數(shù)分類展開分析。然而，Tapio脫鉤指數(shù)旨在驗證一定時期內(nèi)資源環(huán)境指標(biāo)與經(jīng)濟(jì)增長之間關(guān)系是否呈穩(wěn)定持續(xù)的減弱趨勢，適用對象為2個反向指標(biāo)，而作物碳匯與經(jīng)濟(jì)產(chǎn)值為同向指標(biāo)，若忽略耦合狀態(tài)的內(nèi)在含義而直接沿用Tapio脫鉤指數(shù)分類，將導(dǎo)致對應(yīng)解釋較為牽強(qiáng)，也難以勾勒二者關(guān)系的實際特征。同時，脫鉤是一個長期趨勢概念，而非短期意義上的隨機(jī)波動和偏離，然而較多研究采用環(huán)比形式進(jìn)行年際脫鉤指數(shù)測算，與脫鉤過程的長期性和趨勢性要求相悖。

鑒于此，本文在核算2000—2019 年中國省域(限于數(shù)據(jù)可獲取性，港、澳、臺、西藏除外)的耕地利用碳排放、 碳吸收量的基礎(chǔ)上，基于二者差值判斷凈碳效應(yīng)，探索其時空演進(jìn)過程，再采用耦合協(xié)調(diào)度模型對耕地利用凈碳匯和農(nóng)業(yè)產(chǎn)值的數(shù)量關(guān)系變化展開探討，根據(jù)拓展后的Tapio耦合指數(shù)對凈碳匯與農(nóng)業(yè)產(chǎn)值的增速協(xié)調(diào)程度進(jìn)行分析。本文的邊際貢獻(xiàn)為：(1)兼顧耕地利用碳源/匯雙重屬性，考慮農(nóng)用物資、稻田甲烷、土壤排放和秸稈燃燒4類排放源和作物固碳1類吸收源，判斷中國耕地利用凈碳效應(yīng)演進(jìn)過程及發(fā)展趨勢，以完善既有耕地利用凈碳匯核算研究。(2)從數(shù)量與速度雙重角度出發(fā)，考察省域耕地利用凈碳匯與農(nóng)業(yè)產(chǎn)值之間的耦合狀態(tài)與變化過程，對凈碳效應(yīng)視角下的耕地利用與經(jīng)濟(jì)產(chǎn)出的關(guān)系研究予以補(bǔ)充。(3)將弧彈性Tapio脫鉤指數(shù)拓展為耦合指數(shù)，針對凈碳匯與經(jīng)濟(jì)產(chǎn)出的變化特征重新定位8種耦合類型，使其更加契合2個同向指標(biāo)的長期內(nèi)在關(guān)系，可推廣應(yīng)用于生態(tài)指標(biāo)與經(jīng)濟(jì)指標(biāo)的長期關(guān)系探討。

1 材料與方法

1.1 耕地利用凈碳匯核算

耕地利用凈碳匯即為碳吸收量與碳排放量之間的差值，計算公式為：

=-

(1)

式中：為耕地利用凈碳匯量(t)；和分別為碳吸收量(t)與碳排放量(t)。若>0,耕地利用系統(tǒng)呈碳匯效應(yīng)；若<0，則為碳源效應(yīng)；當(dāng)=0時，作物碳吸收量剛好抵消耕地利用過程造成的碳排放，實現(xiàn)碳平衡。碳排放源主要包含農(nóng)用物資、稻田甲烷、土壤氧化亞氮和秸稈燃燒4類，將各類源頭的排放量加總，即為耕地利用碳排放量。碳吸收源主要來自作物在生命周期中通過光合作用從大氣中吸收并固定CO所形成的有機(jī)碳量。具體核算方式見表1。

表1 耕地利用碳效應(yīng)來源、核算公式及所需數(shù)據(jù)說明

根據(jù)全球增溫潛勢系數(shù)，1 kg CH和NO產(chǎn)生的溫室效應(yīng)相當(dāng)于9.272 7，81.272 7 kg標(biāo)準(zhǔn)碳，將統(tǒng)一按照對應(yīng)比例進(jìn)行折算，以便后續(xù)比較與分析。

1.2 耦合協(xié)調(diào)度

參考田云等的研究，耦合協(xié)調(diào)度可刻畫多要素或多系統(tǒng)之間的協(xié)調(diào)發(fā)展水平。據(jù)此，構(gòu)建耕地利用凈碳匯與農(nóng)業(yè)生產(chǎn)的耦合度模型，公式為：

(10)

式中：為耦合度；表示耕地利用凈碳匯量；表示農(nóng)業(yè)產(chǎn)出，采用農(nóng)業(yè)總產(chǎn)值來衡量。為消除量綱不統(tǒng)一的影響，對和采用極差法進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化。以公式(10)為基礎(chǔ)，進(jìn)一步構(gòu)建耦合協(xié)調(diào)模型，公式為：

