1、农业环境科学学报Journal of AgroEnvironment Science2023，42（8）:1882-18922023年8月王树芬，高冠龙，李伟，等.20002020年山西省农业碳排放时空特征及趋势预测J.农业环境科学学报,2023,42（8）：1882-1892.WANG S F,GAO G L,LI W,et al.Carbon emissions from agricultural and animal husbandry in Shanxi Province：temporal and regional aspects,and trendforecastJ.Journal
2、of Agro-Environment Science,2023,42（8）：1882-1892.20002020年山西省农业碳排放时空特征及趋势预测王树芬1，高冠龙1，2，3，4*，李伟1，刘思敏5（1.山西大学环境与资源学院，太原 030006；2.中国科学院西北生态环境资源研究院，兰州 730000；3.山西省黄河实验室，太原030006；4.甘肃省祁连山水源涵养林研究院，甘肃 张掖 734000；5.国家林业和草原局经济发展研究中心，北京 100714）Carbon emissions from agricultural and animal husbandry in Shanxi P
3、rovince：temporal and regionalaspects,and trend forecastWANG Shufen1,GAO Guanlong1,2,3,4*,LI Wei1,LIU Simin5（1.College of Environment and Resource,Shanxi University,Taiyuan 030006,China;2.Northwest Institute of Eco-Environment andResources,Chinese Academy of Sciences,Lanzhou 730000,China;3.Shanxi Lab
4、oratory for Yellow River,Taiyuan 030006,China;4.Academy of Water Resources Conservation Forests in the Qilian Mountains of Gansu Province,Zhangye 734000,China;5.ChinaNational Forestry-Grassland Economics and Development Research Center,Beijing 100714,China）Abstract：In Shanxi Province,to investigate
5、the temporal and spatial characteristics of agricultural carbon emissions and their futuretrends,agricultural carbon emissions were estimated using the emission factor method based on 10 carbon sources of planting and animalhusbandry during 20002020,and agricultural carbon emissions during 20212030
6、were predicted using the STIRPAT model.From2000 to 2020,agricultural carbon emissions in Shanxi Province tended to rise slowly,followed by a fluctuating decline.Agriculture andanimal husbandry carbon emission intensity exhibited a fluctuating trend of decline,with an average annual decline of 4.1%.T
7、he plantingand animal husbandry contribution rates were 42.2%and 57.8%,respectively.Fertilizer usage is the largest source of planting carbon收稿日期：2022-11-22录用日期：2023-03-09作者简介：王树芬（1996），女，山西大同人，硕士研究生，主要从事大气污染物防治研究。E-mail：*通信作者：高冠龙E-mail：基金项目：中国博士后科学基金资助项目（2018M643769）Project supported：China Postdoct
8、oral Science Foundation（2018M643769）摘要：为探讨山西省农业碳排放时空特征及未来变化趋势，采用排放因子法，基于种植业、畜牧业10类碳源，测算山西省20002020年农业碳排放量，并运用STIRPAT模型对20212030年全省农业碳排放量进行预测。结果表明：20002020年山西省农业碳排放量总体呈先缓慢上升后波动下降的变化趋势，农业碳排放强度整体呈波动下降的变化趋势，年均降幅4.1%。种植业和畜牧业分别占农业碳排放总量的42.2%和57.8%。其中施用化肥是种植业碳排放最重要的来源，年均占比26.9%。牛、羊养殖是畜牧业碳排放最主要的两大来源，平均贡献率为2
