中国西北干旱地区农牧业生态系统碳排放的空间分布与演变趋势

研究西北干旱地区农牧业生态系统碳排放的空间分布特点与演变趋势对于我国制定更具针对性的农牧业减排政策具有重要的指导意义。对2000—2013年中国西北干旱地区农牧业生态系统碳排放量进行测算的基础上,运用非参数核密度方法对中国西北干旱地区农牧业生态系统碳排放的演变趋势进行分析,研究发现:中国西北地区农牧业生态系统碳排放总量增势强劲,但空间非均衡性特征明显,以新疆最高,甘肃次之,陕西和青海居中,宁夏最低,农牧业碳排放源从以畜牧业为主向以种植业为主转变;西北地区农牧业碳排放强度呈下降趋势,省域差距明显,碳排放强度由大到小排序依次是:青海>宁夏>甘肃>新疆>陕西。从考察期内西北干旱地区农牧业碳排放的地区差距来看,整体上呈扩大趋势,但相对微弱的变化态势则反映了其变化幅度相对有限,其原因在于四种碳排放的变化趋势不一致,具体表现为:农田土壤碳排放的地区差距明显扩大;农用物资碳排放的地区差距在大幅扩大的同时,还表现出峰值从陡峭变为平缓,变化区间大幅扩大的现象;牲畜肠道发酵碳排放地区差距大幅缩小;牲畜粪便碳排放的地区差距也明显缩小。

中国典型农业生态系统的固碳减排现状、影响因素及减排措施

农业生态系统既是温室气体的重要贡献者之一,也是固碳端,在固碳减排上发挥着重要作用。在“碳达峰”和“碳中和”的背景下,农业生态系统的固碳减排潜力巨大。本文主要综述了中国典型农业生态类型中主要温室气体的来源、固定途径及其影响因素,讨论了农业生态系统固碳减排的现有研究成果、减排潜力以及存在问题,总结了推动整个农业生态系统固碳相关领域的研究,展望了新的研究方向和探索途径。为中国进一步固碳减排、农业可持续发展,尽快实现“双碳”目标提供重要理论参考。

中国省域农田生态系统碳足迹时空演变分析

以2001—2020年中国31个省域主要农田投入、产出及耕地面积等有关统计资料为基础,对中国农田生态系统的碳吸收、碳排放和碳足迹进行核算,并分析其时序和空间格局演变特点。结果表明:(1)从时间上看,农田生态系统碳吸收总量呈波动上升态势,其中农作物碳吸收能力最强的是玉米;农田生态系统碳排放总体呈上升趋势,增长幅度为11.10%,化肥在主要碳排放途径中占比最高,达到了56.26%;农田生态系统碳足迹由2001年的16.37×10^(6)hm^(2)下降到2020年的13.41×10^(6)hm^(2),整体呈现出碳生态盈余。(2)从空间上看,中国31个省域的农田生态系统碳足迹在总量上存在明显差异,呈现出东部和北部高、西部低的分布格局,且海南和西藏等呈大幅度增长趋势,天津和上海等呈下降趋势;受耕地面积和农作物播种面积的影响,单位面积碳足迹整体呈先增长后下降的趋势且各省域之间呈现出显著差异,其中单位面积碳足迹最大的北京和最小的广西之间相差0.35 hm^(2)/hm^(2)。

甘肃省农牧业碳排放影响因素及趋势预测研究

为探讨甘肃省农牧业碳排放特征及影响因素,预测2023—2035年农牧业碳排放趋势,为甘肃省制定农牧业碳减排政策提供理论依据,文章基于甘肃省2010—2021年种植业、畜牧业两类碳源数据,运用IPCC经典碳排放计算理论测算其碳排放量,分析动态变化趋势;使用LMDI模型展开影响因素分析,并利用灰色预测模型预测2023—2035年农牧业碳排放发展趋势。结果表明:2021年甘肃省农牧业碳排放量为7.64×10^(6)t,2010—2021年甘肃省农牧业碳排放总量呈波动上升趋势,其时间演变轨迹可以分为“持续上升、波动下降、逐步回升”三个阶段,化肥与农膜是种植业碳排放重要来源,畜牧业牲畜肠道发酵对碳排放的贡献略高于粪便管理。农业生产效率和劳动力因素在减少农业碳排放方面发挥一定作用,而经济发展水平和农业产业结构推动了农业碳排放的增加;模型预测结果显示,甘肃省2023—2035年农牧业碳排放量将逐年下降。

