奶牛-牛肉兼用型生产系统中牛奶碳足迹的估算：动物生产力、功能单位及排放分配与量化方法的影响

《Journal of Dairy Science》：Estimating the carbon footprint of milk in dual-purpose dairy production systems: Influence of animal productivity, functional unit, and emission allocation and quantification methods

　　

本研究旨在估算孟加拉国奶牛-牛肉兼用型生产系统中，生产力提升、功能单位（Functional Unit, FU）、温室气体排放量化与分配方法对牛奶碳足迹（Carbon Footprint, CF）的影响。研究人员采用归因型摇篮到大门（cradle-to-farmgate）生命周期评估（Life Cycle Assessment, LCA），遵循ISO-14040/14044标准及联合国粮食及农业组织（FAO）指南，将饲料生产、肠道发酵排放、粪污管理及农场能耗纳入系统边界。前景数据（foreground data）来源于孟加拉农业大学奶牛场（2018–2023年）的畜群结构、产奶量与乳成分、日粮配方、粪污管理及农场能耗等信息，用于构建LCA模型。肠道甲烷（CH₄）、粪污CH₄及氧化亚氮（N₂O）排放分别采用政府间气候变化专门委员会（IPCC）Tier-1和Tier-2方法进行估算。功能单位比较了1 kg脂肪与蛋白质校正乳（Fat-and-Protein Corrected Milk, FPCM）、100 kcal能量及100 g蛋白质三种情形。当采用FPCM作为功能单位时，排放物通过无分配假设、生物物理法或经济法在奶与肉之间进行分配。五年间，在无分配IPCC Tier-2方法下，牛奶平均碳足迹为5.18 ± 1.03 kg CO₂-eq kg^?1 FPCM；随着产奶量提升63%（从3.53增至5.76 kg cow^?1 d^?1），牛奶碳足迹下降37%（从6.89降至4.34 kg CO₂-eq kg^?1 FPCM）。采用系统特定参数的Tier-2方法较Tier-1方法的碳足迹降低27%。当以100 kcal能量或100 g蛋白质作为功能单位时，生产力提升对碳足迹具有相似的降低效应。与无分配相比，生物物理分配和经济分配分别使碳足迹降低47%和36%。不确定性分析显示年度间碳足迹存在较大变异，敏感性分析确定产奶量和畜群结构为最具影响力的驱动因素。肠道发酵是最主要的排放源（占48%），其次为饲料（24%）、粪污（20%）和农场能耗（8%）。上述发现凸显了生产力提升和方法论选择对于塑造碳足迹估算及评估低投入兼用型系统可持续奶牛生产的重要性。

全球畜牧业生产是重要的温室气体排放源，贡献约6.2 Gt CO₂-eq，其中奶牛业约占人为总排放的4%，而牛奶生产本身贡献2.7%。肠道发酵和粪污管理产生的CH₄是奶牛系统中最主要的温室气体，N₂O则来自粪污和土壤的直接与间接排放途径，CO₂则源于饲料生产中的土地利用变化和化石燃料消耗。随着全球牛奶需求持续增长，特别是在发展中国家，评估奶牛生产系统的环境可持续性日益重要。生命周期评估（LCA）是评价牛奶生产环境影响、支持排放强度评估、识别排放热点并提升供应链透明度与问责性的广泛接受的方法论。

碳足迹作为环境管理的关键指标，因生产强度、区域条件、管理实践和方法论选择而异。发达国家集约化封闭奶牛系统的碳足迹通常接近1 kg CO₂-eq kg^?1 FPCM，而低收入和中等收入国家（Low- and Middle-Income Countries, LMIC）的低产广泛或半集约兼用型系统的碳足迹则显著更高（4–7 kg CO₂-eq kg^?1 FPCM）。这些差异主要由产奶量、饲料效率、畜群结构和奶肉比驱动。即使在发达国家的高效集约系统内部，碳足迹估算也因功能单位、系统边界、LCA方法（归因型与结果型）、联产品分配方法及全球变暖潜势（Global Warming Potential, GWP）等关键假设而有所不同。因此，方法论的一致性和透明度对于跨系统和跨区域的有意义比较至关重要。

