江蘇省農(nóng)田植被凈碳匯時空格局分析

翁翎燕，朱振宇，韓許高，談俊忠

（1. 南京大學金陵學院，南京 210089；2. 南京中醫(yī)藥大學，南京 210023；3. 南京大學地理與海洋科學學院，南京 210023）

0　引　言

以氣候變暖為主要特征的全球氣候變化是迄今為止人類面臨的最大環(huán)境問題，并已威脅到的人類生存及生態(tài)系統(tǒng)的可持續(xù)發(fā)展[1]。為探尋減緩全球氣候變暖的對策，對如何控制 CO2等溫室氣體的排放，減少碳源，充分發(fā)揮各生態(tài)系統(tǒng)的碳匯功能等方面的研究是目前碳循環(huán)領域的研究熱點。農(nóng)田生態(tài)系統(tǒng)碳庫是全球碳庫和陸地生態(tài)系統(tǒng)碳庫的重要組成部分[2]，主要包括農(nóng)田植被碳庫和土壤碳庫[3-4]。對農(nóng)田植被碳庫而言，主要通過農(nóng)作物光合作用吸收大量的 CO2，以生物量的形式貯存在作物體內(nèi)，并可通過農(nóng)作物還田的方式進入土壤中。農(nóng)作物對 CO2的吸收被認為是最安全有效的固碳方式，具有固碳周期短，蓄積量大的特點[5]。因而，農(nóng)田植被碳庫儲量變化對陸地生態(tài)系統(tǒng)固碳乃至全球生態(tài)系統(tǒng)固碳有著不可忽視的作用[6-7]。

相對于農(nóng)田土壤碳庫，國內(nèi)對農(nóng)田植被碳庫的研究相對薄弱，已有的研究大多集中于農(nóng)田植被碳儲量的估算[8]，不同因素對農(nóng)田植被碳儲量的影響[9-10]以及不同區(qū)域尺度農(nóng)田植被碳源碳匯時間變化特征分析[11-15]等方面，而對農(nóng)田植被凈碳匯效應及其時空格局的研究較少。雖然農(nóng)田生態(tài)系統(tǒng)中植被碳庫普遍小于土壤碳庫，但對于區(qū)域尺度，農(nóng)田植被碳庫中的碳儲量仍相當可觀且有增加的可能[16]。因而，加強對農(nóng)田植被凈碳匯及其時空格局的研究，對了解農(nóng)業(yè)碳排放及碳吸收的區(qū)域差異，提供更為詳細的農(nóng)業(yè)碳排放清單，制定差別化的農(nóng)業(yè)管理政策具有重要意義。

江蘇省耕地面積占全省土地總面積的 40%以上，目前面臨著農(nóng)業(yè)低碳化轉型。本文擬在已有研究的基礎上，以江蘇省各地級市為研究單元，采用重心移動模型分析江蘇省農(nóng)田植被凈碳匯重心移動路徑，并結合空間自相關分析研究農(nóng)田植被凈碳匯的空間集聚特征，以期為江蘇省制定合理的農(nóng)業(yè)管理政策提供參考。

1　研究方法

1.1　凈碳匯估算方法

本文所指的農(nóng)田植被凈碳匯是指作物生育期碳吸收與農(nóng)業(yè)生產(chǎn)活動中碳排放的差值。其中，碳吸收量主要指作物生育期內(nèi)通過光合作用扣除自身呼吸消耗后固定的碳，依據(jù)農(nóng)作物產(chǎn)量數(shù)據(jù)、經(jīng)濟系數(shù)和碳吸收率進行估算；碳排放量主要來自農(nóng)業(yè)生產(chǎn)活動中不同的碳排放途徑所直接或間接釋放的碳，并參考West等[17]的碳轉化系數(shù)進行估算。

碳吸收估算公式為：

式中：Ct為區(qū)域農(nóng)田作物生育期碳吸收量（t）；i為第 i種作物類型；Cd為某種作物全生育期碳的吸收總量（t）；Ci為第i種作物全生育期合成單位有機物質(zhì)（干質(zhì)量）所吸收的碳，即碳吸收率（%）；Qi為第i種作物產(chǎn)量（t）；Wi為第 i種作物收獲部分的含水率（%）；Ri為第 i種作物的根冠比（%）；Hi為第i種作物的經(jīng)濟系數(shù)（%）。本文選取江蘇省 9種主要作物進行碳吸收估算。各種類型作物的碳吸收率、經(jīng)濟系數(shù)、含水率及根冠比見表1。

式中：Et為區(qū)域農(nóng)田利用的碳排放總量（t）。本文主要考慮 7種碳排放途徑，其中，Ef、Ep、Em分別為在農(nóng)業(yè)生產(chǎn)過程中化肥、農(nóng)藥、農(nóng)膜的使用所引起的碳排放量（t）；Ee為農(nóng)業(yè)機械用電直接或間接產(chǎn)生的碳排放量（t）；Ei為農(nóng)業(yè)灌溉過程產(chǎn)生的碳排放量（t）；Es為農(nóng)業(yè)機械使用柴油直接或間接導致的碳排放量（t）；Eg為農(nóng)田翻耕破壞土壤有機碳庫導致的碳排放（t）。各種排放途徑碳排放量估算公式見式（3）至式（9），其中 a、b、c、d、f、g、h、j分別為碳排放系數(shù)，參見表2。

