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        基于投入產(chǎn)出的中國(guó)省際農(nóng)業(yè)水-土-碳足跡流動(dòng)分析

        2022-12-26 13:43:26趙榮欽楊文娟吳航星彭超月
        生態(tài)學(xué)報(bào) 2022年23期
        關(guān)鍵詞:投入產(chǎn)出足跡關(guān)聯(lián)

        孫 錦,劉 源,趙榮欽,楊文娟,吳航星,彭超月,郭 敏,劉 愷

        華北水利水電大學(xué) 測(cè)繪與地理信息學(xué)院,鄭州 450046

        水、土、碳是地表環(huán)境的關(guān)鍵要素,對(duì)這些要素開(kāi)展研究是資源環(huán)境領(lǐng)域的核心內(nèi)容之一。水土資源是農(nóng)業(yè)生產(chǎn)的基礎(chǔ),由于氣候、地形等因素的差異,不同區(qū)域的水土資源條件及其組合特征、種植結(jié)構(gòu)與規(guī)模明顯不同,這不僅造成了農(nóng)業(yè)水土資源利用方式和效率的差異,也進(jìn)一步導(dǎo)致了不同區(qū)域水、土、碳足跡的差異;同時(shí),農(nóng)產(chǎn)品貿(mào)易所造成的區(qū)域水、土、碳足跡的流動(dòng)也成為影響區(qū)域農(nóng)業(yè)環(huán)境的重要指標(biāo),基于足跡流動(dòng)的資源利用空間轉(zhuǎn)移問(wèn)題成為當(dāng)前研究的熱點(diǎn)之一。

        國(guó)內(nèi)外學(xué)者在水、土、碳足跡研究中,針對(duì)單一足跡的探索較多。農(nóng)業(yè)碳足跡方面,多采用投入產(chǎn)出模型、生命周期評(píng)價(jià)等方法[1—5],如López[6]利用跨區(qū)域投入產(chǎn)出模型,分析了農(nóng)產(chǎn)品跨境運(yùn)輸?shù)奶甲阚E;杜江等[7]根據(jù)碳足跡理論和生命周期評(píng)價(jià)方法,利用1991—2016年糧食主產(chǎn)區(qū)農(nóng)業(yè)投入產(chǎn)出省級(jí)數(shù)據(jù),測(cè)算種植業(yè)的碳足跡。農(nóng)業(yè)水足跡方面,大多采用投入產(chǎn)出分析[8—9]、情景模擬[10]和生命周期[11—12]等方法,如Ren等[13]基于容積法和多區(qū)域投入產(chǎn)出法對(duì)我國(guó)各地區(qū)農(nóng)產(chǎn)品虛擬水流量進(jìn)行綜合計(jì)算分析;吳芳等[14]對(duì)中國(guó)農(nóng)業(yè)水足跡變化趨勢(shì)和空間差異進(jìn)行分析;孫才志等[15]基于2017年投入產(chǎn)出表和相關(guān)氣象數(shù)據(jù),在農(nóng)業(yè)用水中加入綠水資源消耗量,分析中國(guó)42個(gè)部門(mén)水資源消耗的總量和結(jié)構(gòu),以及水資源在生產(chǎn)鏈中消耗的具體路徑。農(nóng)業(yè)土地足跡方面,大部分學(xué)者通過(guò)研究生態(tài)足跡、土地承載力、可持續(xù)發(fā)展等[16—18]間接分析農(nóng)業(yè)土地使用狀況。Liao等[19]學(xué)者通過(guò)投入產(chǎn)出法分析我國(guó)6個(gè)特大城市能源生產(chǎn)過(guò)程中的水足跡情況,探究能源消耗與水資源消耗間的關(guān)系;Deng等[20]學(xué)者通過(guò)投入產(chǎn)出法分析我國(guó)不同產(chǎn)業(yè)水、能以及糧食的消耗,探究各個(gè)要素間的關(guān)聯(lián),提高水、能和糧食的利用率。Liu等[21]采用多區(qū)域投入產(chǎn)出模型研究全球供應(yīng)鏈上與大豆貿(mào)易相關(guān)的農(nóng)業(yè)土地利用和碳損失變化。近年來(lái)我國(guó)農(nóng)業(yè)生產(chǎn)活動(dòng)造成的水資源浪費(fèi)、土地退化等生態(tài)環(huán)境問(wèn)題日益嚴(yán)峻,單一要素的研究不足以全面客觀地衡量人類(lèi)活動(dòng)導(dǎo)致的環(huán)境影響。因此,國(guó)內(nèi)外學(xué)者開(kāi)始探究多種資源的相互影響機(jī)制,從水-能[22—23]關(guān)系、水-土-能[24—25]關(guān)系、水-土-能-碳耦合作用[26]、基于水-能源-食物-生態(tài)關(guān)系的分析[27]以及水-土-能與碳排放相互影響的機(jī)制[28]等方面進(jìn)行研究。比如,Zhai等[29]通過(guò)計(jì)算中國(guó)糧食生產(chǎn)中的水足跡和能源足跡,發(fā)現(xiàn)水、能足跡之間通過(guò)肥料和柴油的使用建立起密切聯(lián)系,農(nóng)業(yè)經(jīng)濟(jì)效應(yīng)是促進(jìn)環(huán)境負(fù)荷增長(zhǎng)的最大驅(qū)動(dòng)因素;Silalertruksa等[30]分析灌溉區(qū)和非灌溉區(qū)甘蔗生產(chǎn)系統(tǒng)的土地-水-能源關(guān)系,發(fā)現(xiàn)合理灌溉能使甘蔗產(chǎn)品的碳足跡和生態(tài)足跡減少,進(jìn)而提出可持續(xù)的水能耦合管理措施;Mohtar等[31]著重強(qiáng)調(diào)通過(guò)系統(tǒng)分析水-能-糧食的復(fù)雜關(guān)系,緩解人類(lèi)活動(dòng)和全球氣候變化對(duì)水、能源和糧食系統(tǒng)的壓力。以上研究為開(kāi)展多要素關(guān)聯(lián)分析提供了重要的借鑒。

