王樹芬，高冠龍，2，3，4*，李偉，劉思敏

（1.山西大學(xué)環(huán)境與資源學(xué)院，太原030006；2.中國科學(xué)院西北生態(tài)環(huán)境資源研究院，蘭州730000；3.山西省黃河實(shí)驗(yàn)室，太原030006；4.甘肅省祁連山水源涵養(yǎng)林研究院，甘肅 張掖734000；5.國家林業(yè)和草原局經(jīng)濟(jì)發(fā)展研究中心，北京100714）

近40 年來全球陸地氣溫以每10 年0.320 ℃的速率顯著升高[1]，極端氣候事件頻繁發(fā)生，使得人類生產(chǎn)生活面臨巨大的挑戰(zhàn)[2]，而造成全球氣候變暖的罪魁禍?zhǔn)资侨祟惢顒訉?dǎo)致的溫室氣體排放[3-4]。為應(yīng)對全球氣候變化，中國提出了“2030 年前實(shí)現(xiàn)碳達(dá)峰，2060 年前實(shí)現(xiàn)碳中和”，并將實(shí)現(xiàn)雙碳目標(biāo)納入生態(tài)文明建設(shè)整體布局。研究表明農(nóng)業(yè)既是碳排放的主要貢獻(xiàn)源[5-7]，又是重要的碳匯系統(tǒng)[8-9]。相比其他領(lǐng)域，農(nóng)業(yè)減排更具成本有效性。因此，控制農(nóng)業(yè)碳排放量，對我國實(shí)現(xiàn)雙碳目標(biāo)、改善環(huán)境問題等具有重要意義。

目前國內(nèi)對農(nóng)業(yè)碳排放測算和特征分析方面的研究成果較多，從尺度來看，主要關(guān)注國家和省級層面，研究人員先后測算了我國不同時(shí)期的農(nóng)業(yè)碳排放量[5，10-16]，發(fā)現(xiàn)我國農(nóng)業(yè)碳排放量均呈上升的趨勢，且區(qū)域差異明顯，但兩極分化現(xiàn)象逐漸減弱。碳排放量整體分布格局為中東部高西部低，傳統(tǒng)農(nóng)業(yè)大省為我國農(nóng)業(yè)碳排放量的高值區(qū)。從省級層面來看，黃銳等[17]對2003—2018 年山東省農(nóng)業(yè)碳排放特征進(jìn)行了探討，結(jié)果表明山東省農(nóng)業(yè)碳排放量呈先上升后下降趨勢，農(nóng)業(yè)碳排放強(qiáng)度地區(qū)差異明顯。高晨曦等[18]對2001—2020年河南省農(nóng)業(yè)CO2排放特征進(jìn)行研究，發(fā)現(xiàn)全省農(nóng)業(yè)CO2排放量呈現(xiàn)先升高后降低的趨勢，土地利用是農(nóng)業(yè)CO2排放的主要貢獻(xiàn)源。李遠(yuǎn)玲等[19]分析了湖南省農(nóng)業(yè)碳排放的空間差異，發(fā)現(xiàn)湖南省各縣（市、區(qū)）農(nóng)業(yè)碳排放的空間同質(zhì)性逐年增強(qiáng)，湘北和湘南地區(qū)碳排放量較高，湘西和湘中地區(qū)則較低。田云等[20]利用DEA-Malmquist 分解法測度了湖北省農(nóng)業(yè)碳排放效率，研究表明湖北省農(nóng)業(yè)碳排放效率總體處于上升態(tài)勢，地區(qū)差異明顯，其中以武漢最高。在過往研究中關(guān)于農(nóng)業(yè)碳排放量預(yù)測方面的研究較少，用于預(yù)測的方法主要有灰色預(yù)測模型[21]、環(huán)境庫茲涅茨曲線等[22]、STIRPAT（Stochastic Impacts by Regression on PAT）預(yù)測模型[23]。本文采用STIRPAT 模型對山西省農(nóng)業(yè)碳排放量進(jìn)行預(yù)測，該模型不僅可以結(jié)合人口、經(jīng)濟(jì)、技術(shù)等指標(biāo)，還可以分不同情景進(jìn)行分析預(yù)測。