福建省漳州市农田生态系统碳足迹年际变化

为准确估算漳州市农田生态系统碳足迹年际变化。本文基于2011-2020年漳州市农田生产投入、作物产量等数据,运用碳足迹分析方法计算农田生态系统的碳排放量、碳吸收量及碳足迹。结果表明:2011-2020年,碳排放总量呈现先增加后减少的特点;2015年碳吸收总量最大;粮食作物中碳吸收量大小依次为:水稻>甘薯>大豆>马铃薯>杂粮,非粮食作物中碳吸收量大小依次为:蔬菜>油菜籽>烟叶>芝麻;蔬菜对漳州市农田生态系统的碳吸收贡献最大;2015年碳足迹最小,2016年碳足迹最大,均小于同期耕地面积,实现碳生态盈余。建议漳州市科学合理地提高肥料利用率,推广低碳的环境友好型农业生产技术。

重庆市农田生态系统碳收支年际变化研究

为促进重庆市现代山地绿色高效低碳农业发展,基于重庆市2010-2020年主要农作物生产投入和主要农作物产量等数据,对重庆市农田生态系统碳吸收、碳排放以及碳足迹进行估算研究,并分析其影响因素。结果显示:(1)2010-2020年,重庆市农田生态系统2015年的碳排放量为153.24×10^(4)t,较2010年增加了8.25%,但2020年减少至143.72×10^(4)t,碳排放明显呈先增加后减少趋势,化肥使用导致的碳排放占据最大比例,为56.6%;(2)重庆市农田生态系统碳吸收量总体稳中有降,从1010.35×10^(4)t逐步下降至942.49×10^(4)t,其中水稻的碳吸收贡献占据主导地位,占农田碳吸收总量的41.1%,但仍以0.58%的年均降幅下降;(3)重庆市农田生态系统存在较大的生态盈余,2020年达到286.06×10^(4)hm^(2),整体上涨6.29%,单位面积碳足迹年度变化保持稳定,在0.15 hm^(2)/hm^(2)左右波动。得出结论:重庆市固碳效率已逐步提升,重点还需要加强化肥农药农膜减施增效,优化本土的农作物种植模式,包括套间作,培育良种等,继续强化农田生态系统维护生态屏障的作用。

2000—2021年青海省农牧业碳排放驱动因素及脱钩效应

[目的]明确青海省农牧业碳排放特征及驱动因素,为青海省科学有序推进农牧业绿色低碳发展提供理论与数据支撑。[方法]从农用物资消耗、畜禽养殖和作物生长3个方面测算青海省2000—2021年农牧业碳排放,在此基础上运用对数平均迪氏指数(LMDI)和Tapio脱钩模型探讨农牧业碳排放的驱动因素及脱钩状态,并预测2022—2035年农牧业碳排放的未来趋势。[结果](1)2000—2021年,青海省农牧业碳排放呈波动上升趋势,年均增长率为1.61%,畜禽养殖过程中的肠道发酵和粪便管理是青海省农牧业碳排放的主要来源,年均占比94.94%。(2)农业经济发展水平效应和农业结构效应促进青海省农牧业碳排放的增加,年均贡献率为39.40%和16.53%;农业生产技术效应和农业劳动力规模效应抑制青海省农牧业碳排放的增加,年均贡献率为-37.45%和-6.63%。(3)整体来看,青海省农牧业碳排放与农牧业经济增长的脱钩状态为弱脱钩,农业生产技术和农业劳动力规模对青海省农牧业碳排放为弱脱钩效应,农业结构无脱钩效应。(4)2022—2035年青海省农牧业碳排放量将呈增长趋势,年均增长率为1.23%,较2000—2021年下降0.38%。[结论]青海省应增强农田土壤固碳能力,降低畜禽产品肠道甲烷排放强度,强化农牧业减排固碳科技引领,培养农牧业高素质人才,实现农牧业低碳发展。