        總體而言,已有研究主要針對(duì)單一足跡要素從不同尺度、不同視角開(kāi)展了水、土、碳足跡的研究,但在農(nóng)業(yè)水-土-碳關(guān)聯(lián)與流動(dòng)研究方面[32—33]還需要進(jìn)一步加強(qiáng)。在當(dāng)前碳中和的背景下,區(qū)域之間虛擬資源流動(dòng)及耦合管理成為關(guān)注的熱點(diǎn)之一,探索不同區(qū)域之間資源要素的流動(dòng)及其關(guān)聯(lián)關(guān)系,對(duì)于揭示跨區(qū)域經(jīng)濟(jì)聯(lián)系帶來(lái)的環(huán)境影響并探索資源可持續(xù)管理策略具有重要意義。本研究以中國(guó)30個(gè)省級(jí)行政區(qū)(除西藏自治區(qū)、中國(guó)香港、中國(guó)澳門(mén)和中國(guó)臺(tái)灣外)為研究對(duì)象,使用2017年全國(guó)各省投入產(chǎn)出表計(jì)算農(nóng)業(yè)水、土、碳足跡,揭示水-土-碳足跡的空間格局、流動(dòng)方向以及關(guān)聯(lián)狀況,并提出農(nóng)業(yè)低碳發(fā)展的政策建議,為我國(guó)農(nóng)業(yè)水土資源優(yōu)化和種植結(jié)構(gòu)調(diào)整提供實(shí)踐指導(dǎo),增強(qiáng)農(nóng)業(yè)領(lǐng)域應(yīng)對(duì)和減緩水資源危機(jī)和全球氣候變化的能力。

        1 計(jì)算方法與數(shù)據(jù)來(lái)源

        1.1 計(jì)算方法

        1.1.1 投入產(chǎn)出分析

        目前,投入產(chǎn)出分析在環(huán)境科學(xué)、資源環(huán)境以及地理學(xué)等學(xué)科領(lǐng)域廣泛應(yīng)用[34—39],為跨區(qū)域資源環(huán)境研究提供了重要手段。因此,本文采用投入產(chǎn)出分析方法探討中國(guó)省際農(nóng)業(yè)水-土-碳流動(dòng)狀況。

        (1)區(qū)域間投入產(chǎn)出模型

        區(qū)域間投入產(chǎn)出模型以單區(qū)域投入產(chǎn)出表為基礎(chǔ)連接而成,在具有n個(gè)區(qū)域,m個(gè)部門(mén)的經(jīng)濟(jì)系統(tǒng)中,根據(jù)總投入等于總產(chǎn)出這一基本平衡關(guān)系可得:

        (1)

        將各區(qū)域各部門(mén)的中間使用除以總投入,可得直接消耗系數(shù):

        (2)

        將式(1)改寫(xiě)為矩陣形式:

        Xi=AijXi+Yij=(I-Aij)-1Yij

        (3)

        式中,Xi為多區(qū)域投入產(chǎn)出模型的總產(chǎn)出矩陣,Aij為直接消耗矩陣,Yij為最終使用矩陣。I為單位矩陣,(I-Aij)-1為列昂惕夫逆矩陣,表示生產(chǎn)單位最終產(chǎn)品對(duì)中間投入部門(mén)產(chǎn)品的完全需求。

        (4)

        (2)基于投入產(chǎn)出分析的農(nóng)業(yè)水、土、碳足跡計(jì)算

        農(nóng)業(yè)水、土、碳足跡的測(cè)算是在區(qū)域間投入產(chǎn)出表的基礎(chǔ)上,加入各省區(qū)農(nóng)業(yè)水資源消耗量、農(nóng)業(yè)土地資源占用量、農(nóng)業(yè)二氧化碳排放量。計(jì)算公式如下:

        ①農(nóng)業(yè)直接用水系數(shù)、農(nóng)業(yè)直接土地資源占用系數(shù)、農(nóng)業(yè)直接碳排放系數(shù)

        (5)

        (6)

        (7)

        式中,awj為農(nóng)業(yè)直接用水系數(shù),即生產(chǎn)單位產(chǎn)品所直接消耗的水資源量;alj為農(nóng)業(yè)直接土地資源占用系數(shù),即生產(chǎn)單位產(chǎn)品所直接占用的土地資源;acj為農(nóng)業(yè)直接碳排放系數(shù),即生產(chǎn)單位產(chǎn)品的直接碳排放量;wj為農(nóng)業(yè)水資源消耗量;cj為農(nóng)業(yè)碳排放量;lj為農(nóng)業(yè)土地資源占用量;Xj為第j個(gè)地區(qū)的總產(chǎn)出。

        ②農(nóng)業(yè)完全用水系數(shù)、農(nóng)業(yè)完全土地資源占用系數(shù)、農(nóng)業(yè)完全碳排放系數(shù)

        除直接使用與直接碳排放外,實(shí)際生產(chǎn)活動(dòng)中某一部門(mén)的產(chǎn)品需要其他部門(mén)產(chǎn)品作為中間投入,而生產(chǎn)其他部門(mén)產(chǎn)品也使用水、土資源并產(chǎn)生碳排放,即間接使用或間接碳排放,與直接使用或直接碳排放加和可得農(nóng)業(yè)完全用水系數(shù)、農(nóng)業(yè)完全土地資源占用系數(shù)、農(nóng)業(yè)完全碳排放系數(shù)。本文將ACj、AWj、ALj對(duì)角化處理,再分別右乘列昂惕夫逆矩陣(I-A)-1,依次得到水資源完全需求矩陣、土地資源完全需求矩陣以及碳排放完全需求矩陣,計(jì)算公式如下:

        (8)

        (9)

        (10)

        ③農(nóng)業(yè)水足跡、農(nóng)業(yè)土地足跡、農(nóng)業(yè)碳足跡

        已知完全需求矩陣和最終使用矩陣,可以計(jì)算得出各省農(nóng)業(yè)水足跡WF、農(nóng)業(yè)土地足跡LF、農(nóng)業(yè)碳足跡CF:

        (11)

        (12)

        (13)

