中国区域贸易中农业非CO2温室气体排放的轨迹与减排潜力

《Ecological Informatics》：Trajectories and mitigation potentials of agricultural non-CO 2 greenhouse gas emissions in China's regional trade

　　

对不同区域发展路径下农业非CO₂温室气体（NCGHG）转移的预测，为实现气候目标和负责任消费提供了重要见解。研究人员计算了2007年至2020年中国30个省份的农业NCGHG排放量，并使用环境扩展多区域投入产出模型（EEMRIO）研究了区域间排放转移的时空动态。结合该模型与STIRPAT模型，研究人员模拟了多种情景下区域贸易中隐含的NCGHG排放。结果显示，NCGHG排放的净区域间转移呈上升趋势，从2007年的87.4 Mt. CO₂eq增加到2020年的194.7 Mt. CO₂eq。这些流动主要集中于华东和华南地区。华东地区仍为主要流入区域，2020年达到125.13 Mt. CO₂eq，而西北和东北地区成为最大的净流出区域。情景模拟表明，未来发展情景下基于消费的农业NCGHG排放量在粗放发展情景下最高，在绿色发展情景下最低，两者之间的减排差距到2050年达到143.1 Mt. CO₂eq，其中华东地区减排潜力最大。华中、西南地区也面临较高的排放压力，凸显了中国未来减排潜力的区域差异。关键的是，结果揭示了区域间碳泄漏机制：净进口区域通过贸易满足其农业需求，从而将NCGHG排放的环境成本外部化至净出口区域。研究人员的发现为支持中国实现碳达峰和碳中和目标所需的区域特异性减排策略提供了关键科学证据。

**论文解读：中国区域贸易中农业非CO₂温室气体排放的轨迹与减排潜力**

**研究背景与问题**

全球粮食系统贡献了约三分之一的温室气体（GHG）排放，其中农业非CO₂温室气体（NCGHG，包括甲烷CH₄和氧化亚氮N₂O）占主导，具有高全球增温潜势。中国正积极推进农业绿色转型，但农业NCGHG排放控制对实现“双碳”目标（碳达峰与碳中和）至关重要。然而，中国的农业生产能力、资源禀赋和消费需求在区域间分布不均，导致生产区域的排放可能由消费区域的食品需求驱动。现有研究多聚焦于生产侧核算，忽略了贸易驱动的消费侧责任转移，且对未来区域减排潜力的评估不足。因此，亟需从供应链视角量化农业NCGHG排放的区域间转移，并评估不同发展路径下的减排潜力，以制定差异化的区域减排策略。

**研究内容与结论**

研究人员构建了集成IPCC系数法、环境扩展多区域投入产出模型（EEMRIO）和STIRPAT模型的框架，计算了2007—2020年中国30个省份的农业NCGHG排放，追溯了区域间贸易隐含排放的时空动态，并模拟了2020—2050年三种情景（基础情景BS、绿色发展情景GD、粗放发展情景ES）下的未来排放轨迹。研究关键结论包括：1）区域间农业NCGHG排放转移呈上升趋势，净转移从2007年的87.4 Mt. CO₂eq增至2020年的194.7 Mt. CO₂eq，主要流向华东地区，而西北和东北成为最大净流出区；2）未来情景下消费侧排放序列为ES > BS > GD，到2050年，GD与ES之间的减排差距达143.1 Mt. CO₂eq，华东地区减排潜力最大；3）揭示了区域间碳泄漏机制：净进口区域通过贸易将环境成本外部化至净出口区域。该研究为区域特异性减排策略提供了科学依据，发表在《Ecological Informatics》上。

**主要关键技术方法**

1. **IPCC系数法**：基于IPCC指南和省级温室气体清单指南，计算各排放源（耕地N₂O、稻田CH₄、牲畜肠道发酵CH₄、粪便管理CH₄和N₂O）的农业NCGHG排放量，通过全球增温潜势（GWP）因子转换为CO₂当量。
2. **环境扩展多区域投入产出模型（EEMRIO）**：利用中国2007、2010、2012、2015、2017、2020年多区域投入产出表（MRIO），追踪各省份间贸易隐含的农业NCGHG排放转移，量化消费侧排放责任。
3. **STIRPAT模型**：扩展的随机环境影响评估模型，纳入人口规模、人均GDP、农业机械化水平、有效灌溉面积、农业总产值和农村人口规模等驱动因素，通过固定效应岭回归消除多重共线性，设置三种情景（BS、GD、ES）模拟未来生产侧排放轨迹，再嵌入EEMRIO模型评估未来消费侧排放。

**研究结果**

**3.1 隐含农业NCGHG排放流的时空变化**
通过EEMRIO模型分析2007—2020年区域间隐含农业NCGHG流动，发现总转移量从87.4 Mt. CO₂eq波动上升至194.7 Mt. CO₂eq。华东地区始终为最大净流入区域（2020年达125.1 Mt.），西北和东北地区成为最大净流出区域（分别为55.5 Mt.和53.6 Mt.）。主要转移路径均指向华东，来自西北、东北、西南、华中和华北的流向最为显著。

**3.2 各省隐含农业NCGHG排放**
在省级尺度上，净进口省份从2007年的上海、山东等转向2020年的江苏、广东、浙江、福建等沿海消费省份；净出口省份则从内蒙古、湖南等转向黑龙江、内蒙古、甘肃、青海等内陆生产省份。最大流径（如内蒙古→江苏）表明隐含排放从内陆生产省份向沿海需求密集省份转移。

**3.3 区域消费侧农业NCGHG排放的情景分析**
基于STIRPAT模型和2020年MRIO结构，模拟了2021—2050年三种情景下的消费侧排放。排放顺序始终为ES > BS > GD。到2050年，七区域总排放量在ES、BS、GD下分别为978.3、909.5、835.2 Mt. CO₂eq，GD与ES的减排差距为143.1 Mt.。华东地区减排潜力最大（40.4 Mt.），其次为华南、西南等。净转移量在2050年仍呈ES > BS > GD格局，华东保持最大流入区域，南北向转移结构持久存在。

**讨论与结论**

讨论部分指出，研究揭示了区域间农业NCGHG责任的“生产-消费”割裂：资源丰富但欠发达地区（如西北、东北）承担供应重任，而发达消费中心（如华东）通过贸易转移排放责任，形成“碳泄漏”。政策建议包括：1）优先提升技术效率（如间歇灌溉、优化饲料、改进施肥），减少生产侧排放，同时需考虑小农户结构；2）建立基于消费的责任分配体系，明确净流入区域的减排责任；3）发展区域间补偿机制，将隐含排放转移与财政转移、技术援助挂钩。研究结论总结如下：2007—2020年区域间转移呈上升趋势，生产与消费责任不匹配；情景模拟显示未来排放为ES > BS > GD，到2050年GD与ES差距达143.1 Mt.；华东、华中、西南地区消费侧排放最高，需结合生产侧技术与需求侧减排，建立协调的区域治理机制以支持“双碳”目标。