基于多目标优化的农业碳减排与生物能源协同发展研究——以沱江流域为例

《Sustainable Energy Technologies and Assessments》：Research on sustainable agricultural resource management considering the potential of carbon emission reduction

为解决农业系统碳足迹高、资源利用效率低的问题，研究人员开展农业碳减排与生物能源协同优化研究。通过构建多目标优化模型，量化了沱江流域2009-2023年农业碳排特征，预测2024-2035年碳减排潜力达34.42%，并实现生物能源生产率最大化。该研究为流域农业绿色转型提供了量化决策工具。

　　

在全球气候变化和能源转型背景下，农业作为重要的温室气体排放源，其碳减排已成为实现碳中和目标的关键环节。传统农业生产模式不仅造成大量碳排放，还导致资源利用效率低下，如何协调农业生产、碳减排和生物能源开发之间的关系，成为当前农业可持续发展面临的突出难题。沱江流域作为四川省重要的农业产区，近年来在快速城市化进程中面临着农业面源污染、碳排放增加等严峻挑战，亟需通过系统优化实现农业绿色转型。

为破解这一难题，研究人员在《Sustainable Energy Technologies and Assessments》发表了一项创新性研究，通过构建多目标优化模型，系统量化了沱江流域农业碳足迹特征，并预测了未来碳减排潜力。研究团队采用离散灰色模型(DGM)和非线性饱和增长模型(Verhulst)进行碳排预测，结合遗传算法求解混合整数非线性规划问题，建立了包含经济收益最大化、碳排最小化和生物能源生产率最大化三大目标的优化体系。

关键技术方法包括：1）基于流域6个城市2009-2023年农业数据的碳足迹核算；2）采用离散灰色模型与Verhulst模型加权集成进行碳排预测；3）运用遗传算法求解多目标优化模型；4）通过动态权重调整机制实现不同城市的差异化优化策略。研究数据来源于四川省统计年鉴、各市统计年鉴和中国农产品成本收益资料汇编等权威资料。

研究结果揭示了沱江流域农业碳排的时空特征和减排潜力：

农业碳足迹分析显示，2009-2023年流域农业碳排总体呈下降趋势，从338.26×10⁸kgCO₂eq降至221.82×10⁸kgCO₂eq，降幅达34.42%。成都碳排最高（1023.39×10⁸kgCO₂eq），其次为泸州（735.07×10⁸kgCO₂eq）和德阳（698.87×10⁸kgCO₂eq）。作物生产阶段碳排放最高（2178.54×10⁸kgCO₂eq），主要来自水稻种植； livestock肠道发酵和粪便管理碳排放达1937.04×10⁸kgCO₂eq。

碳减排潜力评估表明，2024-2035年流域农业碳排将继续下降，从183.03×10⁸kgCO₂eq降至6.41×10⁸kgCO₂eq，年均减排率8.04%。资阳减排速度最快（8.17%），其余城市保持在7.98%-8.10%之间，表明各市减排进程相对均衡。

优化配置方案通过多目标优化模型实现了作物种植结构和 livestock养殖规模的重新配置。水稻优化种植面积为802.79×10³ha，油菜500.62×10³ha，大豆301.19×10³ha；生猪优化存栏量成都最高（1450.32×10³头），其次为泸州（980.56×10³头）。优化后水资源分配更加合理，农业用水量减少12.3%，生物能源生产率提高15.7%。

研究结论表明，通过多目标优化方法能够有效协调农业经济收益、碳减排和生物能源开发之间的平衡关系。沱江流域农业碳减排潜力巨大，通过优化种植结构、改进 livestock养殖方式和提升废弃物资源化利用率，可实现碳排大幅下降的同时提高生物能源产出。该研究提出的动态权重调整机制和优化算法为不同特征的区域提供了差异化解决方案，为流域农业绿色低碳转型提供了科学依据和实践路径。

这项研究的重要意义在于首次建立了农业碳排-生物能源-经济收益的多目标协同优化框架，突破了传统单目标优化的局限性。所开发的决策支持工具可用于类似农业区域的碳减排规划，为实现农业碳中和目标提供了可量化的技术路径。研究成果对推动农业绿色转型、促进乡村振兴战略实施具有重要参考价值。