表2　農(nóng)業(yè)生產(chǎn)活動碳排放系數(shù)Table 2　Carbon emission coefficients of agricultural production activities

式中，C凈為區(qū)域農(nóng)田植被凈碳匯（t），Cq為凈碳匯強度（t/hm2），Sg為耕地面積（hm2）。

1.2　凈碳匯重心移動模型

重心的概念源于物理學，區(qū)域重心是指某一要素在研究區(qū)域內(nèi)受力達到平衡的點，通過重心移動可反映地理事物和要素的空間變化。本文引入重心模型分析江蘇省農(nóng)田植被凈碳匯的空間變化規(guī)律，其基本思路是運用重心模型，以研究對象的屬性數(shù)據(jù)作為權重，借助 GIS技術，計算研究對象的空間重心坐標。其計算公式為：

式中，X，Y分別為江蘇省農(nóng)田植被凈碳匯重心的經(jīng)緯度坐標，Pk為第k個地級市農(nóng)田植被凈碳匯值，xk，yk分別為第k個地級市的經(jīng)緯度坐標，m為江蘇省所包含的地級市個數(shù)。

式中，Du-v為從第u年到第v年重心移動的距離（km），（Xu，Yu）、（Xv，Yv）為第u和v年江蘇省農(nóng)田植被凈碳匯重心坐標，R為將地理坐標轉換為平面坐標的系數(shù)（km），取值為111.11。

1.3　空間自相關分析

空間自相關分析是用來確定某一變量在空間位置上有無相關性及相關程度的分析方法，有全局空間自相關和局部空間自相關 2種表征方式。全局空間自相關測度某一變量在空間內(nèi)的整體分布狀況，并判斷是否存在聚集特性。運用ArcGIS10.2，用Global Moran’s Ⅰ反映江蘇省農(nóng)田植被凈碳匯空間總體格局。計算公式為：

式中，I為全局Moran指數(shù)，w為研究區(qū)域個數(shù)，ωpq為空間單位p和q的權重，xp- x 和xq- x 分別為第p和q空間上觀測值與平均值的偏差。I值在[–1,1]之間，I＞0表示空間正相關，觀測對象在空間呈集聚特征；I＜0表示空間負相關，觀測對象在空間呈離散特征；I＝0表示空間不相關，觀測對象在空間隨機分布。

同時，為了對I的顯著性進行檢驗，用Z得分和P值取95%的置信區(qū)間進行檢驗。當–1.96＜Z＜1.96，P＞0.05時，不能拒絕零假設，觀測對象在空間上呈隨機分布；當Z＞1.96或Z＜–1.96，P＜0.05時，拒絕零假設，觀測對象在空間上呈集聚或離散的分布格局。

局部空間自相關用于識別聚集區(qū)的具體地理分布。本文運用 Getis-Ord Gi*測度江蘇省農(nóng)田植被凈碳匯的局部空間自相關特征，并分析是否存在高值集聚或低值集聚。計算公式為：

2　研究區(qū)域與數(shù)據(jù)

2.1　研究區(qū)域

江蘇地處中國大陸東部沿海地區(qū)中部，淮河下游，位于 116°18′～121°57′ E，30°45′～35°20′ N 之間，土地總面積10.67×104km2，耕地面積 458×104hm2。全省地形以平原為主，屬于溫帶向亞熱帶的過渡性氣候，雨量適中，農(nóng)業(yè)開發(fā)歷史悠久，開發(fā)程度高。全省下轄13個地級市，由于歷史和地理等原因，經(jīng)濟發(fā)展呈現(xiàn)一定區(qū)域差異，形成蘇南、蘇中、蘇北的經(jīng)濟發(fā)展梯度，但從農(nóng)業(yè)發(fā)展、農(nóng)田生態(tài)角度看，卻呈現(xiàn)出與經(jīng)濟發(fā)展梯度不同的格局。據(jù)2016年《江蘇省農(nóng)村統(tǒng)計年鑒》，2015年，江蘇省農(nóng)作物播種面積774.50×104km2，農(nóng)業(yè)產(chǎn)值3 722.10億元。

2.2　數(shù)據(jù)來源

基于數(shù)據(jù)的可獲性，本文以江蘇省13個地級市為研究單元，對其2000—2015年農(nóng)田植被凈碳匯時空格局進行實證分析。本文計算碳吸收、碳排放中的各種農(nóng)作物產(chǎn)量、化肥使用量、農(nóng)藥使用量、農(nóng)膜使用量、農(nóng)作物種植面積、農(nóng)業(yè)機械總動力、農(nóng)田有效灌溉面積等統(tǒng)計數(shù)據(jù)均來源于《江蘇農(nóng)村統(tǒng)計年鑒》。

