摘要:為明確煙玉(烤煙-玉米)輪作系統(tǒng)碳足跡,本研究基于農(nóng)戶調(diào)研數(shù)據(jù)采用生命周期評(píng)價(jià)法核算重慶市煙玉輪作系統(tǒng)(研究邊界為煙草育苗至烘烤,玉米播種至收獲)碳足跡,分析其構(gòu)成及影響因素,探究種植規(guī)模和農(nóng)戶受教育水平與輪作系統(tǒng)碳足跡關(guān)系。結(jié)果表明:重慶市煙玉輪作系統(tǒng)單位面積碳足跡、單位產(chǎn)量碳足跡、單位產(chǎn)值碳足跡分別為16 255.06 kg·hm-2、1.89 kg·kg-1、0.25 kg·元-1;煙草和玉米生產(chǎn)單位面積碳足跡分別為17 870.71、2 618.13 kg·hm-2,在輪作系統(tǒng)中貢獻(xiàn)占比分別為87.2%、12.8%;烘烤煙葉能源消耗、農(nóng)膜、肥料是重慶市煙玉輪作碳足跡主要貢獻(xiàn)源,占比分別為72.6%、13.6%和8.7%;烘烤用煤和烘烤用電與煙玉輪作系統(tǒng)碳足跡呈顯著正相關(guān),種植規(guī)模和調(diào)研農(nóng)戶受教育水平與碳足跡呈負(fù)相關(guān)。加快取締煤烤房進(jìn)程,實(shí)行廢舊農(nóng)膜統(tǒng)一回收,施用緩釋肥,與甘薯、大豆等需氮量少的作物輪作是重慶市煙玉輪作系統(tǒng)實(shí)現(xiàn)減排和發(fā)展低碳農(nóng)業(yè)的關(guān)鍵途徑,合并地塊適當(dāng)發(fā)展規(guī)?;N植、增加低碳知識(shí)普及、建立監(jiān)督獎(jiǎng)勵(lì)機(jī)制推動(dòng)低碳措施實(shí)行是減少農(nóng)戶碳足跡的重要舉措。
關(guān)鍵詞:碳足跡;生命周期評(píng)價(jià);輪作;煙草;玉米
中圖分類號(hào):S572;S513;X322 文獻(xiàn)標(biāo)志碼:A 文章編號(hào):2095-6819(2025)01-0228-09 doi: 10.13254/j.jare.2023.0700
近年來,由溫室氣體排放引起的氣候變暖已成為全球科學(xué)界和政府部門密切關(guān)注的熱點(diǎn)。聯(lián)合國政府間氣候變化專門委員會(huì)(IPCC)第五次評(píng)估報(bào)告指出,農(nóng)業(yè)源溫室氣體排放約占人為產(chǎn)生溫室氣體總量的24%[1]。中國是世界上最大的CO2 排放國,碳達(dá)峰和碳中和已納入國家重大戰(zhàn)略。農(nóng)業(yè)是我國溫室氣體的第二大排放來源,2018年我國農(nóng)業(yè)源溫室氣體排放占全國溫室氣體排放總量的6.85%[2]。定量分析溫室氣體排放可為減排措施的制定提供科學(xué)依據(jù),因此,碳足跡被廣泛運(yùn)用于農(nóng)業(yè)溫室氣體排放研究。Adewale 等[3]通過分析美國不同地域兩個(gè)面積差異較大的有機(jī)農(nóng)場碳足跡差異,強(qiáng)調(diào)細(xì)化特定環(huán)境的碳足跡研究;Yang 等[4]通過分析華北平原5 種不同種植模式,發(fā)現(xiàn)多樣化輪作制度有助于減少華北平原地區(qū)的碳足跡。現(xiàn)有研究表明,合理的輪作模式可減少農(nóng)田碳足跡,是改善土壤碳匯功能、影響農(nóng)田可持續(xù)耕作的重要因素[5]。而基于生命周期評(píng)價(jià)核算碳足跡,是定量評(píng)估氣候變化的有效方法,可為我國探尋低碳種植模式和發(fā)展可持續(xù)農(nóng)業(yè)提供理論依據(jù)。
當(dāng)前種植業(yè)溫室氣體排放的研究多基于糧食作物,而針對(duì)經(jīng)濟(jì)作物碳排放研究較少。煙草是我國最重要的經(jīng)濟(jì)作物之一,在云南等植煙省份,煙草稅收可達(dá)省政府財(cái)政收入的一半左右,是地區(qū)經(jīng)濟(jì)的重要組成部分[6]?,F(xiàn)有煙草排放溫室氣體研究多基于小范圍田間試驗(yàn)[7],在卷煙生產(chǎn)企業(yè)報(bào)告中也有涉及[8],但對(duì)區(qū)域煙草種植碳排放研究較少,關(guān)于煙草參與的輪作系統(tǒng)的碳排放研究更是鮮有報(bào)道。重慶市是我國煙葉主產(chǎn)區(qū)之一,常年種植面積約40 020hm2 [9]。煙草-玉米輪作是重慶煙葉種植的主要模式,玉米是重慶市第二大糧食作物,區(qū)域地貌和歷史原因?qū)е轮貞c的大面積丘陵、山地用于種植玉米[10],煙玉輪作為重慶市糧食安全和鄉(xiāng)村振興提供了雙重保障。當(dāng)前,重慶市種植制度的研究主要集中于提升作物產(chǎn)量和經(jīng)濟(jì)效益[11-12],對(duì)于特定種植制度下作物溫室氣體排放研究極少。在發(fā)展綠色農(nóng)業(yè)的大背景下,作物溫室氣體排放量核算顯得尤為重要。明確各種種植模式碳足跡是發(fā)展區(qū)域低碳種植業(yè)和制定農(nóng)業(yè)減排政策的重要科學(xué)依據(jù)。本研究基于實(shí)地調(diào)研數(shù)據(jù),采用生命周期評(píng)價(jià)法定量核算重慶市煙玉輪作系統(tǒng)碳足跡,分析其構(gòu)成及影響因素。在實(shí)現(xiàn)農(nóng)業(yè)“雙碳”目標(biāo)背景下,為種植制度的科學(xué)制定和種植業(yè)可持續(xù)發(fā)展提供參考。
