郭玉萍，赵 超，赵先贵

(1.成都理工大学地球科学学院，成都 610059；2.陕西师范大学地理科学与旅游学院，西安 710062)

1 前 言

由温室气体浓度增加引起的全球变暖，已经对自然生态系统和人类生存环境产生了严重影响，成为国内外研究的热点之一。随着《2006年IPCC国家温室气体清单指南》[1]和2011年中国《省级温室气体编制指南》[2]的出炉，国内外学者在不同尺度上进行了温室气体排放研究。Boontiam等[3]评估了2005～2014年韩国家禽和生猪生产对温室气体排放的贡献；Yang等[4]基于环境库兹涅茨曲线分析了俄罗斯经济发展对温室气体排放的影响，为现阶段经济转型过程中的国家和地区提供了参考；覃小玲[5]、赵先贵[6]、王晓宇[7]分别核算了深圳、西安和咸阳等地的温室气体排放；杨谨[8]、张冬梅[9]、马彩虹[10]、韦良焕[11]等分别核算了重庆、安徽、湖南、西北五省的温室气体排放；胡安兵根据IPCC法估算出2005～2012年四川省农业碳排放总量，研究分析了四川省农业碳排放总量的变化趋势和主要来源，及目前农业碳排放的原因，据此提出适应四川低碳农业发展的对策建议[12]。

2013年9月和10月，国家主席习近平在出访中亚和东南亚国家期间，先后提出共建 “丝绸之路经济带”和“21世纪海上丝绸之路”的战略构想，引起国际社会高度关注[13]。2015年发布的《推动共建丝绸之路经济带和21世纪海上丝绸之路的愿景与行动》[14]就明确提出要突出生态文明理念，加强生态环境、生物多样性和应对气候变化合作，共建绿色丝绸之路。虽然国内关于省级温室气体排放的研究已有不少案例，但有关“丝绸之路经济带”所在区域系统的温室气体排放及等级评估的研究鲜有报道。本文根据IPCC和2011年中国《省级温室气体编制指南》，核算了“丝绸之路经济带”西南四省区(四川、重庆、云南、广西)的温室气体排放，并进行了动态分析和排放等级评估，以期为研究区域制定减排方案提供依据，为建设绿色丝绸之路提供参考。

2 研究方法

根据《省级温室气体清单编制指南》推荐的IPCC法，分别核算了研究区域的能源活动、工业生产过程、农业活动、林业、废弃物处理五个部门排放的温室气体(GHG)，通过累加各个部门排放的温室气体量得到整个研究区域的GHG排放总量。

2.1 能源活动

能源活动是我国温室气体的重要排放源。由于数据缺失及获取难度较大，本文只核算了化石燃料燃烧活动引起的GHG排放量和电力调入调出间接引起的GHG排放量两部分。

化石燃料燃烧活动GHG排放量计算公式：

(1)

式中，CFe为化石燃料燃烧活动CO2排放量(104t)；ACj为燃料j的消费量(104t或108m3)；NCVj为燃料j的低位发热值(GJ/t)；EFj为燃料j单位热值含碳量(t c/TJ)；COF为碳氧化因子；44/12是CO2与C分子量的比值；10-3为单位转换系数。

电力调入调出引起的GHG排放量计算公式：

CFp=ACp×Q×10

(2)

式中，CFp为电力间接引起的CO2排放量(104t)，调入为正，调出为负；ACp为差额电量(108kW·h)；Q为区域电网温室气体排放因子(kg/kW·h)。

2.2 特殊工业生产过程

由于石灰生产、钢铁生产、电石生产等方面的数据统计较少且难以获取，故本文特殊工业生产过程只计算水泥生产的温室气体排放量，并且只计算原料分解转化释放的CO2，因为燃料燃烧所释放的CO2已包含在能源活动计算中。计算公式为：

Gi=Ec=C×75%×EF

(3)

式中，Gi为工业生产过程GHG排放量，104t CO2e；Ec为水泥生产过程CO2排放量，104t CO2；C为水泥产量，104t；75%为水泥熟料占水泥生产的比例；EF为水泥生产过程CO2排放因子，0.538 t CO2。

2.3 农业活动

农业活动GHG排放量包括稻田甲烷排放、农用地氧化亚氮排放、动物肠道发酵甲烷排放、动物粪便管理甲烷排放、动物粪便管理氧化亚氮排放5个部分。

稻田CH4排放的计算公式：

CFr=∑(EFi×ADi×10-3)