3　結果與分析

3.1　江蘇省農(nóng)田植被凈碳匯時空演變趨勢分析

3.1.1江蘇省農(nóng)田植被凈碳匯的時空分布格局分析

根據(jù)上述凈碳匯的估算方法估算江蘇省各地級市農(nóng)田植被凈碳匯及凈碳匯強度。由圖 1可以看出，江蘇省各市農(nóng)田植被凈碳匯總量均為正值，表明近16 a來，江蘇省農(nóng)田植被具有較強的碳匯功能，但農(nóng)田植被凈碳匯總量及其變化趨勢存在較大的地區(qū)差異。農(nóng)田植被凈碳匯總量的總體分布特點是蘇北地區(qū)普遍高于蘇中地區(qū)，蘇中地區(qū)又明顯高于蘇南地區(qū)，以2015年為例，最高的鹽城市（885.39×104t）與最低的無錫市（92.65×104t）相差了9.56倍；從變化趨勢看，蘇中和蘇北8市的農(nóng)田植被凈碳匯總量呈現(xiàn)波動上升趨勢，而蘇南 5市中除鎮(zhèn)江市的凈碳匯總量略有上升外，其他 4市的凈碳匯總量均呈現(xiàn)下降趨勢。

與農(nóng)田植被凈碳匯總量的變化趨勢不同，近16 a來，江蘇省農(nóng)田植被凈碳匯強度總體呈現(xiàn)上升趨勢（無錫市除外）（圖2），其空間分布特點是蘇中地區(qū)最高，蘇北地區(qū)其次，而蘇南地區(qū)最低，以2015年為例，最高的泰州市（14.64 t/hm2）與最低的南京市（6.83 t/hm2）之間相差了2.14倍。

圖1　江蘇省農(nóng)田植被凈碳匯時空變化Fig.1　Spatial and temporal variation of net carbon sink of farmland vegetation in Jiangsu Province

圖2　江蘇省農(nóng)田植被凈碳匯強度時空變化Fig.2　Spatial and temporal variation of net carbon sink intensity of farmland vegetation in Jiangsu Province

3.1.2江蘇省農(nóng)田植被凈碳匯的重心移動路徑分析

基于估算出的2000—2015年江蘇省各地級市農(nóng)田植被凈碳匯結果，利用式（12）和式（13）計算江蘇省農(nóng)田植被凈碳匯重心及其移動距離，通過ArcGIS10.2軟件繪制凈碳匯重心移動路徑圖（圖 3），并進行重心移動路徑分析。

圖3　2000-2015年江蘇省農(nóng)田植被凈碳匯重心轉移路徑Fig.3　Shift path of net carbon sink gravity center of farmland vegetation in Jiangsu Province from 2000 to 2015

（1）2000—2015年，江蘇省農(nóng)田植被凈碳匯重心位于 109°53′～110°00′E，34°09′～34°22′N 之間，偏離江蘇省的幾何中心（109°58′E，34°08′N），重心逐漸向西北方向移動，并逐漸遠離幾何中心。2000年，農(nóng)田植被凈碳匯重心在江蘇省高郵市，到2015年，重心遷移到江蘇省寶應縣，重心向西北方向移動了27.68 km。

（2）2000—2015年，江蘇省農(nóng)田植被凈碳匯重心移動大致可以分為4個階段。第一階段：2000—2002年，農(nóng)田植被碳匯重心向西北方向遷移，重心位置由2000年的江蘇省高郵市遷移到2002年的江蘇省寶應縣，遷移了10.19 km；第二階段：2002—2006年，凈碳匯重心經(jīng)歷了2002年以后一次較大幅度向東南方向偏移和2004年以后一次較小幅度向東南方向偏移后，總體向西北方向偏移了8.29 km，重心位置仍位于江蘇省寶應縣境內(nèi)；第三階段：2006—2012年，凈碳匯重心總體繼續(xù)向西北方向偏移，經(jīng)歷了2006年以后和2009年以后2次向東北方向小幅振蕩性的偏移，總體向西北方向偏移的距離是8.54 km；第四階段為2012—2015年，其中2012—2013年重心向東南方向偏移了8.31 km后，繼續(xù)向西北方向偏移，達到2015年的重心位置。

（3）2000—2015年，江蘇省農(nóng)田植被凈碳匯重心移動的總體特征：一是江蘇省農(nóng)田植被凈碳匯重心總體向西北方向移動，除2000年和2003年以外，重心均位于江蘇省寶應縣，越來越偏離江蘇省的幾何中心；二是2000—2004年，重心移動的方向和距離振蕩幅度較大，而2004年以后，重心移動的方向和距離振蕩幅度相對較小。

3.2　江蘇省農(nóng)田植被凈碳匯的空間集聚效應分析

3.2.1江蘇省農(nóng)田植被凈碳匯的全局空間自相關分析

利用ArcGIS10.2得到2000—2015年江蘇省農(nóng)田植被凈碳匯的全局空間自相關指數(shù)I及其顯著性水平（Z得分和P值），并通過3種空間權重方案進行對比分析（表3）。

表3　江蘇省農(nóng)田植被凈碳匯全局空間自相關指數(shù)及其顯著性水平Table 3　Global spatial autocorrelation index and its significance level of net carbon sink of farmland vegetation in Jiangsu Province

由表3可以看出，通過3種空間權重方案得出的農(nóng)田植被凈碳匯全局空間自相關指數(shù) I在研究時段內(nèi)均為正值且均通過 5%顯著性檢驗。結果表明：2000—2015年，江蘇省農(nóng)田植被凈碳匯具有空間正相關特征，即農(nóng)田植被凈碳匯的相似性區(qū)域呈現(xiàn)空間集聚分布特征。對3種權重方案得出的全局空間自相關指數(shù) I的均值進行對比分析顯示：2000—2015年江蘇省農(nóng)田植被凈碳匯空間正相關水平的高低次序為方案一＞方案三＞方案二；3種方案下各年份全局空間自相關指數(shù)I介于0.3～0.6之間并保持相對穩(wěn)定，表明研究時段內(nèi)這種相似性區(qū)域空間高值集聚或空間低值集聚趨勢的年際變化不大。

