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江苏省农业生产净碳效应分析研究

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经文宇

【摘要】农业具有碳排与碳汇的双重效应。分析和把握江苏省不同年份的农业净碳汇水平，是深入研究农业生产碳排放问题的重要前提。鉴于此，研究基于农用物资投入、稻田、土壤、牲畜养殖等四方面20类主要碳源和以水稻、小麦为代表的11类主要农作物碳汇品种，测算了江苏省1995—2015年的农业生产碳排量、碳汇量，并在此基础上计算了各年的净碳汇量。得出净碳匯量后我们继续对其进行深入分析，选取化肥施用量、农作物总产量和农业GDP数量作为变量来对净碳汇量进行多元回归分析，同时通过灰色关联分析得出各个变量与因变量的关联度。最后通过脱钩模型来研究农业碳排放（主要是化肥施用量碳排放）和农业经济增长之间的脱钩关系。结果表明：①农业生产碳排放量由1995年的499.10万吨增至2015年的577.61万吨，增长了15.73%，年均增长0.75%，总体上呈上升趋势。而碳汇量由1995年的3410.40万吨增至2015年的3513.53万吨，增长了3.02%，年均增长0.34%。净碳汇量由1995年的2911.29万吨增至2015年的2935.92万吨，增长了0.84%，年均增长0.32%。很明显可以看出江苏省的碳排量基数虽然不大，但增速却快于碳汇的增速，表明该省在农业节能减排的道路上依然任重道远。分阶段来看，1995-2015年间净碳汇大致经过了“下降——上升”的两个阶段。②多元回归分析结果显示化肥施用量对净碳汇的影响最大，系数为-2.2630，其次是农作物产量，而农业GDP数量的影响程度最小。由此得出要想控制并减少碳排量，减少化肥的施用量是关键一步。③农作物产量、化肥施用量与净碳汇量的关联度都很高，都达到了0.8以上，说明三者的变化趋势具有一致性，相比较而言，农业GDP数量的关联值很低，说明与净碳汇量的关联度不高。④化肥施用量与农业GDP逐渐脱钩，从1995年到2015年二者大致经历了“负脱钩——弱脱钩——强脱钩”的变化，可见农业经济的发展逐渐摆脱了对化肥施用的依赖，低碳农业取得了一定的进展。

【关键词】江苏省净碳汇多元线性回归灰色关联度脱钩效应

一、引言

气候变化是当今国际社会普遍关注的全球性问题，也是人类面临的最为严峻的全球环境问题。大气中CO2、N2O、CH4等温室气体浓度的增加是引致全球气候变暖的根源之一。第二、三产业是产生碳排放的主导部门，但快速发展的农业也越来越成为加速气候变暖的重要诱因。为此，研究和分析农业碳排和碳汇逐渐成为了当前的研究热点。江苏是一个农业大省，目前正经历着农业现代化、低碳化转型的关键时期。深入了解江苏省农业碳汇/碳源现状，及其影响净碳汇量的影响因素，对于指导下一步农业现代化、低碳化极为重要。

目前，在农业碳汇/碳源研究领域，国内学者比较关注两大方面，分别是宏观测算分析碳汇/碳源现状、碳汇/碳源驱动和影响因素分析。在宏观测算分析碳汇/碳源现状方面，受现有农业经济数据的限制，采用省域尺度进行测算的研究成果较多。而国外学者主要关注不同国家之间农业碳汇/碳源的比重变化，现有研究成果分别对不同国家和地球局部农业碳汇/碳源情况进行了分析测算及比较，主要集中在美国、加拿大、印度、欧盟、新西兰等国的农业碳排放上。另外，国外学者还对农业碳汇/碳源的影响因素进行了深入剖析，研究了不同土地利用方式引起的碳排放量的变化，以及不同耕作方式直接或者间接引起碳排放量的变化。此外也有学者对毁林垦荒种植和农业用地转换成混合林等方式引起的碳汇/碳源变化做了探索性研究。

总的来看，尽管已有研究在农业碳汇/碳源问题上做出了大量有益的探索，但仍存在一些问题与不足。比如，国内学者对农业碳汇，尤其是净碳汇的研究偏少，除了田云和张俊飚在2013年对中国省域1995—2010年间农业生产净碳效应进行测算之外，其他相关文献寥寥无几。而净碳汇能够有机地将碳汇、碳源两者衔接到一起，是深入研究农业生产碳效应的重要前提和基石。

基于此，本研究在科学编制农业生产碳排/碳汇测算体系的基础上，对江苏省1995—2015年农业生产碳排放量、碳汇量进行测算，在此基础上计算历年净碳汇量并简要分析其阶段特征及形成原因；紧接着我们对净碳汇量的影响因素进行分析，找出最关键的因素并对它进行更深层次的剖析和研究；最后，基于前文研究结论展开讨论。

二研究结果与分析

2.1江苏省农业生产净碳汇时序变化特征

根据前文所给出的公式，测算了1995—2015年中国农业生产碳排放量、汇量，并在此基础上计算了历年净碳汇量。

从图1我们可以发现，尽管碳排放的增长较快，但是相对于碳汇和净碳汇来说，其变化微乎其微，不够明显。所以我们重点研究净碳汇的变化趋势。1995-2015年间净碳汇大致经过了“下降——上升”的两个阶段。以2003年为分