(11)

式中：為耦合協(xié)調(diào)度；為凈碳匯與農(nóng)業(yè)生產(chǎn)的綜合發(fā)展度，=+，考慮到生產(chǎn)與生態(tài)同等重要，對和取值均為0.5。的取值處于[0,1.0]，若趨近于1.0，則系統(tǒng)間協(xié)調(diào)度越優(yōu)，反之越差。當(dāng)∈[0, 0.4)時，系統(tǒng)間關(guān)系屬于嚴(yán)重失調(diào)；∈[0.4,0.5)時，屬于初級失調(diào)；∈[0.5,0.6)時，屬于初級協(xié)調(diào)；當(dāng)∈[0.6,0.8)時，屬于良好協(xié)調(diào)；而當(dāng)∈[0.8,1.0]時，屬于優(yōu)秀協(xié)調(diào)。

1.3 基于Tapio脫鉤思想的耦合指數(shù)

脫鉤指2個或多個變量之間的相互關(guān)系減弱的現(xiàn)象，現(xiàn)多被用于反映環(huán)境危害與經(jīng)濟(jì)績效之間的聯(lián)系，根據(jù)分類不同，包括OECD、Tapio脫鉤指數(shù)等類型。其中，Tapio脫鉤指數(shù)所包含的指數(shù)分類最為詳盡，可全面反映變量之間的細(xì)微變動狀態(tài)，其公式為：

(12)

式中：為環(huán)境污染指標(biāo)的經(jīng)濟(jì)增長彈性，即脫鉤指數(shù)；為環(huán)境污染指標(biāo)變化量；和分別為當(dāng)期和基期的環(huán)境污染指標(biāo)變化量；為經(jīng)濟(jì)產(chǎn)值變化量；和分別為當(dāng)期和基期的經(jīng)濟(jì)產(chǎn)值。脫鉤指數(shù)為一定期間內(nèi)當(dāng)前和基期環(huán)境污染變化率與經(jīng)濟(jì)產(chǎn)值變化率之比，反映環(huán)境污染變化對于經(jīng)濟(jì)產(chǎn)值變化的敏感程度。根據(jù)指數(shù)取值與經(jīng)濟(jì)含義，可劃分為8種脫鉤狀態(tài)(圖1)。

圖1 反向指標(biāo)之間的脫鉤關(guān)系類型劃分

Tapio脫鉤類型中，強(qiáng)脫鉤(第4象限)是最為理想的狀態(tài)，即環(huán)境指標(biāo)減少而經(jīng)濟(jì)指標(biāo)增加。由于Tapio脫鉤指數(shù)關(guān)注2個反向指標(biāo)的關(guān)系，而凈碳匯與農(nóng)業(yè)產(chǎn)值為同向指標(biāo)，不宜直接照搬Tapio脫鉤指數(shù)概念及類型劃分標(biāo)準(zhǔn)，因此，本文在原Tapio脫鉤指數(shù)的基礎(chǔ)上重新定義耕地利用凈碳匯與經(jīng)濟(jì)產(chǎn)值的耦合指數(shù)，計算公式為：

(13)

式中：為耕地利用凈碳匯的農(nóng)業(yè)產(chǎn)值增長彈性，即耦合指數(shù)；表示耕地利用凈碳匯變化量；和分別為當(dāng)期和基期的凈碳匯；為農(nóng)業(yè)產(chǎn)值變化量，和分別為當(dāng)期和基期的產(chǎn)值。耦合指數(shù)為一定時期內(nèi)當(dāng)前和基期凈碳匯變化率與農(nóng)業(yè)產(chǎn)值變化率之比，反映二者發(fā)展過程的耦合程度，定義耦合狀態(tài)見圖2。

注：經(jīng)濟(jì)主導(dǎo)型耦合表示凈碳匯增速明顯慢于農(nóng)業(yè)產(chǎn)值增速；增長耦合表示凈碳匯增速與農(nóng)業(yè)產(chǎn)值增速較為一致；生態(tài)主導(dǎo)型耦合表示凈碳匯增速明顯快于農(nóng)業(yè)產(chǎn)值增速；經(jīng)濟(jì)衰弱型退耦表示凈碳匯增長而農(nóng)業(yè)產(chǎn)值衰退；經(jīng)濟(jì)主導(dǎo)型負(fù)耦合表示凈碳匯降速明顯慢于農(nóng)業(yè)產(chǎn)值降速；衰退耦合表示凈碳匯與農(nóng)業(yè)產(chǎn)值降速較為一致；生態(tài)主導(dǎo)型負(fù)耦合表示凈碳匯降速明顯快于農(nóng)業(yè)產(chǎn)值降速；生態(tài)衰弱型退耦表示農(nóng)業(yè)產(chǎn)值增長而凈碳匯衰退。圖2 同向指標(biāo)之間的耦合關(guān)系類型劃分