通過對農(nóng)業(yè)碳排放相關(guān)文獻(xiàn)的梳理，發(fā)現(xiàn)大多數(shù)學(xué)者的研究主要集中于全國層面和部分經(jīng)濟(jì)發(fā)達(dá)省份的農(nóng)業(yè)碳排放情況，對山西農(nóng)業(yè)碳排放的研究相對較少。山西省作為重要的糧食產(chǎn)地之一，2020 年農(nóng)業(yè)生產(chǎn)總值為1 935.84 億元，其中種植業(yè)、畜牧業(yè)共占比86.9%。針對山西省農(nóng)業(yè)碳排放情況的研究，從農(nóng)業(yè)源選取的方面來看，劉治國等[24]、張瑞玲[25]估算了山西省施用化肥、農(nóng)藥、農(nóng)膜、農(nóng)用柴油以及灌溉、翻耕、秸稈焚燒過程中產(chǎn)生的碳排放量，趙曉強(qiáng)等[26]在前二者基礎(chǔ)上增加測算了畜禽養(yǎng)殖中動物腸道發(fā)酵排放的甲烷氣體中的碳。從農(nóng)業(yè)碳排放量預(yù)測方面來看，關(guān)于山西省農(nóng)業(yè)源碳排放預(yù)測的研究較少。因此，本研究在上述關(guān)于山西省農(nóng)業(yè)碳排放的研究基礎(chǔ)上增加測算了動物糞便管理過程中產(chǎn)生的碳排放量，分析其時(shí)空排放特征，并分情景預(yù)測2021—2030年山西省農(nóng)業(yè)碳排放量，補(bǔ)充和完善山西省農(nóng)業(yè)碳排放的研究，為山西省制定農(nóng)業(yè)發(fā)展政策和實(shí)現(xiàn)碳達(dá)峰、碳中和目標(biāo)提供參考。

1 研究方法與數(shù)據(jù)來源

1.1 農(nóng)業(yè)碳排放量測算

借鑒IPCC 的碳排放系數(shù)法，結(jié)合已有研究成果和山西省農(nóng)業(yè)生產(chǎn)特點(diǎn)，測算模型如下：

式中：C為農(nóng)業(yè)碳排放總量；Cj為第j種碳源的碳排放量；Ej為第j種碳源活動水平；Fj為第j種碳源的排放系數(shù)（表1）。本文將CH4、N2O 統(tǒng)一換算成碳排放量，根據(jù)IPCC 第五次評估報(bào)告結(jié)果，CH4和N2O 轉(zhuǎn)化為CO2的100年增溫潛勢系數(shù)分別為28和265。

表1 農(nóng)業(yè)碳源及溫室氣體排放系數(shù)Table 1 Agricultural carbon sources and greenhouse gas emission factors

1.2 農(nóng)業(yè)碳排放強(qiáng)度測算

農(nóng)業(yè)碳排放強(qiáng)度是指單位農(nóng)業(yè)經(jīng)濟(jì)效益所消耗的碳[29]，故農(nóng)業(yè)碳排放強(qiáng)度可表示為：

式中：T為農(nóng)業(yè)碳排放強(qiáng)度，t·萬元-1；C為農(nóng)業(yè)碳排放總量，t；AGDP為農(nóng)業(yè)總產(chǎn)值，萬元。

1.3 農(nóng)業(yè)碳排放預(yù)測

Ehrlich 等[30]提出了IPAT 模型，在此基礎(chǔ)上，Dietz等[31]對IPAT 模型進(jìn)行了修正，提出了STIRPAT 模型，其基本模型為：

公式（3）經(jīng)對數(shù)化處理后變?yōu)榍蠛湍Ｊ剑?/p>

式中：I為農(nóng)業(yè)碳排放總量，104t；P為農(nóng)村人口，萬人；A為農(nóng)業(yè)人均GDP，元·人-1；T為農(nóng)業(yè)碳排放強(qiáng)度，t·萬元-1。將產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)變量引入模型后為：

式中：S為農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)（農(nóng)業(yè)增加值/農(nóng)業(yè)生產(chǎn)總值）。

