张掖市农田生态系统碳源/汇时空分布特征

[目的]探究农田生态系统的碳源/汇状况,为绿洲农田生态系统农作物类型及其种植模式研究提供参考。[方法]利用2001—2010年张掖市主要农作物产量、耕地面积、农作物播种面积及农业投入等数据,根据农田碳吸收、碳排放模型估算各县区农田生态系统的碳吸收、碳排放及碳汇,并分析其时空分布特征。[结果]张掖市各县区碳吸收、碳排放、碳汇强度存在明显的时空差异;同一农作物的碳吸收强度仅与单产量有关,且成正比;经济作物中棉花的单位面积变化量对碳吸收的贡献率最大,粮食作物中大豆的贡献率最大。碳排放量是化肥施用量、农作物种植面积、农业机械总动力及灌溉面积的一次函数,化肥施用量的单位变化量对碳排放的贡献率最大,碳排放量呈逐年增加的趋势;灌溉面积次之,且逐年有降低的趋势;农业机械碳排放所占比例较小,低于碳排放总量的5%。[结论]近10a来张掖市农田生态系统碳吸收总量整体上呈显著增加趋势,碳排放总量呈减小趋势,表明张掖市农田生态系统具有较强的碳汇能力。     

江苏省农田生态系统碳源/汇、碳足迹动态变化

[目的]了解江苏省农田生态系统近年来碳源碳汇的基本演变趋势,识别江苏省农业发展过程中的重要碳排放源,指导江苏农业低碳化发展。[方法]利用模型对农田碳排放量、碳吸收量及碳足迹进行测算,并对其动态变化进行分析。[结果](1)江苏省农田生态系统碳排放总量总体趋向于增加,2001年江苏省碳排放量为4.44×10~6 t,2016年碳排放量为4.60×10~6 t,增幅为3.4%,化肥为碳排放的主要贡献因子。碳排放强度总体表现为下降趋势,各阶段碳排放强度均低于1t/hm~2。(2)碳吸收量总体呈现增加趋势,2001—2016年农作物总碳吸收量增加了3.57×10~7 t,年均复合增长率约为2.2%,单位面积碳吸收量呈整体增加趋势。园艺作物的碳吸收量明显高于粮食作物和经济作物。(3)农田生态系统碳足迹总体呈现降低趋势,存在较大的生态盈余。[结论](1)2001—2016年江苏省农田生态系统的碳吸收量明显高于碳排放量,具有良好的固碳能力,农田生态系统呈现碳汇;(2)农业投入物品对碳排放的影响程度不同,化肥是影响农业碳排放的最关键因子。     

上海农田生态系统碳源汇时空格局及其影响因素分析

以1990—2009年上海市农作物产量、农田面积、农业投入等相关统计数据为依据,对上海农田生态系统主要碳源汇进行了测算,分析了上海农田生态系统碳源汇的时空变化特征,并探讨了农田生态系统碳源汇的影响因素。结果表明,1999—2009年上海农田生态系统碳吸收总量总体处于逐步下降趋势,且经济作物和果蔬作物碳吸收比例分别下降和上升明显;碳排放总量则呈逐步下降并趋于稳定的趋势,农用化学品投入是其主要排放源;单位面积碳吸收和排放量则一直处于波动状态。2009年上海各区县农田生态系统碳吸收量、碳排放量和单位耕地面积碳吸收量均为远郊大于近郊,而单位耕地面积碳排放量则为近郊大于远郊。碳源汇影响因素相关性分析表明,碳吸收与粮食作物和经济作物产量显著正相关,而与果蔬作物产量显著负相关;碳排放与农用化学品投入和燃料动力使用以及耕作灌溉管理均显著正相关。     

区域农田生态系统碳足迹时空差异分析——以江苏省为案例

以江苏省为案例,应用江苏省1995—2009年化肥用量、农药消耗量、灌溉面积、农机燃料用量、农膜用量、耕地面积、农作物产量等数据,测算了区域农田生态系统碳吸收、碳排放及碳足迹的变化动态,以及在各地市的空间分布特征。结果表明：近15a来,江苏省农作物碳吸收总量和碳吸收强度呈＂V＂字形变化,变化范围分别为2933.6×104～3896.9×104t·a-1和6.04～7.71t·hm-2·a-1。农业投入碳排放呈逐渐上升趋势,由727.2×104t·a-1增长至882.7×104t·a-1,同时碳排放强度从1.43t·hm-2·a-1上升到1.88t·hm-2·a-1,增长了31.5%,化肥排放始终占据主导地位。农田生态系统碳足迹呈现波动增长,变化在13.68×105～17.56×105hm·2a-1之间,占同期耕地面积的比重达到27.0%～36.1%,碳生态盈余呈明显减少趋势,变化在36.99×105～32.22×105hm2·a-1之间。各地市之间碳足迹存在明显差异,空间分布格局为由北向南递减。     

