2011－2020 年汾渭平原農田生態系統碳足跡的時空格局演變

張露，何雨霏，陳坦，楊婷，張冰，金軍

1. 中央民族大學生命與環境科學學院，北京 100081；2. 四川大學建筑與環境學院，四川 成都 610065；3. 北京師范大學環境學院，北京 100875；4. 中央民族大學/北京市食品環境與健康工程技術研究中心，北京 100081

溫室氣體導致的氣候變化問題日益嚴峻，農業是重要的溫室氣體排放源，全球有10%－12%的溫室氣體來自農業活動，而我國農業碳排放量在碳排放總量中所占的比例（16%－17%）高于國際平均水平（Tian et al.，2014；Huang et al.，2019；Liu et al.，2021）。農田同時也是陸地生態系統的重要碳匯，我國的農田生態系統貢獻了全國約12%的陸地碳儲量（王珂等，2021）。2012 年以來，我國對生態環境保護的認識不斷增強，于2020 年提出了“碳達峰”、“碳中和”的目標，生態文明建設的國家戰略地位日益顯著（王雨辰等，2022）。充分研究和合理利用農田的碳源-碳匯雙重屬性，可為我國區域減排增匯提供基礎依據，也對保障糧食安全、促進區域產業結構調整和統籌協調發展具有重要意義（黃祖輝等，2011）。

碳足跡法是研究碳源-碳匯作用的重要理論方法，能夠從生命周期的角度反映碳排放的整個過程（張鵬巖等，2017）。目前以碳足跡刻畫溫室氣體排放強度的方法不斷推廣（Shi et al.，2021），應用已從家庭、產業等微觀層面（Liu et al.，2019；Andersson，2020；Burchart-Korol et al.，2020；Wang et al.，2020；Jack et al.，2021；Lévay et al.，2021；柳君波等，2022）逐漸擴大至組織、企業（Filimonau et al.，2021；Hu et al.，2021；Marinelli et al.，2021；Rizan et al.，2021）乃至區域和國家（Moran et al.，2018；Zheng et al.，2020），耕作方式、種植結構、耕地面積、土地利用方式變化等都是影響農田碳足跡的重要因素（陳中督等，2019；李春喜等，2020；郝小雨等，2022）。針對農田生態系統的碳足跡研究已取得積極進展，如王敬哲等（2016）、李明琦等（2018）、葉文偉等（2021）和張精等（2021）分別討論了新疆、云南、海南島和安徽農田生態系統碳足跡的時空變化，識別出化肥是農田生態系統碳排放的主要因素，而Tian et al.（2016）除了提出化肥是影響農田碳排放的主要因素外，還報道了城市化率與農業人均GDP 增長對農田碳排放的擴大影響。田志會等（2018）基于京津冀一體化，分析了京津冀地區的碳足跡變化，發現京津冀地區農田生態系統碳匯功能持續減弱，主要由糧食播種面積和經濟產量的大幅下降所致。Li et al.（2021）核算了青藏高原1990－2015 年長時間尺度的農業碳足跡，報道了農業碳足跡先下降后上升的趨勢，認為經濟和人口的增長導致了農業碳足跡的增加。我國目前農田生態系統碳足跡研究大多以行政區劃為研究范圍的邊界，然而以自然地理單元為研究區域的農田碳足跡研究報道尚較少。自然地理單元往往具有更強的環境系統性，如更利于水資源調配和水污染治理的上下游聯動和產業布局調整等。分析自然地理單元的農田生態系統碳足跡，對認識農業生產的碳排放和產業結構、提出農業生產碳減排的可行方案具有重要意義。

自然地理單元汾渭平原是黃河流域重要的農業生產基地，是中國七大糧食產區之一，生態環境相對脆弱，四周高山環繞，重工業發達，空氣污染較為嚴重，該區域的碳排放尚需關注。本研究核算了2011－2020 年汾渭平原農田生態系統的碳源-碳匯作用及碳足跡，分析其時空分布變化規律，以深入了解汾渭平原農業活動的碳排放特征，提供汾渭平原產業結構和區域可持續發展的基礎信息。