        1.1.2 空間關(guān)聯(lián)網(wǎng)絡(luò)分析

        社會(huì)網(wǎng)絡(luò)分析可以量化分析復(fù)雜的空間關(guān)聯(lián)網(wǎng)絡(luò)[40]。本文采用Ucinet軟件計(jì)算等級(jí)度、網(wǎng)絡(luò)效率、網(wǎng)絡(luò)密度和關(guān)聯(lián)關(guān)系數(shù),分析農(nóng)業(yè)水、土、碳足跡空間關(guān)聯(lián)網(wǎng)絡(luò)的整體特征,通過(guò)節(jié)點(diǎn)中心度、接近中心度和中介中心度刻畫(huà)各省在農(nóng)業(yè)水、土、碳足跡空間關(guān)聯(lián)網(wǎng)絡(luò)中的個(gè)體特征。農(nóng)業(yè)水、土、碳足跡計(jì)算過(guò)程中可得農(nóng)業(yè)水、土、碳足跡空間轉(zhuǎn)移矩陣,為便于進(jìn)行網(wǎng)絡(luò)分析并過(guò)濾掉微弱空間關(guān)聯(lián)對(duì)整體關(guān)聯(lián)網(wǎng)絡(luò)的影響,需對(duì)空間轉(zhuǎn)移矩陣進(jìn)行二值化處理。參考已有研究[41—42],將農(nóng)業(yè)水、土、碳足跡空間轉(zhuǎn)移矩陣各行的均值作為閾值,大于等于均值則取值為1,否則為0。相關(guān)指標(biāo)的計(jì)算方法詳見(jiàn)文獻(xiàn)[40,43]。

        1.2 數(shù)據(jù)來(lái)源

        多區(qū)域投入產(chǎn)出數(shù)據(jù)來(lái)源于國(guó)家統(tǒng)計(jì)局編制的《2017年中國(guó)地區(qū)投入產(chǎn)出表》;各省農(nóng)業(yè)水資源消耗量來(lái)源于水利部發(fā)布的《2017年中國(guó)水資源公報(bào)》“各省級(jí)行政區(qū)農(nóng)業(yè)用水量”;農(nóng)業(yè)土地資源占用量采用《中國(guó)統(tǒng)計(jì)年鑒(2018)》“耕地灌溉面積”數(shù)據(jù);農(nóng)業(yè)二氧化碳排放量由各類(lèi)能源消耗量乘以其碳排放系數(shù)[44]計(jì)算得到,如表1所示,其中各類(lèi)能源消耗量來(lái)自《2018年中國(guó)能源統(tǒng)計(jì)年鑒》地區(qū)能源平衡(實(shí)物量)“終端消費(fèi)量”;足跡強(qiáng)度由各省農(nóng)業(yè)水、土、碳足跡分別除以農(nóng)業(yè)總產(chǎn)值得到,農(nóng)業(yè)總產(chǎn)值數(shù)據(jù)來(lái)源于國(guó)家統(tǒng)計(jì)局網(wǎng)站的“分省年度數(shù)據(jù)查詢(xún)”。需要說(shuō)明的是,(1)2018年《中國(guó)能源統(tǒng)計(jì)年鑒》中不含中國(guó)西藏自治區(qū)數(shù)據(jù),限于數(shù)據(jù)可獲取性,西藏自治區(qū)、中國(guó)香港、中國(guó)澳門(mén)和中國(guó)臺(tái)灣暫不列入研究范圍;(2)本文研究中國(guó)省際農(nóng)業(yè)水、土、碳足跡流動(dòng),不涉及進(jìn)口量和出口量,而《2017年中國(guó)地區(qū)投入產(chǎn)出表》中,進(jìn)口量包含在中間使用和最終使用矩陣中,計(jì)算過(guò)程中引入進(jìn)口系數(shù)剔除;(3)農(nóng)業(yè)足跡核算所用數(shù)據(jù)不涉及部門(mén)合并。

        2 結(jié)果分析

        2.1 中國(guó)30個(gè)省級(jí)行政區(qū)農(nóng)業(yè)水土碳足跡空間分布格局

        中國(guó)農(nóng)業(yè)水足跡及其強(qiáng)度具有明顯的空間差異(圖1、圖2)。新疆農(nóng)業(yè)水足跡最大,為1077.17億m3,占全國(guó)的17.4%,水足跡強(qiáng)度為4656.51萬(wàn)m3/億元,居全國(guó)第三。新疆主要經(jīng)濟(jì)作物棉花的單位面積及單位質(zhì)量需水量和耗水量較大、日照強(qiáng)、所需灌溉用水量大以及農(nóng)產(chǎn)品向外出口量大。寧夏的農(nóng)業(yè)水足跡值為284.93億m3,居全國(guó)前列,其水足跡強(qiáng)度全國(guó)最高,為9222.23萬(wàn)m3/億元,歸因于土地鹽堿度較高,需經(jīng)過(guò)沖洗改良,導(dǎo)致灌溉用水占總用水量的90%以上,農(nóng)業(yè)用水利用率極低,造成西北地區(qū)農(nóng)業(yè)水足跡強(qiáng)度普遍偏高。河南和山東是典型的農(nóng)業(yè)大省,糧食產(chǎn)量逐年遞增,水資源承壓較大,但其農(nóng)業(yè)水足跡分別為130.16億m3和144.88億m3,處于較低水平;農(nóng)業(yè)水足跡強(qiáng)度分別為285.91萬(wàn)m3/億元和329.04萬(wàn)m3/億元,是全國(guó)最低水平。近年來(lái)兩省不斷嘗試實(shí)施小型農(nóng)田水利重點(diǎn)項(xiàng)目、大中型灌區(qū)節(jié)水改造項(xiàng)目以及其他高效節(jié)水灌溉技術(shù),農(nóng)業(yè)節(jié)水增效成果顯著。