1 材料與方法
1.1 數(shù)據(jù)來源
本研究數(shù)據(jù)來源于實(shí)地農(nóng)戶生產(chǎn)數(shù)據(jù),2019—2020年在重慶市彭水縣、豐都縣進(jìn)行農(nóng)戶調(diào)查,每個(gè)縣隨機(jī)選取2個(gè)鄉(xiāng)鎮(zhèn),每個(gè)鄉(xiāng)鎮(zhèn)隨機(jī)選取2~3個(gè)村,每個(gè)村隨機(jī)選取10~20戶植煙農(nóng)戶,共收集農(nóng)戶調(diào)查問卷120份,有效問卷104份,問卷合格率達(dá)87%。調(diào)查內(nèi)容包括農(nóng)戶在種植過程中的農(nóng)資投入及農(nóng)事操作能源消耗數(shù)據(jù)。調(diào)研結(jié)束半年后隨機(jī)抽取5% 的農(nóng)戶進(jìn)行電話回訪,兩次問卷相關(guān)系數(shù)在0.9以上,表明重測信度良好,穩(wěn)定性較高。
1.2 計(jì)算方法
本研究中的碳排放系統(tǒng)邊界包括煙草從育苗到烘烤和玉米播種至收獲整個(gè)過程所有農(nóng)資投入的生產(chǎn)運(yùn)輸、使用中的溫室氣體排放,以及農(nóng)田土壤N2O排放的總和,如圖1所示。不同投入品碳排放參數(shù)如表1所示。
根據(jù)調(diào)研農(nóng)戶學(xué)歷分布,參考任筱童等[16]的方法將調(diào)研農(nóng)戶受教育水平分為4個(gè)組,分別為文盲、小學(xué)學(xué)歷、初中學(xué)歷和高中學(xué)歷。
重慶市由于98% 的耕地位于丘陵地區(qū),地塊破碎,完整地塊面積超過1 hm2的不足20%[17],大規(guī)模地塊相較于平原地區(qū)少且面積較小。因此本研究參考陳中督等[18]的劃分標(biāo)準(zhǔn),根據(jù)重慶地區(qū)調(diào)研農(nóng)戶植煙面積情況,將種植規(guī)模細(xì)化為小規(guī)模(lt;2 hm2)、中規(guī)模(2~3 hm2)和大規(guī)模(gt;3 hm2)3種類型。
1.3 不確定性分析
作物生產(chǎn)過程涉及大量活動(dòng)水平數(shù)據(jù)和排放因子,數(shù)據(jù)由于區(qū)域等因素存在一定的不確定性,從而導(dǎo)致最終碳足跡計(jì)算結(jié)果的不確定性。本研究采用IPCC在《國家溫室氣體清單優(yōu)良作法指南和不確定性管理》中推薦的誤差傳遞方程合并不確定性[19]。
當(dāng)不確定量由加法合并時(shí),合并不確定量的標(biāo)準(zhǔn)偏差為每個(gè)相加量標(biāo)準(zhǔn)偏差平方和的平方根,其中標(biāo)準(zhǔn)偏差都以絕對(duì)值形式表示,各環(huán)節(jié)碳排放不確定性計(jì)算公式如下:
當(dāng)不確定性量用乘法合并時(shí),應(yīng)用同一規(guī)則,但標(biāo)準(zhǔn)偏差都必須表示為適當(dāng)平均值的分?jǐn)?shù)。對(duì)于乘積的不確定性,使用如下公式:
1.4 數(shù)據(jù)處理與分析
采用Excel 2021 和SPSS 26 軟件處理和分析數(shù)據(jù),利用Excel 2021和Origin 2021對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行可視化處理。
2 結(jié)果與分析
2.1 重慶市煙玉輪作系統(tǒng)碳足跡
重慶市煙玉輪作系統(tǒng)碳足跡如圖2所示。重慶市煙草CF r 為13 975.30~26 344.94 kg·hm-2,平均達(dá)17 870.71 kg·hm-2;CF y 為6.89~13.51 kg·kg-1,平均達(dá)8.95 kg·kg-1;CF v 為0.26~0.52 kg·元-1,平均值為0.34kg·元-1。重慶市玉米CF r 為1 194.91~4 283.01 kg·hm-2,平均達(dá)2 618.23 kg·hm-2;CF y 為0.21~0.61 kg·kg-1,平均達(dá)0.39 kg·kg-1;CF v為0.12~0.34 kg·元-1,平均值為0.22 kg·元-1。重慶市煙玉輪作模式CF r 為12 980.52~23 690.82 kg·hm-2,平均達(dá)16 255.06 kg·hm-2;CF y 為1.31~2.64 kg·kg-1,平均達(dá)1.89 kg·kg-1;CF v為0.19~0.34 kg·元-1,平均值為0.25 kg·元-1。