區(qū)別于反向指標(biāo)，2個同向指標(biāo)的理想關(guān)系為同步增加，即正向耦合關(guān)系。因此，第2、第3、第4象限的狀態(tài)劣于第1象限(圖2)。不過，盡管第1象限表示凈碳匯和經(jīng)濟(jì)產(chǎn)值均在增加，但該象限內(nèi)的耦合類型之間依然存在細(xì)微差別：生態(tài)優(yōu)先型耦合∈[1.2,+∞]和經(jīng)濟(jì)優(yōu)先型耦合∈[0,0.8]均表明生態(tài)和經(jīng)濟(jì)之間的增速存在失衡，對比而言，當(dāng)且僅當(dāng)∈(0.8,1.2)，凈碳匯增速與經(jīng)濟(jì)產(chǎn)值增速較為一致時為最佳狀態(tài)，即增長耦合。

1.4 數(shù)據(jù)來源

研究需要2000—2019 年中國30 省份(港、澳、臺、西藏地區(qū)除外)的耕地利用碳排放、 碳吸收所涉活動數(shù)據(jù)、 核算系數(shù)和狹義農(nóng)業(yè)總產(chǎn)值數(shù)據(jù)，活動數(shù)據(jù)源于歷年《中國統(tǒng)計年鑒》《中國農(nóng)村統(tǒng)計年鑒》和各省統(tǒng)計年鑒，系數(shù)來自前文所列相關(guān)文獻(xiàn)?；?000年不變價格對農(nóng)業(yè)總產(chǎn)值進(jìn)行平減，以剔除通貨膨脹帶來的影響。

2 結(jié)果與分析

2.1 中國耕地利用凈碳匯時空特征分析

2.1.1 中國耕地利用凈碳匯時序演進(jìn)過程 基于所建清單對2000—2019年中國耕地利用碳源/匯進(jìn)行核算，繪制時序演進(jìn)圖。由圖3可知，就總量而言，中國年均耕地利用碳排放、碳吸收分別為2.33×10t與6.61×10t。20年間，碳排放總量由2.00×10t增長至2.46×10t，碳吸收總量則由5.19×10t增長為7.86×10t，增幅分別為22.9%和51.3%。碳吸收基數(shù)與增速均高于碳排放，使得凈碳匯由2000年的3.19×10t增至2019年的5.40×10t，年均達(dá)4.28×10t。根據(jù)時序特征，可將凈碳匯發(fā)展歷程劃分為波動不定(2000—2003年)、高速增長(2004—2015年)、平穩(wěn)增長(2016—2019年)3個階段，碳匯功能不斷凸顯，為“雙碳”承諾的兌現(xiàn)形成有益貢獻(xiàn)。

圖3 2000-2019年中國耕地利用碳排放、碳吸收與凈碳匯的時序演進(jìn)過程

從細(xì)分結(jié)構(gòu)來看，各排放源貢獻(xiàn)不一，發(fā)展趨勢異同并存。20年間，各排放源平均占比從大到小依次是農(nóng)用物資(33.7%)、稻田甲烷(26.7%)、秸稈燃燒(26.6%)、土壤氧化亞氮(13.0%)。就各源頭發(fā)展趨勢而言，農(nóng)用物資碳排放整體表現(xiàn)為上升態(tài)勢，2000年為6.00×10t，此后不斷增長，于2015年達(dá)到峰值9.08×10t，轉(zhuǎn)而開始下降，至2019年降為8.09×10t，其演變軌跡折射出我國典型的農(nóng)資投入驅(qū)動型農(nóng)業(yè)增長方式。稻田碳排放發(fā)展軌跡波動明顯，從2000年的6.38×10t降至2003年的5.63×10t，其后轉(zhuǎn)而上升，同樣于2015年達(dá)到峰值6.43×10t，繼而逐年下降，2019年降至6.17×10t。土壤排放基數(shù)較小但波動劇烈，由基期的2.67×10t平穩(wěn)增至2014年的3.32×10t，自2015年起逐年回落，2019年降為2.92×10t。秸稈燃燒碳排放早期演進(jìn)軌跡與稻田甲烷較為相似，2000—2003年呈下降趨勢，自4.95×10t降至4.53×10t，2004年出現(xiàn)回彈，高速增長至2015年的7.45×10t，此后穩(wěn)定在該水平附近。綜合而言，除秸稈燃燒碳排放穩(wěn)定在峰值之外，其余3類碳源均在2015年達(dá)峰后平穩(wěn)下降?？紤]到國家對綠色生產(chǎn)、溫室氣體減排的日益重視，對農(nóng)業(yè)的低碳約束將日趨嚴(yán)格，可以判斷耕地利用碳排放已于2015年達(dá)峰，峰值為2.63×10t。