3.2.2江蘇省農(nóng)田植被凈碳匯的局部空間自相關分析

為了更加有效地分析江蘇省農(nóng)田植被凈碳匯的空間格局演變情況，本文選擇2000年、2005年、2010年及2015年4個代表年份的農(nóng)田植被凈碳匯數(shù)據(jù)，依據(jù)全局空間自相關指數(shù)計算過程中的方案一，利用 ArcGIS10.2軟件計算局部空間自相關指數(shù)，用自然段點法將每個年份的局部空間自相關指數(shù)分成4類，由此生成江蘇省農(nóng)田植被凈碳匯空間格局的演化圖，如圖4所示。

圖4　江蘇省農(nóng)田植被凈碳匯熱點演化圖Fig.4　Evolution map of hot spot of net carbon sink of farmland vegetation in Jiangsu Province

（1）從整體空間結構看，江蘇省農(nóng)田植被凈碳匯熱點區(qū)域的總體格局保持相對穩(wěn)定，總體呈“北熱南冷”的空間特征。鹽城、淮安和宿遷 3市為相對穩(wěn)定的熱點區(qū)域，說明這3個城市的農(nóng)田植被凈碳匯處于較高水平，無錫、常州和鎮(zhèn)江3市為相對穩(wěn)定的冷點區(qū)域，說明這3個城市的農(nóng)田植被凈碳匯處于較低水平。

（2）從區(qū)域尺度看，沿海地區(qū)和內(nèi)陸地區(qū)的農(nóng)田植被凈碳匯水平要明顯高于沿江地區(qū)，這與江蘇省沿江地區(qū)的經(jīng)濟發(fā)展水平明顯好于沿海地區(qū)和內(nèi)陸地區(qū)的區(qū)域分布特征恰好相反。從2000年到2015年的空間對比可以看出，沿江8市中（南京、鎮(zhèn)江、揚州、常州、泰州、無錫、蘇州、南通），除了南京市由冷點區(qū)域躍遷為次冷區(qū)域外，其余7市均未發(fā)生熱點區(qū)的變化。

（3）從4種類型的變化看，在總體格局保持相對穩(wěn)定的情況下，各種類型的區(qū)域仍然發(fā)生了一定的變化。16 a間，江蘇省農(nóng)田植被凈碳匯熱點區(qū)域的比重由2000年的30.77%下降到2005年的23.08%，繼而上升到2015年的38.46%，次熱點區(qū)域的比重趨勢剛好相反。冷點區(qū)域的比重由2000年的30.77%下降到2015年的23.08%，而次冷點區(qū)域的比重16 a來由7.69%上升到15.39%，說明2000—2015年間江蘇省農(nóng)田植被凈碳匯水平呈現(xiàn)上升趨勢。4個代表年份中，未發(fā)生變化的區(qū)域有10個，占總數(shù)的76.92%，均保持熱點區(qū)域的城市為蘇北地區(qū)的鹽城、淮安和宿遷，均保持冷點區(qū)域的城市為蘇南地區(qū)的無錫、鎮(zhèn)江和常州。說明2000年以來江蘇省農(nóng)田植被凈碳匯水平仍然保持著原有的格局，且蘇北地區(qū)以高值區(qū)為主，蘇南地區(qū)以低值區(qū)為主。

4　討　論

2000—2015年，江蘇省各市農(nóng)田植被凈碳匯總量均為正值，表明江蘇省農(nóng)田植被具有較強的碳匯功能，與趙榮欽等[12]、韓召迎等[19]、段華平等[24]、戴毅豪等[25]的研究結果相似。但本文得出江蘇省農(nóng)田植被凈碳匯強度總體呈上升的趨勢與錢曉雍[26]的研究結果存在一定的不一致性，主要原因是：在估算碳吸收與碳排放時所用的計算公式不同，本文選取了更為全面的碳吸收與碳排放途徑，如在估算碳吸收總量時使用了含水率、根冠比，這與張鵬巖等[27]的研究方法相同，在估算碳排放總量時考慮了7種碳排放途徑，這與王梁等[28]的研究方法相同，說明本文所得出的結果能基本反映江蘇省農(nóng)田植被凈碳匯的時空變化特征。