        表1 各能源類(lèi)型的碳排放系數(shù)表

        圖1 中國(guó)農(nóng)業(yè)水足跡空間格局Fig.1 Spatial pattern of agricultural water footprint in China

        圖2 中國(guó)農(nóng)業(yè)水足跡強(qiáng)度空間格局 Fig.2 Spatial pattern of agricultural water footprint intensity in China

        我國(guó)農(nóng)業(yè)土地足跡整體呈東南部偏低,北部偏高的格局(圖3、圖4)。黑龍江、內(nèi)蒙古、甘肅土地足跡較高,寧夏和青海的農(nóng)業(yè)土地足跡較低,但強(qiáng)度居全國(guó)前三,耕地資源使用不合理。其中,黑龍江和內(nèi)蒙古兩地的耕地面積大,特色農(nóng)產(chǎn)品商品流通較為發(fā)達(dá),帶動(dòng)農(nóng)業(yè)經(jīng)濟(jì)發(fā)展,使得兩地的土地足跡較大,且黑龍江農(nóng)業(yè)總產(chǎn)值較高,相對(duì)弱化土地足跡的強(qiáng)度。青海和寧夏兩地耕地資源量少、土地生產(chǎn)力低,且農(nóng)業(yè)發(fā)展水平低、農(nóng)產(chǎn)品商品率低。

        全國(guó)農(nóng)業(yè)碳足跡及其強(qiáng)度存在不匹配狀況。其中,內(nèi)蒙古、黑龍江、新疆、河北、湖南的碳足跡高,但除內(nèi)蒙古外,其余四省區(qū)的碳足跡強(qiáng)度處于中等水平(圖5、圖6)。青海碳足跡總量為47.85×104t,處于全國(guó)較低水平,但青海的碳足跡強(qiáng)度為2947.09t/億元,居全國(guó)前列。碳足跡以及碳足跡強(qiáng)度數(shù)據(jù)共同反映出青海農(nóng)業(yè)發(fā)展水平、農(nóng)產(chǎn)品產(chǎn)量和投資回報(bào)率均較低的現(xiàn)象。一方面是青海主要以畜牧業(yè)為主、農(nóng)業(yè)種植水平較低、機(jī)械化程度不高;另一方面青海平原面積僅占全省總面積的28%,可種植面積更少。除青海外,北京、上海、天津等經(jīng)濟(jì)發(fā)達(dá)地區(qū)第一產(chǎn)業(yè)所占比重較小,農(nóng)業(yè)總產(chǎn)值較低,碳足跡及其強(qiáng)度也存在明顯不匹配現(xiàn)象。

        圖3 中國(guó)農(nóng)業(yè)土地足跡空間格局Fig.3 Spatial pattern of agricultural land footprint in China

        圖4 中國(guó)農(nóng)業(yè)土地足跡強(qiáng)度空間格局Fig.4 Spatial pattern of agricultural land footprint intensity in China

        圖5 中國(guó)農(nóng)業(yè)碳足跡空間格局Fig.5 Spatial pattern of agricultural carbon footprint in China

        圖6 中國(guó)農(nóng)業(yè)碳足跡強(qiáng)度空間格局 Fig.6 Spatial pattern of agricultural carbon footprint intensity in China