2.1.2 中國耕地利用凈碳匯空間分布格局 基于2000年、2010年、2019年和2000—2019年均值，根據(jù)研究區(qū)域?qū)?yīng)年份的耕地利用碳排放、碳吸收和凈碳匯繪制分布圖(圖4)，以直觀展示空間格局。

中國耕地利用凈碳匯呈高值點(diǎn)狀散亂分布、低值片狀集聚分布的空間格局。就年均凈碳匯量而言(圖4d)，河南以4.76×10t在所有省份中獨(dú)占鰲頭，其次為山東(4.27×10t)，黑龍江、廣西處于3.00×10～4.00×10t，河北、新疆、吉林、四川、內(nèi)蒙古5省(自治區(qū))位于2.00×10～3.00×10t，而安徽、江蘇、云南、湖北、遼寧5省則處于1.00×10～2.00×10t，其余16省份均低于1.00×10t。隨著時間推移，多地耕地利用碳吸收量呈增長態(tài)勢，碳排放量呈先增后降趨勢，由于碳吸收量增幅大于碳排放量，導(dǎo)致凈碳匯量整體有所增加。2000年(圖4a)，僅山東、河南2省的凈碳匯量高于3.00×10t，其余17省均低于3.0×10t。到2010年(圖4b)，除上海、北京、福建等個別省份的凈碳匯量有所下降之外，其余地區(qū)增幅不一，尤其是河南、山東，已躍升至4.0×10t以上。到2019年(圖4c)，河南、黑龍江、山東3省將最高等級突破至5.00×10～6.00×10t。總體而言，處于凈碳匯高值區(qū)間的省份數(shù)量不斷增加，絕對水平也有所上升，表明中國耕地利用系統(tǒng)的碳盈余優(yōu)勢日益凸顯。

注：基于國家測繪地理信息局標(biāo)準(zhǔn)地圖服務(wù)網(wǎng)站下載的審圖號為GS(2019)1699的標(biāo)準(zhǔn)地圖制作，底圖無修改。下同。圖4 主要年份中國耕地利用碳排放、碳吸收與凈碳匯的空間分布

2.2 中國耕地利用凈碳匯與農(nóng)業(yè)生產(chǎn)的協(xié)調(diào)性分析

2.2.1 中國耕地利用凈碳匯與農(nóng)業(yè)生產(chǎn)的耦合協(xié)調(diào)度 根據(jù)省域凈碳匯與經(jīng)濟(jì)產(chǎn)值的耦合協(xié)調(diào)度，按照分級標(biāo)準(zhǔn)將30省(市、自治區(qū))劃分為5種類型，并繪制2000年、2010年和2019年的對應(yīng)分布圖(圖5)。

經(jīng)過20年演進(jìn)，中國耕地利用凈碳匯與農(nóng)業(yè)生產(chǎn)實現(xiàn)了由全局失調(diào)向多數(shù)協(xié)調(diào)的優(yōu)化，二者關(guān)系呈逐漸改善態(tài)勢?？疾炱诔?圖5a)，僅山東、河南2省處于良好協(xié)調(diào)階段，河北、江蘇、四川3省為初級協(xié)調(diào)，黑龍江、安徽、廣東等6地則為初級失調(diào)，而其余19個省份處于嚴(yán)重失調(diào)，該時點(diǎn)的特征為全局失調(diào)。到考察中期(圖5b)，絕大多數(shù)省份的耦合協(xié)調(diào)度有所提高，山東、河南已自良好協(xié)調(diào)順利過渡到優(yōu)秀協(xié)調(diào)，河北、黑龍江、江蘇3省成為良好協(xié)調(diào)類型的新梯隊，初級協(xié)調(diào)覆面擴(kuò)大至吉林、湖北等6個省份，初級失調(diào)省份同樣增加到6個，而嚴(yán)重失調(diào)類型縮減到北京、天津、上海等13個地區(qū)，這一時點(diǎn)的特征為部分協(xié)調(diào)。到考察期末(圖5c)，優(yōu)秀協(xié)調(diào)等級仍為山東、河南2省，四川、吉林、新疆、安徽、廣西等地加入良好協(xié)調(diào)行列，初級協(xié)調(diào)省份依然是6個，江西、貴州、陜西、甘肅4省則從嚴(yán)重失調(diào)改善到初級失調(diào)，僅有10個省份保持嚴(yán)重失調(diào)狀態(tài)。在該時間節(jié)點(diǎn)，失調(diào)省份與協(xié)調(diào)省份呈分庭抗禮格局。

圖5 主要年份中國省域耕地利用凈碳匯與農(nóng)業(yè)產(chǎn)值的耦合協(xié)調(diào)度

2.2.2 中國耕地利用凈碳匯與農(nóng)業(yè)生產(chǎn)的Tapio耦合指數(shù) 根據(jù)2000—2019年中國耕地利用凈碳匯變化率與農(nóng)業(yè)產(chǎn)值變化率的演進(jìn)情況，判斷其Tapio耦合狀態(tài)(圖6)。

