评估全球农业系统的环境效率与排放动态

《Agricultural Research》：Assessing Environmental Efficiency and Emission Dynamics in Global Agricultural Systems

　　

摘要

在过去的三十年（1993–2022年）中，全球农业系统经历了巨大的变化，这些变化由不断增长的食品需求、技术进步以及饮食习惯的演变所驱动，从而导致了不同的效率和环境影响结果。本研究采用基于投入的数据包络分析（DEA，CCR模型）来评估19个全球地区的作物生产效率。投入要素包括氮肥、磷肥、钾肥、农药以及耕地面积，产出指标包括作物产量、甲烷（CH?）和氧化亚氮（N?O）的排放量。研究结果突显了各地区效率趋势的显著差异，而非静态水平。效率提升最为明显的地区是亚洲的几个次区域——尤其是东亚（效率增长率+0.013 Eff/yr，R2 = 0.905）、南亚（+0.010 Eff/yr，R2 = 0.801）、东南亚（+0.007 Eff/yr，R2 = 0.935）和中亚——这些地区的效率在近年来显著提高，到研究结束时达到了相对较高的水平。相比之下，撒哈拉以南非洲的几个次区域（西非效率下降率-0.013 Eff/yr，中非-0.002 Eff/yr）以及南美洲尽管在早期曾一度达到较高的效率水平，但目前表现出负增长或缓慢下降的趋势。欧洲地区的效率普遍较高且相对稳定，随时间变化不大；而许多集约化农业区（特别是在亚洲和非洲部分地区）则显示出投入使用量（全球氮肥使用量增长率为0.0337 Eff/yr，R2 = 0.951）和排放量（全球氧化亚氮排放量增长率为0.0352 Eff/yr，R2 = 0.934）的急剧增加。与欧洲和大洋洲由于采用更可持续的农业实践而呈现下降或稳定的趋势形成对比。将DEA分析得出的效率趋势与长期的投入-排放轨迹相结合，为确定有针对性的干预措施提供了坚实的基础——例如将提高效率的做法从效率较高的亚洲地区转移到效率下降的地区——以缩小差距并支持具有气候适应性和低排放的农业集约化发展。

在过去的三十年（1993–2022年）中，全球农业系统经历了巨大的变化，这些变化由不断增长的食品需求、技术进步以及饮食习惯的演变所驱动，从而导致了不同的效率和环境影响结果。本研究采用基于投入的数据包络分析（DEA，CCR模型）来评估19个全球地区的作物生产效率。投入要素包括氮肥、磷肥、钾肥、农药以及耕地面积，产出指标包括作物产量、甲烷（CH?）和氧化亚氮（N?O）的排放量。研究结果突显了各地区效率趋势的显著差异，而非静态水平。效率提升最为明显的地区是亚洲的几个次区域——尤其是东亚（效率增长率+0.013 Eff/yr，R2 = 0.905）、南亚（+0.010 Eff/yr，R2 = 0.801）、东南亚（+0.007 Eff/yr，R2 = 0.935）和中亚——这些地区的效率在近年来显著提高，到研究结束时达到了相对较高的水平。相比之下，撒哈拉以南非洲的几个次区域（西非效率下降率-0.013 Eff/yr，中非-0.002 Eff/yr）以及南美洲尽管在早期曾一度达到较高的效率水平，但目前表现出负增长或缓慢下降的趋势。欧洲地区的效率普遍较高且相对稳定，随时间变化不大；而许多集约化农业区（特别是在亚洲和非洲部分地区）则显示出投入使用量（全球氮肥使用量增长率为0.0337 Eff/yr，R2 = 0.951）和排放量（全球氧化亚氮排放量增长率为0.0352 Eff/yr，R2 = 0.934）的急剧增加。这与欧洲和大洋洲由于采用更可持续的农业实践而呈现下降或稳定的趋势形成对比。将DEA分析得出的效率趋势与长期的投入-排放轨迹相结合，为确定有针对性的干预措施提供了坚实的基础——例如将提高效率的做法从效率较高的亚洲地区转移到效率下降的地区——以缩小差距并支持具有气候适应性和低排放的农业集约化发展。