四川省“十四五”期間農產品冷鏈物流碳排量預測

摘 "要：“十四五”期間農產品冷鏈物流需求增加與低碳化經濟之間的矛盾日益突出。通過構建農產品生命周期，引用數據測算四川省冷鏈碳排放量。針對不同農產品的產量數據，有選擇地使用灰色預測模型和ARIMA模型進行預測，最終得到四川省“十四五”期間農產品冷鏈物流碳排放量約為5 651.74萬噸，并提出相應建議。

關鍵詞：十四五規劃；冷鏈物流；碳排放；預測

"中圖分類號：F259.27 " "文獻標志碼：A

DOI：10.13714/j.cnki.1002-3100.2024.07.034

Abstract： During the \"14th Five-Year Plan\" period， the contradiction between the increasing demand of agricultural cold chain logistics and low-carbon economy is increasingly prominent. By constructing the life cycle of agricultural products， the cold-chain carbon emissions in Sichuan Province were calculated with data. According to the output data of different agricultural products， grey prediction model and ARIMA model were used to predict selectively. Finally， the carbon emission of agricultural cold chain logistics in Sichuan Province during the 14th Five-Year Plan period was about 56 517 400 tons， and corresponding suggestions were put forward.

Key words： the 14th five-year plan; cold chain logistics; carbon emissions; forecast

1 "研究背景

"全球氣候變暖是環境變化的現狀，溫室氣體是人類亟待減控的威脅。中國自2009年起已成為全球碳排放第一大國，受到來自國際氣候談判和國內環境惡化的雙重壓力。在哥本哈根聯合國氣候變化會議上，中國政府承諾，到2020年單位GDP的碳排放量將比2005年下降40%～45%。緊接著，2020年9月，中國在第七十五屆聯合國大會上承諾“將努力實現CO2排放于2030年前達到峰值，力爭于2060年前實現碳中和”。

"多年來，四川省積極推動低碳建設?！笆濉逼陂g，四川碳排放強度顯著下降，人均碳排放為3.2噸，是全國最低的兩個省份之一。2021年以來，四川省緊扣“雙碳”目標，加強減污降碳工作謀劃，積極培育綠色低碳優勢產業，深入推動重點領域節能降碳，加快健全碳減排支撐體系，綠色低碳轉型成效明顯。

"但是，隨著人們生活水平的不斷提高，消費者對農產品的品質和安全有了更高的要求，農產品冷鏈物流需求也在逐步增加，伴隨產生的溫室氣體也逐年增加。四川省作為農產品生產和消費大省，冷鏈需求旺盛。雖然冷鏈物流可以提高農產品的安全性和新鮮度，但會導致更多能源的消耗和溫室氣體的排放，冷鏈物流的高碳特征給經濟社會發展及生態環境保護帶來了巨大壓力。對四川省“十四五”期間農產品冷鏈物流碳排放量進行分析及預測，對解決農產品冷鏈物流需求增加與低碳化經濟之間的矛盾具有重要意義。

2 "研究現狀

"目前，各學者在農產品和物流碳排放方面進行了深入研究。農產品碳排放方面研究主要集中在生產領域，王方怡等[1]從化肥、農藥、農用機械、農用柴油、種植面積、養殖數量等方面對福建省農業碳排放進行研究；李彩弟等[2]針對耕作方式、土壤水分、施肥對農作物生產碳排放的影響進行研究；潘婷[3]同樣針對農藥、農膜、化肥等農資方面分析長江經濟帶農業碳排放時空差異問題。多數研究重點關注農產品生產環節碳排放問題，而對流通環節碳排放研究較少，現有研究主要集中在路徑規劃方面（康凱等[4]，段硯[5]）。

物流碳排放方面，省域范圍內的研究主要集中在常溫物流研究上。江純霞研究了安徽省物流業碳排放及其影響因素；耿立艷等[6]測算了河北省物流業的碳排放量并探討了相關影響因素；劉彩云[7]核算了河南物流業碳排放量，并提出低碳策略；李健等[8]研究了京津冀物流業碳排放脫鉤及影響因素；姜樂平[9]測算了安徽省物流業碳排放測算，并分析其影響因素。

"綜上所述，對農產品碳排放研究主要集中在生產領域，流通領域研究又多集中在路徑規劃方面，而物流碳排放主要集中于常溫物流的研究，鮮有中觀層面的農產品冷鏈物流領域碳排放的研究。

