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农地利用碳效应及时空演变特征研究
——以新疆为例

2022-02-16

农业与技术 2022年2期
关键词:汇量排量农地

刘 芳

(安徽工程大学经济与管理学院,安徽 芜湖 241000)

CO2、CH4等温室气体的大量排放引起气候变暖,气候变化背景下农业生产活动和粮食安全问题成为全球共同关注的问题。农地利用方式失宜、农地利用结构变化是碳排放产生的重要来源。学者们有关农地利用碳效应的研究主要从碳排放的变动趋势、驱动因素与经济增长的脱钩关系、碳排放效率以及农地低碳利用影响因素等几个维度展开,如文高辉等[1]、景勇等[2]、康韵婕等[3]分别运用LMDI或STIRPA模型对洞庭湖地区耕地、四川盆地土地和山西省农地碳排放影响因素或低碳效率进行分解、测度;邓楚雄[4]基于GM(1,1)法分别对长沙市的农地净碳排量变化趋势进行预测;陈钦坪等[5]基于对福建农户的调查,分析了兼业活动如何影响农户农地低碳利用程度;朱灵伟等[6]运用STIRPAT和GWR模型对农地利用碳排放的空间因素进行判别;刘琼和肖海峰(2020)[7]论证了农地经营规模如何通过财政支农这一中介变量影响农户的农地低碳利用行为。已有研究对深入认识农地利用碳效应提供了不同的视角和科学参考。研究范式表现为以固有的因素分解法或预测方法对不同地域的农地碳排放作相关测算,基本上忽略农地利用的碳汇功能。事实上,不同种类的农业植被、林地、草地碳汇功能差异显著,改进农地利用方式,优化农地资源配置,可以充分发挥农地碳减排功能,使其产生正外部效应,成为温室效应缓解的“助手”。研究农地利用碳效应需要结合利用方式和结构变化考察其碳排量和碳汇量,精准识别其排碳和固碳能力。

农地利用方式变化和农地结构的变迁对碳效应变化重大影响,进而影响着局部气候和当地的生产活动。分析新疆农地利用碳效应有助于从碳减排的角度优化配置农地资源,以实现经济效益和生态效益的双赢。本文结合新疆14个地州的面板数据,着力刻画农地在不同利用方式和结构变化下的碳效应,运用Kernel密度函数估计法探究碳效应的地区差异和动态演进趋势,并基于优化农地结构视角,提出相关建议。

1 研究方法

农地利用碳效应等于农地利用碳排量减去碳汇量,计算公式:

NC=∑CPi-∑CHi=∑Pi×θi-∑Hi×λi

(1)

式中,NC为碳效应,即差额为正,表示净碳排;差额为负,表示净碳汇;CPi为各类碳源的碳排量;CHi为各类农地碳汇量;Pi为各类碳源的数量;θi为各类碳源的碳排系数;Hi为各类农地的面积;λi为单位农地的碳汇系数,各类碳源、碳汇的系数参见已有[8,9]研究。

Kernel密度函数估计法是利用连续的密度曲线来描述随机变量的分布形态,对其概率密度做出有效估计的一种分析方法,也是用于探究非均衡分布的非参数方法。假设f(x)是随机变量X的密度函数,在点x的概率密度估算公式:

(2)

(3)

Kernel密度函数因表达式差异有多种形式,借鉴相关研究[10,11],本文选择高斯核函数表达式,具体形式:

(4)

2 新疆农地利用碳效应分析

2.1 不同农地利用方式下的碳排量时空差异分析

通过搜集年鉴源数据,运用上述公式计算出新疆农地利用的碳排量,如表1所示,显然实施不同的农地管理方式,碳排量差异显著。研究期间,新疆农地碳排总量持续增长,碳排强度则呈现明显的N型波动趋势。碳排总量变动趋势可以分为3阶段:第1阶段为2001—2007年,碳排量一直持续不断地增长;第2阶段为2008—2012年,碳排量较前几年有所下降,并在800万t范围内小幅度波动;第3阶段为2013—2019年,碳排量再次较快速地增加,直至达到1040.20万t。从农地利用方式看,生产设施用地承载的畜禽养殖活动碳排量居首位,其次是化肥、农膜和农用柴油3类化学性要素投入产生的碳排放。畜禽养殖碳排放增多与养殖规模扩大息息相关。牧民安居工程的实施使广大牧民改变原有的游牧生活,畜禽饲养方式也由草地散养改为养殖小区集中圈养;而由于资金和技术有限,畜禽粪便无害化处理不到位,导致粪尿废水污染和氨气、二氧化硫等温室气体的大量集聚排放。在西部大开发战略指导下,新疆粮食作物、经济作物以及林果种植面积不断增长,各种农作物,特别是棉花对化肥和农膜的依赖度不断增加;规模化种植和生产作业大大促进农业机械的推广应用,柴油投入量也随之增长。尽管新疆很多地州也在推广测土配方施肥,力求精准施肥,而由于“农技推广一公里”难题和农户对配方肥的弱信任度问题,减肥效果并不显著,使得农田氨类温室气体不断累积。各地州对比结果如图1所示,2019年农地碳排总量位居前3位的是喀什地区、伊犁哈萨克自治州(简称伊犁州)和阿克苏地区,分别占全疆农地碳排量的16.06%、13.98%和9.61%;喀什地区的碳排量居首位主要因为其耕地和园地面积都比较大,红枣、核桃和棉花等经济作物对化肥需求量大,同时该地区也是重要的畜牧养殖区;碳排量较少的是吐鲁番地区和克拉玛依市。

