青藏高原畜牧业温室气体排放的时空演变（1980?2023）：基于县域尺度与动态排放因子的高分辨率清单研究

《Resources Environment and Sustainability》：Spatiotemporal variations in greenhouse gas emissions from livestock on the Qinghai-Tibetan Plateau (1980?2023)

　　

青藏高原（QTP）畜牧业排放于2023年达到48.6 Mt CO2eq yr-1，较1980年增长68%，主要驱动力为牛群扩张。基于IPCC默认排放因子和国家清单排放因子的估算结果可能被高估约20–30%。将当地牲畜特征和生产动态纳入核算对于青藏高原排放的准确估算至关重要。畜牧业温室气体排放抵消了青藏高原陆地碳汇约三分之一；减缓措施需优化饲养管理、改进粪肥管理并促进牦牛畜群发展。

论文解读

一、研究背景与问题

中国致力于在2060年前实现碳中和目标，为此在青藏高原推进碳中和示范项目建设。青藏高原拥有巨大的生态系统碳汇，研究显示其陆地碳汇约为33–44 Tg C yr^-1，足以抵消该区域约15 Tg C yr^-1的化石燃料CO₂排放，表明该区域在CO₂收支层面已实现碳中和。然而，当前政策框架已涵盖非CO₂温室气体，包括甲烷（CH₄）和氧化亚氮（N₂O）。畜牧业是全球CH₄和N₂O的最大排放源之一，作为牧区，青藏高原拥有超过1.1亿标准羊单位的牲畜，这对区域温室气体平衡构成挑战。因此，编制畜牧业温室气体排放清单是实施青藏高原碳中和战略的前提。

然而，现有评估存在三方面主要不确定性。其一，活动数据局限：多数评估依赖国家或省级牲畜统计数据，鉴于牲畜分布强烈的空间异质性，可能产生估算偏差。县域级数据是公开可用的最精细官方牲畜数据，但因其编制连续历史记录工作量大，很少用于青藏高原长期清单。其二，牦牛处理问题：现有研究未将牦牛与常规牛区分，而牦牛是青藏高原本土优势畜种，体重仅为常规肉牛的一半左右，且具有独特的瘤胃微生物群，显著降低肠道CH₄生产效率，这些差异强烈影响排放估算。其三，参数化方法问题：多数现有估算使用中国或亚洲的平均或默认参数而非青藏高原特定数据，且青藏高原以粗放放牧系统为主、牲畜生产力较低，大量粪便可燃用于取暖，与全国或亚洲平均水平差异显著。此外，许多清单使用静态排放因子，忽视了动物生产力（如体重、产奶量）的变化。

二、研究内容与意义

研究人员开发了青藏高原1980?2023年长期、高分辨率畜牧业温室气体排放清单，以解决活动数据、牲畜分类和参数化方面的不确定性。研究人员汇编了青藏高原十种牲畜类型的县域级统计数据，明确将牦牛与常规牛分离，遵循IPCC（2019）Tier 2方法，开发了青藏高原特定且随时间变化的排放因子，量化了排放的时空变化，评估了与现有清单的差异，并评估了其对区域温室气体减排和碳中和的意义。

三、关键技术方法

研究人员编译了1025部省、市、县级官方统计年鉴，构建了覆盖6省、40个地级市、248个县的完整牲畜数据集，对缺失值采用上级统计补充和时间插值重建，并利用中国农业统计年鉴和中国畜牧兽医年鉴中的比例将牛分解为牦牛、奶牛和肉牛。采用HIEL-China牲畜分布数据集将县域牲畜总量分配至1 km网格单元，牦牛使用肉牛分布图、马属动物和骆驼使用羊分布图进行空间分配。遵循IPCC（2019）Tier 2方法估算主要排放物种的CH₄和N₂O排放，编制了青藏高原特定体重、产奶量、羊毛产量和粪肥管理实践数据，开发了年度生产力时间序列，并基于1980?2023年逐年1 km气候区图分配粪肥CH₄转化因子（MCFs）。采用IPCC误差传播方程推导95%置信区间，并与EDGAR、Zhang et al.、Li et al.、FAOSTAT和NDRCC（2014）等清单进行比较。

四、研究结果

4.1 排放的时间变化

2023年青藏高原畜牧业温室气体总排放达到48.64 [39.91?62.08] Mt CO₂eq yr^-1，CH₄占85%，N₂O占15%。牦牛是最大排放源（35%），其次是肉牛（24%）和绵羊（17%）。从1980年到2023年，总排放增加了68%，整体轨迹包含三个阶段：1980?2004年逐步增长（0.48 Tg CO₂eq yr^-1）、2005?2013年下降（-0.47 Tg CO₂eq yr^-1）、2014?2023年加速增长（0.96 Tg CO₂eq yr^-1）。排放增长中，牦牛、肉牛和奶牛分别贡献34%、32%和19%，主要由CH₄排放上升驱动。