1 材料與方法

1.1 研究區概況

汾渭平原是黃河中游地區最大的沖積平原，由汾河平原、渭河平原及其周邊臺塬階地構成，呈東北－西南向分布，東西長760 km，南北寬約40－100 km，地勢從東到西逐漸開闊。汾渭平原包括陜西省西安市、寶雞市、咸陽市、渭南市、銅川市，山西省晉中市、呂梁市、臨汾市、運城市，以及河南省洛陽市、三門峽市等共11 個地級市。屬溫帶半濕潤氣候，東部氣溫高于西部，但降水略少于西部。汾渭平原總面積約1.60×107hm2，其中耕地約4.00×106hm2，2020 年GDP 約2.95 萬億元。

汾渭平原的產業結構在2011－2020 年間出現了較為明顯的調整，各城市第一產業在產業結構中一直貢獻最少，多數城市的支柱產業從第二產業調整為第三產業。西安市經濟體量最大，洛陽市次之，其余城市GDP 總量差異不大。汾渭平原是我國原煤和焦炭的重要產區，重工業仍是部分城市的支柱產業（如寶雞、三門峽），其能源結構也仍以煤炭為主（Wang et al.，2021）。

1.2 農田生態系統碳足跡核算方法

1.2.1 碳排放的估算

目前農業碳排放測算研究的方法有排放系數法、模型模擬法以及實地測量法等，其中排放系數法收錄于政府間氣候變化委員會的《國家溫室氣體清單指南》，目前最為常用（胡永浩等，2023）。本文采用排放系數法計算碳排放量，選擇化肥使用過程、農藥使用過程、農用塑料薄膜、農業機械過程、農業灌溉過程和農業機械柴油使用等6 種主要碳排放途徑估算農田碳排放量，計算公式如下：

式中：

E——區域內農田碳排放總量，t；

Gf——農用化肥使用量，t；

Gp——農藥使用量，t；

Gm——農膜使用量，t；

Ae——農作物播種面積，hm2；

We——農業機械總動力，kW；

Air——農田有效灌溉面積，hm2；

Gs——農業機械柴油使用量，t；

A、B、C、D、F、G和J——碳排放系數，根據我國農田生產特點和文獻報道（West et al.，2002），選取本領域的常用值，分別為0.895 6 t·t?1、4.934 1 t·t?1、5.18 t·t?1、0.016 47 t·hm?2、1.8×10?4t·kW?1、0.266 48 t·hm?2和0.592 7 t·t?1。

1.2.2 碳吸收的估算

利用農作物產量及其相應經濟系數、含水率、含碳量和根冠比等特征指標計算農田生態系統全生命周期的碳吸收能力（張劍等，2009；段華平等，2011；韓召迎等，2012；王敬哲等，2016；Li et al.，2021；Shi et al.，2021），建立碳吸收估算公式如下：

式中：

W——區域內農田生態系統總碳吸收量，t；

i——作物種類；

Yi——第i類作物收獲的鮮物質質量，t；

Ci——第i類作物的含碳率，%；

Vi——第i類作物的含水率，%；

Ri——第i類農作物的根冠比系數，無量綱；

Hi——第i類作物經濟系數，無量綱。Ci、Vi、Ri、Hi的取值參考文獻（田志會等，2018；孫小祥等，2021）（見表1）。

表1 不同農作物碳吸收量估算參數Table 1 Estimated parameters of carbon absorption for different crops

1.2.3 碳足跡的核算

本文使用碳足跡核算公式為：

式中：

VCEF——碳足跡，即農田生態系統吸收其凈碳排放所需要的播種面積（Li et al.，2021），hm2；

E——區域內農田碳排放總量，t；

VNEP——單位面積耕地上植被的碳吸收量，即農田生態系統單位耕地面積碳吸收量，t·hm?2；

W——區域內農田生態系統總碳吸收量，t；

S——區域內耕地面積，hm2。碳生態赤字/盈余則可以用區域農田生態系統碳足跡VCEF與區域耕地面積S的比值表示。當農田生態系統碳足跡超過區域生態承載力（耕地面積）時，即該值大于1 hm2·hm?2時，說明存在碳生態赤字狀態，反之則表現為碳生態盈余狀態。