圖6 2000-2019年中國耕地利用凈碳匯與總產(chǎn)值的Tapio耦合指數(shù)

研究期間，耦合指數(shù)散點(diǎn)多位于第1象限。2003年，凈碳匯負(fù)向增長而農(nóng)業(yè)產(chǎn)值正向增長，呈生態(tài)衰弱型退耦；2008年，二者增速較為一致，呈增長耦合態(tài)勢；在其余年份，二者關(guān)系均體現(xiàn)為經(jīng)濟(jì)主導(dǎo)型耦合。20年來，我國農(nóng)業(yè)總產(chǎn)值年均增速高達(dá)4.34%，而凈碳匯增速僅為2.80%，農(nóng)業(yè)經(jīng)濟(jì)系統(tǒng)整體發(fā)展領(lǐng)先于耕地碳匯系統(tǒng)。從2010年起，散點(diǎn)演進(jìn)趨勢愈發(fā)偏向于橫軸，表明農(nóng)業(yè)產(chǎn)值變動率大于凈碳匯變動率，逐漸偏離增長耦合這一最優(yōu)狀態(tài)，呈現(xiàn)出典型的經(jīng)濟(jì)主導(dǎo)型耦合特征。

為判斷不同階段各省耕地利用凈碳匯量與農(nóng)業(yè)產(chǎn)值增速的耦合程度，以10年為界，分別對2000—2009年和2010—2019年的弧彈性Tapio耦合指數(shù)進(jìn)行測算，對應(yīng)象限圖見圖7。

考察期前段(圖7a)，關(guān)系類型較為多元，以經(jīng)濟(jì)主導(dǎo)型耦合為主，增長耦合與生態(tài)主導(dǎo)型耦合次之。具體而言，湖北、山東等12省屬于經(jīng)濟(jì)主導(dǎo)型耦合；黑龍江、新疆、吉林、山西、青海5省屬于增長耦合類型，其中，黑龍江凈碳匯與總產(chǎn)值增幅分別為83.3%和73.0%，在省域間具有顯著垂范作用；而天津、安徽、內(nèi)蒙古、遼寧和廣西屬于生態(tài)主導(dǎo)型耦合，廣西的凈碳匯增幅高達(dá)113.6%，在所有省份中遙遙領(lǐng)先；對比而言，四川、福建、貴州等7省屬于生態(tài)衰弱型退耦，農(nóng)業(yè)產(chǎn)值出現(xiàn)一定增長，但凈碳匯量卻出現(xiàn)下降；僅上海呈生態(tài)主導(dǎo)型負(fù)耦合，說明其耕地利用凈碳匯與農(nóng)業(yè)產(chǎn)值均有所下降，且前者降速快于后者，折射出上海農(nóng)業(yè)生產(chǎn)整體規(guī)模不斷縮減的發(fā)展歷程。

考察期后段(圖7b)，耦合格局發(fā)生明顯變化，絕大多數(shù)省份匯聚于第1象限，且以經(jīng)濟(jì)主導(dǎo)型耦合居多。與考察期前半段相比，不再有屬于生態(tài)主導(dǎo)型耦合的省份；原本表現(xiàn)為增長耦合的5省中，山西、吉林、新疆、黑龍江進(jìn)入經(jīng)濟(jì)主導(dǎo)型耦合行列，青海與海南同屬于生態(tài)衰弱型退耦；內(nèi)蒙古、遼寧、廣東、湖南、天津和江蘇成為新的增長耦合梯隊；上海、北京屬于生態(tài)主導(dǎo)型負(fù)耦合，這與兩市日益凸顯的發(fā)展定位與功能導(dǎo)向息息相關(guān)。

圖7 中國省域耕地利用凈碳匯與經(jīng)濟(jì)產(chǎn)值的分段Tapio弧彈性耦合指數(shù)

3 討 論

本研究對2000—2019 年中國省域(港、澳、臺、西藏地區(qū)除外)耕地利用碳排放、 碳吸收進(jìn)行核算，基于二者差值判斷各省凈碳效應(yīng)、探索其演進(jìn)情況，采用耦合協(xié)調(diào)度與拓展后的Tapio耦合指數(shù)判斷耕地利用凈碳匯與農(nóng)業(yè)生產(chǎn)的時空協(xié)調(diào)程度。研究表明，中國耕地利用系統(tǒng)具有較強(qiáng)碳匯效應(yīng)，碳匯量總體呈上升態(tài)勢，歷經(jīng)波動不定、高速增長、穩(wěn)定增長3個階段，表現(xiàn)為高值點(diǎn)狀散亂分布、低值片狀集聚分布。全國耕地利用凈碳匯與經(jīng)濟(jì)產(chǎn)出的關(guān)系由全局失調(diào)優(yōu)化為部分協(xié)調(diào)，在多數(shù)年份體現(xiàn)為經(jīng)濟(jì)主導(dǎo)型耦合，表明減源增匯與作物增產(chǎn)的關(guān)系不斷改善。本研究對現(xiàn)有耕地利用凈碳匯核算研究有所完善，對凈碳效應(yīng)視角下的耕地利用與經(jīng)濟(jì)產(chǎn)出的關(guān)系研究有所豐富，可為我國“雙碳”目標(biāo)的實現(xiàn)提供耕地利用領(lǐng)域的數(shù)據(jù)參考。

