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为探究农业 GHG 排放 mitigation 潜力，研究人员基于 IPCC Tier 1 方法，对孟加拉国 64 个 district 及 8 个 division 2010-2021 年农业源（水稻种植 CH?、其他作物 N?O、肠道发酵等）GHG 排放展开研究。发现排放总量呈上升趋势，Rangpur division 最高，且存在显著区域差异，为靶向减排提供依据。
全球气候变暖背景下，农业作为温室气体（GHG）重要来源，如何平衡粮食安全与减排成为难题。当前，缺乏细致的 district 级评估阻碍了对农业排放 mitigation 潜力的精准把握，尤其像孟加拉国这样气候脆弱且农业占比高的国家，区域差异显著的排放特征亟待深入研究。为填补这一空白，研究人员聚焦孟加拉国，开展了 district/division 层面农业 GHG 排放的时空分析，相关成果发表于《Geography and Sustainability》。
研究由 [作者单位未明确提及] 的科研团队完成。团队旨在通过量化不同区域农业活动的 GHG 排放，揭示其时空分布规律及驱动因素，为制定针对性减排策略提供科学依据。
研究采用 IPCC 推荐的 Tier 1 方法，结合孟加拉国 64 个 district、8 个 division 的农业数据，对水稻种植 CH?、其他作物种植 N?O、牲畜肠道发酵 CH?、尿素施肥 N?O 及农业能源消耗 CO?等 5 类主要排放源进行核算。通过空间分析（如 Moran’s 指数）探讨排放的空间集聚特征，并计算人均排放量的时空变化。数据来源于孟加拉国统计局的农业年鉴、牲畜统计及能源消耗记录等。
3.1 农业生产的区域变化
- 作物种植与 livestock 分布：全国作物种植面积呈波动趋势，2017-2019 年增长 1.55%，随后略有下降。水稻种植以 “aman” 季为主，Rangpur 和 Rajshahi division 为主要产区。Livestock 中牛和山羊占主导，Rangpur 和 Rajshahi division 存栏量高但呈下降趋势，Khulna 等 division 则上升。
- 空间特征：西北部 division（如 Rangpur、Rajshahi）作物和水稻种植面积大，东南部 division（如 Sylhet）增长显著，Barisal division 呈下降趋势。
3.2 温室气体排放的区域波动
- 总量趋势：全国 GHG 排放从 2010 年的约 27.13 MtCO?e 增至 2021 年的 34.3 MtCO?e，Rangpur division 始终为最高排放区（2021 年 6.03 MtCO?e），Dhaka division 呈下降趋势，Sylhet division 排放最低。
- 结构差异：各 division 排放来源结构不同，水稻种植和肠道发酵为主要贡献源，能源消耗和尿素施肥影响因区域而异。
3.3 排放的空间分布与动态
- 空间格局：2010-2021 年，高排放区集中在西北部，低排放区在东南部。Rangpur、Rajshahi division 持续高排放，Dhaka division 排放强度降低。
- 移动趋势：排放重心向西北移动，水稻种植和其他作物排放重心迁移显著，能源相关排放向东南移动，尿素施肥排放重心基本稳定。
3.4 人均排放的时空特征
- 全国趋势：人均 GHG 排放从 2010 年的 1.97 tCO?e 降至 2021 年的 1.90 tCO?e，人口增长与排放效率提升共同作用。
- 区域差异：Barisal 和 Rangpur division 人均排放高，Dhaka、Chittagong division 下降明显，Mymensingh 和 Rajshahi division 呈上升趋势。
研究表明，孟加拉国农业 GHG 排放存在显著时空差异，Rangpur 等西北部 division 因高强度农业和 livestock 活动成为减排重点区域。尽管全国人均排放略有下降，但总量持续上升，需针对性优化种植模式（如推广节水灌溉、改良水稻品种减少 CH?排放）、提升肥料利用效率、发展低碳 livestock 管理（如饲料改良降低肠道发酵排放）。该研究为孟加拉国制定分区减排政策、实现农业可持续发展提供了关键数据支撑，也为其他发展中国家应对农业碳排放挑战提供了区域化解决方案参考。研究方法的科学性和数据的细致性，为后续深入探究农业碳循环机制及气候适应性策略奠定了基础。