(4)

式中，CFr为稻田CH4排放总量(104t)；EFi为i类型稻田CH4排放因子(kg/hm2)；ADi为i类型稻田的播种面积(104hm2)；10-3是单位转换系数。

农用地N2O排放包括两部分：直接排放和间接排放。直接排放是由于农用地氮输入引起的排放，本文选取的氮输入为氮肥施用氮和秸秆还田氮。间接排放包括大气氮沉降引起的N2O排放和氮淋溶径流损失引起的N2O排放。

农用地N2O直接排放总量计算公式：

CFf1=(Nc×α+Ns)×Ff1

(5)

式中，CFf1为农用地N2O直接排放总量(104t)，Nc为氮肥施用氮总量(104t)，α为校正系数，Ns为秸秆还田氮总量(104t)，Ff1为直接排放因子，根据省级指南取推荐值0.005 6 kg N2O/kg-N输入量。

农用地N2O间接排放总量计算公式：

CFf2=(Nlp×20%+Nin×10%)×0.01+Nin×20%×0.0075

(6)

式中，CFf2为农用地N2O间接排放总量(104t)，Nlp为禽畜粪便量(104t)，Nin为农用地氮输入量(104t)，Nin为农用地氮输入量(104t)。

动物肠道发酵、粪便管理CH4排放总量核算公式：

CFae=∑(EFae,i×APi×10-3)+∑(EFmm,i×APi×10-3)

(7)

式中，CFae为肠道发酵、粪便管理CH4排放总量(t CH4/a)；EFae,i为i类动物肠道发酵的排放因子(kg CH4/cap·a)；APi为i类牲畜的头数(104cap)；EFmm,i为i类牲畜粪便管理的CH4排放因子(kg CH4/ cap·a)

粪便管理N2O排放核算方法：

CFaN2O=∑(EFaN2O,i×APi×10-3)

(8)

式中，EFaN2O,i为i类牲畜粪便管理N2O排放因子(kg N2O/( cap·a)),不同的粪便特性、管理方式及气候条件都会引起动物粪便CH4的排放因子的变化，按区域取值；APi为i类牲畜的头数(104cap)。

2.4 土地利用变化和林业

土地利用变化和林业包括林地转化为非林地利用方式的变化与林业部分碳贮量的变化。由于林地转化为非林地部分的数据难以获取，本文只计算林业部分碳贮量的变化。计算公式为：

×0.5×44/12

(9)

2.5 废弃物处理部门

废弃物处理GHG排放量包括固体废弃物(主要为城市生活垃圾)填埋处理产生的CH4排放量，生活污水和工业废水处理产生的CH4和N2O排放量几部分。

固体废弃物填埋处理CH4排放量计算公式如下：

(10)

式中，CF1表示甲烷排放量(104t CH4/a)；Wt为固体废弃物总量(104t/a)；Wf为填埋处理率；MCF为甲烷修正因子；DOC为可降解有机碳(kg C/kg 废弃物)；DOCf为可分解的DOC比例；F为垃圾填埋气体中甲烷比例；16/12为甲烷/碳分子量比率；R为甲烷回收量(104t CH4/a)；OX为氧化因子。

废水处理CH4排放的计算公式如下：

×EFi-Ri]

(11)

式中，CFwt为废水处理CH4排放总量(104t)；T为生活污水中有机物总量(104t BOD)；B0为甲烷最大生产能力，根据省级指南推荐生活污水为每千克BOD可产生0.6kg的CH4，工业废水为每千克COD产生0.25kg的CH4；MCF为甲烷修正因子，取平均值0.165；i表示不同的工业行业；Ti为工业废水中可降解有机物的总量(104t COD)；Si为以污泥方式清除掉的有机物总量(104t)；EFi为排放因子(kg CH4/kg COD)；R和Ri分别是生活污水和工业废水处理的甲烷回收量(104t)；在这里BOD/COD推荐值为0.41。

废水处理N2O排放的计算公式：

(12)

式中，CFt为废水处理N2O的排放总量(104t)；P为人口数(104人)；Pr为每年人均蛋白质消耗量(kg/人)；FNPR为蛋白质中的氮含量(kg N/kg 蛋白质)；FNON-CON为废水中非消耗蛋白质的排放因子；FIND-COM为废水中工业和商业蛋白质的排放因子；Ns为随污泥清除的氮(kg N/a)；EFE为废水的N2O排放因子(kg N2O/kg N); 44/28为N2与N2O的转换系数。