本研究發(fā)現(xiàn)，中國耕地利用系統(tǒng)呈碳盈余狀態(tài)，這一判斷與田云等的結(jié)論一致。具體而言，田云等以1995—2010年中國為研究對象發(fā)現(xiàn)，2010年作物碳匯量為6.68×10t，農(nóng)業(yè)碳排放量為2.91×10t，凈碳匯量為3.77×10t，與本研究對應(yīng)年份的核算結(jié)果較為接近。2項研究所測碳排放、碳吸收和凈碳匯的年均規(guī)模存在區(qū)別，是源于核算范疇與研究時期差異。此外，筆者曾對2000—2018年中國耕地利用碳排放、碳吸收量進(jìn)行核算發(fā)現(xiàn)，部分省份的凈效應(yīng)為碳源。究其原因，該研究在核算農(nóng)用物資碳排放時涉及柴油、汽油、天然氣等多種農(nóng)用能源。然而，源于統(tǒng)計口徑差異，農(nóng)用能源消耗量不僅來自于種植業(yè)，也有部分產(chǎn)生于畜牧業(yè)、漁業(yè)等，基于能源消耗總量進(jìn)行核算將高估耕地利用碳排放，進(jìn)一步影響后續(xù)凈碳效應(yīng)評判。在優(yōu)化核算清單后發(fā)現(xiàn)，盡管我國耕地利用過程涉及大量溫室氣體排放源，其仍能憑借自身強(qiáng)大的作物碳匯系統(tǒng)在短期溫室氣體減排進(jìn)程中呈現(xiàn)出顯著正外部性。但值得注意的是，盡管作物在生長周期中會通過光合作用吸收固定CO，短期碳匯效益十分顯著，對碳循環(huán)的長期影響仍顯微弱，因其所形成的有機(jī)碳未來將通過作為食物或工業(yè)原料被消費(fèi)、秸稈處理等途徑返還到大氣中。由于核算系數(shù)、消耗周期及消耗比例的不確定性，暫時無法對這部分碳排放量予以核算，但可以預(yù)計，若延續(xù)過去的高碳農(nóng)資驅(qū)動型發(fā)展方式，不排除耕地利用系統(tǒng)在長期碳循環(huán)中成為碳源的可能性。

就時序演進(jìn)而言，耕地利用凈碳匯表現(xiàn)出鮮明的階段式演進(jìn)規(guī)律。第1階段，耕地利用凈碳匯起伏不定，2002—2003年間還有明顯降幅。這一階段的波動原因已得到學(xué)界公認(rèn)，即低效益、低水平的生產(chǎn)特征使得農(nóng)業(yè)發(fā)展陷入瓶頸，作物種植規(guī)模年際波動劇烈，農(nóng)用物資投入積極性低，耕地利用碳排放、碳吸收量同樣波動不定。第2階段表現(xiàn)為凈碳匯高速增長。自2004年起，我國陸續(xù)頒布涉農(nóng)中央一號文件，有效激發(fā)了農(nóng)業(yè)生產(chǎn)積極性，農(nóng)資投入密度不斷提高，作物種植規(guī)模加速擴(kuò)張，高碳排、高碳匯并存格局日益凸顯，且碳排放于2015年達(dá)峰，碳吸收同樣出現(xiàn)新高點(diǎn)。這一階段，我國農(nóng)資投入驅(qū)動型的粗放式農(nóng)業(yè)發(fā)展特征愈發(fā)明顯。自2016年起，碳排放逐漸顯露下降趨勢，而碳吸收穩(wěn)居高位水平，二者差值繼續(xù)擴(kuò)大，導(dǎo)致凈碳匯繼續(xù)保持增長，不過增速較前一階段有所放緩。總體而言，中國耕地利用系統(tǒng)始終體現(xiàn)為碳盈余，且碳匯功能不斷增強(qiáng)，2019年凈碳匯量為5.40×10t，折合二氧化碳當(dāng)量為1.98×10t，可抵消全國當(dāng)年近1/5的人為排放總量，在全局溫室氣體減排進(jìn)程中表現(xiàn)為較為顯著的正外部性。不過，碳吸收量始終呈上升態(tài)勢，而耕地利用碳排放同樣居高不下，這一“高碳匯、高碳排”格局是以高強(qiáng)度農(nóng)資投入的粗放式生產(chǎn)模式換取高速增長的結(jié)果。作物的自然屬性為耕地利用系統(tǒng)賦予了碳匯功能，但所固定的碳又會通過消耗分解而返還給大氣。由此，耕地利用系統(tǒng)內(nèi)部碳盈余并不意味可以松懈對碳減排的重視，未來可結(jié)合各地發(fā)展階段與特征，因地制宜加快推進(jìn)化肥農(nóng)藥減量、秸稈資源化利用進(jìn)程，農(nóng)資驅(qū)動下的“高碳匯、高碳排”模式應(yīng)逐漸被技術(shù)驅(qū)動下的“高碳匯、低碳排”模式所取代。在關(guān)注耕地利用本身碳效應(yīng)之余，還應(yīng)繼續(xù)將視角擴(kuò)展至相關(guān)產(chǎn)業(yè)鏈，從高效節(jié)能農(nóng)業(yè)機(jī)械、節(jié)水灌溉設(shè)施等低碳裝備研發(fā)，到生物農(nóng)藥、節(jié)約型施肥等低碳生產(chǎn)技術(shù)的推廣應(yīng)用，再到后續(xù)農(nóng)產(chǎn)品收儲、轉(zhuǎn)運(yùn)、售賣、消費(fèi)等環(huán)節(jié)，多領(lǐng)域、多方面著手，加快推進(jìn)種植業(yè)全產(chǎn)業(yè)鏈溫室氣體協(xié)同減排。