1.3 基礎數據獲取

2011－2020 年汾渭平原各市主要農作物產量及播種面積、化肥施用量、農藥使用量、農業機械總動力、農田有效灌溉面積和農業機械柴油等數據主要獲取自相應年份的《山西省農村統計年鑒》、《中國區域經濟統計年鑒》以及各省市統計年鑒，部分城市的耕地面積數據獲取自其相應年份的國民經濟和社會發展統計公報。個別城市部分年份數據缺失，以計算相應指標在本省歷年平均占比填補；山西省運城市農用機械柴油數據利用其機械總動力在全省所占的平均比例估算；所用的全省數據獲取自各省份統計年鑒及相應年份的《中國統計年鑒》和《中國農村統計年鑒》。

2 結果與討論

2.1 汾渭平原農田生態系統的碳排放

2011－2020 年間汾渭平原農田生態系統總碳排放量整體出現先升高后降低的趨勢（見圖1），從2011 年的3.78×106t 升高到2013 年的4.16×106t，隨后逐步下降，最大下降幅度出現在2019 年，較2018 下降了5.82%，到2020 年已下降至3.72×106t。農田碳排放量的降低，可能與2011 年發布的《全國土地整治規劃（2011－2015 年）》（下稱《規劃一》）以及2018 年印發的《鄉村振興戰略規劃（2018－2022 年）》（下稱《規劃二》）有關，我國農業生產更加注重質量提升。《規劃一》首次明確提出了高標準農田建設的標準和要求，進一步要求改善農村生態環境；而《規劃二》提到要堅持質量興農、品牌強農，深化農業供給側結構性改革，構建現代農業產業體系，并推動農業發展質量變革。汾渭平原大力發展農業園區建設、完善農田水利設施、控制農膜和化肥的使用等，在一定程度上減少了碳排放。貴州省喀斯特地貌區域農田生態系統2007－2016 年的年碳排放量由1.02×106t 增長至1.38×106t（白義鑫等，2019），黑龍江墾區農田生態系統1992－2019 年碳排放總量從2.64×105t 上升至1.17×106t（郝小雨等，2022）。本文核算結果與上述報道值大體一致。而汾渭平原農田生態系統的單位播種面積碳排放量呈現總體波動上升趨勢（圖1b），從2011年的0.720 t·hm?2上升至2013 年的0.813 t·hm?2，隨后在2014 年小幅度下降至0.802 t·hm?2，此后持續上升至2017 年的0.865 t·hm?2，并出現上升幅度增大的趨勢，直到2018 年和2019 年連續兩年下降，最大下降幅度出現在2019 年（4.79%），此后2020年汾渭平原農田單位播種面積碳排放量又較前年上升了8.48%，達到0.880 t·hm?2。河南省2010－2020 年農田單位播種面積碳排放量整體從3.15 t·hm?2上升至3.23 t·hm?2（王莉等，2022）；江蘇省2001－2016 年農田單位播種面積碳排放量范圍為0.568－0.628 t·hm?2（許萍萍等，2018）；京津冀地區2005－2014 年農田單位播種面積碳排放量逐年降低，年平均0.77 t·hm?2（田志會等，2018）。汾渭平原農田單位播種面積碳排放量與上述報道大體相當，低于河南省的報道值，可見農田的碳排放強度具有很強的地域性特征，需要深入分析才能確定可行的減排方式。雖然汾渭平原農田的碳排放總量減少，但由于土地性質轉變等原因，農田播種面積變小，且核算后發現單位播種面積碳排放量整體仍呈現上升趨勢，這也反映了農業現代化程度不斷提升，農業生產對農藥、化肥、化石燃料等資料的依賴逐漸增強。