2.6 温室气体排放等级评估

2.6.1 评价方法的构建。

文中提出温室气体排放指数的概念，用来衡量区域温室气体排放对全球气候变化的贡献大小，并作为区域温室气体排放等级评估的指标，其方法：

(13)

式中：为温室气体排放指数，为区域人均碳足迹与应对全球气候变化目标的人均碳足迹的比值；为碳足迹密度(即单位面积的碳足迹)与应对气候变化目标的碳足迹密度的比值。人均2t CO2e 作为各国承担减排义务的目标得到多数人的认可[15-16]，全球生物承载力为人均1.7hm2，故应对气候变化目标的碳足迹密度为1.18t/hm2。Gp·max、Ga·max分别为全球人均碳足迹、碳足迹密度的最大值，分别取值15和20。

wi和w2为权重，采用熵权法计算得出。熵权法的原理是根据各指标的测算值所提供的信息量的大小来确定其权重。设有m个评价指标，n个评价对象(本文n为评价的年数)，首先将各个指标的数据进行标准化处理得到yij，然后计算第i年第项指标值(yij)占该指标总值的比重(pij)，如果pij=0，则定义limpij-0pijln(pij)=0，再计算第j项指标的信息熵(ej)，最后计算各指标的权重(wi)，有关计算公式如下：

(14)

(15)

(16)

(17)

2.6.2 等级划分标准

利用公式(13)对中国部分省域尺度和市域尺度进行试评估，通过对试评估结果的聚类分析，结合考虑四省市的温室气体排放总量、人口、面积、生态环境和经济发展状况，制定了GHG(温室气体)排放指数(GEI)的等级划分标准(见表1)，用来衡量区域温室气体排放水平。

表1 温室气体排放等级划分标准Tab.1 The grading standard greenhouse gas emission

注：各国承担减排义务的目标为人均2tCO2e，GEI=0.06对应于此值。

3 数据来源

文中研究所需数据，主要来源于2001～2014年四川、重庆、云南和广西的统计年鉴、农村统计年鉴、《中国林业统计年鉴》《中国环境统计年鉴》、中国环境统计公报、国土资源公报、水资源公报，以及各地统计局、林业厅、环境保护厅、国土资源厅、水利厅等部门的统计数据。碳足迹中涉及到的温室气体排放因子来源于《省级温室气体清单编制指南》。

4 结果与分析

4.1 温室气体排放总量分析

从温室气体排放总量来看(表2)，2000～2013年4省区温室气体排放总量总体上呈快速增长趋势，分别增长了143.10%，155.50%，169.69%和133.10%。年均增长分别达到7.07%，7.48%，7.93%和6.73%。其中四川省因为2012～2013年煤炭消费总量和畜禽年末存栏量均有不同程度的下降，造成温室气体排放总量开始下降。

从温室气体构成来看，四川和广西研究期内主要温室气体排放总量中CO2排放比例最高，其次是CH4，N2O第三。重庆为CO2排放比例最高，其次是N2O，CH4第三。云南为CO2排放比例最高，N2O和CH4大致相当。从三者排放比例的动态变化趋势来看，四省区主要温室气体排放总量中CO2的排放比例呈快速上升趋势，而CH4和N2O的排放比例在不断下降。

表2 2000～2013年西南四省区温室气体排放总量Tab.2 Total greenhouse gases emissions from 2000 to 2013 in four southwestern provinces (104tCO2e)

从温室气体的排放源来看(见图1)，研究期内四省区温室气体排放总量中能源活动仍占主导地位，其次是农业活动，工业生产过程和废弃物处理分列三四。林业固碳量四省区均在不断增加，说明自1999年开始试点和推进的退耕还林工程取得实质性成效。但是林业固碳的比重各省份却在不断下降，说明林业固碳的增长速度赶不上温室气体排放总量的增长幅度，林业固碳能力增长不明显。林业减排作用最明显的是云南，其次是四川和广西，重庆最弱；四川、重庆和云南林业减排作用逐年降低，广西变化不明显。

图1 西南四省区温室气体排放源Fig.1 Sources of greenhouse gas emissions in four southwestern provinces