        2.2 中國(guó)省際農(nóng)業(yè)水土碳足跡流動(dòng)及關(guān)聯(lián)分析

        2.2.1 中國(guó)省際農(nóng)業(yè)水土碳足跡流動(dòng)分析

        農(nóng)業(yè)水足跡主要從北部流向沿海地區(qū),凈流出主要集中于北部的新疆、黑龍江以及寧夏,凈流入主要集中于沿海的廣東、江蘇、浙江、山東以及河南(圖7)。其中,新疆、寧夏、黑龍江水足跡的流出量分別為677.44億m3、417.43億m3、239.41億m3,流出量占全國(guó)總流出量的43.70%。商品貿(mào)易等經(jīng)濟(jì)手段可以實(shí)現(xiàn)水資源在區(qū)域之間的重新配置,新疆、黑龍江和寧夏三省區(qū)的水足跡較大,大量的虛擬水伴隨著飛速發(fā)展的農(nóng)產(chǎn)品貿(mào)易輸入到其他地區(qū),而本地水資源相對(duì)匱乏的問(wèn)題并未得到解決。廣東、江蘇、浙江、河南、山東的農(nóng)業(yè)水足跡流入量分別為825.75億m3、601.51億m3、406.40億m3、243.09億m3、179.28億m3,五省的流入量占全國(guó)總流入量的71.22%。經(jīng)濟(jì)社會(huì)快速發(fā)展,居民生活水平不斷提高,導(dǎo)致本地農(nóng)產(chǎn)品供不應(yīng)求,且江蘇是糧食加工強(qiáng)省,需大量農(nóng)作物作為原料加工,輸入農(nóng)產(chǎn)品滿足本地生產(chǎn)生活需要的同時(shí)也流入了大量的虛擬水。河南和山東是我國(guó)的糧食主產(chǎn)區(qū),為保障糧食安全農(nóng)業(yè)需水量旺盛,且人口規(guī)模較大,兩省為南水北調(diào)工程受水區(qū)域,外部輸水增加了區(qū)域水資源可利用量,實(shí)體水和虛擬水的輸入一定程度上緩解了本地的水資源壓力。然而,虛擬水從缺水地區(qū)流向豐水地區(qū),未能有效利用豐水地區(qū)的水資源來(lái)滿足缺水地區(qū)的需求,虛擬水流動(dòng)格局缺乏合理性。

        圖7 省際農(nóng)業(yè)水足跡流動(dòng)狀況Fig.7 Inter-provincial flow tracks of agricultural water footprint

        農(nóng)業(yè)土地足跡主要從北部流向中部和南部(圖8)。土地足跡凈流出主要集中于北部的黑龍江、內(nèi)蒙古、甘肅、吉林、新疆,凈流出量分別為20905.25×103hm2、14518.41×103hm2、10300.75×103hm2、9551.45×103hm2、6900.29×103hm2,流出量占全國(guó)總流出量的53.53%。凈流入主要集中于沿海的廣東、江蘇、浙江,凈流入量分別為30535.01×103hm2、22415.09×103hm2、15688.53×103hm2,流入量占全國(guó)總流入量的58.15%。廣東、江蘇、浙江第二、三產(chǎn)業(yè)迅猛發(fā)展,農(nóng)產(chǎn)品內(nèi)需供應(yīng)不足,對(duì)于外部調(diào)入依賴(lài)較大,因此向流出省區(qū)轉(zhuǎn)移了更多的耕地資源壓力,我國(guó)北部地區(qū)在嚴(yán)守耕地紅線及確保耕地“非農(nóng)化”、“非糧化”中發(fā)揮重要作用。

        農(nóng)業(yè)碳足跡主要從北部流向東部及東南沿海地區(qū)(圖9)。內(nèi)蒙古、黑龍江、新疆、海南為主要的凈流出區(qū),農(nóng)業(yè)碳足跡流出量分別為685.97×104t、582.62×104t、439.62×104t、247.35×104t,流出量占全國(guó)總流出量的47.85%。凈流入地區(qū)與農(nóng)業(yè)水、土足跡一致,依然集中于廣東、江蘇、浙江。農(nóng)業(yè)隱含碳排放主要從能源相對(duì)富集地區(qū)流入經(jīng)濟(jì)發(fā)達(dá)地區(qū)。其中,海南盛產(chǎn)熱帶水果,且冬季瓜菜產(chǎn)量高,通過(guò)農(nóng)業(yè)加工處理后向其他城市輸送,但由于當(dāng)?shù)仄髽I(yè)加工水平低、規(guī)模小、加工轉(zhuǎn)化率低,進(jìn)而造成其碳足跡凈流出量較大。