從空間格局來看，河南、黑龍江、山東、四川、河北等地始終保持高凈碳匯量，當(dāng)?shù)馗乩靡?guī)模較大，作物固碳量本身相對較高，加之其秸稈露天焚燒比例明顯低于其他糧食主產(chǎn)省，生產(chǎn)方式已開始自要素投入型轉(zhuǎn)向技術(shù)驅(qū)動型，高碳匯與低碳排的雙重特征是以上地區(qū)得以保持高凈碳匯的緣由所在。湖南、湖北、安徽、江西等水稻主產(chǎn)省則表現(xiàn)出高碳排與高碳匯的特性，其作物生產(chǎn)系統(tǒng)碳匯功能較強(qiáng)，但同時伴隨大量稻田甲烷排放，加之對化肥、農(nóng)藥等高碳農(nóng)資的依賴度較大、秸稈露天焚燒比例較高，導(dǎo)致碳排放量遠(yuǎn)超其他產(chǎn)糧大省，進(jìn)而削減凈碳匯量。青海、寧夏等地的耕地利用規(guī)模較小，難以在凈碳匯量上有突出表現(xiàn)，但不能否認(rèn)的是，在對應(yīng)作物固碳量下，當(dāng)?shù)剞r(nóng)藥、化肥、農(nóng)膜等農(nóng)資的投入強(qiáng)度幾乎在所有省份中處于最低水平，秸稈露天焚燒率同樣遠(yuǎn)低于其他省份。上海、福建、北京等地的發(fā)展重心并非農(nóng)業(yè)，呈碳排放、碳吸收和凈碳匯的“三低”格局。