4.2 人均温室气体排放比较分析

由图2可以看出，2000～2013年四省区人均温室气体排放量总体上均呈上升趋势。四川人均温室气体排放从2000年的2.02t/人增加至2013年的5.00t/人，增加了146.93%，年均增长7.20%。重庆从2000年的4.24t/人增加至2013年的10.40t/人，增加了145.08%，年均增长7.14%。云南从2000年的2.80t/人增加至2013年的6.86t/人，增加了145.18%，年均增长7.14%。广西从2000年的2.13t/人增加至2013年的4.47t/人，增加了109.67%，年均增长5.86%。研究期内四川、重庆、云南和广西人口的增幅为-1.55%，4.25%，10.00%和11.18%，人口增幅远远小于人均温室气体的增幅，说明人口的增加虽然对温室气体的排放有贡献，但并不是导致温室气体排放增加的主要原因。重庆因为排放总量大，人口相对最少，人均温室气体排放量始终高于其他省区。

图2 2000～2013年西南四省区人均温室气体排放量Fig.2 Greenhouse gases emissions per capita from 2000 to 2013 in four southwestern provinces

4.3 单位面积温室气体排放比较分析

基于生态承载力计算四省区单位面积温室气体排放量，由图3可以看出，2000～2013年四省区单位面积温室气体排放量总体上均呈上升趋势。四川单位面积温室气体排放从2000年的2.22t/hm2增加至2013年的6.11t/hm2，增加了175.00%，年均增长8.09%。重庆从2000年的7.25t/hm2增加至2013年的16.59t/hm2，增加了128.68%，年均增长6.57%。云南从2000年的2.81t/hm2增加至2013年的7.15t/hm2，增加了154.08%，年均增长7.44%。广西从2000年的3.84t/hm2增加至2013年的7.28t/hm2，增加了89.88%，年均增长5.06%。研究期内重庆因为排放总量大，辖区面积相对最小，单位面积温室气体排放量远远高于其他省区。

图3 2000～2013年西南四省区单位面积温室气体排放量Fig.3 Greenhouse gases emissions unit area from 2000 to 2013 in four southwestern provinces

4.4 万元GDP温室气体排放特征分析

由图4可以看出，2000～2013年万元GDP温室气体排放量总体上呈下降趋势。四川万元GDP温室气体排放量从2000年的4.25t/万元下降到2013年的2.25t/万元，下降了88.98%，年均下降5.02%。重庆从2000年的6.75t/万元下降到2013年的3.42t/万元，下降了97.38%，年均下降5.37%。广西从2000年的4.87t/万元下降到2013年的2.58t/万元，下降了89.5%，年均下降5.03%。云南整体来看呈下降趋势，从2000年的5.90t/万元下降到2013年的4.11t/万元，下降了43.45%，年均下降2.81%。西南四省区GDP温室气体排放量，除云南外，其余三地以年均超过5%的速度不断降低，说明经济发展的同时，温室气体减排技术水平不断提高，能源利用效率也逐年提高。云南省在研究期内2001～2005年，有一个明显的反弹上升期，主要原因为能源消费增速大于经济增速，节能减排效果不明显。

图4 2000～2013年西南四省区万元GDP温室气体排放量Fig.4 Greenhouse gases emissions per ten thousand GDP from 2000 to 2013 in four southwestern provinces

4.5 温室气体排放等级评估

从表3可以看出，2000～2013年，四川、重庆、云南和广西的GHG排放指数均呈不断增长趋势。其中四川从0.08增长到0.21，增幅为161.61%；重庆从0.21增长到0.50，增幅为134.74%；云南从0.10增长到0.26，增幅为149.64%；广西从0.11增长到0.22，增幅为96.96%。研究期内，重庆GHG排放指数基期至报告期明显高于其他省份，四川、云南和广西相差不大，增幅最大的是四川，最小的是广西。

GHG排放等级四川2000～2008年为较低(Ⅰc)，2009～2013年为中下(Ⅱa)。重庆2000～2003年为中下(Ⅱa)；2004～2009年为中等(Ⅱb)；2010～2012年为中上(Ⅱc)，2013年为较高等级(Ⅲa)，排放等级跨越了四个等级。云南2000～2005年为较低等级(Ⅰc)，2006～2013为中下(Ⅱa)；广西2000～2012年为较低等级(Ⅰc)，2013年中下(Ⅱa)。

表3 西南4省区温室气体排放等级评估结果Tab.3 The evaluation results of c greenhouse gas emission degrees in four southwestern provinces

