农业活性氮排放的异质性驱动因素与转型类型：基于中国 340 个城市（2000–2020）的证据

《Resources, Conservation and Recycling》：Heterogeneous drivers and transition typologies of agricultural reactive nitrogen emissions: Evidence from 340 Chinese cities (2000–2020)

　　

摘要

农业活性氮（Nr）排放影响气候、生态系统和人类健康，然而粗粒度的评估往往掩盖了地级市的异质性，阻碍了针对性减排措施的制定。本研究建立了覆盖作物种植、畜牧和水产养殖部门的长期地级市Nr排放清单，涵盖340个中国城市的NH₃、N₂O和NO_x，时间跨度为2000年至2020年。通过LMDI分解和K-means聚类分析，我们揭示了省级平均值所掩盖的显著城市间差异，并识别出五种不同的排放驱动类型：投入强度主导型、高投入高人口驱动型、效率-投入均衡型、农业逆转型和人口敏感型，每种类型均由排放强度、中间投入产出率、人均中间投入和人口规模效应的不同组合所刻画。尽管全国排放量在2014年达到峰值，但约15%的城市在2017年后才达峰，揭示了国家统计数据中不可见的城市氮转型异步性。这些异质性的转型路径凸显了"一刀切"减排政策的局限性，强调了以城市为中心实施差异化治理的必要性。本研究为在快速变革的农业系统中诊断排放转型和制定差异化氮减排策略提供了可复制的框架。

引言

活性氮（Nr）对维持农业生产不可或缺，然而农业集约化导致的过量排放已成为地球系统稳定性的主要威胁（Erisman et al., 2013; Stevens, 2019）。全球氮循环的破坏引发了多种环境问题，包括气候变化、空气污染、水体富营养化和生物多样性丧失（Chen et al., 2021; Erisman et al., 2008; Krupa, 2003）。在农业活性氮种类中，N₂O是气候强迫的主要贡献者，而NH₃和NO_x则是大气污染和氮沉降的关键前体物（Follett & Hatfield, 2001; Peel et al., 2013; Reay et al., 2012）。作为中国最大的农业生产国之一，在全球氮循环中发挥着关键作用。近几十年来，农业快速集约化、畜牧扩张和结构转型在大幅提高粮食产量的同时，也导致了持续高企的氮投入和多样化的农业排放路径（Ickowitz et al., 2019; Shang et al., 2019; Zhang et al., 2013）。这些转型也增加了农业减排在中国更广泛气候减缓工作中的重要性，因为农业温室气体排放与化肥使用、畜牧生产和资源管理密切相关（Wu et al., 2024）。尽管近年的化肥减量行动和绿色农业政策已使氮投入有所缓和，但由于农业Nr排放受到生物物理条件、农业管理和社会经济发展的复杂交互作用驱动，且在时空上差异显著，有效减排仍然充满挑战。因此，系统理解这些时空动态及其对更广泛气候减缓目标的影响，对于设计有效且因地制宜的氮减排策略至关重要。

已有大量农业Nr排放评估研究在全球（Bodirsky et al., 2012）、全国、省级、县级（Li et al., 2024）和网格尺度（Han et al., 2020）上开展。然而，每种空间尺度都涉及固有的取舍。宏观尺度评估为国家和区域格局提供了宝贵见解，但往往掩盖了农业生产系统、资源禀赋和社会经济条件的显著异质性。相反，微观尺度研究通常侧重于来源归因或技术效率，这限制了其在区域间和跨时间的可比性（Chen et al., 2023; Zhan et al., 2024）。近期跨尺度分析将长期省级数据集与高分辨率县级评估相结合，揭示了耕地Nr排放的快速增加及其气候影响（Xu et al., 2026b）。然而，此类方法对于理解异质性的排放驱动因素如何在实施农业和环保政策的行政单元中相互作用提供有限洞察。除空间尺度外，农业Nr排放的综合评估还需要跨多种氮物种的整合。不同Nr物种源自相互关联的农业过程，但对环境影响各不相同，且通常对不同管理措施的反应也存在差异（Xia et al., 2018）。例如，旨在减少NH₃挥发的措施可能通过改变氮转化路径而不自觉地影响N₂O或NO_x排放，从而在空气质量、气候和生态系统目标之间产生潜在的权衡（Hou et al., 2015）。因此，单独评估单一污染物或农业子部门可能会忽略这些交互作用，并可能导致次优的减排策略。综合多物种排放清单对于识别减排方案之间的协同效应和权衡以及支持协调的氮管理至关重要。