安徽农田生态系统碳足迹与经济增长的脱钩关系研究

安徽省是我国粮食主产区之一,为定量评估其农田生态系统碳排放量、碳吸收量以及碳足迹与农业经济增长之间的关系,研究利用2001—2021年安徽省农业投入和产出统计数据,采用碳排放系数法测算安徽省农田生态系统的碳源、碳汇和碳足迹,并利用脱钩模型评估碳足迹与农业经济增长的脱钩状态。结果表明:2001—2021年安徽省农田生态系统的碳排放量总体上呈现先上升再下降趋势,各类碳源中土地翻耕和化肥产生的碳排放量占比较大;碳吸收量大致呈现出先增后减再增加的变化;碳足迹整体呈现波动下降趋势,且均低于同期实际耕地面积,表明安徽省农田生态系统处于碳生态盈余状态。总体来看,安徽省农田生态系统碳足迹与农业经济增长呈脱钩状态,但不排除相对复钩的可能。

长株潭城市群土地利用碳排放与生态系统服务价值时空关系分析

在“双碳”目标和保护生态环境的双重约束下,研究土地利用变化引起的碳排放与生态系统服务价值之间的交互关系对促进碳中和目标实现与区域高质量发展具有重要意义。选取长株潭城市群主城区为研究对象,以2000—2020年5期土地利用、能源消耗和社会经济等数据为基础,综合运用网格分析法和双变量空间自相关模型探索土地利用碳排放与生态系统服务价值的时空演变特征及交互作用规律。结果表明:(1)2000—2020年各土地利用类型间发生不同程度的转移,其中,耕地与林地分别减少392.77,268.10 km^(2),建设用地增加661.80 km^(2)。(2)2000—2020年长株潭城市群的净碳排放量为正,整体表现为碳排放,且净碳排放量显著增加,由1099.84×10^(4)t增长到4109.21×10^(4)t;碳排放强度呈现中心高、边缘低的空间分布特征。(3)ESV缓慢降低,由392.06×10^(8)元下降到292.86×10^(8)元,下降幅度为5.34%;ESV强度整体呈现湘江流域高、周边区域低的空间分布特征。(4)土地利用碳排放强度与ESV强度之间存在明显的负相关性;二者的局部集聚类型可分为高高、低低、低高、高低4种,其空间分布范围各异。研究结果为揭示土地利用变化引起的碳排放与生态系统服务价值时空关系提供了参考。

四川省农田生态系统碳足迹和碳生态效率时空变化

农田生态系统具有碳源和碳汇功能,是陆地生态系统的重要组成部分,探究农田碳足迹进而为农田生态系统的可持续发展提供参考。基于2000—2020年四川省以及21个市(州)的农田生产投入和农作物产量等数据,构建农田生态系统碳足迹模型,对碳足迹、碳生态效率的时空变化特征和影响因素进行探讨。结果表明,2000—2020年四川省农田生态系统碳排放量呈先波动上升后下降的趋势,拐点发生在2016年,其中土壤翻耕、化肥使用为碳排放量的主要贡献因素,占比分别为44.74%、30.22%。碳吸收量呈先减后增的趋势,2006年碳吸收量减至最低值,气象灾害是主要影响因素。水稻、玉米、小麦对碳吸收量的贡献较大。农田生态系统碳足迹呈先波动增长后持续下降的变化,2006年为最大值。2000—2020年四川省农田生态系统均为碳生态盈余状态,碳生态效率年均为5.150kgC/kgCE。从空间上看,四川省农田生态系统碳排放、碳吸收、碳足迹、碳生态效率均呈现西北低、东南高的分布格局;单位面积碳足迹却呈现西北高、东南低的分布,空间差异和变化幅度差异均较大,主要是因为各地区农业生产条件和发展水平不同。应因地制宜,从农资投入、田间管理、种植结构等进行优化调节,进而促进农田生态系统绿色发展。