圖1 2011－2020 年汾渭平原農田生態系統碳排放量Figure 1 Carbon emissions of the Fenwei Plain farmland ecosystem from 2011 to 2020

化肥使用是汾渭平原農田生態系統碳排放最主要的貢獻源（圖1a），占汾渭平原農田生態系統碳排放總量的平均貢獻率達58.8%，化肥所貢獻的碳排放量與總碳排放量的變化趨勢大體一致。盡管化肥碳排放的貢獻率逐步下降，從2012 年的最高值61.6%下降到的2020 年的55.7%，仍超過55%，這一現象在我國農業生產中較為普遍（李明琦等，2018；Wu et al.，2022）?；实某渴褂靡约拜^低的利用率是汾渭平原乃至全國農田碳排放的重要誘因（李波等，2011；杭曉寧等，2018；許萍萍等，2018），提高化肥利用率、防止化肥濫用是控制農田碳足跡的重要可行措施。汾渭平原可考慮采用綜合措施深入推廣有機肥的使用；同時，我國2005年推行測土配方施肥技術對化肥產生的碳排放有顯著抑制作用（Zhang et al.，2018），汾渭平原也可根據不同區域的土壤條件確定化肥施用上限，控制化肥施用總量。農用柴油和農業灌溉也在農田碳排放中貢獻較大，分別平均占汾渭平原農田生態系統總碳排放量的13.4%和13.0%，農膜、農藥和農用機械的使用對汾渭平原碳排放的貢獻相對較小，平均分別占總量的7.51%、5.07%和2.17%。農膜、農業灌溉和農用柴油的碳排放量占比輕微上升，如農業灌溉由2011 年的13.1%上升到了2020 年的15.0%。農藥和農用機械的碳排放量占比在2011－2020 年度間有所下降，但是變化很小。

汾渭平原2011－2020 年農田生態系統碳排放量空間上整體呈現西部高于東部、中心高于邊緣的分布格局（見圖2），表現出了較強的不均衡性。渭南市農田生態系統貢獻的碳排放最多，平均占汾渭平原農田碳排放總量的23.5%；咸陽市和運城市也貢獻了較多的碳排放，分別平均占16.4%和14.0%。而晉中市、三門峽市和銅川市貢獻的碳排放最少，分別僅占總量的5.13%、3.66%和1.63%，這與各市的化肥使用量排序一致，渭南市的化肥使用量最多，其次是咸陽市和運城市，而晉中市、三門峽市和銅川市的化肥使用量最少。在2011－2020 年期間，各市農田生態系統碳排放量變化幅度較小，西安市和寶雞市農田生態系統碳排放量略微上升，汾渭平原其余大部分地區的碳排放量都出現了一定程度的下降。綜合考慮汾渭平原農田生態系統碳排放的總體情況，渭南市農田生態系統的碳排放對汾渭平原具有重要影響?？梢娹r田生態系統碳排放量的變化與化肥使用量以及農業現代化程度密切相關，與前述汾渭平原農田生態系統總碳排放量相關因素分析結果一致。

圖2 2011－2020 年汾渭平原農田生態系統碳排放量的空間變化Figure 2 Spatial distribution of carbon emissions in the Fenwei Plain farmland ecosystem from 2011 to 2020

各地區播種面積不同，需要進一步計算各地區單位播種面積碳排放量，才能更客觀反映汾渭平原各地區碳排放變化情況。汾渭平原單位播種面積碳排放量整體呈現西部高于東部、中心高于邊緣的分布格局（見圖3），渭南市和咸陽市最高，平均單位播種面積碳排放量分別為1.40 t·hm?2和1.38 t·hm?2，呂梁市最低（僅為0.317 t·hm?2）。除三門峽市和臨汾市外，汾渭平原各城市的農田單位播種面積碳排放量整體都呈現出一定的上升趨勢，如寶雞市的農田單位播種面積碳排放從2011 年的0.783 t·hm?2上升到2020 年的1.16 t·hm?2。汾渭平原各城市之間碳排放量和單位播種面積碳排放量空間分布規律有一定差異，與各地市作物種植面積和作物種植結構不同均有一定關系。