4.2 排放的空间格局

2023年青藏高原东部单位面积排放最高，热点区域超过20 t CO₂eq km^-2 yr^-1，中南部和西北部也有较高排放水平，北部一般低于3 t CO₂eq km^-2 yr^-1。1980?2023年间，东北部和东南部单位面积排放增加超过10 t CO₂eq km^-2 yr^-1，中部和西北部部分地区出现中等程度下降。人均排放呈现不同格局，2023年高人均排放（超过5 t CO₂eq yr^-1）集中在中部和西部，东部远低于1 t CO₂eq yr^-1。

五、讨论与结论

讨论部分总结：

排放变化与区域人口、人均GDP和草地净初级生产力（NPP）密切相关。1980?2004年，人口增长三分之一、人均GDP翻两番以上，草地NPP显著增加，牲畜总量增长21%推动排放上升。2004年后排放下降主要归因于政策干预，2003年中国实施退牧还草工程限制载畜量，2005年和2008年的补充法规强化了禁牧管理，使2005?2013年牲畜总量减少13%。2014?2023年排放急剧反弹，主要由牦牛、奶牛和肉牛增加驱动，可能受牛肉价格上涨刺激，牛养殖在青藏高原比羊或山羊养殖具有更高经济回报。

与现有清单比较，研究人员的估算比FAOSTAT、NDRCC（2014）和Li et al.（2021）分别低约20%、30%和40%，但比Zhang et al.（2022a, 2024）和EDGAR的网格化数据高约20%和55%。差异主要源于地理覆盖范围、活动数据、排放因子和参数化方法。使用相同活动数据时，总排放比基于FAOSTAT和NDRCC（2014）排放因子的估算低约20?30%，表明差异主要来自排放因子参数化。牦牛体重和产奶量分别比典型中国牛低约50%和80%，且独特的瘤胃微生物群使肠道CH₄排放减少约50%，研究人员推导的牦牛平均肠道CH₄排放因子为25.21 kg CH₄ hd^-1 yr^-1，与实地测量一致，但远低于常规牛（一般超过40 kg CH₄ hd^-1 yr^-1）。反之，粪肥管理排放因子普遍高于其他清单，反映青藏高原40?50%的放牧动物粪便可燃用于取暖的特定实践，远高于中国平均约5%和亚洲0?11%的范围。

对青藏高原碳中和的意义方面，畜牧业排放平均约42 Mt CO₂eq yr^-1，而区域生态系统碳汇约121?161 Mt CO₂eq yr^-1，畜牧业排放抵消了碳汇气候效益约三分之一（29?38%）。三种减缓策略与青藏高原尤为相关：饲料优化可提高能量利用效率，如将牦牛日粮精料比例提高至40?60%可减少肠道CH₄排放30?40%；改进粪便可燃实践，如添加辅助材料促进完全燃烧和使用清洁取暖炉具；调整畜群结构，牦牛排放因子低于肉牛，增加牦牛在区域牛群中的比例可能为牛肉生产提供更低排放选项，但其生态、经济和管理可行性需进一步评估。

结论翻译：

研究人员利用区域特定排放因子编制了青藏高原畜牧业温室气体排放的长期（1980?2023）清单。畜牧业温室气体排放于2023年达到48.64 [39.91?62.08] Mt CO₂eq yr^-1，比1980年（28.91 [23.87?36.71] Mt CO₂eq yr^-1）高68%。CH₄占总排放的85%，N₂O占其余部分。牦牛、奶牛和肉牛是主要排放源和排放增长的主要驱动力。具体而言，东部青藏高原单位面积排放最高，人均排放虽然相对较低但已增加。FAOSTAT和国家清单排放因子可能高估青藏高原畜牧业排放，同时低估其近期增长。同样，基于国家牲畜统计和GLW地图的网格化产品普遍低估排放量并错误表征时间趋势。这些发现证明了将精细牲畜统计与捕捉牲畜生产力变化的本地校准动态排放因子相结合的价值。畜牧业排放可抵消青藏高原陆地生态系统碳汇约三分之一。饲料优化和改进粪便可燃实践因此是相关的减缓选项。尽管牦牛可能为牛肉生产提供更低排放选项，但畜群结构调整的生态、经济和管理影响需进一步评估。该清单为青藏高原区域畜牧业温室气体评估和减缓规划提供了基础。