文章简介
题目：
Land-based climate change mitigation measures can affect agricultural markets and food security
期刊：
Nature Food
第一作者：
Shinichiro Fujimori
第一发表单位：
Kyoto University
摘要
早期研究指出，与土地相关的减排策略可能对粮食安全产生不利影响，尤其是由于食品价格上涨，但并未区分这些策略在不同条件下的单独影响。通过使用六个全球农业经济模型，本研究展示了在2°C气候稳定情景下，非二氧化碳排放减排、生物能源生产和造林这三个因素对粮食安全和农业市场条件的潜在影响。结果表明，与非二氧化碳排放政策（通常通过排放税实施）相比，造林（通常在模型中通过对土地碳储量施加碳价模拟）可能对粮食安全产生更大的影响。到2050年，这些措施分别使4190万和2670万人额外面临饥饿风险，相较于当前趋势情景基线。这突显了在减排与农业市场管理政策之间加强协调的重要性，以及在模型中更好地体现土地利用及其相关温室气体排放的必要性。
文章前言
在实现近期和长期气候变化减缓目标（例如《巴黎协定》）的过程中，大多数国家的能源部门占据了温室气体（GHG）排放的主要部分，因此成为当前减排政策的主要目标。然而，农业、林业及其他土地利用（AFOLU）在2010年占全球温室气体排放的20%-25%，在实现长期气候变化减缓目标的背景下不可忽视。基准排放量的巨大规模以及缺乏有效技术彻底消除这些排放的相对情况，使得AFOLU排放在气候变化减缓中显得尤为重要。这与能源部门形成对比，后者可以通过使用碳移除技术使其排放实现净零甚至负排放。
文献中认为，AFOLU领域未来的减排潜力相较于其他部门具有较大的减排量且成本较低。然而，这些减排潜力被认为是有限的，许多情况下即使付出极大努力也无法完全（100%）消除。此外，Hasegawa等人指出，将AFOLU纳入气候变化减缓行动可能会显著影响粮食安全；他们还比较了气候变化及其减缓措施对农业生产的影响，得出后者的影响更大。尽管这种影响在任何群体内都呈现异质性（例如低收入消费者更难应对农产品价格冲击），但区域平均值在比较情景结果时仍然有用。本研究基于以下观察提出贡献：AFOLU为重点的气候变化减缓政策可能通过三个主要渠道加剧粮食不安全。其一是促进大规模生物能源作物扩展；综合评估模型（IAMs）中的低排放情景强调了生物能源（特别是碳捕集与封存的生物能源，简称BECCS）在降低成本和实现深度系统减排中的潜在重要性。食品与生物能源生产之间的竞争可能导致食品商品价格上涨和供应减少。第二，针对农业生产非二氧化碳排放的政策可能直接增加食品生产成本，从而推高食品商品价格。第三是造林政策，这会激励减少耕地和牧场供应。
虽然文献中讨论了AFOLU减排的这些间接影响，并提出了包容性政策设计以防止不利的副作用，但目前的研究尚未在单一一致的分析框架中确定导致潜在粮食安全风险的驱动因素的重要性。现有研究通常分别聚焦于每个元素，例如非二氧化碳减排的直接影响或生物能源扩展的影响。造林也曾单独研究，主要集中于碳汇潜力。有些研究探讨了造林的潜在碳汇能力及其成本，并警告说可能导致粮食不安全。一项显著的研究结合了这些因素以及气候变化对产量的影响，但并未考虑与《巴黎协定》一致的严格气候政策，该政策旨在将全球平均气温升幅限制在工业化前水平以下2°C，并且仅报告了有限的物理指标，例如排放量、生物能源、土地利用以及面临饥饿风险的人数。
本研究显示了能源作物扩展、农业部门非二氧化碳减排及造林在气候减缓情景下对农业市场和粮食安全的相对影响。理解这三种温室气体减排策略与粮食不安全相关的潜在风险，对于设计在减排的同时最小化意外不利后果的政策至关重要。为分别分析每种原因，我们研究了若干情景，这些情景与将全球平均气温升幅限制在2°C以下的目标一致。图1总结了本研究中采用的气候变化减缓措施对饥饿风险和农业价格上涨的因果逻辑链，并在后文中进一步讨论。为研究不确定性范围，本研究采用了六个全球农业经济模型，这些模型代表农业和土地利用系统及其排放，分别是AIM/Hub、CAPRI、FARM、GCAM、GLOBIOM和MAGNET–IMAGE。在情景设定中，各模型尽可能统一碳价、生物能源生产要求和森林面积。AIM/Hub、FARM和GCAM明确表示土地利用和能源系统；因此，造林和生物能源土地需求会根据碳价内生确定。其他模型则使用外生参数实现情景规定。我们发现，各模型对非二氧化碳排放定价的表述总体一致，而与造林相关政策的实施因模型而异。我们还采用了一种“饥饿测量工具”，综合考虑了人均平均热量摄入、最低热量需求以及各国食物消费分布的变异系数（CV）。这使我们能够探讨面临饥饿风险的人数。此外，我们还运行了未包含新气候政策以延续历史趋势的基线情景，包括土地管理或法规。进一步的情景假设可见方法部分。本研究分析的情景假设基于共享社会经济路径（SSP）2，对于气候政策情景，采用了与RCP 2.6等效的碳价，这些碳价取自SSP数据库。为探索社会经济不确定性，我们还分析了SSP1（“可持续性”）和SSP3（“区域对抗”）下的情景。详见方法部分及研究框架的整体示意图（补充图1）。需要注意的是，该情景框架中未考虑气候变化影响，因此，与气候状态（即RCPs）和以往研究评估的气候模型相关的不确定性超出本研究范围。此外，我们也未考虑气候变率，尽管相关文献已对此有所讨论，但应仔细审视这一方面，因为最近文献对此进行了报道。
（注：以上翻译来着ChatGPT，具体文章内容请以原文内容为准。若解读有误欢迎探讨指正。）
主要图表
Fig. 1: Representation of climate change mitigation measures and their potential effects on agricultural prices and the risk of hunger.
Fig. 2: Decomposition of three factors.
Fig. 3: Various emissions.
Fig. 4: Regional effects of each land-based mitigation measure on risk of hunger and food price for SSP2.
Fig. 5: Socioeconomic uncertainties in food security indicators.
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https://doi.org/10.1038/s43016-022-00464-4
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