1.4 數(shù)據(jù)來源

本文使用的基礎(chǔ)數(shù)據(jù)，即2000—2020 年山西省消耗的化肥、農(nóng)藥、農(nóng)膜、農(nóng)用柴油量，農(nóng)作物播種面積和灌溉面積，以及農(nóng)業(yè)產(chǎn)值均來源于山西統(tǒng)計(jì)局（http：//tjj.shanxi.gov.cn/）歷年的山西省統(tǒng)計(jì)年鑒。其中，化肥量以折純量表示，農(nóng)業(yè)產(chǎn)值以2000 年為基準(zhǔn)，將各年份的農(nóng)業(yè)產(chǎn)值折算到2000 年，以消除價(jià)格波動的影響。

2 結(jié)果與分析

2.1 山西省農(nóng)業(yè)碳排放時(shí)序特征

2.1.1 農(nóng)業(yè)碳排放量時(shí)序特征

2020年山西省農(nóng)業(yè)碳排放量為346.8萬t，相較于2000 年（395.4 萬t）減少了48.6 萬t，年均遞減0.7%。其中，種植業(yè)和畜牧業(yè)產(chǎn)生的碳排放量分別為153.2萬t 和193.6 萬t，分別占農(nóng)業(yè)碳排放總量的44.2%和55.8%。從圖1 可以看出，山西省農(nóng)業(yè)碳排放量總體呈現(xiàn)先緩慢上升而后波動下降的變化趨勢。2000—2005 年為持續(xù)上升階段，至2005 年碳排放量達(dá)到最大值442.9 萬t，比2000 年增加了12.0%，年均增長2.3%。2005—2009 年為持續(xù)下降階段，下降趨勢較為明顯，至2009 年創(chuàng)下整個考察期內(nèi)碳排放量的最小值（297.9 萬t），年均遞減9.4%。2009—2015 年為平穩(wěn)上升階段，由2009 年的297.9 萬t 增加到2015 年的355.4 萬t，年均增幅3.0%。2015—2020 年為波動下降階段，雖然2020年較2019年有所增長，但總體下降趨勢較為明顯，年均減少率為2.0%。

圖1 2000—2020年山西省農(nóng)業(yè)碳排放量變化Figure 1 Change of carbon emissions from agriculture in Shanxi Province from 2000 to 2020

2.1.2 農(nóng)業(yè)碳排放強(qiáng)度時(shí)序特征

農(nóng)業(yè)碳排放強(qiáng)度是指單位農(nóng)業(yè)產(chǎn)值所消耗的碳，碳排放強(qiáng)度數(shù)值越小，表明農(nóng)業(yè)生產(chǎn)效率越高。由圖2 可得，山西省農(nóng)業(yè)碳排放強(qiáng)度整體呈波動下降的變化趨勢，由2000的1.3 t·萬元-1下降至2020的0.6 t·萬元-1，減少了56.7%，年均降幅4.1%，2019 年碳排放強(qiáng)度降至最小值0.5 t·萬元-1。從環(huán)比變化來看，只有2001、2005、2015、2020 年為正值，其余年份均為負(fù)值，表明隨著農(nóng)業(yè)生產(chǎn)結(jié)構(gòu)不斷地調(diào)整和優(yōu)化，山西省的農(nóng)業(yè)生產(chǎn)效率在逐步提高。

圖2 2000—2020年山西省農(nóng)業(yè)碳排放強(qiáng)度變化Figure 2 Change of carbon emission intensity of agriculture in Shanxi Province from 2000 to 2020

2.1.3 農(nóng)業(yè)碳排放結(jié)構(gòu)時(shí)序特征

2000—2020 年山西省種植業(yè)碳排放量占農(nóng)業(yè)碳排放總量平均比例為42.2%，畜牧業(yè)排放量平均占比為57.8%。由圖3、圖4 可得，化肥是種植業(yè)碳排放最重要的來源，其碳排放量年均占比26.9%，其次是農(nóng)膜、柴油、農(nóng)藥，貢獻(xiàn)率分別為6.0%、4.7%、3.6%。牛、羊是畜禽養(yǎng)殖碳排放最主要的兩大來源，碳排放量的平均貢獻(xiàn)率為28.4%、21.9%。從年際變化看，山西省種植業(yè)的碳排放量呈先快速上升后緩慢下降的趨勢，在2013 年達(dá)到峰值169.6 萬t，貢獻(xiàn)率為50.2%。其中，因化肥、農(nóng)藥、農(nóng)膜投入使用產(chǎn)生的碳排放量逐年增長趨勢明顯，年增長率分別為1.1%、1.8%、2.9%。畜禽養(yǎng)殖的碳排放量呈緩慢上升-快速下降-波動上升的變化趨勢，2004 年碳排放量達(dá)到最大值311.3 萬t，占全年總排放量的70.6%。2006 年后畜禽養(yǎng)殖的碳排放量降幅明顯，至2009 年降到最低值149.2 萬t，相較于2004年減少了52.1%，年減少率為11.5%。