3 "研究方法

3.1 "生命周期法。測算農產品冷鏈碳排放量的研究方法有生命周期法（LCA）、投入產出法、能源轉換法等。但是我國統計數據中未將冷鏈過程中的能源和單位等數據單獨列出，故投入產出法、能源轉換法等不能使用在區域冷鏈碳排放核算中。

"生命周期法（LCA）是對產品“從搖籃到墳墓”的全過程進行拆解，對整個產品生命周期環境影響進行量化評估。該方法考慮了農產品生命周期中所有與客體相關的活動產生的碳排放，能夠較為全面地分析農產品碳排放的本質。按照LCA的研究方法，構建農產品生命周期主要分為四步：

"第一步，建立農產品冷鏈流程。農產品冷鏈物流是農產品在生產流通過程中的各個環節始終處于低溫狀態的物流網絡。

"第二步，范圍界定。大部分研究將農產品生命過程拆解為生產、流通和消費三個基本環節，本文針對冷鏈物流，特指產品流通領域，包括預冷加工、運輸、儲存、銷售等環節。此外，根據《四川統計年鑒》，需要冷鏈流通的農產品有蔬菜及食用菌、水果、水產品、肉類、奶類等五大類。在考慮數據的可得性后，最終將研究范圍界定為果蔬、肉類、水產品、奶類在預冷加工、運輸、儲存、銷售四個環節的碳排放。

" 第三步，收集數據，包括果蔬、肉類、水產品、奶類的需求量以及對應農產品在流通過程中的單位碳排放量。

"第四步，計算碳排放量。最后計算四類農產品在流通各階段的總碳排放量。

3.2 "GM1，1模型。GM1，1模型對不確定的復雜系統具有較好的預測效果。農產品冷鏈物流與經濟發展、消費水平、科技進步和政策導向等相關，是一個受多種因素影響的復雜系統，因此在農產品預測上使用GM1，1模型進行預測。

"常用的灰色預測GM1，1模型設定如下：

"級比檢驗。首先計算數列的級比，若所有的級比都落在可容覆蓋區間內，則建立GM1，1模型并進行灰色預測。否則，對數據做變換處理。

"建立GM1，1模型，用回歸分析求得發展系數a的估計值和灰色作用量b的估計值，進而得到預測值。

"模型檢驗，計算相對誤差和級比偏差值，驗證模型效果。

3.3 "ARIMA模型。ARIMA模型作為時間序列建模方法，預測精度高、序列信息提取充分，采用ARIMA模型對農產品產量進行預測將得到較好精度。其建模過程如下：

"平穩性檢驗，查看ADF檢驗結果，觀察分析值序列是否平穩，若為非平穩序列，則通過差分運算變換成平穩序列。

"模型識別與建立，對序列進行分析（自相關分析），根據截尾情況估算p、q值，再根據AIC準則確定最終模型。

"顯著性檢驗，檢驗殘差序列是否為白噪聲序列，若為白噪聲序列，則殘差項中不再包含任何相關信息，該模型為顯著有效模型，否則不顯著。

4 "數據來源

"四川省冷鏈物流碳排放核算計算公式如下：

流通率根據當前流通率及目標流通率進行推算。當前流通率按照四川省《農產品冷鏈物流“十三五”發展規劃》要求，到2020年將需要用于肉類、蔬菜、水果、海鮮、乳制品的冷鏈物流產品流通率分別提高到40％、25％、40％、50％和70％，目標流通率按照我國《“十四五”冷鏈物流發展規劃》中的發展目標，“十四五”期間提高冷鏈發展質量，肉類、果蔬、水產品產地低溫處理率分別達到85%、30%、85%。算出肉類、水產品流通率年均增長率為16.27%，果蔬年均增長率為3.7%，奶類年均增長率為11.2%。進而可以推導出2021至2025年四川農產品冷鏈流通率如表2所示。

5 "碳排放核算

5.1 "蔬菜冷鏈碳排放。蔬菜品種多樣，各項統計數據里沒有具體種類的產量數據，僅有總體產量數據，本文采用Poore（2018）的測算數據中其他蔬菜的單位碳排量作為平均蔬菜碳排量。根據上文中得到的2011—2025年蔬菜需求量預測值，乘以平均蔬菜單位碳排放量0.28kgCO2/kg，得到“十四五”期間四川省蔬菜碳排放量，如表3所示。從表3中可知，“十四五”期間四川省蔬菜碳排放總量為543.78萬噸。