2.2 重慶市煙玉輪作系統(tǒng)碳足跡構(gòu)成
重慶市煙玉輪作系統(tǒng)生產(chǎn)碳足跡構(gòu)成如圖3所示。煙草和玉米在輪作系統(tǒng)中貢獻(xiàn)占比分別為87.2%、12.8%。烘烤用煤是煙草碳足跡的主要貢獻(xiàn)源,占比69.6%;其次為農(nóng)膜、肥料和烘烤用電,分別占比13.1%、8.0% 和4.3%。肥料和農(nóng)膜投入導(dǎo)致的溫室氣體排放是玉米生產(chǎn)碳足跡的主要來源,分別占比52.7%、36.7%。煙玉輪作系統(tǒng)碳足跡構(gòu)成中以烘烤用煤產(chǎn)生的碳足跡占比最高,達(dá)68.3%;其次是農(nóng)膜、肥料和烘烤用電,分別占比13.6%、8.7%和4.3%,肥料投入中,農(nóng)田土壤N2O排放、氮肥、磷肥和鉀肥投入產(chǎn)生碳足跡分別占比5.5%、1.3%、1.0%和0.9%;柴油、農(nóng)藥投入產(chǎn)生碳足跡分別占3.5%和1.6%,種子所占組分較小,幾乎可忽略不計(jì)。
2.3 重慶市煙玉輪作系統(tǒng)碳足跡影響因素分析
通過對(duì)各項(xiàng)農(nóng)資投入與單位面積碳足跡的相關(guān)性分析可知,烘烤耗煤量和烘烤耗電量與煙草CFr具有正相關(guān)關(guān)系(圖4a)。由圖4a可知,煙草生產(chǎn)過程中,每公頃烘烤耗電增加1 kWh,碳足跡增加6.44 kg·hm-2,每公頃烘烤耗煤增加1 kg,碳足跡增加2.81 kg·hm-2,兩直線斜率差異顯著(Plt;0.05)。由圖4b可知,農(nóng)膜用量和氮肥施用量與玉米CFr具有正相關(guān)關(guān)系。每公頃農(nóng)膜用量增加1 kg,碳足跡增加23.45 kg·hm-2,每公頃氮肥用量增加1 kg,碳足跡增加8.62 kg·hm-2,兩直線斜率差異顯著(Plt;0.05)。由圖4c可知,烘烤用煤和烘烤用電與煙玉輪作系統(tǒng)CFr具有正相關(guān)關(guān)系。每公頃烘烤耗電量增加1 kWh,碳足跡增加5.50 kg·hm-2,每公頃烘烤耗煤量增加1 kg,碳足跡增加2.77 kg·hm-2,兩直線斜率差異顯著(Plt;0.05)。綜合來看,烘烤煙草用煤和用電是影響重慶市煙玉輪作碳足跡增加的主要因素。
2.4 農(nóng)戶不同受教育水平對(duì)煙玉輪作系統(tǒng)碳足跡的影響
農(nóng)戶不同受教育水平對(duì)重慶市煙玉輪作系統(tǒng)碳足跡影響如圖5所示。不同受教育水平農(nóng)戶煙草和玉米生產(chǎn)碳足跡如圖5a、5b所示,受教育水平為高中的農(nóng)戶生產(chǎn)煙葉和玉米平均CF r 在調(diào)研農(nóng)戶中均最低,分別為17 309.60 kg·hm-2和2 551.67 kg·hm-2。不同受教育水平農(nóng)戶煙玉輪作生產(chǎn)碳足跡如圖5c 所示,隨著受教育水平的提高,輪作系統(tǒng)碳足跡依次遞減,受教育水平為高中的農(nóng)戶碳足跡水平最低,為15 376.33 kg·hm-2。
2.5 不同種植規(guī)模對(duì)煙草碳足跡的影響
重慶市不同種植規(guī)模的煙草生產(chǎn)碳足跡如圖6所示。由圖6可知,煙玉輪作系統(tǒng)中煙草碳足跡與種植規(guī)模呈明顯負(fù)相關(guān),煙草碳足跡隨著種植規(guī)模的擴(kuò)大呈下降趨勢。小規(guī)模(lt;2 hm2)、中規(guī)模(2~3 hm2)和大規(guī)模(gt;3 hm2)3種規(guī)模類型對(duì)應(yīng)的平均CFr分別為19 941.21、16 994.86 kg·hm-2和16 354.64 kg·hm-2,即重慶煙草碳足跡表現(xiàn)為小規(guī)模最高,中規(guī)模次之,大規(guī)模最低。
