吴 昊 玥，黄 瀚 蛟，陈 文 宽*

(1.四川农业大学管理学院，四川 成都 611130；2.西北农林科技大学林学院，陕西 咸阳 712100)

0 引言

粮食安全一直是关乎全局的重大战略问题。中国人口占全球的1/5，耕地仅占全球的8%，粮食安全保障面临多重挑战，如果未来中长期气候继续变暖，将严重影响粮食生产[1]。根据《国家人口发展规划(2016-2030 年)》，我国人口将在2030年达到14.5亿，届时食物需求量为 4.84～6.09 亿t，加之2020年新冠肺炎疫情突发并在全球持续蔓延，更为我国粮食自给增添一定压力。缘于巨大的农产品需求，我国目前必须维持以农资高强度投入为主要特征的耕地利用模式，但随之而来的环境后果不容忽视：在翻耕、灌溉等环节，农用能源、化肥、农药、农膜等物资均为温室气体的重要排放源，贡献了全国17%的碳排放[2]。粮食安全与生态保护之间的矛盾日益凸显，推进耕地利用低碳转型已成为农业可持续发展的关键。耕地利用方式的转变势必会导致粮食产量变化[3]，为协调耕地利用减排与粮食安全保障之间的关系，需科学分析耕地利用碳排放时空格局及演进趋势，把握其与粮食生产的关系演化过程，为坚守粮食安全底线前提下加快实现耕地低碳利用提供理论参考。

现有土地利用碳排放研究多集中在建设用地、城市土地方面，对耕地关注较少，主要可归纳为3种思路：1)利用模型进行模拟测算[4]，测算结果较精密、准确，但更适用于小尺度研究；2)采用土地利用碳排放系数进行核算[5]，由于不同地区的耕地类型、质量存在显著差异，根据统一系数进行估算难以兼顾精度；3)将耕地利用作为农业生产的重要环节，依托较成熟的农业碳排放核算清单核算耕地利用碳排放量，这也是目前的主流研究思路。West 等[6]较早对农业碳排放源头进行研究，认为排放源主要来自农业投入，包括化肥、农用石灰、农药、农业灌溉和种子培育5类；Cheng 等[7]构建包含化肥、农药、农膜、翻耕、灌溉和柴油6项排放因子的核算清单，为农业碳排放提供了基础核算框架,并逐渐运用于耕地利用碳排放研究中[8-10]；李波等[2]基于前述6项排放因子，对中国1993-2008 年的农业碳排放进行核算。在考虑前述碳源之外，范大莎等[11]还将作物秸秆焚烧纳入核算范畴，估算了2000-2014年东北3省的农田碳排放。

耕地利用与粮食生产之间的关系一直是学界关注重点，学者们聚焦于耕地数量[12,13]、质量[14]、利用方式[3,15]、集约利用水平[16]等方面，探讨其与粮食生产之间的协调性。在耕地利用碳排放领域，相关研究在分析其时空特征[9]、影响因素[17]、驱动机理[18]之外，也探讨了其与农业生产的关系，常用方法是脱钩模型。例如：李波[19]基于环比形式的脱钩指数，探讨了1994-2008年中国耕地利用碳排放与农业经济发展之间的短期关系，发现二者以扩张连接和扩张负脱钩为主，其中江苏、湖北、湖南分别呈强脱钩、弱脱钩、扩张连接状态，黑龙江、河南、河北等6省域表现为多种弹性特征并存；田云等[20]运用Tapio环比脱钩指数，发现1995-2009年湖北省耕地利用碳排放与农业经济的年际关系以弱脱钩和强脱钩为主；丁宝根等[9]采用Tapio弹性脱钩指数分析中国耕地利用碳排放与农业经济增长的中长期关系，发现二者在2000-2012年主要呈弱脱钩状态，但 2013-2017年脱钩类型及程度趋于差异化。

综观现有研究，仍存在如下缺憾：1)多数研究直接使用由化肥、农药、农膜、翻耕、灌溉、农机6个碳源构成的核算清单，未深入梳理耕地利用涉及的排放源，对附着物和产出物的碳效应少有细致讨论，导致核算范畴笼统、内容有局限；2)现有耕地利用碳排放脱钩研究多关注碳排放与农业产值之间的联系，较少涉及与粮食产量的关系分析；3)脱钩是一个长期趋势概念，强调一定时期内资源环境指标稳定持续地保持与经济增长的脱钩关系，而非短期意义上的随机波动和偏离，然而多数研究基于相邻年份、采用环比形式进行脱钩指数测算，与脱钩过程的长期性和趋势性要求相悖，不宜直接作为不同时期和不同考察对象之间的比较依据[21]。