IPCC提供标准化框架用于估算农业和奶牛温室气体排放。IPCC Tier-1方法依赖通用方程和默认排放因子，而Tier-2方法则纳入农场特定信息（如畜群结构、体重、饲料消化率、能量摄入、产奶量、氮排泄、粪污管理、饲料成分和燃料消耗）以提高准确性。在孟加拉国等LMIC，奶牛生产主要以兼用型系统为主，具有相对较窄的奶肉产出比，规模通常为中小规模（畜群规模4–29头牛），特征为低投入管理、中等生产力（约2.5–7 kg cow^?1 d^?1）、先进技术获取有限，以及由杂交牛（60–75%）与地方品种组成的异质性畜群结构。这些系统与专业化、高投入集约系统存在根本差异，后者具有明显不同的奶肉产出比（集约系统80–95%为奶，兼用系统50–70%为奶）。

现有国际温室气体核算指南大多以集约系统为基础，而功能单位选择、联产品分配以及IPCC Tier-1与Tier-2排放量化方法的选择在低产兼用型系统中的影响尚未得到系统评估。孟加拉国以往研究多采用Tier-1方法或部分排放清单，无法充分捕捉农场层面变异或系统运用详细Tier-2方法论。因此，利用孟加拉兼用型奶牛系统的多年、畜群级经验数据，本研究为评估这些方法在低产热带系统中的实际表现提供了宝贵机会，并对方法论决策如何影响估计牛奶碳足迹进行了情境特异性评价。

该研究发表于《Journal of Dairy Science》。为开展此项研究，研究人员主要采用了以下关键技术方法：归因型摇篮到大门生命周期评估（LCA）框架，遵循ISO 14040/14044标准及FAO家畜环境评估与绩效指南；两种IPCC排放量化方法（Tier-1默认因子法与Tier-2系统特定参数法）的对比应用；三种功能单位（1 kg FPCM、100 kcal能量、100 g蛋白质）的比较分析；三种排放分配方法（无分配、生物物理分配、经济分配）的评估；以及基于蒙特卡洛模拟的不确定性分析和局部敏感性分析。样本队列来源于孟加拉农业大学奶牛场2018–2023年的纵向农场记录数据。

研究结果部分呈现如下：

**产奶量与碳足迹的年际变异**

孟加拉农业大学奶牛场在五年研究期间生产力显著提升，平均日产奶量每头牛从3.53 ± 0.30增至5.76 ± 1.30 kg，增幅约63%。这一增长主要由改进的畜群管理、向更高产杂交品种（如荷斯坦弗里生杂交牛比例从50%增至66%）的 gradual 转变以及日粮调整所驱动。生产力提升使牛奶碳足迹降低23–40%，具体取决于功能单位和分配方法。在无分配情境下，碳足迹从6.89降至4.34 kg CO₂-eq kg^?1 FPCM。这种生产力与碳足迹之间的负相关关系体现了"稀释效应"——增加的产奶量将排放分摊到更大的产品体积上，从而降低单位产出的排放量。然而研究人员明确指出，碳足迹的降低反映的是排放强度的改善，并不一定对应于农场或区域层面总绝对排放量的减少；尽管产奶量大幅提升，农场总排放量保持相对稳定。

**排放源与热点**

五年间，肠道发酵平均占总排放的48%，是最主要的排放源，其次为饲料生产（24%）、粪污管理（20%）和农场能源与化石燃料（8%）。在温室气体构成中，CH₄占62%，N₂O和CO₂分别占22%和16%。值得注意的是，肠道发酵对牛奶碳足迹的贡献从3.48降至2.09 kg CO₂-eq kg^?1 FPCM，反映了产奶量改善带来的效应。泌乳牛约占畜群总温室气体排放的40%，而非泌乳动物（干奶牛、育成母牛、犊牛）占剩余的60%，凸显了畜群结构和更替管理在减排策略中的重要性。

**功能单位与分配方法的影响**

牛奶碳足迹在五年间持续下降，但不同功能单位下的估算值存在量级差异。当以100 kcal能量表示时，碳足迹从0.89降至0.52 kg CO₂-eq；当以100 g蛋白质表示时，从13.01降至9.34 kg CO₂-eq。分配方法对每公斤FPCM的碳足迹有显著影响：无分配时平均为5.18 ± 1.03 kg CO₂-eq kg^?1 FPCM；生物物理分配和经济分配分别将其降低47%和36%，至2.74 ± 0.31和3.31 ± 0.42 kg CO₂-eq kg^?1 FPCM（P < 0.01）。