重慶市煙草生產(chǎn)不同種植規(guī)模碳足跡投入及構(gòu)成如表2所示。重慶市煙草生產(chǎn)CFr、CFy和CFv均表現(xiàn)為小規(guī)模gt;中規(guī)模gt;大規(guī)模,相比于小規(guī)模,中規(guī)模和大規(guī)模CFr顯著降低14.8% 和18.0%(P lt;0.05),CFy顯著降低12.7% 和16.6%(P lt;0.05),CFv 顯著降低8.3% 和11.1%(P lt;0.05)。大規(guī)模種植CFr、CFy 和CFv稍低于中規(guī)模,但兩者差異不顯著(P gt;0.05)。中規(guī)模和大規(guī)模生產(chǎn)氮肥、磷肥、鉀肥、農(nóng)田土壤N2O排放、烘烤耗電和烘烤耗煤產(chǎn)生的碳足跡均顯著低于小規(guī)模生產(chǎn)(P lt;0.05),其中大規(guī)模生產(chǎn)稍低于中規(guī)模,但兩者差異不顯著(P gt;0.05)。農(nóng)藥使用產(chǎn)生的碳足跡在不同規(guī)模中表現(xiàn)為小規(guī)模gt;中規(guī)模gt;大規(guī)模,但差異均不顯著(P gt;0.05),柴油使用產(chǎn)生的碳足跡在不同規(guī)模中表現(xiàn)為小規(guī)模gt;中規(guī)模gt;大規(guī)模,其中,大規(guī)模生產(chǎn)中柴油碳足跡顯著低于小規(guī)模和中規(guī)模(P lt;0.05),分別降低5.44% 和5.01%,中規(guī)模生產(chǎn)柴油碳足跡稍低于小規(guī)模生產(chǎn),但差異不顯著(P gt;0.05)。
2.6 不確定性分析
根據(jù)誤差傳遞方程對(duì)活動(dòng)水平數(shù)據(jù)和排放因子合并不確定性分析的結(jié)果表明,重慶市煙草碳排放不確定性為12.88%,玉米碳排放不確定性為7.82%,煙玉輪作系統(tǒng)碳足跡不確定性為12.04%。有研究表明,使用誤差傳遞方程計(jì)算農(nóng)業(yè)活動(dòng)不確定性約為37.9%[20],本研究結(jié)果低于此范圍,表明研究結(jié)果不確定性較低。
3 討論
3.1 煙玉輪作系統(tǒng)碳足跡特征
本研究核算煙草單位面積碳足跡為17 870.71kg·hm-2,是我國另一主要經(jīng)濟(jì)作物棉花單位面積碳足跡(5 479.90 kg·hm-2,以主產(chǎn)區(qū)新疆為例)的3倍左右[21],同時(shí)高于我國主要糧食作物小麥(2 786.00 kg?hm-2)[22],由于煙葉生產(chǎn)需要經(jīng)過烘烤環(huán)節(jié),此過程產(chǎn)生的碳足跡可達(dá)13 199.63 kg·hm-2,占比69.5%,是煙草碳足跡主要來源。本研究中煙草單位產(chǎn)值碳足跡為8.95 kg?kg-1,而Zafeiridou 等[23]對(duì)全球卷煙制造的研究結(jié)果為12.96 kg?kg-1,遠(yuǎn)高于本研究的核算結(jié)果,可能由于統(tǒng)計(jì)口徑的差別所致。得益于煙草的高產(chǎn)值,本研究中煙草單位產(chǎn)值碳足跡(0.34 kg·元-1)明顯低于我國主要經(jīng)濟(jì)作物棉花(0.6 kg·元-1)。重慶玉米碳足跡(2 618.23 kg·hm-2)低于全國平均水平(4 052.00 kg·hm-2)[24],這是由于后者研究邊界中包括秸稈焚燒產(chǎn)生的碳排放,占比為18%。重慶市早于2016年發(fā)布了加強(qiáng)露天焚燒秸稈管理的通告,致使農(nóng)業(yè)生產(chǎn)露天焚燒秸稈現(xiàn)象明顯減少,本研究調(diào)研結(jié)果也表明農(nóng)民均未采取秸稈焚燒措施,因此本研究計(jì)算結(jié)果不包括秸稈焚燒產(chǎn)生的碳排放。重慶市玉米單位產(chǎn)量碳足跡為0.39 kg·kg-1,高于全國玉米單位產(chǎn)量碳足跡平均值(0.33 kg·kg-1)[25],這是由于我國玉米主產(chǎn)區(qū)優(yōu)越的地理位置和規(guī)?;墓芾泶胧沟糜衩桩a(chǎn)量較高;重慶地形以山地為主,水土流失和季節(jié)性干旱導(dǎo)致玉米產(chǎn)量較低[26]。煙玉輪作單位面積碳足跡為16 255.06 kg·hm-2,遠(yuǎn)高于我國麥玉輪作(8 961.42 kg·hm-2)[27]和稻麥輪作(7 728.8 kg·hm-2)[21]的碳足跡,主要原因是煙草相較于其他輪作作物碳排放較高。煙玉輪作單位產(chǎn)量碳足跡(1.89 kg·kg-1)高于麥玉輪作(0.53 kg·hm-2)的原因是煙葉產(chǎn)量遠(yuǎn)低于小麥。煙玉輪作單位產(chǎn)值碳足跡(0.25 kg·元-1)低于小麥-玉米輪作(0.44 kg·元-1)的原因?yàn)闊熑~產(chǎn)值較高。