2.2 新疆农地碳汇量时空差异分析

新疆2001—2019年林地、园地和草地碳汇量如表2所示,各地州农地碳汇量见图1。

图1 2019年新疆各地州农地碳排量、碳汇量和净碳排对比

研究期间,新疆农地碳汇总量和碳汇强度均呈稳步增长趋势。从农地利用结构看,林地碳汇占比较大,基本维持在74%~84%,表明近十几年,新疆天然林、人工林等10大防护林生态保护工程取得一定成效,退耕还林工作有序推进,在一定程度上增加了土壤植被,林地碳汇功能得以维护。园地碳汇量占比最小,但增长速度最快,年均增长率达到7.72%。主要原因是多年来,新疆自治区党委、人民政府大力发展林果业。新疆的红枣、核桃、香梨、苹果等特色林果主产区分布于环塔里木盆地,葡萄、枸杞等主要分布于吐哈盆地、伊犁河谷和天山北坡经济带。林果业的蓬勃发展不仅使新疆果农实现增收,也绿化了自然环境、净化了空气,生态效益显著。草地碳汇量占比由24.89%下降到14.00%,碳汇量年均递减率为2.17%。草地碳汇量的减少反映了新疆草地逐年退化的严酷现实;尽管实施了退牧还草、退耕还草、草畜平衡等工程措施,但由于水资源匮乏,生态用水得不到有效保障,草原治理速度赶不上沙化、退化和损失速度。

表1 新疆农地不同利用方式下的碳排量及碳排强度

表2 2000—2018年新疆农地碳汇量

各地州因自然资源禀赋差异、生产要素投入、经济发展水平以及农业产业内部结构调整差异,林地、园地和草地碳汇量空间差异较为显著。林地碳汇量较高的区域是阿勒泰地区、伊犁州及巴音郭楞蒙古自治州(简称巴州),且阿勒泰地区的林地碳汇量是林汇最少的克拉玛依市的101倍;园地碳汇量较多的是喀什地区、阿克苏地区、巴州,而草地碳汇量较多的是伊犁州,其次是阿勒泰地区和塔城地区,而克拉玛依的园地和草地碳汇量均是最少的。从区域分布看,北疆林地和草地的碳汇量要高于南疆和东疆;而园地碳汇量的大小排序是南疆>北疆>东疆,这充分证实了自治区政府在南疆大力发展特色林果业产生显著的生态绩效。

2.3 新疆农地利用碳效应动态演进趋势分析

为清楚观察不同区域年际间农地碳效应的动态演进趋势,对新疆14个地州的农地碳效应进行Kernel密度估计,核密度分布图如图2所示。研究期间,新疆14个地州农地碳效应密度函数曲线中心向右小幅移动,波峰由陡峭变得稍微平缓,变化区间有所变宽,这表明新疆农地利用碳效应的地区差距逐年扩大,且变化态势较为明显。波峰特征表现为由“一主两小”格局逐渐演变为“一主一小”,右侧小峰二合为一、变得平坦且不断向右外延伸,峰值经历了先下降后上升再次下降的波动,这意味着新疆农地利用碳效应由三级分化演变为两级分化,农地利用结果为净碳汇的地州的差距呈现微弱的聚集趋势,而结果是净碳排的地州差距呈现扩散趋势,由于净碳排地州的数量远多于净碳汇的地州,综合效果是区域集聚特征有所弱化。

图2 新疆各地州农地碳效应动态演进

2.4 新疆农地利用结构变化对单位面积碳效应的影响

农地结构变化是影响碳排、碳汇增减变化的重要因素。一般而言,耕地、建设用地会贡献碳排量,林地、草地则贡献碳汇量。因此,退耕还林还草以及建设用地还耕等措施可以增加碳汇。反之,毁林毁草开荒、建设用地挤占农地则会导致碳排放增加。本文采用“差值法”确定农地类型转变所引起的碳效应[12]。新疆农地结构变更引发的碳效应,如表3所示。17a间,建设用地转为耕地的碳汇量基本维持在53000~55000kg·hm-2,退耕还草碳汇量在1400~2200kg·hm-2波动,退耕还林的碳汇量在900~1700kg·hm-2波动。显然,建设用地转为耕地的碳汇效果要大大高于退耕还草和退耕还林。相反,如果耕地转为建设用地,毁草开荒、毁林开荒则产生相应数量的碳排放。农地利用类型转化和结构的变更导致的碳效应不容忽视,通过加强土地用途管理,严格建设用地抑制温室气体排放,充分发挥农地的碳汇功能。

表3 农地结构变化对农地利用碳效应影响

3 政策建议

基于上述分析,提出以下政策建议。改进农地利用方式,增加环境无害化要素的投入。为农资生产企业提供优惠的财税支持政策,促进生物菌肥、生物农药以及残膜回收机的研发与推广,为农户减少化学性肥药投入和农膜污染提供替代品和技术支撑。探索多元化畜禽粪便资源化利用途径和技术。加强土地流转,实现规模集中养殖,提升畜禽粪便无害化处理水平,提高有机肥还田率,从而增加土壤有机质并减少畜禽养殖碳排放,打造循环低碳种养模式。规范国土资源开发与利用。合理安排城镇建设用地,提高土地集约利用水平,避免非法建设用地挤占耕地,满足生态建设和环保用地需求,避免建设用地速增导致碳排放聚集。加强天然林保护和人工林建设,继续实施新一轮退耕还林还草工程。将退耕还林还草工程与精准扶贫、乡村生态建设协同推进,制定合理的补贴政策,提升农户和牧民营林营草的积极性和稳定性,加快林草生物蓄积量增长,充分发挥林草固碳功能。

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