圖3 2011－2020 年汾渭平原農田生態系統單位播種面積碳排放量的空間變化Figure 3 Spatial distribution of carbon emissions per unit sown area in the Fenwei Plain farmland ecosystem from 2011 to 2020

2.2 汾渭平原農田生態系統的碳吸收

2011－2020 年間汾渭平原農田生態系統的碳吸收總量從2011 年的2.48×107t 上升至2016 年的2.69×107t（如表2 所示），隨后穩定下降，并在2019年出現了一個較為明顯的下降趨勢，降至十年內最低的2.38×107t，2020 年又回升至2.53×107t。黑龍江墾區農田 1992－2019 年的年碳吸收總量由5.22×106t 上升至2.57×107t（郝小雨等，2022），貴州省喀斯特地貌區農田2007－2016 年的年碳吸收總量范圍為 1.40×107－1.92×107t（白義鑫等，2019）。汾渭平原農田碳吸收量與上述報道大體相當。種植面積和種植結構變化是影響農田生態系統碳吸收總量的主要因素（謝婷等，2021）。糧食作物是汾渭平原農田生態系統碳吸收最主要的貢獻源，且其所貢獻碳吸收量與碳吸收總量的變化趨勢大體一致。而汾渭平原農田生態系統的單位播種面積碳吸收強度則出現了一定的波動上升趨勢，從2011 年的4.72 t·hm?2逐步升高至2020 年的5.98 t·hm?2。黑龍江墾區農田1992－2019 年單位播種面積碳吸收量由3.13 t·hm?2增長至8.85 t·hm?2（郝小雨等，2022）；重慶市農田生態系統2006－2015 年單位播種面積碳吸收量的變化范圍為2.54－3.31 t·hm?2（杭曉寧等，2018）；江蘇省2001－2016 年單位播種面積碳吸收量范圍為11.4－16.6 t·hm?2（許萍萍等，2018）。本文核算結果與黑龍江、重慶的報道值大體一致，低于江蘇省報道值，可能與地形、氣候、種植結構都有關系。2011－2020 年間汾渭平原的播種面積下降，但碳吸收量呈波動變化趨勢，與農業綜合生產能力的提高密切相關。汾渭平原是我國重要的糧食產區，且以冬小麥-夏玉米為主，小麥、玉米等糧食作物貢獻了汾渭平原絕大部分的碳吸收，糧食作物的碳吸收量平均占總碳吸收量的92.7%，在汾渭平原農田生態系統碳吸收中占主要地位。此外，藥材、蔬菜和瓜果等園藝作物也貢獻了部分碳吸收，平均占總吸收量的5.29%，而油料、棉花等經濟作物所貢獻碳吸收平均僅占農田碳總吸收量的1.97%。在2011－2020 年間，糧食作物和經濟作物碳吸收占比均呈波動下降趨勢，而園藝作物碳吸收量和碳吸收占比則呈現波動上升趨勢，這與隨著農業政策導向和市場需求的不斷改變，汾渭平原各地市作物種植結構變化調整有關。2015 年《規劃一》執行期后農業綜合開發的補貼資金逐漸減少（陳宇斌等，2023），耕地播種面積相應縮減，與2016 年后汾渭平原農田生態系統碳吸收量的降低趨勢吻合。

表2 2011－2020 年汾渭平原農田生態系統碳吸收量和碳吸收強度Table 2 Carbon sequestration and its intensity in the Fenwei Plain farmland ecosystems from 2011 to 2020