**Tier-1与Tier-2排放估算**

排放量化方法的选择显著影响牛奶碳足迹，Tier-2方法较Tier-1方法低27%（5.18 vs. 7.11 kg CO<sub>2-eq kg^?1 FPCM）。这种差异并非源于方法本身的优势，而是因为Tier-2使用了农场特定参数（活重、干物质采食量、饲料消化率和粪污管理），能更好地代表当地生产条件，而Tier-1依赖的全球平均默认排放因子可能无法准确反映这些低投入、结构多样系统的排放特征。

**系统层面的排放驱动因素**

63%的产奶量增长与一系列结构和管理改进密切相关，包括高产荷斯坦弗里生杂交牛比例从50%增至66%、日粮能量密度提高、Napier-Pakchong草比例从0增至50%、精料比例从27%增至32%等。尽管有这些改进，碳足迹的年际变异（5.18 ± 1.03）仍受结构因素影响，如育成母牛、干奶牛和生长犊牛数量的变化。

**与国家和国际基准的比较**

无分配情境下的平均碳足迹（5.18 kg CO2-eq kg^?1 FPCM）与孟加拉国及南亚地区先前报告的值（约5 kg CO2-eq kg^?1 FPCM）一致，但显著高于发达国家高效率集约系统（约1–1.3 kg CO2-eq kg^?1 FPCM）。采用生物物理分配时，碳足迹为2.74 kg CO2-eq kg^?1 FPCM，接近全球平均值2.5 kg CO2-eq kg^?1 FPCM。

**敏感性与不确定性分析**

敏感性分析显示，产奶量是最具影响力的参数（敏感性指数约0.9），10%的产奶量增加可导致碳足迹降低8%。扩大非生产性动物种群会提高碳足迹。不确定性分析揭示年度内和年度间存在显著变异，随着生产力改善，平均碳足迹下降，但不确定性范围扩大，反映出产奶量、日粮组成、粪污管理途径及畜群结构和基因型组成的变异增加。

讨论部分，研究人员综合分析了上述发现的方法论和实际意义。首先，生产力提升作为降低排放强度的关键路径，其价值需要与总排放量控制相区分；在区域需求恒定的情景下，提高生产力可通过减少满足生产目标所需的动物数量来同时降低碳足迹和总排放量。其次，功能单位和分配方法的选择直接影响碳足迹的可比性和政策解读——营养基功能单位避免分配不确定性但可能高估特定营养素的排放权重，而生物物理分配因反映生物质量和能量流而被认为是最具稳健性的方法，经济分配则因其实用性和政策相关性而仍具比较价值。第三，Tier-2方法的采用对于低投入、结构多样的系统尤为重要，因为全球平均默认值可能导致显著高估。第四，畜群结构优化——特别是减少非泌乳动物比例——代表了兼用型系统中具有实质减排潜力的策略。

研究结论翻译如下：在本研究中，研究人员评估了孟加拉国兼用型奶牛系统中牛奶的碳足迹，采用归因型生命周期评估，强调了生产力提升、功能单位、排放分配方法和量化方法的影响。五年间63%的产奶量增长使碳足迹降低23–40%，表明生产力提升显著提高了单位温室气体排放的生产效率；然而，这些改进主要代表排放强度的降低，并不一定对应于系统层面总温室气体排放的绝对减少。碳足迹估算因功能单位而异，基于蛋白质的功能单位产生高于能量或质量基功能单位的值。生物物理分配将较经济分配或无分配更低的排放份额归于牛奶，导致生物物理分配下的碳足迹低于经济或无分配。纳入系统特定参数的IPCC Tier-2排放量化较Tier-1低27%。肠道发酵是主要的排放热点。除产奶量外，畜群结构对碳足迹有显著影响，非泌乳动物比例在很大程度上影响了畜群层面的排放强度；因此，通过改进繁殖和更替管理来降低非泌乳动物的相对份额，可能是降低兼用型系统牛奶碳足迹的有效策略。研究发现强调了方法论选择和系统特定数据对于准确碳足迹估算的重要性。这些见解可支持发展中国家多功能家畜系统的可持续奶牛发展和知情气候政策制定。</sub>