5.2 "水果冷鏈碳排放。根據《中國農業年鑒》統計數據，將水果分為蘋果、柑橘類、香蕉、葡萄和其他五大類，四川省歷年水果產量如表4所示。

使用灰色預測法對2021—2025年產量進行預測，在相對誤差平均值MAPE均在0.2以內的情況下，得到預測產量。結合各水果單位碳排放量及各年水果冷鏈流通率，得到水果冷鏈物流碳排量預測值，如表5所示。可知四川省“十四五”期間水果冷鏈物流碳排量將達到622.54萬噸。

5.3 "水產品冷鏈碳排放。根據《中國農業統計年鑒》，水產品分為魚類、甲殼類、貝類、其他類（龜、鱉、蛙）等。由于單位水產品碳排放量只統計了魚類和蝦，考慮不同水產品的特性及流通相似性，甲殼類和貝類使用蝦的單位碳排放量計算，其他類使用魚類單位碳排放量計算?；?010—2020年水產品產量數據（如表6所示），綜合考慮流通率及單位碳排放量，得到最終碳排量預測值（如表7所示）。從表7中可知四川省“十四五”期間水產品碳排總量為363.63萬噸。

5.4 "肉類冷鏈碳排放

第一步，預測肉類產量。根據《中國農業年鑒》數據，2010—2020年四川省肉類生產量如表8所示。從表8中可知，豬肉波動較大。在對比多種預測方法的擬合精度后，最終使用ARIMA模型對豬肉進行預測。結合AIC信息準則（該值越低越好），得出最優模型為ARMA1，1，結果檢驗知殘差為白噪聲序列，模型滿足要求。其余肉類使用灰色預測，得到肉類產量預測值。

第二步，預測肉類需求量。在產量預測的基礎上，乘以肉類年流通率得到四川省“十四五”期間肉類需求量預測值。

"第三步，預測肉類碳排放量。在需求量的基礎上乘以對應的單位碳排放值，得到最終碳排量。因國內外文獻中，沒有涉及兔肉的碳排量研究，考慮兔肉在流通過程中方式和要求與禽肉相似，故將兔肉的單位碳排量等同于禽肉單位碳排量，具體結果如表9所示。“十四五”期間四川省肉類碳排放總量為3 983.23萬噸。

5.5 "奶類冷鏈碳排放。根據上文中得到的2011年至2025年奶類需求量預測值，乘以奶類單位碳排放量0.61kgCO2/kg，得到“十四五”期間四川省奶類碳排放量，如表10所示。從表10中可知，“十四五”期間四川省奶類碳排放總量為138.56萬噸。

6 "結論及建議

"本文預估了四川省“十四五”期間果蔬、肉類、水產品、奶類五類主要農產品在預冷加工、運輸、儲存、銷售四個冷鏈環節的碳排放量。根據公開統計數據，結合每年不同農產品的冷鏈流通率，以及單位農產品碳排放值，得出四川省“十四五”期間蔬菜、水果、水產品、肉類、奶類的碳排放量分別為543.78、622.54、363.63、3 983.23、138.56萬噸（如圖1所示），四川省“十四五”期間農產品冷鏈物流碳排放總量為5 651.74萬噸。

基于此，對四川省“十四五”期間冷鏈物流低碳發展提出以下建議：個人層面通過合理儲存、減少包裝、減少農產品浪費，選擇低碳食品，實現冷鏈需求層面低碳化。企業層面加快冷鏈信息化建設，減少由于信息模糊、滯后或不暢帶來的斷鏈問題，擴大冷鏈信息化的涉及面，使農產品從田間到餐桌有跡可循。行業層面增加電力、熱力、天然氣等低碳能源的使用，向低碳清潔能源轉型。政府層面調控政策實行碳稅增收，加大推動科技創新支持力度，加速冷鏈物流實現低碳化發展。

"本文基于統計數據進行，農產品單位碳排放量來自Poore（2018）的測算數據。由于不同國家的具體生產流通方式不同，農產品單位碳排放量存在一定差異，核算結果存在一定誤差。未來研究考慮修正農產品單位碳排放量來提高準確性。

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收稿日期：2023-05-02

基金項目：中國物流學會、中國物流與采購聯合會項目（2022CSLKT3-299）

作者簡介：劉笑言（1990—），女，云南普洱人，成都工業職業技術學院，講師，研究方向：冷鏈物流、低碳物流。

引文格式：劉笑言. 四川省“十四五”期間農產品冷鏈物流碳排量預測[J]. 物流科技，2024，47（7）：142-145.