汾渭平原2011－2020 年農田生態系統碳吸收總量大體呈現中心高－邊緣低的分布格局（見圖4）。以運城市貢獻量最大，農田生態系統年平均碳吸收量為4.32×106t，占汾渭平原農田碳總吸收量的16.7%；洛陽市、臨汾市和渭南市農田碳吸收量占比也相對較多，平均分別貢獻了13.3%、12.4%和12.2%；銅川市農田碳吸收量貢獻最小，平均僅貢獻了1.26%。汾渭平原各地市的農田碳吸收量年際變化幅度差異較大，晉中市、臨汾市、呂梁市、西安市和咸陽市的農田碳吸收量均總體下降，其中呂梁市、西安市和咸陽市農田碳吸收量呈現波動下降趨勢，西安市的農田碳吸收量下降最為明顯，2020年的農田碳吸收量較2011 年下降了17.4%；晉中市和臨汾市出現碳吸收量先增大后減小的變化規律；其余城市農田碳吸收量整體則呈現出波動上升趨勢，以銅川市上升幅度最大，2020 年較2011 年提高36.0%，三門峽市和渭南市碳吸收量上升幅度也相對較大，分別為18.2%和14.7%。

圖4 2011－2020 年汾渭平原農田生態系統碳吸收量的空間分布Figure 4 Spatial distribution of carbon sequestration in the Fenwei Plain farmland ecosystems from 2011 to 2020

結合各地市的播種面積，計算各地市農田的單位播種面積碳吸收量（見圖5）。在汾渭平原各地市中，晉中市和運城市農田單位播種面積碳吸收量最高，平均分別為6.84 t·hm?2和6.20 t·hm?2；而呂梁市最低，平均僅為3.21 t·hm?2，同時該市農田單位播種面積碳排放量同樣在汾渭平原各地市中最低，這可能與該市山區多，農業現代化基礎相對較差有關。汾渭平原可考慮強化農田碳匯作用的區域協同：對于經濟較為發達或農業低碳化較為先進的城市，如西安市、洛陽市和臨汾市，可率先探索適合本地氣候和種植習慣的低碳農田建設模式，研究適宜推廣的典型高質量農田范例。同時，應給予呂梁市等農業現代化相對較差的地區相應技術體系、農業設施和治理經驗，使生產要素和技術從汾渭平原發達區域流向欠發達區域，為汾渭平原農田低碳化發展提供可以復刻的區域路徑和資源支撐。雖然會導致呂梁市的碳排放量增加，但同時其碳吸收量也會由于現代化的發展而增加，進而使其耕地利用率增強、農業GDP 增長。

圖5 2011－2020 年汾渭平原農田生態系統單位播種面積碳吸收量的空間分布Figure 5 Spatial distribution of carbon sequestration per unit sown area in the Fenwei Plain farmland ecosystem from 2011 to 2020

2.3 汾渭平原農田生態系統的碳足跡

2011－2020 年汾渭平原農田生態系統碳足跡呈現先增大后減小的變化規律（如表3 所示），首先由2011 年的5.94×105hm2提升至到2013 年的6.44×105hm2，增長8.52%，隨后呈現波動下降趨勢，到2020 年降至5.54×105hm2，較2011年下降6.62%。黑龍江省墾區農田1992－2019 年的碳足跡由8.5×104hm2增長至1.32×105hm2（郝小雨等，2022），重慶市農田生態系統2006－2015 年的碳足跡變化范圍為4.99×105－6.19×105hm2（杭曉寧等，2018）。汾渭平原碳足跡與上述報道大體一致。汾渭平原農田生態系統單位耕地面積的碳足跡也呈現出相似的變化趨勢，其中2020 年汾渭平原農田生態系統單位耕地面積的碳足跡為0.143 hm2·hm?2，即只需14.3%的耕地面積就可以完全吸收汾渭平原農田生態系統產生的碳排放，汾渭平原的農田生態系統具有重要的碳匯價值。汾渭平原的碳生態盈余同樣以2013 年為轉折點呈現隨時間先升高后降低的趨勢，于2020 年出現較大回升，升高至3.33×106hm2。汾渭平原農田生態系統的碳生態盈余較大，可以抵消其他行業（比如鋼鐵、煤化工等重化工產業）產生的部分碳排放，并利用豐富的礦產資源推動產業發展。如，西安市農田生態系統抵消掉碳排放后的年均碳凈吸收量約2.09×106t，而西安市2005－2016年交通最高碳排放量為1.60×106t 左右（閆樹熙等，2020），可由農田生態系統吸收抵消。然而，農田碳生態盈余在近年呈現出一定的下降趨勢，削弱了碳匯功能，可能原因是一方面城鎮化、工業化、土地棄耕等因素減少了汾渭平原的農田播種面積，另一方面農業化學品施用、農業機械使用等現代化農業生產方式的推廣增加了碳排放。