圖3 種植業(yè)碳排放結(jié)構(gòu)及變化趨勢Figure 3 Structure and trend of agricultural carbon emission

圖4 畜牧業(yè)碳排放結(jié)構(gòu)及變化趨勢Figure 4 Carbon emission structure and trend of animal husbandry

2.2 農(nóng)業(yè)碳排放空間特征

本研究基于Arcgis10.8，從農(nóng)業(yè)碳排放總量、排放強(qiáng)度兩方面來探討山西省農(nóng)業(yè)碳排放的空間特征，圖中顏色越深表示農(nóng)業(yè)碳排放量越多，碳排放強(qiáng)度越高。由圖5可得，在2000年忻州、運(yùn)城、晉中是山西省農(nóng)業(yè)碳排放的高值區(qū)，碳排放量分別為51.82 萬、50.50 萬、50.35 萬t，其次為朔州、大同、臨汾，農(nóng)業(yè)碳排放量范圍在40萬～50萬t，呂梁、長治農(nóng)業(yè)碳排放量在30 萬～40 萬t 之間，晉城、太原、陽泉農(nóng)業(yè)碳排放量相對較低，均低于20 萬t。從農(nóng)業(yè)碳排放強(qiáng)度來看，大同、忻州、朔州、陽泉屬于高強(qiáng)度排放區(qū)，碳排放強(qiáng)度在1.6～2.0 t·萬元-1之間，其次為呂梁、晉中，農(nóng)業(yè)碳排放強(qiáng)度分別為1.44 t·萬元-1和1.42 t·萬元-1，臨汾和晉城碳排放強(qiáng)度相近，長治、運(yùn)城、太原碳排放強(qiáng)度相對較低，均低于1.0 t·萬元-1。

圖5 山西省2000年農(nóng)業(yè)碳排放空間分布Figure 5 Spatial distribution of carbon emissions from agriculture in Shanxi Province in 2000

由圖6 可得，2020 年位于山西南部的運(yùn)城（55.6萬t）是全省農(nóng)業(yè)碳排放量最高的地區(qū)，其次為忻州、大同、朔州，碳排放量分別為49.9 萬、42.0 萬、41.8 萬t。與此相對，陽泉是山西省農(nóng)牧業(yè)碳排放量最低的地區(qū)，碳排放量為3.6 萬t，太原和晉城的農(nóng)業(yè)碳排放總量不相上下，都略高于陽泉，這3 個地區(qū)為全省農(nóng)牧業(yè)碳排放的低值區(qū)。呂梁、晉中、臨汾碳排放量處于同一等級。從農(nóng)業(yè)碳排放強(qiáng)度來看，2020 年山西省各地市碳排放強(qiáng)度范圍在0.11～0.34 t·萬元-1，忻州、大同、朔州是山西省農(nóng)牧業(yè)碳排放強(qiáng)度最大的3個地區(qū)，碳排放強(qiáng)度分別為0.34、0.33、0.33 t·萬元-1。呂梁碳排放強(qiáng)度為0.27 t·萬元-1，處于第二級。山西省農(nóng)牧業(yè)碳排放強(qiáng)度最小的地區(qū)是運(yùn)城和晉城，碳排放強(qiáng)度分別為0.11 t·萬元-1和0.14 t·萬元-1。而太原、晉中、長治、陽泉、臨汾碳排放強(qiáng)度范圍在0.18～0.21 t·萬元-1。

圖6 山西省2020年農(nóng)業(yè)碳排放空間分布Figure 6 Spatial distribution of carbon emissions from agriculture in Shanxi Province in 2020

