陈 林，罗怀良,2*，李 政,2，张 梅

(1.四川师范大学地理与资源科学学院，四川 成都 610068；2.四川师范大学西南土地资源评价与监测教育部重点实验室，四川 成都 610068)

【研究意义】近年来，人类由于经济发展向大气中大量排放CO2等温室气体，导致全球气候变暖等一系列问题[1]。不同领域的温室气体排放研究也成为当前研究热点[2-3]。在中国，农业系统所排放的温室气体占中国总温室气体排放的17 %(中国环境与发展国际合作委员会，2004)，成为区域碳排放中的重要组成部分，主要温室气体包括CO2、CH4、N2O等。因此，通常把农业生产过程中产生的这类温室气体排放称为农业碳排放[4-6]。改革开放以来，随着农业生产条件的改善、效率的提高和规模的扩大，农业经济快速发展，使得农药、化肥等农用物资大量被使用，从而导致温室气体排放加剧，给生态安全、粮食安全、水资源安全造成了巨大压力[7]。在此背景下，农业碳排放问题受到国内外学者广泛关注。高效使用化肥农药等农用物资、合理利用农用地也成为各国政府部门共同追求的农业碳减排目标[8]。【前人研究进展】农业碳排放受自然环境和社会经济的双重影响，其排放源头与排放形式复杂多样。目前对于农业碳排放估算多采用排放因子法(Emission-Factor Approach)，即以活动数据和排放因子的乘积作为所求项目碳排放量的估算值[9]；碳排放因素分解方面，主要运用LMDI法，即对数平均权重Divisia(Logarithmic mean weight Divisiamethod)或者Kaya恒等式对影响因素进行分析；在研究尺度上以国家和省域大、中尺度为主[4,7,10-11]；同时，农田生态系统中土壤有机碳、农田作物植被碳等也受到密切关注[12-13]。由于农业碳产生的多样性与复杂性，小尺度的研究成为趋势。【本研究切入点】本文以小尺度(宜宾市)为研究区，基于《IPCC国家温室气体清单指南》，综合考虑自然、社会与人类活动因素，建立了农业碳排放估算体系，对农业碳排放量、强度及效益进行估算，并探析其影响因子。【拟解决的关键问题】以期为宜宾市发展低碳农业提供理论依据。宜宾市作为四川省的农业主产区之一，农业生产规模大，生产过程中产生碳排放量较大，因此开展区域内农业碳排放估算与驱动力研究具有一定的现实意义。

1 材料与方法

1.1 研究区概况

宜宾位于四川省东南部，东靠长江，西接大小凉山，幅员面积达1.33×104km2，介于103°36′E～105°20′E，27°50′N～29°16′N，东西最大横距153.20 km，南北最大纵距150.40 km。辖二区八县(2018年7月经报国务院批准，宜宾县更名为叙州区，本文仍用“宜宾县”)，共计人口555.91×104人。地势呈西南高，东北低，地貌以中低山地和丘陵为主。全市以亚热带湿润季风气候为主，具有气候温和、热量丰足、雨量充沛、无霜期长、冬暖春早的特点，加之肥沃的紫色土广布，适合水稻、玉米、红薯等多种农作物生长。

宜宾市整体城市化水平偏低，城镇化率仅为45.1 %，非农人口比重仅占21.40 %。2015年，全市三次产业产值占总产值的比重依次为：第一产业14.20 %、第二产业58.30 %、第三产业27.50 %，其中第一产业又以种植业占重要地位。该市耕地面积为2.42×105hm2，农作物以水稻、玉米、小麦为主，牲畜以猪、牛、羊为主。

1.2 数据来源

本研究以15年(2001-2015年)为研究时段，所涉及的农业物资投入量(化肥、农药、农膜、农用柴油、农村用电量)、水稻种植面积、畜牧养殖量(猪、牛、羊)、耕地面积、人均GDP等基本数据主要来源于《宜宾市统计年鉴》(2002-2016年)与《宜宾市统计公报》(2002-2016年)。