作为核心产粮区域，粮食主产区的粮食产量占全国总产量的75%[22]，承担着保障粮食安全的重要功能，但其耕地利用碳排放量同样在全国占据主导地位。因此，为准确刻画中国粮食主产区耕地利用碳排放的时空格局，厘清其与粮食生产的关系演化，本研究尝试从以下方面进行拓展：搭建由农用物资、稻田甲烷、土壤氧化亚氮和秸秆燃烧4类碳源组成的核算框架，对2000-2019年中国13个省域粮食主产区的耕地利用碳排放进行科学核算，分析其时序演进特征与空间分布格局；在此基础上，以研究时段的基期(2000年)为参考基准，从区域、省域两个层面考察耕地利用碳排放与粮食生产之间相对长期的脱钩状态，探明二者关系的变化过程，以期为现有粮食生产与耕地利用碳排放的交叉领域提供补充，也为认清我国粮食主产区耕地利用生态效益与粮食安全保障的关系提供参考。

1 研究方法与数据来源

1.1 耕地利用碳排放核算方法

本研究对耕地利用碳排放具体类别、产生机理及核算所需数据进行梳理，主要考虑农用物资、稻田甲烷(附着物)、土壤氧化亚氮和秸秆燃烧(废弃物)4类排放源，各类源头涵盖的若干细项(即排放因子)如表1所示，限于篇幅，不再详细列出各排放因子的具体系数。耕地利用碳排放量即为各排放因子的活动数据与相关系数相乘汇总所得，具体核算公式如表2所示。此外，1 t CH4、1 t N2O分别等同于34 t CO2(9.2727 t C)、298 t CO2(81.2727 t C)所产生的温室效应，将统一按照该比例将其折算为标准碳，以便后续比较与分析。

表1 耕地利用碳排放源头及机理Table 1 Source and mechanism of carbon emissions from cropland use

表2 耕地利用碳排放核算公式及所需数据说明Table 2 Equation and data required for calculating the carbon emissions from cropland use

1.2 Tapio脱钩理论

脱钩原指两个或多个物理量之间相互关系减弱的现象，世界经合组织(OECD)[26]最早将这一概念用于反映环境危害与经济绩效之间的联系。Tapio[27]对OECD脱钩模型进行了改良，提出包含8种类型的脱钩方法。本文采用弹性形式Tapio脱钩方法定义粮食生产的碳脱钩指数(式(1))，即一定时期内当前和基期碳排放变化率与粮食产量变化率之比，反映耕地利用碳排放变化对于粮食生产变化的敏感程度。根据指数取值与经济含义，可划分为图1所示的8种脱钩状态。

图1 基于指标变化率与弹性值的脱钩类别划分Fig.1 Classification of decoupling based on the index changing rate and elasticity

(1)

式中:ε为耕地利用碳排放的粮食产量增长弹性，即脱钩指数;ΔE为耕地利用碳排放变化量，Ei和E0分别为当期和基期的耕地利用碳排放量；ΔG为粮食产量变化量，Gi和G0分别为当期和基期的粮食产量。

1.3 数据来源

中国粮食主产区包括河北、内蒙古、辽宁、吉林、黑龙江、江苏、河南、山东、湖北、湖南、江西、安徽、四川13个省域，研究数据包括2000-2019年各省域耕地利用碳排放所涉及的活动数据、排放系数(表2)和粮食产量数据，活动数据源于历年《中国统计年鉴》《中国农村统计年鉴》和各省域统计年鉴。

2 耕地利用碳排放时空特征

2.1 耕地利用碳排放时序变化过程

对2000-2019年中国13个省域粮食主产区耕地利用碳排放进行核算，并绘制碳排放总量与结构演化趋势图(图2)。2000-2019年耕地利用碳排放量年均值为16 459.942万t，年均增长率为1.525%，根据其变化趋势可划分为波动下降、匀速增长、平缓下降3个阶段。1)2000-2003年碳排放总量在13 500万t上下浮动，缘于期间“三农”问题凸显，农业发展停滞不前，碳排放得以遏制；2)2004年碳排放总量陡增至14 383.498万t，此后保持平稳上升趋势，至2015年达到峰值18 871.194万t，推测是由于2004年中央一号文件的惠农政策有效激发了农民的生产积极性，农资投入显著增加，农用能源消耗量持续增大，作物种植、秸秆燃烧等活动带来的碳排放也出现增长；3)2015年后碳排放总量逐渐回落，到2019年降至17 777.718万t，表明尽管中国农业生产依然处于高能耗、高排放阶段，但随着近年耕地保护、节能减排相关措施陆续出台，排放增速已得到有效控制，发展势头逐渐向好。