5 分析和讨论

5.1 不确定性分析

笔者在计算四省区温室气体排放的过程中需要收集大量的数据，而部分数据难以获取或存在统计误差，致使计算结果与实际情况存在一定误差。比如能源活动计算中，原油和液化石油气部分年份数据缺失；火力发电产生的温室气体计算中调入调出量难以获取。农业活动中，农用地氧化亚氮排放计算缺乏粪肥施用量数据，动物肠道发酵温室气体排放计算中没有细分奶牛、非奶牛和水牛，绵羊和山羊，更难以进一步细分为规模饲养、农户饲养和放牧饲养。土地利用变化和林业温室气体排放计算中由于林地转化为非林地部分的数据难以获取，本文只计算了林业固碳量。废弃物处理活动中，城市生活垃圾处理产生的温室气体排放计算中部分省份没有细分为填埋处理和焚烧处理，或有细分但数据量很少，故均按填埋处理计算。

5.2 讨论

5.2.1 Stern提出了全球2t/人作为各国承担减排义务的目标。2014年WWF[17]公布的2010年全球生态承载力为120×108hm2，故应对全球气候变化目标的单位面积温室气体排放量为1.18 t/hm2，而四省区人均和单位面积温室气体排放均高于以上两个全球目标。

5.2.2 能源活动仍然是温室气体排放最大的贡献者。以2013年为例，能源活动占温室气体排放总量的比例四川、重庆、云南和广西分别为80.71%，81.62%，80.14%和76.30%。其中煤炭贡献量最大，分别为62.13%，81.28%，62.79%和74.92%。

5.2.3 根据全球碳计划(Global Carbon Project)公布的2013年全球温室气体数据显示[18]，2013年全球人类活动二氧化碳排放量达到360×108t，中国占29%，推算中国二氧化碳排放量约为104.40×108t。中国森林生态系统的年固碳量为3.59×108t，折算为年吸收二氧化碳量为13.16×108t，为我国2013年二氧化碳年排放量的12.61%。2013年林业固碳占比四川、重庆、云南和广西分别为11.88%，1.66%，17.19%和12.22%，其中只有云南高于此值。研究期内林业固碳量增加了，而固碳比重却下降了，说明林业固碳的增长速度赶不上温室气体排放总量的增长幅度，林业固碳能力增长不明显。

5.2.4 研究期内，丝绸之路经济带西南四省区中重庆温室气体排放总量高，而人口相对最少、辖区面积相对最小，致使人均和单位面积温室气体排放也是最高，进而造成GHG排放指数和等级最高，因此重庆是丝绸之路经济带西南四省区中减排压力最大的省份。

综上所述，丝绸之路经济带西南四省区减排任务仍然非常艰巨。在今后的发展过程中，应该调整优化能源结构，降低煤炭消费比重，进一步提高非化石能源比重。长期坚持和落实减排政策，这除了要求从源头上遏制GHG排放总量的增加，还必须加大森林培育力度，巩固和提高林业固碳能力。重庆由于自然资源禀赋上存在某些 “先天不足”(辖区面积、森林面积等)，减排压力是丝绸之路经济带西南四省区中最大的。

6 结 论

6.1 2000～2013年四省区温室气体排放总量总体上呈快速增长趋势。从温室气体构成来看，四省区研究期内CO2排放比例最高，四川和广西是CH4，N2O分列二三；重庆为N2O第二，CH4第三；云南N2O和CH4大致相当。从温室气体的排放源来看，研究期内四省区温室气体排放总量中能源活动仍占主导地位，其中煤炭贡献量最大。林业固碳的增长速度赶不上GHG排放总量的增长幅度，林业固碳能力增长不明显。

6.2 2000～2013年四省区人均和单位面积温室气体排放量均呈不断增长趋势，且均高于各国承担减排义务与应对全球气候变化目标的人均和单位面积温室气体排放，减排任务仍然非常艰巨。

6.3 2000～2013年四省区万元GDP温室气体排放量总体上呈下降趋势。云南省在研究期内2001～2005年，有一个明显的反弹上升期，主要原因为能源消费增速大于经济增速，节能减排效果不明显。其余三地以年均超过5%的速度不断降低，说明经济发展的同时，温室气体减排技术水平不断提高，能源利用效率也逐年提高。

6.4 2000～2013年，四川、重庆、云南和广西的GHG排放指数均呈不断增长趋势。排放等级四川、云南和广西均由较低(Ⅰc)上升为中下(Ⅱa)；重庆由中下(Ⅱa)上升为较高(Ⅲa)，跨越了四个等级，减排压力位列丝绸之路经济带西南四省区之最。