1.3 研究方法

本文采用IPCC碳排放清单估算法和主成分分析法，并结合ArcGIS技术进行宜宾市近15年来农业碳排放时空格局及驱动力分析。其具体研究方法如下：

1.4 农业碳排放量的IPCC清单估算法

以2006年出版的《IPCC国家温室气体清单指南》中提出的农业碳排放估算方法为基础，参考相关的研究成果[14-18]，并结合宜宾市农业发展的实际情况将农业碳排放分为农用物资投入、水稻种植、畜牧养殖三大类排放源9类因子，利用碳源因子与碳转化系数相结合进行农业碳排放量的估算，其估算公式为：

E=∑ei=∑Ci×fi×Ti

(1)

式中，E为农业碳排放量；ei为各碳源因子的碳排放量；Ci为各碳源因子的生产量；fi为碳排放系数；Ti为转换系数，文中将水稻种植和畜牧养殖产生的CH4、N2O统一转换为CO2进行计算，需要乘以该转换系数，CH4、N2O的转换系数分别是CO2的25和298倍[15]。其中，碳排放估算的相关因子排放系数和转化系数见表1。

1.5 农业碳排放强度估算与等级划分

碳排放强度研究可以为农业节能减排提供可比较的依据。碳排放强度计算公式为：

表1 碳排放与转化系数Table 1 Carbon emission coefficients

注：1.畜牧养殖CH4排放系数为胃肠发酵与粪便排放之和； 2.N2O排放由粪便排放过程产生。
Note: 1.The CH4emission coefficient of animal husbandry is the sum of gastrointestinal fermentation and fecal discharge; 2.N2O emissions is produced by the fecal discharge process.

EI=E/CA

(2)

式中，EI为区域农业碳排放强度；E为区域农业碳排放量；CA为区域耕地面积。

参考相关碳排放强度的研究方法[11,19-21]，结合宜宾的实际情况，本文按照当年全市县域农业碳排放强度平均值的1倍为临界值，临界值两边分别加减2个单位，并把各区县农业碳排放强度划分为一级区、二级区、三级区和四级区。在农业碳排放强度区域等级划分的基础上，借助ArcGis技术对宜宾市近15年来农业碳排放强度分3个时段进行区域空间格局探讨。

1.6 主成分分析法

主成分分析方法是将多个相关要素转化成几个不相关要素的综合指标分析与统计方法，其思路是在保证信息最少丢失原则下，对原来指标进行降维处理，按照方差贡献率大于85 %的原则选取主成分个数，省去部分不相关指标，将原来较多的指标转换成能反映研究现象的综合指标[22-23]。

本文选取宜宾市10区县的9项农业碳排放指标(化肥、农药、农膜、农用柴油、农村用电量、水稻种植面积和猪、牛、羊养殖量)进行计算；为消除量纲影响，对数据进行标准化处理，即对同一变量减去其均值再除以标准差，构成10×9的标准化矩阵；再运用SPSS软件求取主成分的特征值及主成分贡献率和主成分载荷矩阵等，根据该市的农业碳排放指标进行主要成分的判断和提取。

2 结果与分析

2.1 宜宾市近15年农业碳排放总量与强度时间序列分析

将宜宾市近15年来各区县三类碳源的9个碳源指标数据代入公式(1)、(2)计算得到近15年碳排放量与碳排放强度值。由图1可以看出，①近15年来宜宾市的农业碳排放量变化可以分为2个时期：前期(2001-2007)呈现持续上升趋势，总量由485.10×104t增长到612.81×104t，增长率为26.33 %，年平均增长幅度为376 t。主要由于玉米、高粱等作物种植面积增大带来化肥、农药等农资投入量增多，以及牲畜养殖量增多带来的碳排放增加；后期(2007-2015)呈现波动下降趋势，总量由612.81×104t下降到566.82×104t，最低值为564.30×104t，降低率为7.50 %，年平均降低幅度为93.54 t。主要由于生猪养殖和化肥施用量降低带来碳排放减少。②近15年来(2001-2015)，宜宾市的农业碳排放强度也分为2个阶段：第一阶段(2001-2007)呈持续上升，碳排放强度由9.96 t/hm2增加到11.65 t/hm2，增长率为17.00 %，年平均增长幅度为0.02 t/hm2，第二阶段(2007-2015)呈波动下降，碳排放强度由11.65 t/hm2降低为10.21 t/hm2，降低率为12.34 %，年平均降低幅度为0.01 t/hm2。由于近15年来宜宾市耕地面积变化不大，碳排放强度变化主要取决于碳排放量变化。