图2 中国粮食主产区耕地利用碳排放时序演进趋势Fig.2 Temporal evolution of carbon emissions from cropland use in major grain-producing areas of China

排放结构中，秸秆燃烧碳源平均占比最高，土壤碳源平均占比最低。20年间各源头排放量的演变过程差异较大。农用物资碳排放前期平稳上升、后期逐渐下降，2014年达到峰值(5 871.644万t)，平均排放量为5 207.234万t，年均增长率为1.386%；稻田碳排放量前期呈波动下降，自2004年平缓上升，均值为4 307.603万t，年均增长率为0.751%；土壤碳源与农用物资碳源的发展趋势相似，同样在2014年达到峰值2 104.555万t，均值为1 937.726万t，年均增长率为0.342%；秸秆燃烧碳排放量在2000-2003年微弱下降， 2004-2017年快速增加，此后稳定在6 100万t左右，20年均值为5 007.379万t，年均增长率为2.787%，其增长率和排放量均居4类碳源之首，增排效应不容忽视。

2.2 耕地利用碳排放空间分布格局

主要年份粮食主产区的耕地利用碳排放空间格局如图3所示。从省域格局变化看，2000 年湖南、江苏、安徽、河南、山东、湖北、江西、四川8省的碳排放量在1 000万～2 000万t之间，其余省域的碳排放量均低于1 000万t；到2010年，湖南和河南的碳排放量超过2 000万t，黑龙江跨入1 000万～2 000万t区间，其余地区的碳排放量增幅不一；与2010年相比，2019年的碳排放格局变化较小，仅内蒙古、吉林、黑龙江、安徽、河南出现增长，江西、山东、河南、湖北、湖南呈轻微下降趋势，四川、辽宁、江苏保持稳定。研究前期，处于高排放区间的省域数量有所增加，但从后期发展态势看，少数省域碳排放量继续上升，但增速明显放缓，多数省域碳排放趋于平稳或有下降势头，表明粮食主产区耕地利用正处于高碳向低碳缓慢转型阶段。

图3 主要年份中国粮食主产区耕地利用碳排放空间分布Fig.3 Spatial distribution of carbon emissions from cropland use in major grain-producing areas of China in major years

从碳排放均值看，高于2 000万t的省域只有湖南(2 055.789万t)，位于1 500万～2 000万t的依次为河南(1 910.860万t)、安徽(1 698.997万t)和江苏(1 662.772万t)，山东、湖北、黑龙江、江西和四川的碳排放均值位于1 000万～1 500万t区间，河北、吉林、辽宁、内蒙古介于500万～1 000万t之间。就空间分布而言，高排放省域多分布在华中地区，当地为水稻主产区，对化肥、农药等高碳农资的依赖度较高，加之稻田面积广阔、秸秆处理量大，秸秆露天焚烧比例普遍较高，尤其是湖南、安徽，秸秆露天焚烧比例均超过40%；东北地区碳排放量远低于华中地区，主要农作物秸秆露天焚烧比例约10%～20%，在保证粮食产量的同时，实现了较低污染排放。

3 耕地利用碳排放与粮食生产脱钩效应

3.1 区域层面耕地利用碳排放与粮食生产脱钩效应

按照 Tapio 脱钩理论，以基期2000年为参照，测算各年粮食主产区耕地利用碳排放与粮食产量的脱钩指数，结果如表3所示。从相对长期脱钩状态看，耕地利用碳排放与粮食产量之间的关系经历了“弱负脱钩—扩张负脱钩—增长连接—弱脱钩”的变化过程，呈现出逐步优化态势。

表3 2001-2019年中国粮食主产区耕地利用碳排放与粮食产量脱钩指数Table 3 Decoupling index of carbon emissions from cropland use and grain production in major grain-producing areas of China from 2001 to 2019