基于地理探测器的济宁市农田生态系统碳足迹时空演变及影响因素分析

为明确济宁市碳排放、碳吸收与碳足迹时空演变特点,为济宁市农田生态系统减源增汇及农业可持续发展提供参考。基于2007—2019年济宁市县域尺度的数据,计算了济宁市农田生态系统碳排放、碳吸收和碳足迹,并基于地理探测器探讨了其影响因素。研究结果表明:济宁市农田生态系统碳排放呈逐年下降的态势,在空间上总体呈西部高、东南、中北部低的分布格局;碳吸收量总体呈上升的态势,在空间上总体呈西部高、东北和东南部相对较低的分布格局;碳足迹总体呈下降的态势,农田生态系统始终处于碳生态盈余状态,碳足迹的空间分布与碳排放的空间布局基本相似。地理探测器分析结果表明,农膜使用量对农田生态系统碳足迹影响最大,化肥使用量影响最小,任意2个影响因素交互作用的影响力均大于单因素影响力。最后,从减少碳排放、增加碳汇、完善相关政策制度方面提出了提升济宁市低碳绿色农业发展水平的建议。

2011-2020年汾渭平原农田生态系统碳足迹的时空格局演变

农田是重要的温室气体排放源,同时也是陆地生态系统的重要碳汇。充分认识我国重要粮食生产基地——汾渭平原的碳库潜力,深入了解汾渭平原农业活动的碳排放特征,可为汾渭平原产业结构调整和区域可持续发展提供基础信息。通过收集2011-2020年汾渭平原农田生态系统农业投入要素及作物产量数据,解析了汾渭平原农田生态系统的碳源/碳汇及碳足迹时空变化及影响因素,核算了汾渭平原农田生态系统的碳生态盈余/赤字。2011-2020年,汾渭平原碳排放总量从3.78×10^(6)t先升高至4.16×10^(6)t后逐步下降到3.72×10^(6)t,单位播种面积碳排放呈上升趋势,最高达0.880 t·hm^(-2),两者均呈现西部高于东部、中心高于边缘的分布格局,而化肥使用是碳排放的主要因素(碳排放总量年均贡献率达58.8%),其所贡献的碳排放量与总碳排放量的变化趋势大体一致。汾渭平原碳吸收总量从2.48×10^(7)t先升高到2.69×10^(7)t后下降至2.38×10^(7)t,空间分布较为均衡,而单位播种面积碳吸收随时间呈上升趋势,最高达5.98 t·hm^(-2),且逐步由东部高于西部演变为西部高于东部,其中粮食作物是碳吸收的主要贡献源,其碳吸收量占农田总吸收量的92.7%。汾渭平原碳足迹从5.94×10^(5)hm^(2)先升高至6.44×10^(5)hm^(2)后下降至5.54×10^(5)hm^(2),空间分布不规律,而单位面积碳足迹呈上升趋势,大体呈现西部高、东部低的分布格局。汾渭平原农田整体呈碳生态盈余状况,然而近年也出现了盈余下降趋势,其农田生态系统碳库功能有削弱风险。各城市间农业发展不均衡较为明显。重视第一产业的绿色发展对保持农田碳汇规模、实现区域碳达峰具有重要意义。

天津市农田生态系统碳收支年际变化研究

利用2010-2020年天津农田生态系统主要农作物产量、常用耕地面积、有效灌溉面积、化肥施用量、农药、农膜、柴油使用量等统计数据,估算了天津农田生态系统碳吸收、碳排放情况,以期为天津农田固碳减排提供参考和数据支持。结果表明:2010-2020年天津农田生态系统碳吸收总量相对稳定,年均434万t。粮食作物中玉米和小麦的碳吸收量占比最高,且整体上均呈平缓增长趋势。农田碳排放总量逐年降低,由2010年的32.88万t降到2020年的14.25万t,总降幅约57%。各碳排放源中,化肥的碳排放占比最高,且基本上逐年降低。柴油和农膜是仅次于化肥的排放源,碳排放量均逐年降低。天津农田生态系统的碳吸收明显大于碳排放,具有较强的碳汇功能,净碳汇的年度变化不明显,年均408万t。

