Ecological Indicators | 种植结构变化如何影响农业净碳汇？

文摘 2024-12-31 06:59 湖北

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（一）文章信息

标题：How does planting structure change affect the agricultural net carbon sink? Evidence from the Jiangsu coastal economic Belt
期刊：《Ecological Indicators》(中科院2区TOP, IF=7.0)
作者：Xiaomei Shen, et al.
doi：10.1016/j.ecolind.2024.112949

（二）研究背景

气候变化的缓解是全球性的紧迫议题，农业碳排放作为全球排放的重要组成部分，其土地利用变化对区域净碳汇（NCS）有显著影响。中国作为农业大国，其主要农作物的种植对全球碳排放有重要贡献。随着联合国可持续发展目标和中国碳中和战略的实施，了解中国农作物种植结构的变化对于应对气候变化至关重要。农业既是碳源也是碳汇，作物通过光合作用吸收二氧化碳形成碳汇，但在种植、收获和加工过程中也会产生碳排放。因此，种植结构变化（PSC）直接影响和间接影响NCS。本研究旨在分析江苏省沿海经济带（JCEB）20个区县2000年至2020年的农业温室气体排放和吸收状况，通过扩展的对数平均迪维西亚指数（LMDI）模型实证分解PSC对NCS的驱动作用，并比较PSC的细分效应及其时空特征和演变模式。

（三）研究数据与方法

研究基于2000至2020年江苏省统计年鉴、南通统计年鉴、盐城统计年鉴和连云港统计年鉴中的农业生产数据。测量方法包括农业碳汇的计算（作物固定碳能力）、农业投入物的碳排放量（化肥、农药、农膜、耕地犁耕和农业机械使用的碳排放系数）以及作物种植过程中的碳排放量（甲烷和氧化亚氮的排放）。净碳汇（NCS）是指农业产出中CO2的净吸收量，即农业碳汇与碳排放的差值。研究采用LMDI模型分析PSC对NCS的影响，将影响因素分为强度效应、产出效应、结构效应和规模效应，并进一步细分结构效应为谷物结构效应（GSE）、经济作物结构效应（CSE）和谷物-经济作物结构效应（GCSE）。

（四）研究结果

研究结果表明，JCEB的农业NCS从2000年的7.16×10^6吨C增加到2020年的1.02×10^7吨C，呈现出先减少后增加的碳盈余状态。从空间分布来看，JCEB中部地区的NCS相对较高，大部分区域显示出上升趋势。PSC是抑制JCEB农业NCS增长的关键因素，但其抑制效应呈现波动下降趋势。从空间角度来看，南部地区PSC对NCS的影响相对较高。具体来说，谷物结构效应（GSE）和谷物-经济作物结构效应（GCSE）对农业NCS的影响从抑制转变为促进，分别在2011年和2015年出现拐点。而经济作物结构效应（CSE）对NCS持续产生抑制影响。从行政区划来看，县级行政区对农业NCS的贡献最大，且最早实现从负到正的转变。而市级行政区和县级市的GCSE对NCS的影响则较晚出现转变。沿海地区与非沿海地区的GCSE影响也存在差异，沿海地区的GCSE呈现从负到正的变化趋势，而非沿海地区则表现出“抑制-促进-抑制”的效应。

（五）研究结论

本研究基于IPCC清单和参数估算方法，计算了JCEB 20个区县2000至2020年的农业温室气体排放和吸收状况，并引入扩展的LMDI模型实证分析了PSC对NCS的驱动作用。主要结论包括：JCEB农业NCS在研究期间增加，显示出碳盈余状态；PSC是抑制农业NCS增长的关键因素，但其抑制效应呈下降趋势；GSE和GCSE对农业NCS的影响从抑制转变为促进，而CSE则持续产生抑制影响。研究建议促进农业种植结构变化，推动农业碳中和；建立农业碳排放权交易市场机制；提高低碳农业技术水平；制定差异化的农业碳排放监管体系。研究限制包括碳汇参数本地化过程需要改进，以及需要进一步细化农村居民家庭能源使用结构。未来研究将通过实地采样修订参数，通过实地调查了解研究区域农业能源使用细分结构。

文章来源：

Shen, X., Yan, R., & Jiang, M. (2025). How does planting structure change affect the agricultural net carbon sink? Evidence from the Jiangsu coastal economic Belt. Ecological Indicators, 170, 112949.

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