9、8.4%、21.9%。山西省农业碳排放总量高值区多分布于晋北及晋南地区，低值区分布于中部地区，农业碳排放强度呈北高南低的分布特征。基于STIRPAT模型对山西省20102020年农业碳排放估算结果的精确度较高，由此预测20212030年山西省农业碳排放量，结果显示其呈下降趋势，在基准情景、低碳情景1和低碳情景2中，到2030年农业碳排放量分别为277.2万、268.5万、252.3万t。研究表明，山西省农业已实现碳达峰，随着低碳措施的进一步强化，未来农业碳排放呈持续降低趋势，有助于加速实现碳中和目标。关键词：农业碳排放；时空特征；STIRPAT模型中图分类号：X71文献标志码：A文章编号：16
10、72-2043（2023）08-1882-11doi:10.11654/jaes.2022-1190王树芬，等：20002020年山西省农业碳排放时空特征及趋势预测2023年8月近40年来全球陆地气温以每10年0.320 的速率显著升高1，极端气候事件频繁发生，使得人类生产生活面临巨大的挑战2，而造成全球气候变暖的罪魁祸首是人类活动导致的温室气体排放3-4。为应对全球气候变化，中国提出了“2030年前实现碳达峰，2060年前实现碳中和”，并将实现双碳目标纳入生态文明建设整体布局。研究表明农业既是碳排放的主要贡献源5-7，又是重要的碳汇系统8-9。相比其他领域，农业减排更具成本有效性。因此，控制
11、农业碳排放量，对我国实现双碳目标、改善环境问题等具有重要意义。目前国内对农业碳排放测算和特征分析方面的研究成果较多，从尺度来看，主要关注国家和省级层面，研究人员先后测算了我国不同时期的农业碳排放量5，10-16，发现我国农业碳排放量均呈上升的趋势，且区域差异明显，但两极分化现象逐渐减弱。碳排放量整体分布格局为中东部高西部低，传统农业大省为我国农业碳排放量的高值区。从省级层面来看，黄锐等17对20032018年山东省农业碳排放特征进行了探讨，结果表明山东省农业碳排放量呈先上升后下降趋势，农业碳排放强度地区差异明显。高晨曦等18对20012020年河南省农业CO2排放特征进行研究，发现全省农业CO
12、2排放量呈现先升高后降低的趋势，土地利用是农业 CO2排放的主要贡献源。李远玲等19分析了湖南省农业碳排放的空间差异，发现湖南省各县（市、区）农业碳排放的空间同质性逐年增强，湘北和湘南地区碳排放量较高，湘西和湘中地区则较低。田云等20利用DEA-Malmquist分解法测度了湖北省农业碳排放效率，研究表明湖北省农业碳排放效率总体处于上升态势，地区差异明显，其中以武汉最高。在过往研究中关于农业碳排放量预测方面的研究较少，用于预测的方法主要有灰色预测模型21、环境库兹涅茨曲线等22、STIRPAT（Stochastic Impacts by Regression on PAT）预测模型23。本文采
13、用 STIRPAT 模型对山西省农业碳排放量进行预测，该模型不仅可以结合人口、经济、技术等指标，还可以分不同情景进行分析预测。通过对农业碳排放相关文献的梳理，发现大多数学者的研究主要集中于全国层面和部分经济发达省份的农业碳排放情况，对山西农业碳排放的研究相对较少。山西省作为重要的粮食产地之一，2020年农业生产总值为1 935.84亿元，其中种植业、畜牧业共占比86.9%。针对山西省农业碳排放情况的研究，从农业源选取的方面来看，刘治国等24、张瑞玲25估算了山西省施用化肥、农药、农膜、农用柴油以及灌溉、翻耕、秸秆焚烧过程中产生的碳排放量，赵晓强等26在前二者基础上增加测算了畜禽养殖中动物肠道发
14、酵排放的甲烷气体中的碳。从农业碳排放量预测方面来看，关于山西省农业源碳排放预测的研究较少。因此，本研究在上述关于山西省农业碳排放的研究基础上增加测算了动物粪便管理过程中产生的碳排放量，分析其时空排放特征，并分情景预测20212030年山西省农业碳排放量，补充和完善山西省农业碳排放的研究，为山西省制定农业发展政策和实现碳达峰、碳中和目标提供参考。1研究方法与数据来源1.1 农业碳排放量测算借鉴IPCC的碳排放系数法，结合已有研究成果和山西省农业生产特点，测算模型如下：C=Cj=Ej Fj（1）式中：C为农业碳排放总量；Cj为第j种碳源的碳排放量；Ej为第j种碳源活动水平；Fj为第j种碳源的排放系
15、emissions,accounting for 26.9%annually.Cattle and sheep are the two main sources of carbon emissions from animal husbandry,accounting for 28.4%and 21.9%of total emissions,respectively.The high-value areas of total agricultural carbon emissions were mainlydistributed in the north and south.In contras
16、t,the low-value areas were distributed in the central part.Therefore,the distributioncharacteristics of agricultural carbon emission intensity were high in the north and low in the south.Because the STIRPAT model isaccurate in estimating agricultural carbon emissions during 20102020,the agricultural carbon emissions during 20212030 arepredicted.In the baseline scenarios,low-carbon scenario 1 and scenario 2,the projected carbon emissions from agriculture and animalhusbandry by 2030 are 2 772 000