中国农田生态系统碳收支动态以2010-2020年为例

根据2010-2020年我国农田生态系统主要农作物产量、播种面积、灌溉面积、化肥施用量、农药、农膜、柴油使用量等统计数据,估算我国农田生态系统碳收支情况,以期为实现我国农田固碳减排和农业可持续发展提供参考和数据支持。结果表明:2010-2020年我国农田生态系统碳吸收量呈逐年上升的趋势,涨幅约18%;玉米对碳吸收贡献最高,约为总量的30%~36%;2010-2020年中国农田生态系统碳排放量先上升后下降,总降幅约8%;各碳源对碳排放量的贡献为化肥>农膜≈柴油>农药>灌溉;2020年不同省市自治区的碳吸收及碳排放差异明显;2010-2020年中国农田生态系统的碳吸收明显大于碳排放,表现出较强的碳汇功能,且净碳汇逐年增加;2020年各省市自治区农田生态系统均表现为碳汇,净碳汇差异明显。

青藏高原东部生态系统土壤碳排放

在青藏高原探讨不同生态系统碳平衡规律及其影响因子并揭示其对全球含碳温室气体变化的影响与响应 ,有重要的现实意义和理论价值。分别在海北高寒草甸生态站、贡嘎山森林生态站和拉萨农业生态站用静态箱法进行了土壤CO2 排放的试验研究。土壤CO2 排放速率日平均值为草甸215.87～329.68mgCO2m -2h -1 ,森林713.72～2102.56mgCO2m -2h -1 ,农田913.05～1135.83mgCO2m -2h-1。土壤碳排放速率日变化 ,在农田和高寒草甸区表现为单峰型 ,均以地方时8∶00～16∶00最高 ,0∶00～8∶00最低。草甸、农田土壤碳排放随着牧草、作物生长发育的加速而逐渐增加 ,越接近成熟 (或枯黄期 )其值越低 ,林区以6～9月的生长旺季为最高。土壤碳排放与温度之间有较好的相关性 ,温度是影响土壤碳排放的重要因子 ,全球变暖有可能引起高原土壤碳排放的增加。

2006~2020年江苏省农田生态系统碳足迹分析

利用2006~2020年江苏省农业生产统计数据,以江苏省13个地级市为研究单元,对全省农业生态系统碳排放、碳吸收和碳足迹进行估算和分析,研究影响碳排放和碳吸收的因素,并提出对策和建议。结果表明:水稻是江苏省第一大粮食作物,同时也是农田生态系统中碳吸收第一大来源,截至2020年,其全生命周期碳吸收量达到1.59143 ×107 t,占全省农田生态系统碳吸收量的41%;农田生态系统碳足迹占同时期播种面积的比例也趋于下降,由2006年13.6%下降到2020年10.63%,即约1/10的耕地播种面积可以消纳掉农田生产产生的碳排放;江苏省农田生态系统处于碳盈余状态,2020年碳生态盈余达到了6.3258 ×106 hm2,江苏省农田生态系统的碳汇功能逐步提升。

土壤碳储存与农业生态系统

随着全球气候变化的加剧,减少碳排放成为了各国政府和全社会的共同目标。中国政府宣布力争2030年前二氧化碳排放达到峰值,努力争取2060年前实现碳中和目标。越来越多的人开始关注如何通过可持续的农业实践来减少碳排放,同时促进农业生产的可持续性。土壤碳储存是指通过将二氧化碳永久储存于土壤中,以减少二氧化碳在大气中的浓度,同时增加土壤有机质含量的一种农业实践。