地级市为应对这些挑战提供了一个理想但尚未充分利用的尺度。作为中国负责农业结构调整、资源配置和环境治理的主要行政单元，地级市在空间分辨率和政策适用性之间取得了务实的平衡。与省级分析相比，地级市评估更好地捕捉了耕作制度、畜牧分布、农业投入和社会经济发展等方面的区域差异，同时仍保持足够的一致性以进行全国比较。近期研究已开始利用城市级数据集。Li et al. (2025)量化了1980年至2020年350个地级市的耕地氮利用效率，揭示了显著的空间差异和由历史氮积累和当地管理实践归因的强时间遗留效应。Jiang et al. (2026)进一步发展了城市级NH₃和N₂O排放清单以评估减排协同效应，展示了化肥减量政策的有效性，同时突出了重要的部门和区域间权衡。然而，这些开创性研究仍然较为碎片化，主要关注单一Nr物种或特定农业子部门。目前仍缺乏一个在方法学上一致地整合多个农业部门和多Nr物种的全国性地级市排放清单。这一局限制约了对空间异质性的综合评估、排放驱动因素的系统归因，以及为差异化氮管理开发循证城市类型分类体系。

为弥补这一差距，我们建立了首个覆盖中国340个城市、时间跨度为2000年至2020年的全国性地级市农业Nr排放清单。该清单整合了三个主要农业子部门的排放，并在统一的空间时间核算框架内量化了NH₃、N₂O和NO_x，同时进行了明确的不确定性量化。基于此数据集，我们结合对数平均迪氏指数（LMDI）分解与空间聚类分析，解构了农业Nr排放的驱动因素并表征其空间异质性。通过量化排放强度、中间投入产出率、人均中间投入和人口规模效应的相对贡献，我们进一步将中国城市划分为不同的排放驱动类型，反映其主导的发展路径。通过将综合的地级市排放清单与具有政策相关性的驱动类型分类相结合，本研究推进了对空间异质性农业氮动态的理解，并为中国各地因地制宜的差异化氮减排策略提供了科学依据。

章节摘要

研究边界与范围

本研究建立了一个统一框架，用于估算地级市层面的农业Nr排放，涵盖三个部门：作物种植、畜牧养殖和水产养殖。分析涵盖中国340个地级市行政单元，时间跨度为2000年至2020年，生成了完整21年序列的地级市农业Nr排放数据。所有历史数据均调整为2020年行政区划边界，以确保时间可比性。该排放清单

农业Nr排放总体趋势

2000年至2020年，中国农业Nr排放呈现倒U型轨迹，先上升后下降。排放量在2014年达到峰值21.11 Tg，随后下降至2020年的18.14 Tg，而单位农业GDP排放强度下降了85%以上（图1a）。这一趋势遵循与人均农业GDP的典型环境库兹涅茨曲线关系（图1b）。从部门构成来看，作物种植一直是主要来源（年均占比66.4%），

排放转型特征与政策归因

本研究发现，中国农业Nr排放于2014年达到峰值21.11 Tg并随后下降，单位GDP排放强度下降了85%以上。这些总量估计与近期研究（B. Li et al., 2023; Ma et al., 2022b; Zhang et al., 2025b）基本一致，我们2020年耕地排放估算的7.3 Tg与Zhang et al. (2025a)报告的6.32 Tg大致相当，Ma et al. (2022a)确定的空间热点区域与识别出的格局相符

结论

通过整合多源统计数据，本研究系统量化了2000年至2020年间中国340个城市的农业Nr排放。地级市层面的分析揭示了省级平均值所掩盖的显著空间异质性，并识别出关键的时间模式：全国排放量于2014年达峰（21.11 Tg N）后下降，然而约15%的城市直到2017年后才达到峰值。通过LMDI分解和空间聚类分析

CRediT作者贡献声明

冯良远：写作 – 审阅与编辑，写作 – 原稿撰写，可视化，验证，概念化。侯佳琪：写作 – 审阅与编辑，写作 – 原稿撰写，可视化，方法论，数据管理。孟凡鑫：写作 – 审阅与编辑，监督，概念化，资金获取，方法论。胡远朝：写作 – 审阅与编辑，方法论，数据管理。袁秋玲：写作 – 审阅与编辑，数据管理。张利晓：写作 – 审阅与编辑。

利益冲突声明

作者声明，不存在可能影响本文所述工作的已知经济利益冲突或个人关系。

致谢

本研究得到国家自然科学基金优秀青年科学基金（No. 72522012，资助F.X.M.）、国家自然科学基金杰出青年科学基金（No. 52225902，资助L.X.Z.）和国家自然科学基金面上项目（No. 72474031，资助F.X.M.）的支持。

冯良远|侯佳琪|孟凡鑫|胡远朝|袁秋玲|张利晓|郝燕|杨智丰