表3 汾渭平原農田生態系統的碳足跡與碳生態盈余Table 3 Carbon footprint and ecological surplus in Fenwei Plain farmland ecosystems

研究期內，汾渭平原各地市農田生態系統的碳足跡整體呈現下降趨勢（見圖6）。汾渭平原2011年至2020 年農田生態系統碳足跡分布以渭南市、咸陽市和運城市為最高年均碳足跡分別為1.50×105、8.59×104和6.89×104hm2，而銅川市和三門峽市農田生態系統碳足跡最低，年均分別為1.34×104hm2和2.39×104hm2。在汾渭平原各地市2011－2020 年農田生態系統碳足跡逐年變化中，洛陽市、三門峽市、咸陽市和渭南市均呈現碳足跡先增大后減少的趨勢，轉折點出現在2013－2014 年前后。西安市和晉中市農田碳足跡則在近幾年快速提升，西安市與晉中市農田碳足跡最大提升分別出現在2018、2019 年；其余城市大體呈現碳足跡波動下降的趨勢。2011－2020 年汾渭平原僅有西安市和晉中市出現農田生態系統碳足跡上升，漲幅分別為21.9%和6.52%；三門峽市和銅川市的農田生態系統碳足跡下降幅度最大，分別為24.7%和24.4%。

圖6 2011－2020 年汾渭平原農田生態系統的碳生態足跡空間分布Figure 6 Spatial distribution of carbon footprint in the Fenwei Plain farmland ecosystems from 2011 to 2020

本文計算農田單位耕地面積的碳足跡，當該值小于1 hm2·hm?2時，說明該地處于碳生態盈余狀態，反之則說明該地處于碳赤字狀態（王敬哲等，2016；李明琦等，2018）。汾渭平原各地市農田生態系統均處于碳生態盈余狀態（見圖7），且農田單位耕地面積碳足跡大體呈現西部較高、東部較低的分布規律，其中，渭南市、咸陽市和銅川市農田單位耕地面積碳足跡較高，分別為0.299、0.250 和0.201 hm2·hm?2，可以考慮適當疏解重工業等高排放行業；而臨汾市單位耕地面積碳足跡最低，僅為0.089 hm2·hm?2，農田的碳匯潛力很大，為臨汾市進一步調整產業結構、適當發展工業、培育新興產業提供了有利條件。我國糧食主產區2010－2020 年單位耕地面積碳足跡的范圍為0.155－0.181 hm2·hm?2（白福臣等，2023），貴州省喀斯特地貌區農田2007－2016 年單位耕地面積碳足跡的范圍為0.07－0.11 hm2·hm?2（白義鑫等，2019），本文報道值與此吻合。總體上，汾渭平原東部地市農田單位耕地面積碳足跡出現了一定下降趨勢，西部地市表現波動變化，汾渭平原農田單位耕地面積碳足跡整體變化不明顯。銅川市和三門峽市農田單位耕地面積碳足跡下降最多，從2011－2020 年分別降低了28.0%和24.1%；西安市農田單位耕地面積碳足跡則出現了較為明顯的上升趨勢，從2011－2020 年上升了約26.3%；其余城市農田單位耕地面積碳足跡變化很弱。