對比分析2000年和2020年山西省農(nóng)業(yè)碳排放空間分布可得，從2000 年到2020 年山西省各地市農(nóng)業(yè)碳排放量、排放強(qiáng)度均有所下降，其中忻州、晉中由農(nóng)業(yè)碳排放量高值區(qū)轉(zhuǎn)變?yōu)橹懈吲欧艆^(qū)，低值區(qū)仍是以陽泉、太原為主的地區(qū)。農(nóng)業(yè)碳排放強(qiáng)度分布格局相對穩(wěn)定，以大同、朔州、忻州為核心形成晉北高強(qiáng)度排放區(qū)，陽泉由高強(qiáng)度排放區(qū)轉(zhuǎn)變?yōu)橹袕?qiáng)度排放區(qū)，低強(qiáng)度排放區(qū)多集中于以運(yùn)城、臨汾、晉城、長治為主的晉南地區(qū)。整體來看，2000—2020年山西省農(nóng)業(yè)碳排放總量高值區(qū)多分布于晉北及晉南，低值區(qū)分布于中部地區(qū)，農(nóng)業(yè)碳排放強(qiáng)度呈晉北高晉南低的分布特征。

2.3 山西省農(nóng)業(yè)碳排放預(yù)測

2.3.1 模型構(gòu)建

由于2007—2009 年山西省農(nóng)業(yè)碳排放量受到很強(qiáng)的外力因素干擾，為提高預(yù)測模型的精確度，本研究基于山西省2010—2020 年的農(nóng)業(yè)碳排放量構(gòu)建預(yù)測模型。為解決自變量之間存在多重共線性的問題，本文采用了嶺回歸法進(jìn)行建模。取K=0.024 相應(yīng)的嶺回歸估計(jì)模型（式6），由嶺回歸估計(jì)結(jié)果可得（表2），lnP、lnA、lnT、lnS的嶺回歸系數(shù)都通過了顯著性水平 檢 驗(yàn)，R2為0.972，調(diào) 整 后 的R2為0.965，F(xiàn)值 為16.65，在1%檢驗(yàn)水平下顯著，符合統(tǒng)計(jì)學(xué)意義，模型整體擬合良好。由模型表達(dá)式可知，農(nóng)村人口、農(nóng)業(yè)人均GDP、農(nóng)業(yè)碳排放強(qiáng)度、農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)每變化1%，山西省農(nóng)業(yè)碳排放總量會分別變化-0.156%、0.207%、0.168%、0.210%。將模型擬合得到的結(jié)果與估算值比較（圖7），可得二者總體變化趨勢近似，偏離度較小，相對誤差范圍在0～6%，說明預(yù)測模型相對精確，能夠用來預(yù)測山西省農(nóng)業(yè)碳排放趨勢。

圖7 2000—2020年山西省農(nóng)業(yè)碳排放量擬合值與估算值對比Figure 7 Comparison of fitted and estimated agricultural carbon emissions from 2000 to 2020 in Shanxi Province