江蘇省各市農(nóng)田植被凈碳匯與凈碳匯強度的變化趨勢不同。16 a來蘇南地區(qū)農(nóng)田植被凈碳匯總量總體呈下降趨勢（鎮(zhèn)江除外），而同期凈碳匯強度總體呈現(xiàn)出上升趨勢（無錫除外），兩者的變化趨勢表現(xiàn)出不一致性。農(nóng)田植被凈碳匯的變化趨勢與作物碳吸收量的變化趨勢相近[13,19,28-29]，主要受耕地面積下降的影響。16 a來蘇南地區(qū)耕地面積共減少34.52萬hm2，是蘇中及蘇北地區(qū)耕地面積減少量的3.69倍。凈碳匯強度是對碳排放或碳吸收能力的度量，主要與作物單產(chǎn)水平有關，2000—2015年，蘇南地區(qū)糧食作物單產(chǎn)由 5 368.78 kg/hm2提高到6 439.02 kg/hm2，使得蘇南地區(qū)農(nóng)田植被凈碳匯強度在整個研究期呈現(xiàn)上升趨勢。農(nóng)田植被凈碳匯總量最高地區(qū)在蘇北，而凈碳匯強度最高地區(qū)卻在蘇中。原因是隨著里下河平原的綜合整治，近年來蘇中地區(qū)逐漸成為江蘇省糧食的主產(chǎn)區(qū)，而蘇北地區(qū)農(nóng)業(yè)技術、管理措施及農(nóng)業(yè)投入效率較低，限制了農(nóng)田植被凈碳匯強度的發(fā)揮。為發(fā)揮農(nóng)田生態(tài)系統(tǒng)整體的生態(tài)屏障作用，首先應該加強耕地保護與基本農(nóng)田的建設，同時注重農(nóng)業(yè)生產(chǎn)技術的改進，各地區(qū)因地制宜地采取有效措施來提高農(nóng)田植被凈碳匯水平，如蘇北地區(qū)可通過推廣生物質(zhì)碳添加、秸稈還田等農(nóng)田管理措施來提高農(nóng)田植被凈碳匯[30]。

現(xiàn)有文獻在進行農(nóng)田植被碳源、碳匯空間格局分析時，主要方法是根據(jù)公式計算出各區(qū)域的碳吸收與碳排放量數(shù)值，通過數(shù)值的對比來分析其空間分布特征[12-14,19]。任何事物或現(xiàn)象都存在相關性，且這種相關性與事物間的距離有關，距離越近的事物間相關性越強[31]。鑒于此，本文運用重心分析法來分析江蘇省農(nóng)田植被凈碳匯的空間變化規(guī)律，并綜合運用空間自相關分析法來探索各市農(nóng)田植被凈碳匯的聚集或離散特征，這在一定程度了豐富了農(nóng)田植被凈碳匯時空分局格局研究的方法。從研究結果來看，江蘇省農(nóng)田植被凈碳匯重心總體向西北方向移動，表明在蘇南地區(qū)農(nóng)田植被凈碳匯提升空間逐漸縮小的情況下，未來進一步提高江蘇省農(nóng)田植被凈碳匯的潛力主要集中在蘇中、蘇北地區(qū)。而不同地級市間農(nóng)田植被凈碳匯的局部空間關聯(lián)表現(xiàn)為“北熱南冷”的特征，與江蘇省經(jīng)濟空間格局以蘇州、無錫為核心的“圈狀空間結構”[32]剛好相反。蘇南地區(qū)在發(fā)展經(jīng)濟的過程中伴隨著耕地的占用，糧食播種面積的減少及糧食產(chǎn)量的下降，是造成蘇南地區(qū)農(nóng)田植被凈碳匯處于江蘇省最低水平的主要原因。近年來，隨著國家“一帶一路”戰(zhàn)略，國家“十三五”東隴海規(guī)劃及江蘇省振興蘇北計劃等國家及地方戰(zhàn)略規(guī)劃的實施，蘇北地區(qū)逐漸進入經(jīng)濟發(fā)展的新階段。未來蘇北地區(qū)發(fā)展過程中應著重發(fā)展現(xiàn)代工業(yè)和低碳產(chǎn)業(yè)，進一步加強耕地的保護，加快低碳農(nóng)業(yè)的發(fā)展，使得農(nóng)田生態(tài)系統(tǒng)發(fā)揮更大的生態(tài)屏障作用。

本文依據(jù)統(tǒng)計數(shù)據(jù)，在計算碳吸收總量時選取了研究區(qū)內(nèi) 9種主要的農(nóng)作物，并未把全部農(nóng)作物種類計算在內(nèi)，一定程度上影響到了計算的精度；其次，在碳排放計算中采用的碳排放轉化系數(shù)均參考自國內(nèi)外相關文獻，在江蘇省農(nóng)田植被凈碳匯計算中不一定完全適用。因此，由于存在上述的不確定性因素，在今后的研究中需進行適當修正。在進行空間格局分析時，空間單元的選擇過大，選擇市域作為空間單元在一定程度上忽略了縣域甚至更小尺度上的空間相關關系，而小尺度的研究對揭示江蘇省農(nóng)田植被凈碳匯的空間格局則更為必要，未來將在這方面做更為深入的研究。

5　結　論

1）2000—2015年，江蘇省農(nóng)田植被具有較強的碳匯功能，凈碳匯總量與凈碳匯強度的地區(qū)差異明顯。從農(nóng)田植被凈碳匯總量上看，蘇北及蘇中地區(qū)呈現(xiàn)波動上升趨勢，蘇南地區(qū)總體呈現(xiàn)下降趨勢，且蘇北地區(qū)＞蘇中地區(qū)＞蘇南地區(qū)；從農(nóng)田植被凈碳匯強度上看，江蘇省各市農(nóng)田植被凈碳匯強度總體呈上升趨勢，且蘇中地區(qū)＞蘇北地區(qū)＞蘇南地區(qū)。