全球变化背景下的河流生态系统代谢与碳生物地球化学研究

河网连结了陆地、海洋与大气,形成了最大规模的生物地球化学联系。目前,对于河湖流域在全球碳循环中作用的了解仍然有限,难以预测全球变化(气候变化、土地利用变化、径流调控)对河流固碳与温室气体排放的时空分布影响。回顾了河流生态系统代谢的研究现状,综合当前对河流生态系统代谢量的最佳估算结果,对由陆地到全球河流的有机碳与无机碳通量进行量化,结果表明:净生态系统生产力(NEP)与二氧化碳排放改变了陆地到近岸海洋碳循环过程中的有机碳与无机碳平衡。

中国省域农田生态系统碳排放时空差异及公平性研究

近些年全球变暖的情况愈演愈烈气候变化成为了全世界普遍关注的问题,本研究利用2003—2016年我国31个省(市、区)农田生态系统碳排放量、碳吸收量数据,分析了碳排放总量、省域碳排放强度、人均、地均碳排放量的时空变化,从生态承载力系数、经济贡献系数两个方面,分析了各省域间农田生态系统碳排放的公平性。研究结果表明:①2003—2016年我国农田生态系统碳排放并没有得到很好的控制,碳排放量大的地区已经由中南、西南、华北地区逐步蔓延到了西北、东北地区。②从碳排放强度角度分析,我国农田生态系统GDP增加速度大于碳排放量的增加速度,说明我国经济的快速增长并未引起农田生态系统CO2的大量排放;从人均碳排放量来看,由2003年的1.63 t/人增加到2016年的2.21 t/人,其中增长较快的地区主要集中在东北地区和西北地区;增长量最大的新疆,增长了99.34 kg/人,上海市出现了减少现象,人均碳排放减少了11.17 kg/人;从地均碳排放来看,由2003年的1.95 kg/m2增加到2016年的2.43 kg/m2,呈现下降趋势的只有北京、上海两市,研究区内其他29个省(市、区)的农田生态统地均碳排放均呈上升趋势,其中增长量最大的广东省,增加了45.55 g/m2;③我国西南和东北地区生态承载系数相对其它地区较高,研究区的经济贡献系数在0.230～16.752之间,基于2016年生态承载系数和经济贡献系数之间存在差异,将我国31个省(市、区)可以分为3种类型:北京等4市5省1区属于"高—低"型地区;吉林等4省1区属于"低—高"型地区;河北等13个省3区属于"低—低"型地区。

基于格网的南四湖流域土地利用碳排放与其生态系统服务价值时空关系分析

社会发展引起的土地利用变化对生态系统服务和碳排放有显著影响,探讨碳排放与生态系统服务价值(ESV)的时空关联规律,对促进区域低碳绿色发展提供重要的理论和实践借鉴。为揭示土地利用变化下碳排放与ESV的时空关系,以南四湖流域为研究对象,利用2000—2018年5期土地利用数据,采用土地转移矩阵和空间自相关等方法,并引入了碳源、碳汇、净碳排放量、碳排放强度和ESV强度作为研究变量,探索了ESV和碳排放的时空演变特征及其空间关联规律。研究结果表明:19年内流域内各地类间发生了程度不同的转移,其中耕地和建设用地是变化最大的类型;ESV随土地间的相互转化而波动变化,但整体上是增加的,水体面积的增加是导致其增加的决定性原因。ESV强度呈现“东高、西低,湖区不变”的分布特点,这与土地利用方式有关,受自然和社会等多因素影响;流域的碳汇量要远低于碳源量,净碳排放量呈稳定增长态势,其中建设用地的碳排放起着主导作用,因此建设用地在碳减排方面具有较大潜力。碳排放强度在研究期间发生了明显的时空变化,最大值从21.61 t/hm^(2)增长到101.42 t/hm^(2),增长了4.69倍,工业化和城镇化是其增长的驱动因素;碳排放强度和ESV强度具有空间负相关性,局部聚集现象明显,以高低聚集区为主转变为以低低聚集区为主,与地类面积和建设用地的碳排放系数有关;低高聚集区的范围和分布变化不大。总之,该流域在整体上面临着ESV和碳排放增加的趋势,根据它们之间的空间关联性,流域应采取有效措施来防止碳排放快速增长对周围区域生态环境带来负面影响,并构建生态良好的循环系统,以实现流域低碳经济。