2.3.2 2021—2030年農(nóng)業(yè)碳排放預(yù)測

根據(jù)山西省農(nóng)業(yè)發(fā)展現(xiàn)狀，結(jié)合《山西省國民經(jīng)濟(jì)和社會發(fā)展第十四個五年規(guī)劃和二〇三五年遠(yuǎn)景目標(biāo)綱要》（以下簡稱山西省“十四五”規(guī)劃）中的相應(yīng)指標(biāo)，對模型參數(shù)（P、A、T）的年增長率進(jìn)行設(shè)定（表3），其中農(nóng)業(yè)生產(chǎn)效率增長率設(shè)定參照國家“十四五”規(guī)劃中的規(guī)定，到2025年單位生產(chǎn)總值CO2排放累計(jì)降低18%，年均下降約4.8%；人均農(nóng)業(yè)GDP 增長率依據(jù)山西省“十四五”規(guī)劃中居民人均可支配收入年均增長率5.8%左右的目標(biāo)設(shè)定；農(nóng)村人口與城鎮(zhèn)化率具有相反的增長率，參考山西省“十四五”規(guī)劃中預(yù)期到2025 年常住人口城鎮(zhèn)化率68%，則農(nóng)村人口增長率約-1.6%；農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)影響因素沒有具體的發(fā)展目標(biāo)，建立（2，1，0）自回歸移動平均模型（Autoregressive Integrated Moving Average Model，ARIMA）進(jìn)行預(yù)測，得到山西省在基準(zhǔn)情景和兩種低碳情景下的農(nóng)業(yè)碳排放趨勢（圖8）。結(jié)果表明，基準(zhǔn)情景中，到2030年山西省農(nóng)業(yè)碳預(yù)測量為298.3 萬t，較2021 年減少11.5%，年減少率為1.4%。低碳情景1 中維持與基準(zhǔn)情景相同的經(jīng)濟(jì)發(fā)展指標(biāo)（農(nóng)村人口、農(nóng)業(yè)人均GDP）增長率，并進(jìn)一步提高農(nóng)業(yè)生產(chǎn)效率，加速調(diào)整農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)，到2030 年的農(nóng)業(yè)碳預(yù)測量是282.6 萬t，相較于基準(zhǔn)情景減少了15.7 萬t，降幅為5.2%。在低碳情景2 中，農(nóng)業(yè)減排指標(biāo)（農(nóng)業(yè)碳排放強(qiáng)度、農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)）年變化率與低碳情景1 相同，而放緩經(jīng)濟(jì)發(fā)展速度，預(yù)計(jì)到2030 年山西省農(nóng)業(yè)碳排放量為270.9 萬t，比基準(zhǔn)情景和低碳情景1碳排放量分別減少27.4萬t和11.8萬t，減少率分別為9.2%和4.2%。對比上述3種情景，低碳情景1 可能最符合未來山西省農(nóng)業(yè)發(fā)展路徑，在保障農(nóng)業(yè)經(jīng)濟(jì)發(fā)展速度的同時(shí)，嚴(yán)格實(shí)施農(nóng)業(yè)碳減排政策，山西省農(nóng)業(yè)碳排放量會大幅減少。而在低碳情景2 中放緩了各項(xiàng)社會經(jīng)濟(jì)、農(nóng)業(yè)經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平指標(biāo)，雖然在一定程度上減少了農(nóng)業(yè)碳排放量，但從長遠(yuǎn)來說，可能會積累更多的碳排放，容易增加社會矛盾，并且與當(dāng)下經(jīng)濟(jì)、社會快速發(fā)展的大方向相違背。因此，在兼顧農(nóng)業(yè)經(jīng)濟(jì)發(fā)展與農(nóng)業(yè)減排的條件下，應(yīng)將加大研發(fā)與應(yīng)用農(nóng)業(yè)生產(chǎn)新技術(shù)作為抑制農(nóng)業(yè)碳排放的突破口，配合各項(xiàng)農(nóng)業(yè)碳減排政策與措施，實(shí)現(xiàn)農(nóng)業(yè)高質(zhì)低碳的可持續(xù)發(fā)展。

圖8 2021—2030年山西省農(nóng)業(yè)碳排放預(yù)測量Figure 8 Forecast agricultural carbon emissions in Shanxi Province from 2021 to 2030