图1 2001-2015年宜宾市农业碳排放量与碳排放强度Fig.1 Change of agricultural carbon emissions and its intensity from 2001 to 2015 in Yibin city

总之，该市近15年来农业碳排放量与碳排放强度变化趋势大致相同，都呈现先持续上升后波动下降的特征。

2.2 宜宾市近15年农业碳排放构成分析

将9类碳源数据代入公式(1)得到15年农业碳排放量的指标构成。

由图2可知，①近15年来该市水稻种植、化肥、生猪养殖产生的碳排放量占碳排放总量的比例较大，分别占29.65 %、19.63 %、25.74 %；农用电和牛、羊养殖次之，分别占碳排放总量的13.59 %、4.75 %和3.11 %；农药、农用柴油、农膜产生的碳排放量在总量中比例最小，分别为0.97 %、0.85 %、1.71 %。②水稻生产的碳排放量虽略有下降，但总体比较稳定。近15年的平均排放量为169.65×104t。③生猪养殖、农用电碳排放量处于上升态势，其中农用电增长迅速，由2001年的47.03×104t增加到2015年的114.74×104t，年均增加4.51×104t，生猪养殖的碳排放量增长则呈波动上升，早期(2001-2007)持续增加，年均增加22.08×104t；中期(2008-2012)趋于平缓；后期(2013-2015)呈下降趋势。④化肥碳排放量处于下降趋势，从2001年的107.17×104t下降到2015年的94.23×104t，年均下降0.86×104t。

除水稻生产、生猪养殖、农用电和化肥施用碳排放量占比大以及占比波动较大外，宜宾市近15年农业碳排放源的其它因子(农膜、柴油、牛、羊养殖等)占比小，动态变化也较小。

2.3 宜宾市农业碳排放空间格局分析

2.3.1 各区县农业碳排放量分析 从表2可以看出，近15年间宜宾市农业碳排放量总体呈现出波动上升趋势，但区域差异明显，具体表现为：近15年来该市10区县(翠屏区、南溪县、宜宾县、江安县、长宁县、高县、珙县、筠连县、兴文县、屏山县)农业碳排放量处于波动上升趋势，而仅有江安县碳排放量波动下降。宜宾县农业碳排放量下降与该县农业投入与农业类型变化关系密切：宜宾县化肥施用量由2001年的23 883 t变为2015年的19 654 t，养殖牛、羊的规模也逐渐缩小，年均分别减少91、9552头。江安县农业碳排放减少与农资投入减少密切相关：近15年来该县化肥施用量年均减少1024 t，农药减少29 t。

图2 2001-2015年宜宾市农业碳排放组成结构Fig.2 Change of components of agricultural carbon emissions in Yibin city(2001-2015)

表2 2001-2015年宜宾市及各区县农业碳排放量Table 2 Agricultural carbon emissions from Yibin and its districts in 2001-2015 (万t)

2.3.2 宜宾市农业碳排放强度等级的空间演变 为了消除区域面积的影响，参考相关学者的方法[11,21]，对宜宾市进行农业碳排放强度的空间演变分析及等级划分，并结合宜宾市的实际情况按照当年全市县域农业碳排放强度平均值的1倍为临界值，临界值两边分别加减2个单位，把各区县的农业碳排放强度划分为一级区、二级区、三级区和四级区。为了进一步细化研究期间区域空间变化格局，将宜宾市各区县农业碳排放强度的演变按等时距划分为3个时间段(2001-2005，2006-2010，2011-2015)进行分析，并采用ArcGIS制图，得到图3。

图3 宜宾市2001-2015年农业碳排放强度等级空间格局Fig.3 Spatial pattern of agricultural carbon emission intensity in Yibin city(2000-2015)

表3 2001-2015年宜宾市各碳排放等级区影响因素Table 3 Influencing factors of carbon emission grade areas from Yibin in 2001-2015