        圖8 省際農(nóng)業(yè)土地足跡流動(dòng)狀況Fig.8 Inter-provincial flow tracks of agricultural carbon footprint

        圖9 省際農(nóng)業(yè)碳足跡流動(dòng)狀況Fig.9 Inter-provincial flow tracks of agricultural carbon footprint

        2.2.2 中國(guó)省際農(nóng)業(yè)水土碳足跡關(guān)聯(lián)分析

        借助Ucinet 6 軟件,計(jì)算得到農(nóng)業(yè)水、土、碳足跡空間關(guān)聯(lián)網(wǎng)絡(luò)的整體網(wǎng)絡(luò)特征(表2)和個(gè)體中心性(表3)。本文以30個(gè)省級(jí)行政區(qū)為網(wǎng)絡(luò)節(jié)點(diǎn),理論最大關(guān)系數(shù)為870個(gè),但實(shí)際上農(nóng)業(yè)水、土、碳足跡網(wǎng)絡(luò)的關(guān)聯(lián)關(guān)系數(shù)和關(guān)聯(lián)密度偏低,省際關(guān)聯(lián)程度有待提高,仍有較大協(xié)作空間共同實(shí)現(xiàn)資源協(xié)同優(yōu)化與碳減排。網(wǎng)絡(luò)等級(jí)度均為1,且網(wǎng)絡(luò)效率處于較高水平,表明空間轉(zhuǎn)移分布不均勻,存在較大的等級(jí)差異,流量較大的足跡流動(dòng)存在于少數(shù)核心省份,網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)的穩(wěn)定性不強(qiáng),流量較多的集中在少數(shù)流動(dòng)路徑上,分散路徑較少。

        表2 農(nóng)業(yè)水、土、碳足跡整體網(wǎng)絡(luò)特征

        中心度反映關(guān)聯(lián)網(wǎng)絡(luò)中各節(jié)點(diǎn)之間的直接關(guān)聯(lián)關(guān)系。省際農(nóng)業(yè)水、土、碳足跡的空間關(guān)聯(lián)網(wǎng)絡(luò)的中心性基本一致。廣東、江蘇、新疆、浙江、黑龍江、內(nèi)蒙古、河南、山東等省區(qū)的節(jié)點(diǎn)中心度均處于較高水平,這些省與其他省之間的農(nóng)業(yè)水、土、碳足跡流動(dòng)較多,在網(wǎng)絡(luò)中有較大的影響力。同時(shí),這些省的接近中心度和中介中心度普遍較高,與其他省的網(wǎng)絡(luò)距離較短,關(guān)聯(lián)關(guān)系更為密切,在省際農(nóng)業(yè)足跡空間關(guān)聯(lián)網(wǎng)絡(luò)中發(fā)揮了“樞紐”作用。天津和湖北的農(nóng)業(yè)水、土、碳足跡網(wǎng)絡(luò)的接近中心度較低,處于邊緣地位,中介中心度較低則表明其對(duì)整體網(wǎng)絡(luò)的影響較小,大量的農(nóng)業(yè)水、土、碳足跡流動(dòng)和關(guān)聯(lián)無(wú)需通過(guò)這兩省。農(nóng)業(yè)碳足跡關(guān)聯(lián)網(wǎng)絡(luò)的中心性高于水、土足跡,說(shuō)明各省農(nóng)業(yè)隱含碳排放的溢出關(guān)系較多,中介作用更大,傳輸作用更強(qiáng)。