2）2000—2015年，江蘇省農(nóng)田植被凈碳匯重心總體呈現(xiàn)西北方向遷移。重心在遷移的過程中呈現(xiàn)出多次向東南方向振蕩偏移進而又向西北方向遷移的特點，2000—2004年間的振蕩偏移幅度較大，而后逐漸縮小。重心遷移方向的特點表明蘇中和蘇北地區(qū)是未來江蘇省農(nóng)田植被凈碳匯的主要潛力區(qū)。

3）2000—2015年，江蘇省農(nóng)田植被凈碳匯表現(xiàn)為“北熱南冷”相對穩(wěn)定的空間格局。江蘇省農(nóng)田植被凈碳匯呈現(xiàn)出全局依懶性和空間正相關特征，農(nóng)田植被凈碳匯空間正相關性呈現(xiàn)先上升后下降的趨勢，局部空間自相關特征表現(xiàn)為沿海地區(qū)和內(nèi)陸地區(qū)的農(nóng)田植被凈碳匯水平明顯高于沿江地區(qū)，熱點區(qū)域的比重由 2000年的30.77%上升到2015年的38.46%，冷點區(qū)域則由2000年的30.77%下降到2015年的23.08%。

[參考文獻]

[1] 肖國舉，張強，王靜. 全球氣候變化對農(nóng)業(yè)生態(tài)系統(tǒng)的影響研究進展[J]. 應用生態(tài)學報，2007，18(8)：1877－1885.Xiao Guoju, Zhang Qiang, Wang Jing. Impact of global climate change on agro-ecosystem[J]. Chinese Journal of Applied Ecology, 2007, 18(8): 1877－1885. (in Chinese with English abstract)

[2] 羅懷良，袁道先，陳浩. 南川市三泉鎮(zhèn)巖溶區(qū)農(nóng)田生態(tài)系統(tǒng)植被碳庫的動態(tài)變化[J]. 中國巖溶，2008，27(4)：382-387.Luo Huailiang, Yuan Daoxian, Chen Hao. Regime of vegetation carbon pool in karst farmland ecosystem in Sanquan town, Nanchuan city[J]. Carsologica Sinica, 2008,27(4): 382-387. (in Chinese with English abstract)

[3] 劉昱，陳敏鵬，陳吉寧. 農(nóng)田生態(tài)系統(tǒng)碳循環(huán)模型研究進展和展望[J]. 農(nóng)業(yè)工程學報，2015，31(3)：1-9.Liu Yu, Chen Minpeng, Chen Jining. Progress and perspectives in studies on agro-ecosystem carbon cycle model[J]. Transactions of the Chinese Society of Agricultural Engineering (Transactions of the CSAE), 2015, 31(3): 1-9.(in Chinese with English abstract)

[4] 張恒恒，嚴昌榮，張燕卿，等. 北方旱區(qū)免耕對農(nóng)田生態(tài)系統(tǒng)固碳與碳平衡的影響[J]. 農(nóng)業(yè)工程學報，2015，31(4)：240-247.Zhang Hengheng, Yan Changrong, Zhang Yanqing, et al.Effect of no tillage on carbon sequestration and carbon balance in farming ecosystem in dryland area of northern China[J]. Transactions of the Chinese Society of Agricultural Engineering (Transactions of the CSAE), 2015, 31(4):240-247. (in Chinese with English abstract)

[5] 徐素娟，劉景雙，王洋，等. 1980—2007年三江平原主要農(nóng)作物碳蓄積量變化特征分析[J]. 干旱區(qū)資源與環(huán)境，2011，25(10)：179-183.Xu Sujuan, Liu Jingshuang, Wang Yang, et al. Variation characteristics analysis of major crop carbon fixation in Sanjiang plain during 1980-2007[J]. Journal of Arid Land Resources and Environment, 2011, 25(10): 179-183. (in Chinese with English abstract)

[6] Robertson G P, Paul E A, Harwood R R. Greenhouse gases in intensive agriculture: contributions of individual gases to the radiative forcing of the atmosphere[J]. Science, 2000,289(15): 1922-1925.

[7] 李甜甜. 鄱陽湖生態(tài)經(jīng)濟區(qū)農(nóng)田植被碳儲量與碳密度分析[J]. 時代農(nóng)機，2016，43(3)：145-149.Li Tiantian. Analysis of carbon storage and carbon density of crops in the Poyang lake ecological economic zone[J]. Times Agricultural Machinery, 2016, 43(3): 145-149. (in Chinese with English abstract)

[8] 羅懷良. 川中丘陵地區(qū)近 55年來農(nóng)田生態(tài)系統(tǒng)植被碳儲量動態(tài)研究：以四川省鹽亭縣為例[J]. 自然資源學報，2009，24(2)：251－258.Luo Huailiang. Dynamic of vegetation carbon storage of farmland ecosystem in hilly area of central Sichuan basin during the last 55 years: A case study of Yanting County,Sichuan Province[J]. Journal of Natural Resources, 2009,24(2): 251－258. (in Chinese with English abstract)

[9] 國志興，王宗明，劉殿偉，等. 三江平原農(nóng)田生產(chǎn)力時空特征分析[J]. 農(nóng)業(yè)工程學報，2009，25(1)：249－254.Guo Zhixing, Wang Zongming, Liu Dianwei, et al. Analysis of temporal and spatial features of farmland productivity in the Sanjiang plain[J]. Transactions of the Chinese Society of Agricultural Engineering (Transactions of the CSAE), 2009,25(1): 249－254. (in Chinese with English abstract)