表3 各參數(shù)增長率設(shè)定Table 3 Setting of growth rate of each parameter

3 討論

3.1 山西省農(nóng)業(yè)碳排放特征

2000—2020 年山西省種植業(yè)碳排放量呈持續(xù)上升而后緩慢下降的變化趨勢，這與國家農(nóng)業(yè)政策緊密相關(guān)[32]，2003 年推行農(nóng)村稅費(fèi)改革，2004 年加大力度實(shí)施“兩減免，三補(bǔ)貼”的財(cái)稅政策、2005 年從多方面部署提高農(nóng)業(yè)綜合生產(chǎn)力、2006 年全面取消傳統(tǒng)農(nóng)業(yè)稅，一系列的惠農(nóng)政策鼓勵了農(nóng)民的種糧積極性，使得化肥、農(nóng)藥、農(nóng)膜投入量逐年增加，在2014 年達(dá)到最大值，較2000 年分別增加了37.5%、77.2%、75.3%。此外，從2004年開始，政府對購買良種、農(nóng)機(jī)具進(jìn)行補(bǔ)貼，農(nóng)業(yè)生產(chǎn)水平進(jìn)一步得到提升，與此同時(shí)碳排放量也相應(yīng)增加。但由于當(dāng)時(shí)低碳發(fā)展路徑不夠完善，導(dǎo)致農(nóng)業(yè)碳排放量在此期間的增速較快。2014 年的中央一號文件提出“發(fā)展生態(tài)友好型農(nóng)業(yè)”，2015 年開始實(shí)施“到2020 年化肥和農(nóng)藥使用量零增長行動”，自2015 年起山西省種植業(yè)碳排放量逐年下降。山西省畜牧業(yè)碳排放量變化趨勢可分為3個階段：第一階段為穩(wěn)步上升階段（2000—2006 年），隨著種植業(yè)的穩(wěn)步發(fā)展，且農(nóng)業(yè)從業(yè)人數(shù)較穩(wěn)定，為山西省畜牧業(yè)的發(fā)展提供了充足的食物來源、穩(wěn)定的銷售市場，使得豬、牛、羊、家禽養(yǎng)殖規(guī)模逐年擴(kuò)大，導(dǎo)致在2000—2006 年山西省畜牧業(yè)碳排放量較快速增加。第二階段為急速下降階段（2007—2009 年），在此期間，山西省畜牧業(yè)碳排放量主要是受到牲畜疫病等外力影響，根據(jù)中華人民共和國農(nóng)業(yè)農(nóng)村部獸醫(yī)公報(bào)上的相關(guān)統(tǒng)計(jì)報(bào)道高致病性豬藍(lán)耳病以及甲型H1N1 流感暴發(fā)，導(dǎo)致山西省豬牛羊年末存欄數(shù)量大幅降低。第三階段為相對穩(wěn)定階段（2010—2020年），在此階段，山西省豬牛羊養(yǎng)殖數(shù)量主要是受到政府調(diào)控和環(huán)保政策的導(dǎo)向，畜牧業(yè)碳排放量處于小幅增長狀態(tài)，隨著人民生活水平的提高，對肉蛋奶類的產(chǎn)品需求也逐步增加，并且城鎮(zhèn)化的加速發(fā)展，減少了家庭散養(yǎng)的禽畜數(shù)量，禽畜養(yǎng)殖更加規(guī)?；?。但是由于各項(xiàng)減排政策措施嚴(yán)格落實(shí)，低碳生產(chǎn)的理念逐漸深入人心，山西省畜牧業(yè)碳排放量控制在相對較低的范圍內(nèi)波動。

由于山西各地市水熱條件、資源稟賦分布不均，導(dǎo)致各地區(qū)農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)并不一致，進(jìn)而使得各地區(qū)農(nóng)業(yè)碳排放量、排放強(qiáng)度也存在較大區(qū)別。參照田云等[33]的劃分方法，碳排放量、排放強(qiáng)度高于全省平均水平為高，反之為低，得到了2020 年山西省各市農(nóng)業(yè)碳排放類型。忻州市、大同市、朔州市、呂梁市屬于“高-高”型，位于山西北部和西部，牛羊養(yǎng)殖數(shù)量遠(yuǎn)高于省內(nèi)其他各市，2020 年的牛羊養(yǎng)殖數(shù)量分別是全省平均水平的2.2、1.9、1.8、1.1 倍，并且糧食種植面積也都高于全省平均水平，但是相比投入，收益較低，因而農(nóng)業(yè)碳排放總量大，強(qiáng)度高。運(yùn)城市、臨汾市、晉中為“高-低”型，雖然碳排放總量較大，但是碳排放強(qiáng)度低，主要是因?yàn)檫@3 個地區(qū)農(nóng)作物播種面積較大且種植經(jīng)濟(jì)作物的比例高，相比農(nóng)業(yè)碳排放的增幅農(nóng)業(yè)產(chǎn)值的增幅更高，屬于“高投入-高產(chǎn)出”類型。太原市、陽泉市、晉城市、長治市屬于“低-低”型，太原市作為省會城市，相比其他各市城市化程度更高，第一產(chǎn)業(yè)僅占比1.1%，所以，農(nóng)業(yè)碳排放量、排放強(qiáng)度相對較小。陽泉市是山西省農(nóng)作物種植面積和禽畜養(yǎng)殖規(guī)模最小的地區(qū)，因此農(nóng)業(yè)碳排放量和農(nóng)業(yè)產(chǎn)值最低。長治市、晉城市的農(nóng)作物播種面積及農(nóng)業(yè)總產(chǎn)值僅高于太原市和陽泉市，所以農(nóng)業(yè)碳排放量、排放強(qiáng)度都較小?？傮w來看，山西北部、西部地區(qū)農(nóng)業(yè)碳排放量大、強(qiáng)度高，農(nóng)業(yè)減排壓力較大。而南部及中部地區(qū)屬于“高-低”型或“低-低”型，相比西北部地區(qū)減排壓力小。