        為進(jìn)一步明確農(nóng)業(yè)水、土、碳足跡之間及其與經(jīng)濟(jì)發(fā)展之間的關(guān)聯(lián)關(guān)系,采用SPSS軟件計(jì)算各省農(nóng)業(yè)水、土、碳足跡及其強(qiáng)度、凈流入、凈流出、人均GDP之間的相關(guān)系數(shù)。結(jié)果發(fā)現(xiàn),農(nóng)業(yè)水土碳足跡之間、足跡強(qiáng)度之間、足跡凈流出之間及足跡凈流入之間均存在顯著的正相關(guān)關(guān)系,而人均GDP與足跡凈流入呈顯著正相關(guān),與足跡凈流出呈顯著負(fù)相關(guān)(圖7)。這表明農(nóng)業(yè)水、土、碳足跡之間存在一定程度的關(guān)聯(lián)關(guān)系,但在不同地區(qū)關(guān)聯(lián)狀況有所差異。經(jīng)濟(jì)發(fā)展?fàn)顩r、地區(qū)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)、自然條件狀況等因素均會(huì)影響某一要素或幾種要素的消耗強(qiáng)度,進(jìn)而影響三者間的關(guān)聯(lián)作用。相對(duì)發(fā)達(dá)地區(qū)接收其他省的農(nóng)業(yè)水、土、碳足跡流入較多,主要原因是這些省經(jīng)濟(jì)規(guī)模大,人口密集,農(nóng)產(chǎn)品需求較高,而經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平較低地區(qū)通過(guò)農(nóng)產(chǎn)品貿(mào)易向其他省輸出資源,不利于資源的合理配置,水土資源空間分布不匹配加劇。

        3 結(jié)論與建議

        本文基于多區(qū)域投入產(chǎn)出表,對(duì)中國(guó)30個(gè)省級(jí)行政區(qū)農(nóng)業(yè)水、土、碳足跡及其強(qiáng)度進(jìn)行定量核算,分析了不同省份之間農(nóng)業(yè)水、土、碳足跡的分布格局、流動(dòng)狀況及其關(guān)聯(lián)關(guān)系,主要得出以下結(jié)論:(1)農(nóng)業(yè)水、土、碳足跡的空間分布格局具有較大的差異,這歸因于不同區(qū)域自然條件、社會(huì)經(jīng)濟(jì)、產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)、耕作方式及種植結(jié)構(gòu)等的不同;(2)農(nóng)業(yè)水、土、碳足跡在流動(dòng)方向上有較大的相似性,大致是從我國(guó)北部流向東部以及東南部地區(qū),這依賴(lài)于農(nóng)產(chǎn)品市場(chǎng)供需關(guān)系;(3)農(nóng)業(yè)水、土、碳足跡的空間關(guān)聯(lián)網(wǎng)絡(luò)存在不均衡性,關(guān)聯(lián)渠道有待豐富。

        表3 農(nóng)業(yè)水、土、碳足跡空間關(guān)聯(lián)網(wǎng)絡(luò)中心性

        圖10 相關(guān)系數(shù)Fig.10 Correlation coefficientWF:水足跡 Water footprint;LF:土地足跡 Land footprint;CF:碳足跡 Carbon footprint;WF_in:水足跡強(qiáng)度 Water footprint intensity;LF_in:土地足跡強(qiáng)度 Land footprint;CF_in:碳足跡強(qiáng)度 Carbon footprint;WF_ex:水足跡凈流出 Water footprint export;LF_ex:土地足跡凈流出 Land footprint export;CF_ex:碳足跡凈流出 Carbon footprint export;WF_im:水足跡凈流入 Water footprint import;LF_im:土地足跡凈流入 Land footprint import;CF_im:碳足跡凈流入 Carbon footprint import;pGDP:人均GDP Per capita GDP;*表示P<0.05,**表示P<0.01;圖中顏色表示相關(guān)方向和相關(guān)程度,紅色越深正相關(guān)程度越高,藍(lán)色越深則負(fù)相關(guān)程度越高

        綜合本文研究,提出以下政策建議:(1)加強(qiáng)農(nóng)業(yè)水利基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)和節(jié)水改造,積極推廣現(xiàn)代化農(nóng)業(yè)節(jié)水灌溉措施,提高水土資源利用效率;(2)加強(qiáng)農(nóng)業(yè)技術(shù)革新,提高機(jī)械化利用效率,減少低效機(jī)械化所引起的高碳排放量;(3)通過(guò)土地流轉(zhuǎn)加強(qiáng)土地規(guī)?;?jīng)營(yíng),實(shí)現(xiàn)水肥一體化和精準(zhǔn)灌溉,推動(dòng)綠色高效智慧農(nóng)業(yè)發(fā)展,提升水、土、能資源利用效率,減少碳排放;(4)嘗試建立基于水-土-碳跨區(qū)域環(huán)境影響的橫向農(nóng)業(yè)生態(tài)補(bǔ)償機(jī)制,實(shí)現(xiàn)省際之間協(xié)同減排和資源優(yōu)化。

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