[10] 侯湖平，徐占軍，張紹良，等. 煤炭開采對區(qū)域農(nóng)田植被碳庫儲量的影響評價[J]. 農(nóng)業(yè)工程學報，2014，30(5)：1－9.Hou Huping, Xu Zhanjun, Zhang Shaoliang, et al. Effect evaluation on vegetation carbon pool of region agro-ecosystem by coal mining in mining area[J]. Transactions of the Chinese Society of Agricultural Engineering (Transactions of the CSAE), 2014, 30(5): 1－9. (in Chinese with English abstract)

[11] 魯春霞，謝高地，肖玉，等. 我國農(nóng)田生態(tài)系統(tǒng)碳蓄積及其變化特征研究[J]. 中國生態(tài)農(nóng)業(yè)學報，2005，13(3)：35－37.Lu Chunxia, Xie Gaodi, Xiao Yu, et al. Carbon fixation by farmland ecosystems in China and their spatial and temporal characteristics[J]. Chinese Journal of Eco-Agriculture, 2005,13(3): 35－37. (in Chinese with English abstract)

[12] 趙榮欽，秦明周. 中國沿海地區(qū)農(nóng)田生態(tài)系統(tǒng)部分碳源/匯時空差異[J]. 生態(tài)與農(nóng)村環(huán)境學報，2007，23(2)：1－6，11.Zhao Rongqin, Qin Mingzhou. Temporospatial variation of partial carbon source /sink of farmland ecosystem in Coastal China[J] Journal of Ecology and Rural Environment, 2007,23(2): 1－6, 11. (in Chinese with English abstract)

[13] 王敬哲，劉志輝，張波. 近20年新疆農(nóng)田生態(tài)系統(tǒng)碳足跡時空變化[J]. 干旱地區(qū)農(nóng)業(yè)研究，2016，34(5)：240－248.Wang Jingzhe, Liu Zhihui, Zhang Bo. Temporal and spatial differences in carbon footprint of regional farmland ecosystem in Xinjiang during recent 20 years[J]. Agricultural Research in the Arid Areas, 2016, 34(5): 240－248. (in Chinese with English abstract)

[14] 師銀芳，趙軍. 張掖市農(nóng)田生態(tài)系統(tǒng)碳源/匯時空分布特征[J]. 水土保持通報，2015，35(4)：283－287.Shi Yinfang, Zhao Jun. Spatiotemporal variation characteristics of carbon source and sink of farmland ecosystem in Zhangye City[J]. Bulletion of Soil and Water Conservation, 2015,35(4): 283－287. (in Chinese with English abstract)

[15] 尹鈺瑩，郝晉珉，牛靈安，等. 河北省曲周縣農(nóng)田生態(tài)系統(tǒng)碳循環(huán)及碳效率研究[J]. 資源科學，2016，38(5)：918－928.Yin Yuying, Hao Jinmin, Niu Ling’an, et al. Carbon cycle and carbon efficiency of farmland ecosystems in Quzhou,Hebei Province[J]. Resources Science, 2016, 38(5): 918－928. (in Chinese with English abstract)

[16] 羅懷良. 中國農(nóng)田作物植被碳儲量研究進展[J]. 生態(tài)環(huán)境學報，2014，23(4)：692－697.Luo Huailiang. Advances on carbon storage in crops of China[J]. Ecology and Environment Sciences, 2014, 23(4):692－697. (in Chinese with English abstract)

[17] West T O, Marland G. A synthesis of carbon sequestration,carbon emissions, and net carbon flux in agriculture:Comparing tillage practices in the United States[J]. Agriculture,Ecosystems and Environment, 2002, 91(1): 217－232.

[18] 李克讓. 土地利用變化和溫室氣體凈排放與陸地生態(tài)系統(tǒng)碳循環(huán)[M]. 北京：氣象出版社，2000.

[19] 韓召迎，孟亞利，徐嬌，等. 區(qū)域農(nóng)田生態(tài)系統(tǒng)碳足跡時空差異分析—以江蘇省為案例[J]. 農(nóng)業(yè)環(huán)境科學學報，2012，31(5)：1034－1041.Han Zhaoying, Meng Yali, XuJiao, et al. Temporal and spatial difference in carbon footprint of regional farmland ecosystem: Taking Jiangsu Province as a case[J]. Journal of Agro-Environment Science, 2012, 31(5): 1034－1041. (in Chinese with English abstract)

[20] 谷家川，查良松. 皖江城市帶農(nóng)作物碳儲量動態(tài)變化研究[J]. 長江流域資源與環(huán)境，2012，21(12)：1507－1513.Gu Jiachuan, Zha Liangsong. Research on dynamic change of cegetation carbon storage of crops in the Wanjiang city belt[J]. Resources & Environment in the Yangtze Basin, 2012,21(12): 1507－1513. (in Chinese with English abstract)

[21] 田云，李波，張俊飚. 我國農(nóng)地利用碳排放的階段特征及因素分解研究[J]. 中國地質(zhì)大學學報(社會科學版)，2011,11(1): 59－63.Tian Yun, Li Bo, Zhang Junbiao. Research on stage characteristics and factor decomposition of agricultural land carbon emission in China[J]. Journal of China University of Geosciences (Social Sciences Edition), 2011, 11(1): 59－63.(in Chinese with English abstract)