3.2 山西省農(nóng)業(yè)碳減排對策

本研究基于設(shè)定的情景，預(yù)測出山西省農(nóng)業(yè)碳排放呈持續(xù)走低趨勢。因此，要實(shí)現(xiàn)預(yù)定目標(biāo)，發(fā)展低碳農(nóng)業(yè)是重要的路徑之一。王學(xué)婷等[34]指出，化肥及農(nóng)藥過量使用、農(nóng)業(yè)資源利用率低、農(nóng)業(yè)技術(shù)相對落后是種植業(yè)碳排放量居高不下的主因。因此，實(shí)施肥藥減量增效，普及科學(xué)的施肥方法，推廣農(nóng)業(yè)機(jī)械的使用是重要的減排措施。此外，大量研究表明，保護(hù)性耕作、作物輪作、秸稈還田等農(nóng)田管理操作可以增加土壤固碳量[35-37]，從而減少農(nóng)業(yè)碳排放量。畜牧業(yè)碳減排可以通過源頭減量-過程控制-末端利用的方式實(shí)現(xiàn)，反芻動物排放CH4主要通過腸道發(fā)酵[38]。因此，優(yōu)化飼料成分、使用添加劑等措施可以有效減少源頭碳排放?？刂七^程中的碳排放主要通過優(yōu)化畜舍環(huán)境、采用節(jié)能設(shè)備、規(guī)?；B(yǎng)殖等管理措施。末端利用主要指的是合理管理和利用禽畜糞便，周靜等[39]指出縮短糞便堆放時(shí)間、將糞便固態(tài)處理、覆蓋露天糞池等管理措施，可以大幅降低碳的排放量。當(dāng)前，還田和能源化是禽畜糞便的主要利用途徑，因此，加快研發(fā)和應(yīng)用便捷的糞肥還田設(shè)施、提升沼氣提純和發(fā)電技術(shù)是實(shí)現(xiàn)糞便高效利用的重要途徑。

4 結(jié)論

（1）2000—2020 年山西省農(nóng)業(yè)碳排放量總體呈現(xiàn)先緩慢上升而后波動下降的變化趨勢，農(nóng)業(yè)碳排放強(qiáng)度整體呈波動下降的變化趨勢，年均降幅4.1%。種植業(yè)碳排放整體變化幅度較小，近幾年呈下降趨勢。畜牧業(yè)碳排放趨勢變化明顯，且當(dāng)前處于波動上升階段。

（2）山西省畜牧業(yè)平均碳排放量稍高于種植業(yè)。其中養(yǎng)殖牛、羊和使用化肥是農(nóng)業(yè)碳排放最主要的來源，因此，培育畜禽優(yōu)良品種、優(yōu)化畜禽環(huán)境、加強(qiáng)糞便管理以及發(fā)展精準(zhǔn)農(nóng)業(yè)可以有效控制農(nóng)業(yè)碳排放。

（3）山西省各地區(qū)農(nóng)業(yè)資源和產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)不同，使得各地區(qū)農(nóng)業(yè)碳排放量、排放強(qiáng)度也存在較大區(qū)別。農(nóng)業(yè)碳排放總量高值區(qū)多分布于晉北及晉南地區(qū)，低值區(qū)分布于中部地區(qū)，農(nóng)業(yè)碳排放強(qiáng)度呈北高南低的分布特征。從農(nóng)業(yè)碳排放類型來看，山西北部、西部地區(qū)屬于“高-高”型，而南部及中部地區(qū)屬于“高-低”型或“低-低”型，相較于南部、中部，北部、西部地區(qū)減排壓力更大。

（4）預(yù)計(jì)在3 種情景中2021—2030 年山西省農(nóng)業(yè)碳排放量呈持續(xù)下降的變化趨勢，隨著農(nóng)業(yè)生產(chǎn)效率進(jìn)一步提升，農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)加速調(diào)整減排效果更明顯。