从图3可知，宜宾市近15年来3个时段农业碳排放强度的空间演变为：第一个时间段(2001-2005)，全市年平均碳排放强度为10.70 t/hm2。碳排放强度一级区小于8.70 t/hm2，即低碳排放区，主要在筠连县、屏山县；二级区碳排放强度在8.70～10.70 t/hm2之间，主要为南溪县、高县和珙县；三级区取值范围在10.70～12.70 t/hm2之间，包括长宁县、兴文县和宜宾县；四级区取值大于12.70 t/hm2，位于翠屏县和江安县。第二个时间段(2006-2010)，全市碳排放强度等级的空间格局变化不大，年平均强度为11.25 t/hm2。只有珙县由二级区变为一级区(碳排放强度在减小)，兴文县由三级区变为二级区(碳排放强度同样在减小)，其余县区未变。第三个时间段(2010-2015)，全市年平均强度降为10.61 t/hm2，该时间段内碳排放强度等级的空间格局变化较大。南溪县由二级变为三级；江安县由四级变为三级；珙县由一级变为二级，筠连县变化最大：由一级变为三级(碳排放强度明显变大)，其余县区不变。

2.3.3 宜宾市近15年来农业碳排放强度分区的影响因子分析 从农业发展水平、主要农作物、牲畜构成、农用物资投入等几方面对近15年来宜宾市农业碳排放强度进行分区统计，结果见表3。

从表3可以看出： ①农业发展水平高的区域农业碳排放强度大。该市四级区农业发展水平明显高于其他3区。该市四级区根据城镇化率46.47 %、人均GDP23278元、土地产出率58 046万元和农民人均纯收入5929元在农业发展水平上领先于其他3个等级区。 ②水稻产量和猪、牛出栏量大的地区农业碳排放强度大。从农作物构成来看，主要粮食作物中，水稻、小麦和玉米产量分别占粮食总产量的54.08 %、9.43 %和16.37 %，水稻成为最主要的粮食作物，也成为了碳排放的重要来源。一级区到四级区，分等级的水稻产量比值依次为：8.29 %、31.37 %、33.81 %、26.53 %，三级区和四级区的水稻产量已经占到全研究区产量的一半以上。牲畜构成方面，出栏猪和牛在研究区所占比例中二级区最高，分别是33.9 %和51.22 %，出栏羊的数量4个级区相差不大，都在20.00 %～30.00 %。 ③农用物资投入大的区域，农业碳排放强度大。化肥、农药、农膜和农用电所占总投入的百分比为：54.72 %、1.61 %、2.71 % 和40.96 %，化肥施用和农村用电是两大主要的农用物资投入，占到了90.00 %以上。其中，化肥施用以二级区和三级区居多，占32.64 %和28.33 %，农村用电同样以二级区和三级区占主要，分别为33.58 %和39.69 %。

表4 特征值及主成分贡献率Table 4 Eigenvalue and contribution of principal component

总之，宜宾市各区县区域农业碳排放强度与区域农业发展水平、水稻生产、猪和牛出栏量、农用物资投入量都有较大的正向关联。

2.4 宜宾市农业碳排放驱动力分析

2.4.1 驱动力因子的选择与主成分分析 宜宾市农业碳排放时空变化驱动力因子是多种因素共同构成。为找到影响该市农业碳排放的驱动因子，通过估算碳排放体系中的9个指标(农用电、农膜、农用柴油、农药、猪、牛、羊养殖、化肥、水稻种植)，运用SPSS软件进行主成分分析并得出主成分的特征值及主成分贡献率、主成分载荷矩阵(表4～5)。

由表4可知，前2种主成分累计贡献率已经达到85.88 %，且特征值都大于1，完全可以对宜宾市农业碳排放时空变化给予合理解释。第一主成分的贡献率远高于其他主成份，说明第一主成分所包含的因子更具有说服力。

由表5可知，第一主成分与农用电量、农膜、柴油使用量、农药施用量等具有较大的相关性。因此，将包含化肥、农药变量的农用物资状况和包含柴油、农用电量变量的农用能源状况作为第一主成分代表。第二主成分则以包含猪、牛养殖和水稻种植变量的农业类型状况为代表。