[22] 伍芬琳，李琳，張海林，等. 保護性耕作對農(nóng)田生態(tài)系統(tǒng)凈碳釋放量的影響[J]. 生態(tài)學雜志，2007，26(12)：2035－2039.Wu Fenlin, Li Lin, Zhang Hailin, et al. Effects of conservation tillage on net carbon flux from farmland ecosystems[J].Chinese Journal of Ecology, 2007, 26(12): 2035－2039. (in Chinese with English abstract)

[23] 劉耀林，李紀偉，侯賀平，等. 湖北省城鄉(xiāng)建設用地城鎮(zhèn)化率及其影響因素[J]. 地理研究，2014，33(1)：132－142.Liu Yaolin, Li Jiwei, Hou Heping, et al. Study on urbanization rate of urban-rural construction land and its influencing factors: A case study of Hubei Province[J]. Geographical Research, 2014, 33(1): 132－142. (in Chinese with English abstract)

[24] 段華平，張悅，趙建波，等. 中國農(nóng)田生態(tài)系統(tǒng)的碳足跡分析[J]. 水土保持學報，2011，25(5)：203－208.Duan Huaping, Zhang Yue, Zhao Jianbo, et al. Carbon footprint analysis of farmland ecosystem in China[J]. Journal of Soil and Water Conservation, 2011, 25(5): 203－208. (in Chinese with English abstract)

[25] 戴毅豪，翁翎燕，張超，等. 南京農(nóng)田生態(tài)系統(tǒng)凈碳匯變化及對能源碳源的補償作用[J].湖南農(nóng)業(yè)科學，2017(11)：33－37.Dai Yihao, Weng Lingyan, Zhang Chao, et al. Research on changes of farmland ecosystem’s net carbon sink and ite compensation to energy consumption carbon source in Nanjing[J]. Hunan Agricultural Sciences, 2017(11): 33－37.(in Chinese with English abstract)

[26] 錢曉雍. 上海農(nóng)田生態(tài)系統(tǒng)碳源匯時空格局及其影響因素分析[J]. 農(nóng)業(yè)環(huán)境科學學報，2011，30(7)：1460－1467.Qian Xiaoyong. Spatial-temporal variation and impact factor of carbon source and sink of farmland ecosystem in Shanghai,China[J]. Journal of Agro-Environment Science, 2011, 30(7):1460－1467. (in Chinese with English abstract)

[27] 張鵬巖，何堅堅，龐博，等. 農(nóng)田生態(tài)系統(tǒng)碳足跡時空變化：以河南省為例[J]. 應用生態(tài)學報，2017，28(9)：3050－3060.Zhang Pengyan, He Jianjian, Pang Bo, et al. Temporal and spatial differences in carbon footprint in farmland ecosystem:A case study of Henan Province, China[J]. Chinese Journal of Applied Ecology, 2017, 28(9): 3050－3060. (in Chinese with English abstract)

[28] 王梁，趙杰，陳守越. 山東省農(nóng)田生態(tài)系統(tǒng)碳源、碳匯及其碳足跡變化分析[J]. 中國農(nóng)業(yè)大學學報，2016，21(7)：133－141.Wang Liang, Zhao Jie, Chen Shouyue. Analysis of ecosystem carbon sources/sinks and carbon footprint in farmland ecosystem of Shandong Province[J]. Journal of China Agricultural University, 2016, 21(7): 133－141. (in Chinese with English abstract)

[29] 邢海虹. 陜南地區(qū)農(nóng)田生態(tài)系統(tǒng)碳源/匯時空差異[J]. 陜西理工學院學報（自然科學版），2013，29(1)：67－72.Xing Haihong. The time and space differences of farmland ecosystem’ carbon source/sink of Southern Shaanxi[J]. Journal of Shaanxi University of Technology (Natural Science Edution),2013, 29(1): 67－72. (in Chinese with English abstract)

[30] 成功，張阿鳳，王旭東，等. 運用“碳足跡”的方法評估小麥秸稈及其生物質(zhì)炭添加對農(nóng)田生態(tài)系統(tǒng)凈碳匯的影響[J]. 農(nóng)業(yè)環(huán)境科學學報，2016，35(3)：604－612.Cheng Gong, Zhang Afeng, Wang Xudong, et al. Assessment of wheat straw and its biochar effects on carbon sink in agricultural ecosystems using “carbon footprint” method[J].Journal of Agro-Environment Science, 2016, 35(3): 604－612. (in Chinese with English abstract)

[31] 胡艷興，潘競虎，王怡睿. 基于ESDA-GWR的1997—2012年中國省域能源消費碳排放時空演變特征[J]. 環(huán)境科學學報，2015，35(6)：1896－1906.Hu Yanxing, Pan Jinghu, Wang Yirui. Spatial-temporal evolution of provincial carbon emission in China from 1997 to 2012 based on ESDA and GWR model[J]. Acta Scientiae Circumstantiae, 2015, 35(6): 1896－1906. (in Chinese with English abstract)

[32] 靳誠，陸玉麒. 基于縣域單元的江蘇省經(jīng)濟空間格局演化[J]. 地理學報，2009，64(6)：713－724.Jin Cheng, Lu Yuqi. Evolvement of spatial pattern of economy in Jiangsu Province at county level[J]. Acta Geographica Sinica, 2009, 64(6): 713－724. (in Chinese with English abstract)