伊犁河谷农田生态系统生产力水平对碳源汇的影响

[目的]分析伊犁河谷农田生态系统碳源汇的变化趋势及农田生态系统碳源汇的影响因素,为农业产业结构调整和农业生产固碳减排提供科学依据。[方法]以2004—2013年伊犁河谷农作物产量、播种面积、农业投入等相关统计数据为依据,采用碳转化系数的方法对伊犁河谷农田生态系统主要碳源汇进行测算。[结果](1)近10a来,伊犁河谷农田生态系统碳吸收总量由2004年的2.32×106 t升到2013年的4.48×106 t,平均增长率为7.57%,单位播种面积碳吸收量也由2004年的7.54t/hm2上升到2013年9.27t/hm2,提高了0.23倍。碳吸收量与水稻、小麦、玉米、蔬菜总产量呈极显著相关与胡麻总产量呈显著负相关。(2)碳排放总量由2004年的2.24×105 t增加到2013年的4.02×105t,10a间增加了0.80倍。对农田生态系统碳排放总量贡献最大的因素为柴油和化肥投入。(3)近10a间,净碳吸收总量由2004年的2.10×106 t增至2013年的4.07×106 t,单位播种面积净碳吸收量由2004年的6.81t/hm2上升至2013年的8.44t/hm2,年均增速2.41%。[结论]在伊犁河谷农业生产的高投入、高产出的模式下,其农田生态系统表现为碳汇系统。     

河北省农田生态系统碳源/汇时空变化及其影响因素

基于1989-2008年河北省主要农作物产量、耕地面积、有效灌溉面积、化肥施用量及农业机械动力等方面的统计数据,估算了河北省近20a来农田生态系统碳源/汇,并探讨了碳源/汇时空变化及其影响因素。结果表明,近20a来河北省农田生态系统碳吸收总量总体呈现波动增加态势,碳排放总量也呈逐年上升的趋势,且碳吸收增长的速度大于碳排放的速度,总的来说,河北省农田生态系统是碳汇;从空间上来看,河北省碳汇强度由南向北逐渐降低;在各种作物中,小麦和玉米的碳吸收所占比重最大;对影响农田生态系统碳源/汇因素分析表明,农业灌溉对作物碳吸收影响最显著,其次是化肥施用,在农田生态系统3种主要碳排放途径中以化肥施用带来的碳排放所占的比重最大。     

重庆市不同土地利用碳排放及碳足迹分析

以重庆市为例,运用1997-2009年重庆市不同土地利用面积数据和能源消费量数据,采用碳排放模型、碳足迹模型,对重庆市13年来不同土地利用方式碳排放量和能源碳足迹进行核算,分析不同土地利用方式碳排放效益、碳排放量的影响因素以及能源消费碳足迹变化。结果表明:(1)重庆市碳排放总量呈直线增加趋势,年均增加210.69万t。(2)建设用地是主要碳源,林地是主要碳汇,建设用地碳排放量增幅远远大于林地的碳汇增幅。(3)碳排放强度总体上呈下降趋势,由1997年的1.77t/万元下降到2009年的1.38t/万元,年均下降1.12%,小于11.5%的GDP增长率。(4)产业结构和经济增长促进碳排放量增加,能源结构对碳排放量影响不大,能源效率改进是13年来重庆市碳排放强度下降的关键原因。(5)能源消费总碳足迹逐年增加,2002年后年均增加93.75万hm2,生态承载力也有所增加,但远远不及总碳足迹的增加速度,生态赤字逐年扩大;森林碳足迹和煤炭能源碳足迹是主要的碳足迹。     

基于京津冀一体化的农田生态系统碳足迹年际变化规律研究

基于京津冀一体化背景下,以农田生态系统作为研究对象,对2005—2014年农田生态系统的碳汇、碳源、碳足迹的年际变化进行了研究,为京津冀一体化的规划和产业布局提供理论依据。结果表明:京津冀地区农田生态系统的碳汇功能呈下降趋势,近10年降幅为6.6%,年均固碳量为485.5万t·a~(-1),碳汇功能的主要决定因素是粮食作物中玉米与小麦的经济产量及种植面积。京津冀地区农田生态系统碳排放量年均727.8万t·a~(-1),基本上呈现出逐年降低的趋势,碳排放量的主要决定因素为农业化学品中氮素化肥的施用量。京津冀地区农田生态系统碳足迹年均为161.2万hm~2·a~(-1),呈现出逐年减少趋势,处于碳生态盈余状态。     