農(nóng)膜是煙玉輪作系統(tǒng)碳足跡第二大貢獻(xiàn)源。西南地區(qū)水熱資源豐富,但干旱頻發(fā)[28],且農(nóng)用小型水利設(shè)施建設(shè)不完善,農(nóng)村灌溉水資源匱乏,因此經(jīng)常使用農(nóng)膜[29]。本研究中重慶市煙玉輪作系統(tǒng)農(nóng)膜使用量高達(dá)92.53 kg?hm-2。肥料也是重慶市煙玉輪作系統(tǒng)碳足跡的重要來源,占比9.7%,其中,氮肥施用導(dǎo)致的農(nóng)田土壤N2O排放占比最高。據(jù)統(tǒng)計(jì),我國農(nóng)業(yè)生產(chǎn)要素投入量居世界各國前列,氮肥投入量是美國、日本等國的2~3倍[30],且我國氮肥利用率低,約為30%~35%,低于發(fā)達(dá)國家(40%~60%)。
3.2 煙玉輪作系統(tǒng)減排潛力
烘烤燃煤、農(nóng)膜和肥料是煙玉輪作碳足跡主要貢獻(xiàn)源,經(jīng)調(diào)查熱泵烤房每炕煙耗電約1 033.67 kWh,碳排放約1 271.41 kg · hm-2,比燃煤烤房減排約400.39 kg·hm-2,研究表明生物質(zhì)烤房氮氧化物排放量較燃煤烤房可降低80%以上[31]。因此,應(yīng)推廣清潔能源烤房,同時(shí)改善烤房保溫效果,減少熱損失。重視農(nóng)膜回收,使用厚度符合標(biāo)準(zhǔn)的農(nóng)膜,同時(shí)對(duì)于積極回收農(nóng)膜的農(nóng)戶給予一定補(bǔ)償,效果更理想[32]。2017年貴州省處理覆膜煙地占總面積的71.07%,回收廢棄地膜用以生產(chǎn)塑料顆粒、育苗托盤等物資,廢舊農(nóng)膜再利用是值得參考的有效方法[33]。肥料碳足跡中農(nóng)田土壤N2O排放占比最高,減少農(nóng)田土壤N2O排放,要減少氮肥用量,施用緩控釋肥料,提高肥料利用率。同時(shí)選擇與耐瘠耐旱作物輪作,例如耐瘠作物甘薯、大豆屬于需氮量少的作物,甘薯和大豆與小麥的輪作相比麥玉輪作均可降低農(nóng)田土壤N2O排放[34]。當(dāng)前我國農(nóng)作物生產(chǎn)經(jīng)營模式主要為家庭管理,相較于規(guī)?;N植分布零散,缺乏統(tǒng)一管理標(biāo)準(zhǔn),農(nóng)事操作效率較低。本研究中,煙草種植面積高于3 hm2的農(nóng)戶煙葉生產(chǎn)碳足跡顯著低于小規(guī)模生產(chǎn)。結(jié)合表2分析造成差異的原因是大規(guī)模地塊實(shí)行統(tǒng)一管理,農(nóng)用機(jī)械柴油耗用量明顯低于小規(guī)模地塊。大規(guī)模種植烘烤用煤產(chǎn)生碳足跡顯著低于小規(guī)模生產(chǎn),這是由于其田間管理措施更為規(guī)范,煙葉質(zhì)量均勻,烘烤用煤量差異小。研究還發(fā)現(xiàn)受教育水平高的農(nóng)戶生產(chǎn)碳足跡低,其更愿意實(shí)行低碳種植,可以有效踐行各項(xiàng)減排措施,環(huán)保意識(shí)較強(qiáng)[19]。
3.3 局限性
本研究的調(diào)研農(nóng)戶數(shù)量有限,研究結(jié)果可在一定程度上反映出重慶市煙玉輪作碳足跡的數(shù)量和組成特點(diǎn),但與重慶市全體實(shí)行煙草玉米輪作的農(nóng)戶量相比,樣本量較少,導(dǎo)致計(jì)算結(jié)果與實(shí)際情況存在一定差異。另外,本研究所用農(nóng)田土壤排放因子為重慶地區(qū)旱地種植排放因子,沒有進(jìn)一步細(xì)化為煙草和玉米季土壤排放因子,雖然已進(jìn)行不確定性分析,但為得到更貼合實(shí)際的土壤排放因子,在之后研究中應(yīng)增加田間試驗(yàn),進(jìn)而獲取更加準(zhǔn)確科學(xué)的一手試驗(yàn)數(shù)據(jù)。
4 結(jié)論
(1)重慶市烤煙-玉米輪作系統(tǒng)單位面積碳足跡、單位產(chǎn)量碳足跡、單位產(chǎn)值碳足跡分別為16 255.06 kg·hm-2、1.89 kg·kg-1 和0.25 kg·元-1;煙草和玉米生產(chǎn)單位面積碳足跡分別為17 870.71、2 618.13 kg·hm-2,在輪作系統(tǒng)中貢獻(xiàn)占比分別為87.2%、12.8%。
(2)烘烤煙葉能源消耗、農(nóng)膜、肥料是重慶市烤煙-玉米輪作碳足跡主要貢獻(xiàn)源,占比分別為72.6%、13.6%和8.7%。
(3)烘烤用煤和烘烤用電與煙玉輪作系統(tǒng)碳足跡呈顯著正相關(guān),種植規(guī)模和農(nóng)戶受教育水平與碳足跡呈負(fù)相關(guān)。
參考文獻(xiàn):
[1] IPCC. Climate change 2021:the physical science basis. Working group
I contribution to the Sixth Assessment Report of the Intergovernmental
Panel on Climate Change[R]. Switzerland, 2022.