在碳效應(yīng)與經(jīng)濟(jì)發(fā)展的關(guān)系方面，田云等以長江經(jīng)濟(jì)帶為研究對象，探討了農(nóng)業(yè)碳排放與農(nóng)業(yè)產(chǎn)值的耦合協(xié)調(diào)度，發(fā)現(xiàn)二者之間的關(guān)系不斷優(yōu)化，基本實現(xiàn)了由整體失調(diào)向整體協(xié)調(diào)的轉(zhuǎn)變，與本文結(jié)論較為一致。楊果等更加關(guān)注作物碳匯與農(nóng)業(yè)產(chǎn)值之間的耦合關(guān)系，發(fā)現(xiàn)二者之間的關(guān)系在強(qiáng)負(fù)耦合與弱耦合之間不斷切替，狀態(tài)較不穩(wěn)定。這是因為該研究采用了相鄰年份環(huán)比形式的Tapio耦合指數(shù)，實質(zhì)為短期意義上的隨機(jī)波動和偏離，未能反映一定時期內(nèi)作物碳匯與經(jīng)濟(jì)增長的持續(xù)穩(wěn)定關(guān)系，與耦合過程的長期性和趨勢性要求相悖。單一排放或吸收視角僅能從特定方面反映出碳效應(yīng)與經(jīng)濟(jì)發(fā)展的關(guān)系，相比而言，陳柔等考慮到農(nóng)業(yè)生產(chǎn)的碳效應(yīng)雙重性，嘗試對低碳生產(chǎn)系統(tǒng)與經(jīng)濟(jì)系統(tǒng)之間的協(xié)調(diào)性展開探索，但仍未將碳匯、碳排整合為凈指標(biāo)，而是分別對碳匯和碳排單獨(dú)討論。區(qū)別于相關(guān)研究，本文利用拓展的弧彈性Tapio耦合指數(shù)對各年耕地利用凈碳匯與總產(chǎn)值進(jìn)行測度，發(fā)現(xiàn)二者關(guān)系已由全局失調(diào)改善為部分協(xié)調(diào)，二者增速關(guān)系也已由多種類型并存優(yōu)化至以經(jīng)濟(jì)主導(dǎo)型耦合狀態(tài)為主，表明耕地利用的經(jīng)濟(jì)與生態(tài)的關(guān)系已由整體失衡走向初步平衡，但距實現(xiàn)整體協(xié)調(diào)和增長耦合尚存一定差距。據(jù)此，應(yīng)分重點(diǎn)、分批次推進(jìn)排放大省抑源促匯，浙江、福建、山西等省份瀕臨經(jīng)濟(jì)主導(dǎo)型耦合與生態(tài)衰退型退耦的交界邊緣，需警惕經(jīng)濟(jì)效益與生態(tài)效益背道相馳的局面。鼓勵遼寧、廣東等已率先實現(xiàn)增長耦合的地區(qū)繼續(xù)優(yōu)化生產(chǎn)結(jié)構(gòu)、推廣先進(jìn)生產(chǎn)技術(shù)，為其他省份提供參考樣本。對于河南、湖北、黑龍江等農(nóng)業(yè)大省，雖其排放基數(shù)較大，但因其已進(jìn)入經(jīng)濟(jì)主導(dǎo)型耦合行列，農(nóng)業(yè)生產(chǎn)與生態(tài)環(huán)境的關(guān)系已初步協(xié)調(diào)，可通過優(yōu)化農(nóng)資利用結(jié)構(gòu)、加強(qiáng)低碳技術(shù)應(yīng)用，實現(xiàn)其耦合狀態(tài)的繼續(xù)優(yōu)化。

本研究仍存在一些局限。一方面，研究尺度落足于中國省域，雖可為耕地利用凈碳效應(yīng)的整體判斷提供參考，但仍較為宏觀，后續(xù)研究可以將尺度精確至市州層面，結(jié)論將更加詳盡、建議將更具針對性;另一方面，為確保核算結(jié)果可靠性，基礎(chǔ)排放系數(shù)主要來源于我國發(fā)改委公布的《省級溫室氣體清單編制指南(試行)》和領(lǐng)域內(nèi)廣泛引用的文獻(xiàn)，但相關(guān)結(jié)果仍存在不確定性。例如，秸稈燃燒碳核算涉及主要作物的燃燒效率和露天焚燒比例，由于我國對秸稈焚燒的禁令日益嚴(yán)格，秸稈焚燒比例將隨著時間推移不斷下降，隨著技術(shù)進(jìn)步，作物燃燒效率也可能出現(xiàn)變化。限于數(shù)據(jù)可得性，對近年秸稈燃燒碳排放量可能存在高估。隨著今后相關(guān)核算系數(shù)的更新與完善，下一步可對耕地利用碳源/匯展開更加精確的估算。

4 結(jié) 論

(1)中國耕地利用系統(tǒng)始終體現(xiàn)為碳盈余，凈碳匯量由3.19×10t增至5.40×10t，年均高達(dá)4.28×10t，在全局溫室氣體減排進(jìn)程中表現(xiàn)為較為顯著的正外部性。碳排放由2.00×10t增至2.46×10t，碳吸收量則由5.19×10t增長為7.86×10t。排放結(jié)構(gòu)中，各排放源平均占比按照農(nóng)用物資、稻田甲烷、秸稈燃燒、土壤氧化亞氮的順序逐次遞減。根據(jù)各源頭發(fā)展趨勢，判斷耕地利用碳排放已于2015年達(dá)到峰值。

(2)時序演進(jìn)上，全國耕地利用凈碳匯歷經(jīng)波動不定(2000—2003年)、高速增長(2004—2015年)、平穩(wěn)增長(2016—2019年) 3個階段?？臻g分布上，省域耕地利用凈碳匯呈高值點(diǎn)狀散亂分布、低值片狀集聚分布特征。

(3)從數(shù)量角度而言，全國耕地利用凈碳匯與經(jīng)濟(jì)產(chǎn)出的關(guān)系由全局失調(diào)優(yōu)化為部分協(xié)調(diào)；從速率角度而言，全國尺度下的凈碳匯與經(jīng)濟(jì)產(chǎn)出在多數(shù)年份體現(xiàn)為經(jīng)濟(jì)主導(dǎo)型耦合，省域尺度下的耦合狀態(tài)由若干類型并存演進(jìn)為以經(jīng)濟(jì)主導(dǎo)型耦合居多，表明各省份的耕地利用減源增匯與作物增產(chǎn)的關(guān)系不斷改善。