圖7 2011－2020 年汾渭平原農田生態系統單位耕地面積碳足跡空間變化Figure 7 Spatial distribution of carbon footprint per unit cultivated area in the Fenwei Plain farmland ecosystems from 2011 to 2020

2.4 汾渭平原農田生態系統碳足跡的影響因素分析

采用不需考慮變量樣本規模以及總體分布特性的Spearman 法（蘭文寶等，2020）分析經濟結構與農田碳足跡的相關性（雙變量Spearman 分析結果見圖8），當P≤0.05 時差異有統計學上的顯著意義。樣本數據包括汾渭平原西安市、洛陽市以及臨汾市等11 個城市2011－2020 年的碳排放量、單位播種面積碳排放量、碳吸收量、單位播種面積碳吸收量、碳足跡、單位耕地面積碳足跡、三類產業的GDP 及相應占比（產業數據獲取自各市統計年鑒，部分缺失數據來自各市統計局或人民政府所發布的《國民經濟和社會發展統計公報》）。

圖8 2011－2020 年汾渭平原農田生態系統碳足跡影響因素相關性分析Figure 8 Correlation analysis of factors influencing carbon footprint in the Fenwei Plain farmland ecosystems from 2011 to 2020

汾渭平原農田碳排放量2011－2014 年與第一產業GDP 以及第一產業GDP 占比顯著相關，2015－2020 年與第一產業GDP 以及第三產業GDP 顯著相關，這可能是由于農業現代化等發展影響化肥、農藥的施用量以及單位面積農作物的產量，使農田碳排放情況發生變化。單位播種面積碳排放量2011－2020 年與第一產業GDP 以及第一產業GDP 占比的相關性顯著，這可能與農業現代化提升單位面積作物產量有關。2011－2020 年，碳吸收量與第三產業GDP 以及第一產業GDP 相關性顯著，而單位播種面積碳吸收量與第三產業GDP 的相關性顯著，可能歸因于農業現代化使單位面積作物產量增加，以及種植的一些作物種類等發生了變化，改變了單位面積農作物的總碳吸收量。2011－2020 年，碳足跡與第一產業GDP 占比相關性顯著，單位耕地面積碳足跡與變量的相關性不顯著，推測汾渭平原的農田耕作方式較為均衡，單位耕地面積的碳足跡與產業結構關聯不強，但農業的規模顯著影響區域碳足跡的大小。總體上，農田生態系統的碳行為與第一產業GDP 顯著相關，說明農業的發展規模和質量是影響區域農田碳排放、碳吸收的決定性因素之一，為實現區域碳達峰，需要持續重視第一產業的綠色發展，進一步保持農田碳匯規模。

3 結論

本文分析了汾渭平原2011－2020 年農田生態系統碳足跡時空變化，討論了其碳源/碳匯整體變化趨勢及各市碳足跡分布規律，主要結論如下：

（1）2011－2020 年汾渭平原農田生態系統整體碳排放量呈現先升高后降低的趨勢，其中化肥的使用是最重要的排放源，而汾渭平原單位播種面積的碳排放則不斷上升。汾渭平原各地市的農田生態系統單位播種面積的碳排放及碳排放漲幅差異均較大，咸陽市和渭南市最高，但汾渭平原農田生態系統的碳排放量未出現明顯下降趨勢。

（2）2011－2020 年汾渭平原農田生態系統碳吸收量表現先增高后降低的趨勢，單位播種面積的碳吸收量波動上升。其中，糧食作物的碳吸收貢獻率最高，不同地市農田生態系統的碳吸收量變化程度差別較大，但各地市單位播種面積的碳吸收量逐年變化不大。

（3）2011－2020 年汾渭平原農田生態系統碳足跡呈現先增大后減小的變化規律，汾渭平原農田生態系統的碳匯能力在下降。2011－2020 年汾渭平原農田生態系統單位耕地面積碳足跡呈現西部較高、東部較低的分布格局。為實現區域碳達峰、保持農田碳匯規模，需要持續重視第一產業的發展。