[2] 趙敏娟, 石銳, 姚柳楊. 中國農(nóng)業(yè)碳中和目標(biāo)分析與實(shí)現(xiàn)路徑[J]. 農(nóng)
業(yè)經(jīng)濟(jì)問題, 2022(9):24- 34. ZHAO M J, SHI R, YAO L Y.
Analysis on the goals and paths of carbon neutral agriculture in China
[J]. Issues in Agricultural Economy, 2022(9):24-34.
[3] ADEWALE C, REGANOLD P J, HIGGINS S, et al. Agricultural
carbon footprint is farm specific:case study of two organic farms[J].
Journal of Cleaner Production, 2019, 229:795-805.
[4] YANG X, GAO W, ZHANG M, et al. Reducing agricultural carbon
footprint through diversified crop rotation systems in the North China
Plain[J]. Journal of Cleaner Production, 2014, 76:131-139.
[5] 馬懷英, 王上, 楊亞東, 等. 燕麥與豆科作物間作的產(chǎn)量、經(jīng)濟(jì)效益
與碳足跡分析[J]. 中國農(nóng)業(yè)大學(xué)學(xué)報(bào), 2021, 26(8):23-32. MA H
Y, WANG S, YANG Y D, et al. Intercropping of oat with mung bean,
peanut, and soybean:yield advantages, economic benefits and carbon
footprints[J]. Journal of China Agricultural University, 2021, 26(8):
23-32.
[6] HU T W, LEE A H, MAO Z Z. WHO Framework Convention on
Tobacco Control in China:barriers, challenges and recommendations
[J]. Global Health Promotion, 2013, 20(4):13-22.
[7] 殷全玉, 孟祥瑞, 趙世民, 等. 有機(jī)無機(jī)氮肥配施下洛陽煙田土壤
N2O 排放特點(diǎn)及其控制因素[J]. 水土保持學(xué)報(bào), 2021, 35(2):330-
337. YIN Q Y, MENG X R, ZHAO S M, et al. The N2O emission
characteristics and controlling factors in Luoyang tobacco field under
the combined application of organic and inorganic nitrogen fertilizer[J].
Journal of Soil and Water Conservation, 2021, 35(2):330-337.
[8] 吳小超, 王康, 李軼楠, 等. 煙草企業(yè)綠色工廠技術(shù)體系評(píng)價(jià)指標(biāo)研
究:以湖北中煙工業(yè)有限責(zé)任公司為例[J]. 建筑節(jié)能(中英文),
2022, 50(5):135-143. WU X C, WANG K, LI Y N, et al. Index
system for evaluating green factories in tobacco enterprises:a case
study of Hubei China Tobacco Industry Co., Ltd[J]. Building Energy
Efficiency, 2022, 50(5):135-143.
[9] 委亞慶, 陳益銀, 張世浩, 等. 重慶優(yōu)質(zhì)烤煙關(guān)鍵栽培措施與內(nèi)在品
質(zhì)的調(diào)研初探[J]. 農(nóng)業(yè)與技術(shù), 2022, 42(5):5-9. WEI Y Q, CHEN
Y Y, ZHANG S H, et al. Preuminar study on key cultivation measures
and internal quality of high-quality flue-cured tobacco in Chongqing
[J]. Agriculture and Technology, 2022, 42(5):5-9.
[10] 田紅琳, 劉春英, 李曄, 等. 重慶市玉米機(jī)械化生產(chǎn)現(xiàn)狀及發(fā)展對(duì)
策[J]. 分子植物育種, 2018, 16(19):6532-6536. TIAN H L, LIU
C Y, LI Y, et al. Current situation of mechanization production and
development countermeasures of corn in Chongqing[J]. Molecular
Plant Breeding, 2018, 16(19):6532-6536.