基于京津翼一体化的农田生态系统碳足迹年际变化规律研究

基于京津冀一体化背景下,以农田生态系统作为研究对象,对2005—2014年农田生态系统的碳汇、碳源、碳足迹的年际变化进行了研究,为京津冀一体化的规划和产业布局提供理论依据。结果表明:京津冀地区农田生态系统的碳汇功能呈下降趋势,近10年降幅为6.6%,年均固碳量为485.5万t·a~(-1),碳汇功能的主要决定因素是粮食作物中玉米与小麦的经济产量及种植面积。京津冀地区农田生态系统碳排放量年均727.8万t·a~(-1),基本上呈现出逐年降低的趋势,碳排放量的主要决定因素为农业化学品中氮素化肥的施用量。京津冀地区农田生态系统碳足迹年均为161.2万hm~2·a~(-1),呈现出逐年减少趋势,处于碳生态盈余状态。     

基于碳收支核算的河南省碳排放峰值预测

[目的]对河南省碳排放及碳足迹峰值进行了预测,旨在了解河南省未来碳减排潜力,寻求低碳发展的对策。[方法]基于省域层面,以河南省为例,对历年的碳收支和碳足迹状况进行了核算和评估,并通过STIRPAT模型和情景分析方法对河南省碳排放峰值进行预测。[结果](1)河南省碳排放总量从2000年的6.83×107 t上升到2012年的1.77×108 t,涨幅为159.2%,其中碳排放的行业差异性大,工业占主导地位,不同途径碳排放的增幅具有明显差异,生态系统的碳汇能力呈明显下降趋势。(2)河南省2000—2012年能源消费的碳足迹呈逐年增加态势,从2000年的1.71×107 hm2上升到2012年的4.42×107 hm2。碳足迹的扩大造成了1.68×108 hm2的生态赤字。(3)在基准和低碳情景下,河南省碳排放峰值有望出现在2040和2035年,在考虑区域碳吸收补偿的前提下,碳排放峰值将分别提前到2035和2025年。[结论]河南省碳收支呈现明显的不匹配状态,但在考虑碳补偿的基础上,河南省具有较大的碳减排潜力空间。     

宁夏回族自治区平罗县主要农作物碳足迹研究

农田碳足迹可以全面地反映农作物生产过程中各种因素引起的碳排放效应,是指导农业生产节能减排的重要指标。为探明农作物生产的碳足迹,基于宁夏回族自治区平罗县农田生产的实地调查数据,利用碳足迹的基本理论和方法,测算了该县农作物碳足迹。结果表明,水稻、玉米和小麦的碳足迹分别为1 487.56±164.59,913.03±142.99和809.75±144.99kg Ce/(hm2.a);碳成本分别为0.17±0.05,0.08±0.02g和0.12±0.03kg Ce/kg;化肥的施用量是影响碳足迹的主要因素,而水稻生产过程中灌溉水及育秧过程也是其碳足迹较高的主要原因。为了提高农田固碳减排增汇效益,应压缩水稻种植面积,扩大玉米和小麦种植,同时,建立节肥低碳高效的种植模式是实现平罗县农田节能减排的有效途径。     

基于低碳经济的山东省德州市农田生态系统碳汇估算

依据2001-2010年农作物产量、耕地面积及农业投入等数据,对山东省德州市农田生态系统的碳汇进行了估算,并分析了其变化情况.结果表明,德州市2001-2010年农田生态系统的碳吸收总量呈增加的趋势,且2004年以来增加的趋势较明显;小麦、玉米作为主要的粮食作物,碳吸收量明显高于其他农作物,棉花作为主要经济作物,吸收量不高;2001-2010年,由于德州市发展生态、高效、优质农作物,碳排放呈现先增后减的变化;不同县市由于农业发展方向和发展特色的差异,具有不同的碳排放;在这3种途径的碳排放过程中,化肥施用过程中碳排放所占的比例较大,且呈减少的趋势;2001-2010年德州市碳吸收量为6.35×107t,碳排放总量为4.53×106 t,碳吸收量远远大于碳排放量,说明德州市农田生态系统具有较强的碳汇功能.     

四川省广元市不同土地利用类型的碳排放效应研究

利用土地利用变化及能源消耗资料,采用直接碳排放系数法,对四川省广元市近20a的不同土地利用类型的碳排放效应进行了估算。结果表明,在土地利用变化的影响下,该区域碳排放量明显增加,从1990年的2.11×107 t增长到2010年的3.98×107 t,增长幅度为88.9%;建设用地是主要的碳源,碳排放量从1990年的2.73×107 t迅速增长到2010年的4.91×107 t,其碳排放量占总碳排放量的99%以上,平均年增长速度为1.09×106 t;林地作为最大的碳汇,20a间有所增长,但水域、草地、未利用地碳汇效益不明显;从碳排放的空间格局来看,市中心区利州区的碳排放量最大,年平均碳排放量1.60×107 t。依据相关研究结果,提出了减少广元市碳排放量的相关建议。     