2001-2003年碳排放与粮食产量间呈弱负脱钩与弱脱钩交替态势，这缘于当期与基期间隔较短，脱钩指数受指标变动的冲击较明显，脱钩状态缺乏稳定性。2001年和2003年碳排放和粮食产量的变化率均为负，前者绝对值明显小于后者。这一阶段正是我国农业发展的瓶颈期，耕地利用碳排放量随之降低，加之低水平耕种、粗放式生产，粮食产量不增反减。2004年碳排放与粮食生产表现为扩张负脱钩关系，前者增长率显著大于后者，随着农业税的全面取消与财政支农力度不断增大，农业生产规模迅速扩大，机械化、化学化程度逐步加深，秸秆燃烧碳排放量日益攀升，在粮食逐年增产的同时，环境污染日益加重。2005年二者关系转变为增长连接，变化态势趋于一致，此种耦合关系一直持续至2010年，表示这一阶段的粮食增产仍与化肥、农药等农资的大量投入和农用机械使用密切相关。2011年碳排放与粮食生产平稳进入弱脱钩阶段，意味着我国政府对农业绿色生产的重视程度日益增加，在确保粮食增产的同时，有效驱动耕地利用由高碳向低碳转型。观察两项指标的变化率，2015-2019年虽然耕地利用碳排放的增长率依然为正，但开始稳定下降，而粮食产量的增长率虽有波动，但整体呈上升趋势，意味着若继续加强对排放源头的控制，二者关系将顺利实现从弱脱钩过渡到强脱钩。

3.2 省域层面耕地利用碳排放与粮食生产关系分析

为初步了解省域层面的情况，本研究将耕地利用碳排放与粮食产量两项指标置于同一坐标系中，以两项指标在2000-2019年的省域均值为原点，将13个省域划分为高排高产、低排高产、低排低产、高排低产4类(图4)。图4显示，河南、黑龙江、山东属于高排高产区，这些地区农业生产规模较大，排放环节较多，碳排放量较高；低排高产区是耕地利用碳排放与粮食产量之间关系最理想的状态，农业发展过程中实现了减排与增效兼顾，但没有任何粮食主产省域位于该区；低排低产区包括河北、内蒙古、辽宁、吉林、江西、四川6省域，其碳排放量相对较低，粮食产量同样低于产粮大省平均水平；高排低产区包括江苏、安徽、湖北、湖南4省域，耕地利用碳排放量较高，但粮食生产却未达到与高排放相匹配的状态。

图4 基于耕地利用碳排放总量与粮食产量双重维度的省域类别划分Fig.4 Classification of provinces based on the dual dimension of carbon emissions from cropland use and grain production

在分析省域耕地利用碳排放与粮食生产的特征基础上，测算各省域2001年、2010年和2019年的脱钩指数，分别反映考察期初、期中和期末的脱钩情形(表4)。从截面角度看，2001年的脱钩指数较为无序，黑龙江、安徽的耕地利用碳排放与粮食生产呈强脱钩关系，辽宁、吉林处于弱脱钩状态，江苏、江西、山东、湖北、四川为弱负脱钩状态，而河北、内蒙古则表现出强负脱钩特征，河南属于扩张负脱钩类型。2010年辽宁、吉林的耕地利用碳排放与粮食产量继续保持弱脱钩状态，江苏、黑龙江、安徽也加入弱脱钩行列，其余省域多属于扩张负脱钩和增长连接两种类型，表明期间仅少数地区实现粮食增速超越碳排放增速，多数地区仍处于排放增长而产量下降或排放高增长而产量低增长的状态，普遍表现出粮食增产依赖于高碳农资投入的粗放式生产特征。2019年粮食主产区耕地利用碳排放与粮食生产以弱脱钩为主，如河北、辽宁、吉林、黑龙江等10省域呈弱脱钩状态，而内蒙古、河南、湖南尚处于增长连接状态，意味着其粮食增产对资源环境的依赖程度依然较高。

表4 中国粮食主产区耕地利用碳排放与粮食生产的脱钩状态Table 4 Decoupling status of carbon emissions from cropland use and grain production in major grain-producing areas of China