[11] 方藝, 委亞慶, 張世浩, 等. 重慶稻油輪作區(qū)氮素利用及氮肥投入
閾值研究[J]. 西南大學(xué)學(xué)報(bào)(自然科學(xué)版), 2023, 45(8):95-104.
FANG Y, WEI Y Q, ZHANG S H, et al. Study on nitrogen utilization
and chemical nitrogen fertilizer input threshold of rape and rice
rotation in Chongqing[J]. Journal of Southwest University(Natural
Science Edition), 2023, 45(8):95-104.
[12] 王溶. 輪作方式對(duì)重慶山地?zé)熑~質(zhì)量的影響[J]. 北京農(nóng)業(yè), 2014
(9):41. WANG R. Effect of crop rotation on tobacco leaf quality in
mountainous area of Chongqing[J]. Beijing Agriculture, 2014(9):41.
[13] 營娜, 麻金繼, 周豐, 等.中國農(nóng)田肥料N2O直接和間接排放重新
評(píng)估[J]. 環(huán)境科學(xué)學(xué)報(bào), 2013, 33(10):2828-2839. YING N, MA J
J, ZHOU F, et al. Re - quantification of the direct / indirect N2O
emissions from agricultural fertilizer in China[J]. Acta Scientiae
Circumstantiae, 2013, 33(10):2828-2839.
[14] 劉夏璐, 王洪濤, 陳建, 等. 中國生命周期參考數(shù)據(jù)庫的建立方法
與基礎(chǔ)模型[J]. 環(huán)境科學(xué)學(xué)報(bào), 2010, 30(10):2136-2144. LIU X
L, WANG H T, CHEN J, et al. Method and basic model for
development of Chinese reference life cycle database of fundamental
industries[J]. Acta Scientiae Circumstantiae, 2010, 30(10):2136 -
2144.
[15] IPCC. 2022:Climate change 2022:mitigation of climate change[M].
Cambridge:Cambridge University Press, 2023.
[16] 任筱童, 柴以瀟, 張瑩, 等. 縣域稻麥輪作系統(tǒng)碳足跡分析:以江蘇
興化為例[J]. 中國土壤與肥料, 2023(4):67-75. REN X T, CHAI
Y X, ZHANG Y, et al. Carbon footprint analysis of rice-wheat rotation
system at county level:a case study of Xinghua, Jiangsu Province[J].
Soil and Fertilizer Sciences in China, 2023(4):67-75.
[17] 李讓正. 農(nóng)業(yè)綠色發(fā)展背景下重慶市廢舊農(nóng)膜資源化利用及問題
研究[J]. 現(xiàn)代農(nóng)業(yè), 2022(2):92 - 95. LI R Z. Research on
utilization and problems of waste agricultural film resources in
Chongqing under the background of agricultural green development
[J]. Modern Agriculture, 2022(2):92-95.
[18] 陳中督, 李鳳博, 馮金飛, 等. 長江下游地區(qū)稻麥輪作模式碳足跡
研究:基于生命周期評(píng)價(jià)[J]. 中國農(nóng)業(yè)資源與區(qū)劃, 2019, 40(12):
81-90. CHEN Z D, LI F B, FENG J F, et al. Study on carbon
footprint for rice-wheat rotation system in the lower reaches of
Yangtze River:based on the life cycle assessment[J]. Chinese Journal
of Agricultural Resources and Regional Planning, 2019, 40(12):81-
90.
[19] IPCC. 2019 Refinement to the 2006 IPCC Guidelines for National
Greenhouse Gas Inventories[R]. IPCC, 2019.
[20] 張曉梅, 莊貴陽, 劉杰. 城市溫室氣體清單的不確定性分析[J]. 環(huán)
境經(jīng)濟(jì)研究, 2018, 3(1):8-18. ZHANG X M, ZHUANG G Y, LIU
J. Uncertainty analysis of urban greenhouse gas inventories[J].
Journal of Environmental Economics, 2018, 3(1):8-18.
[21] 趙亞飛, 李強(qiáng), 侯獻(xiàn)飛, 等. 新疆棉花//花生間作碳足跡研究[J]. 花
生學(xué)報(bào), 2019, 48(2):61-65. ZHAO Y F, LI Q, HOU X F, et al.
Study on carbon footprint of cotton/peanut intercropping in Xinjiang
[J]. Journal of Peanut Science, 2019, 48(2):61-65.
[22] 武華. 中國主要糧食作物生產(chǎn)碳氮水足跡集成分析[D]. 南京:南
京農(nóng)業(yè)大學(xué), 2020:10-11. WU H. Integrated analysis of carbon,
nitrogen and water footprints for major grain crops production in China
[D]. Nanjing:Nanjing Agricultural University, 2020:10-11.
[23] ZAFEIRIDOU M, HOPKINSON N S, VOULVOULIS N. Cigarette
smoking:an assessment of tobacco′ s global environmental footprint
across its entire supply chain[J]. Environmental Science amp;
Technology, 2018, 52(15):8087-8094.