岩溶山区县域农业碳足迹分析——以毕节地区为例

为探索岩溶落后地区的低碳农业发展途径,选择典型岩溶地区——毕节地区,以2010年统计数据为例,对其农业碳排放、碳固定和碳足迹进行估算。结果表明:(1)毕节地区8个县市的农业碳排放量和碳排放强度的地区差异明显,农业碳排放量最多的黔西县为86 165.4t,最少的织金县为37 169.3t,两者相差48 996.0t,前者是后者碳排放量的1.32倍。碳排放强度最大为黔西县和纳雍县,最少的为织金县,其顺序依次为黔西县>纳雍县>金沙县>大方县>毕节市>赫章县>威宁县>织金县。(2)毕节地区8个县市的农业碳汇量与碳汇强度变化差异明显。纳雍县和威宁县的农业碳汇量与碳汇强度变化呈相反趋势。(3)毕节地区8个县市的碳足迹差异化明显,农业碳足迹都处于生态盈余状态,单位面积的碳足迹和单位农业GDP碳足迹差异明显,单位面积碳足迹顺序为威宁县>纳雍县>金沙县>赫章县>大方县>毕节市>黔西县>织金县;单位农业GDP碳足迹顺序为威宁县>赫章县>大方县>金沙县>黔西县>毕节市>纳雍县>织金县。威宁县无论单位面积碳足迹和单位农业GDP碳足迹均最大,织金县最小。     

东北黑土区旱作农田土壤CO2排放规律

为研究农田土壤CO2排放规律,调控农田碳平衡,通过对东北黑土区旱作农田土壤CO2排放的定位连续观测,研究了玉米、大豆农田土壤CO2排放的季节变化规律;并估算了农田碳平衡。结果表明:1)农田土壤CO2排放通量随季节呈单峰曲线变化,7月份出现最大值;秸秆覆盖还田明显增加了农田土壤CO2排放;玉米或大豆生长发育对土壤CO2排放影响较小。2)地温的季节变化与土壤CO2排放通量季节变化规律一致,用指数方程和二次方程均可很好地模拟土壤CO2排放通量与地温之间的关系,但指数方程优于二次方程,以20cm土层地温的相关性最高,5cm土层地温的相关性最低。3)玉米、大豆农田在通常情况下为大气CO2的"汇",玉米-玉米-大豆轮作周期(3a)的碳汇年平均为4.53t/hm2,该碳汇可为固碳减排提供参考。     

深圳市碳收支与土地利用变化的协整分析

人类活动对碳排放的影响很大程度上是通过改变土地利用方式实现的,探究土地利用变化与碳收支之间的定量关系,可以了解区域土地利用变化与碳收支的相互作用机制。该文首先分析了深圳市1995—2010年土地利用变化情况,指出变化的总体趋势是农用地减少,建设用地增加。在收集社会经济数据和能源数据的基础上,构建模型定量计算深圳市1995—2010年碳吸收量、碳排放量和碳收支。最后,运用协整理论检验深圳市建设用地与碳排放量,农用地与碳吸收量之间是否存在长期稳定关系。研究结果表明,深圳市建设用地总面积和碳排放量之间、农用地和碳吸收量之间不存在协整关系,即深圳市不能直接通过建设用地总面积、农用地面积直接预测未来碳排放量、碳吸收量和碳收支。协整性分析结果客观地反映了区域土地利用与碳收支的关系,对于低碳经济下土地利用调控具有重要意义。     

基于土地利用变化的东北地区碳排放效应研究

[目的]通过分析东北地区2000—2014年不同土地利用方式的碳排放效应,为东北地区土地利用结构的优化和碳减排提供参考。[方法]利用土地利用数据和能源消耗数据等,采用碳排放系数法,对东北地区2000—2014年不同土地利用方式的碳源/汇进行计算,并分析其区域差异和碳排放强度。[结果](1)建设用地是东北地区碳排放量的主要来源,对碳排放的贡献率超过88%,辽宁省的碳排放量最多。(2)东北地区森林碳汇资源丰富,黑龙江省是东北地区碳吸收的主要来源。(3)东北地区人均碳排放强度呈缓慢增长态势;地均碳排放强度先增长后降低;单位GDP碳排放强度在持续稳定下降,但是当前其下降程度还远远不足以使碳排放总量减少。(4)东北地区是一个不均衡的区域,黑龙江省对其他区域有贡献;吉林省碳排放造成的生态环境影响在内部区域已经自行承担;辽宁省则损害了其他地区的利益。[结论]黑龙江省和吉林省面临着一定的碳减排压力,辽宁省面临着较大的碳排放压力,综合来看东北地区面临着较大的碳排放压力。