就时序特征而言，2000-2001年间隔较短，未满足脱钩关系所要求的长期性，受指标波动的冲击较明显，所以2001年的脱钩状态仅作为初期情况的参考。对比2019年与2010年，辽宁、内蒙古等6省域的脱钩状态较稳定，内蒙古表现为增长连接，辽宁、吉林、黑龙江、江苏、安徽一直保持弱脱钩，其余7省域的脱钩状态有不同程度的改善，如河北、湖北由扩张负脱钩演变为弱脱钩，河南、湖南由扩张负脱钩演变为增长连接，江西、山东由增长连接转为弱脱钩，四川则由强负脱钩转为弱脱钩。具体而言，辽宁、吉林、黑龙江、江苏、安徽5省域保持弱脱钩状态缘于其粮食产量增速始终高于碳排放增速。内蒙古的碳排放与粮食产量在2000-2015年增长趋势较一致，2016年起除秸秆燃烧碳排放持续上升外，其余碳源的排放量均呈下降趋势。江西、山东、四川、河北、湖北5省域前期碳排放量持续攀升，其增速高于粮食产量增速，在2015年、2016年陆续达峰后开始稳定下降，而粮食产量依然保持上升趋势，得以走出高污染、低产出困境。湖南、河南的发展历程与河北、湖北相似，同样表现为早期持续增加，达峰后下降，但湖南、河南的排放基数更大，转型任务更艰巨，仍处于增长连接阶段；随着“一控两减三基本”要求的提出，生产主体的生态保护意识日益增强，其脱钩指数逐渐趋近增长连接与弱脱钩之间的临界值，若加强对高碳农资施用与秸秆露天焚烧的防控，将平稳过渡到弱脱钩状态。经过20年演化，粮食主产区耕地利用碳排放与粮食生产的关系由无序分布演化为以弱脱钩为主、增长连接为辅的脱钩格局，表明二者关系不断改善，并向绝对脱钩状态稳定演进。

4 结论与启示

本研究考虑农用物资、稻田甲烷、土壤氧化亚氮和秸秆燃烧4类排放源，核算2000-2019年中国粮食主产区耕地利用碳排放量，从时空两个维度探讨其分布及演化特征。在此基础上，依托Tapio脱钩理论，从区域、省域两个层面探讨粮食主产区耕地利用碳排放与粮食产量的关系变动历程，结论如下：1)从时间维度而言，粮食主产区耕地利用碳排放总量均值为16 459.942万t，年均增长率为1.525%，根据其变化趋势可划分为波动下降、匀速增长、平缓下降3个阶段；碳源结构中，平均碳排放量占比最高的为秸秆燃烧、最低的为土壤排放。2)从空间格局看，高排放省域主要分布在华中地区，低排放省域主要位于东北地区。考察前期，处于高排放区间的省域数量有所增加，排放总量也有所上升，后期仅少数省域排放量继续增长，但其增速明显放缓，多数省域碳排放平稳或有所下降，表明粮食主产区耕地利用正处于高碳向低碳缓慢转型阶段。3)粮食主产区耕地利用碳排放与粮食产量之间的关系经历了“弱负脱钩—扩张负脱钩—增长连接—弱脱钩”过程，发展态势趋向优化;根据二者关系，将13个省域划分为高排高产区(河南、黑龙江、山东)、低排低产区(河北、内蒙古等6省域)及高排低产区(湖北、湖南等4省域);根据脱钩指数，2019年河北、辽宁等10省域处于弱脱钩状态，内蒙古、河南、湖南仍处于增长连接状态。

中国粮食主产区的耕地利用碳排放与粮食生产总体呈弱脱钩状态，但在耕地利用过程中仍有明显减排空间，距实现绝对脱钩尚有一定差距。据此，应在坚守粮食安全底线的前提下，分重点、分批次促进产粮大省耕地利用减排，因地制宜选择低碳发展路径。例如，湖南属于高排低产型，其稻田甲烷、秸秆燃烧分别贡献了碳排放总量的47%和30%，有必要继续研发、推广增产减碳的水稻生产技术，制定禁止秸秆露天焚烧、鼓励秸秆资源化处理的可行化措施，尽快打破碳排放与粮食生产的增长连接；对于内蒙古、河南，应通过引进、推广绿色农业生产技术，加大耕地生态环境治理投入，推进其由增长连接到弱脱钩的平稳转变；鼓励黑龙江、辽宁等率先实现弱脱钩的地区继续优化种植结构、提高生产技术，加快由弱脱钩向强脱钩转变；对于江苏、安徽、湖北3个高排低产区，虽排放基数较大，但因其已实现碳排放与粮食生产的弱脱钩，粮食生产对高碳农资和生态环境的依赖性有所减弱，可作为农业节能减排的重点地区，通过优化农资利用结构、改善废弃物处理方式，促进耕地利用向低碳转型。