[24] 張丹. 中國糧食作物碳足跡及減排對(duì)策分析[D]. 北京:中國農(nóng)業(yè)
大學(xué), 2017:27-28. ZHANG D. Carbon footprint and low carbon
strategy for grain production in China[D]. Beijing:China Agricultural
University, 2017:27-28.
[25] YAN M, CHENG K, LUO T, et al. Carbon footprint of grain crop
production in China:based on farm survey data[J]. Journal of Cleaner
Production, 2015, 104:130-138.
[26] 周茂林, 馮定明, 田紅琳, 等. 重慶丘陵山地耐密宜機(jī)玉米品種篩
選[J]. 分子植物育種, 2019, 17(12):4135-4143. ZHOU M L,
FENG D M, TIAN H L, et al. Screening of maize varieties suitable for
density amp; mechanization production in hilly area of Chongqing[J].
Molecular Plant Breeding, 2019, 17(12):4135-4143.
[27] 朱永昶, 李玉娥, 姜德鋒, 等. 基于生命周期評(píng)估的冬小麥-夏玉米
種植系統(tǒng)碳足跡核算:以山東省高密地區(qū)為例[J]. 農(nóng)業(yè)資源與環(huán)
境學(xué)報(bào), 2017, 34(5):473-482. ZHU Y C, LI Y E, JIANG D F, et
al. Life cycle assessment on carbon footprint of winter wheat-summer
maize cropping system based on survey data of Gaomi in Shandong
Province, China[J]. Journal of Agricultural Resources and
Environment, 2017, 34(5):473-482.
[28] 柳媛普, 王素萍, 王勁松, 等. 氣候變暖背景下西南地區(qū)干旱災(zāi)害
風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估[J]. 自然資源學(xué)報(bào), 2018, 33(2):325-336. LIU Y P,
WANG S P, WANG J S, et al. Risk assessment of drought disaster in
southwest china under the background of climate warming[J]. Journal
of Natural Resources, 2018, 33(2):325-336.
[29] 鞏前文, 郭麗楠. 中國西南地區(qū)水荒是“天災(zāi)”還是“人禍”?[J]. 中
國軟科學(xué), 2011(9):108-121. GONG Q W, GUO L N. Was the
water scarcity in southwest China a“Natural Disaster”or“Humanmade
Disaster”?[J]. China Soft Science, 2011(9):108-121.
[30] JAYASUNDARA S, WAGNER-RIDDLE C, DIAS G, et al. Energy
and greenhouse gas intensity of corn(Zea mays L.) production in
Ontario:a regional assessment[J]. Canadian Journal of Soil Science,
2014, 94(1):77-95.
[31] 杜傳印, 王玉華, 夏磊, 等. 生物質(zhì)能源替代煤炭烘烤煙葉的試驗(yàn)
初報(bào)[J]. 浙江農(nóng)業(yè)科學(xué), 2019, 60(9):1635-1637. DU C Y,
WANG Y H, XIA L, et al. Preliminary report on the experiment of
replacing coal with biomass energy for roasting tobacco leaves[J].
Zhejiang Agricultural Science, 2019, 60(9):1635-1637.
[32] 劉洋, 周孟亮, 翟雪玲, 等. 農(nóng)戶農(nóng)膜回收行動(dòng)受償意愿及影響因
素研究:基于新疆1029 戶棉農(nóng)的調(diào)查[J]. 干旱區(qū)資源與環(huán)境,
2020, 34(9):31 - 38. LIU Y, ZHOU M L, ZHAI X L, et al.
Farmers′ willingness to be compensated for the recovery action and
its influencing factors[J]. Journal of Arid Land Resources and
Environment, 2020, 34(9):31-38.
[33] 綠色生態(tài)引領(lǐng)現(xiàn)代煙水農(nóng)業(yè)華麗“轉(zhuǎn)身”:貴州省煙草專賣局(公
司)加快轉(zhuǎn)型升級(jí)助力脫貧攻堅(jiān)紀(jì)實(shí)[J]. 理論與當(dāng)代, 2019(3):2-
4. Green ecology leads the magnificent“turn”of modern tobacco
and water agriculture:a documentary of Guizhou Provincial Tobacco
Monopoly Bureau (Company) speeding up transformation and
upgrading to help poverty alleviation[J]. Theory and Contemporary,
2019(3):2-4.
[34] 鄭孟靜, 張經(jīng)廷, 崔永增, 等. 華北平原基于麥玉輪作的糧薯、糧豆
輪作模式碳足跡評(píng)價(jià)[J]. 華北農(nóng)學(xué)報(bào), 2022, 37(增刊1):81-89.
ZHENG M J, ZHANG J T, CUI Y Z, et al. carbon footprint evaluation
of cereal-bean, cereal-potato rotation modes based on wheat-maize
cropping system in North China Plain[J]. Acta Agriculturae Boreali-
Sinica, 2022, 37(Suppl 1):81-89.
農(nóng)業(yè)資源與環(huán)境學(xué)報(bào)2025年1期