2.4.2 主导因子分析 如前所述：第一主成分主要指农用物资状况与农用能源状况。农用物资状况主要体现在化肥与农药的大量使用方面。近年来，宜宾市人口增加、城市化进程加快，粮食需求量大，在粮食需求的巨大压力下人们为追求农用地的高产出而大量使用化肥、农药，对农用物资的使用造成了巨大的压力，使得耕地产出效益低下，导致更多的农药化肥将会被使用，这一系列的恶性循环成为重要限制因素，导致碳排放量逐年增加。2001-2015年，宜宾市化肥与农药施用量均处于高水平状态，虽有减少但幅度不大。在农业生产的过程中，农用能源的消耗也是产生区域碳排放的重要因素之一。近15年来，宜宾市农用柴油的消费明显增加，由2001年的1.32×104t增加到2015年的2.82×104t；农用电使用量增加更为明显，由2001年的4.72×108kw·h增加到2015年的11.50×108kw·h，年平均增加0.45×108kw·h。 第二主成分为农业类型状况。狭义的农业仅包括种植业，广义的农业是种植业、林业、畜牧业、渔业的总和。一方面，研究期间该区农业类型规模发生了很大的变化，导致区域农业碳排放量随之变化。耕地面积为24.18×104hm2，其中水稻播种面积由2001年的15.11×104hm2变为2015年的14.88×104hm2，年均减少156 hm2。表明由于城镇化水平的提高，耕地逐渐向建设用地转变，农业中种植业碳排放量略有减少。另一方面，随着新农村建设推进，养殖业规模扩大，饲养牲畜所排放的碳大量增加。15年间，该市生猪年均增长48 495头，牛年均增长591头，该市农业中畜牧业碳排放量上升导致市域碳排放总量逐年上升。

表5 主成分载荷矩阵Table 5 Principal component matrix

3 结 语

基于《IPCC国家温室气体清单指南》，综合考虑自然、社会、人类活动因素，建立以9个指标为基础的碳排放估算体系，计算出宜宾市各区县碳排放量，并利用碳排放强度估量区域碳排放效益情况，依据一定标准对碳排放强度区进行分等定级。结果表明：①2001-2015年宜宾市的农业碳排放量整体呈现出波动上升趋势，增长率为16.85 %，其中，水稻种植、化肥、猪养殖、农村用电产生的碳排放量所占的比例较大，又以水稻种植产生的农业碳排放量最多，农村用电碳排放则是最为活跃的因素，增长率高达144.00 %。②近15年来宜宾市的农业碳排放强度呈现先增后减的状态。碳排放强度由9.96 t/hm2增加到10.21 t/hm2，涨幅为0.25 t/hm2，增长率为2.50 %。③宜宾市农业碳排放量总体呈现出波动上升趋势，但区域差异明显，大部分区县农业碳排放量呈现波动上升趋势，仅有宜宾县与江安县碳排放量波动下降，这与该区域农业投入与农业类型变化关系密切。④研究时段内各区县碳排放强度区域虽有差异，但总体变化不大。⑤农膜使用量、农药施用量反映的农用物资状况和农用电、农用柴油使用量反映的农用能源因素是影响碳排放的主要因素；猪、牛养殖和水稻种植等反映的农业类型状况是次要因素。

依据宜宾市的碳排放实际情况，为减少区域碳排放量，提出以下措施：①提高农业发展水平，实现部分发展力较低区县的新型农业主体建设，大力推进现代新型农业发展[24-25]。将乡村振兴战略与现代化农业机制构建有机结合。②调整部分区县农业产业结构和农产品品种结构，适当减少碳排放较大作物的种植，可发展多类型的特色产业示范区，例如大力发展茶叶、牛羊、水产等特色优势产业。加快推进国家农业科技园区和省级现代农业、林业、畜牧业重点县建设。将农业与旅游相结合，推进观光农业和生态旅游。③鼓励发展“资源节约型”和“环境友好型”农业[26]。物质投入方面，适当减少使用化肥、农药，合理利用牲畜粪便等产生能源。利用特色示范园区，建设绿色食品基地。

农业碳排放问题是复杂的、系统的，本研究虽对宜宾市的农业碳排放时空格局及其驱动力进行了探讨，但深入的小尺度区域研究和碳减排机理研究是未来的重点。在碳源的估算方面，只选取了主要的9种碳排放源，对个别排放极少的排放源有所忽略，致使研究所得数据比实际状况偏小。方法上仅进行了农业碳排放量和碳排放强度估算，而农业生产既是碳源又是碳汇，今后应进一步加强农业碳收支的综合研究，使其研究结果更加准确。