新疆畜牧业碳排放测算及动态演变分析*
时间：2023-04-20 20:40:04 来源：千叶帆 本文已影响人
李 娜 石 晶
(塔里木大学经济与管理学院,新疆 阿拉尔 843300)
由温室气体排放量逐渐增多引起的全球气候变暖现象,已经成为普遍关注的全球性环境问题。2021年7月,中国在参加二十国集团能源气候部长峰会时表示,控制CH4排放是未来中国实现“双碳”目标的重点。对畜牧业来说,“双碳”目标将成为推动畜牧业高质量发展的内在要求。据联合国粮食及农业组织估算,畜牧业温室气体排放量约占全球总排放量的18%。为解决畜禽粪便和污水资源化利用和畜牧业面源污染等难题,我国自2005年起持续提出养殖小区要建设畜禽粪便和污水无害化处理设施,加快推进畜禽养殖规模化、集约化和标准化发展,现阶段我国畜牧业发展正加速进入减污、降碳、协同、增效的高质量发展阶段。为此,从生态视角审视畜牧业,准确把握畜牧业碳排放的现状及特点,对畜牧业绿色低碳发展具有重要意义。
目前学者们围绕畜牧业碳排放已经展开了广泛的探讨。一些国外学者采用生命周期法测度畜牧业碳排放,得出肠道CH4排放量在总排放量中的占比超过50%[1-3]。国内学者也采用生命周期法对畜牧业碳排放进行测算,研究结果同样显示动物肠道发酵气体排放量在总排放量中占据主要地位[4-8]。郭娇等[9]2106依据联合国政府间气候变化专门委员会(IPCC)系数法对中国畜牧业温室气体排放进行评估,结果表明新疆和西藏地区是CH4减排的重点区域。关于畜牧业碳排放的时空演化研究,吴强等[10]发现全国畜牧业碳排放的空间关联性不断增强,呈现明显的局部集聚特征。张金鑫等[11]得出畜牧业碳排放总体差异呈波动性小幅增长,区域内差异成为总体差异的主要来源。姚成胜等[12]分析得出，中国畜牧业碳排放增长的核心区由草原牧区向农耕牧区演变。
从研究方法来看,国内测算畜牧业碳排放采用的温室气体排放因子主要参考IPCC标准,IPCC标准与根据中国实际情况制定的《省级温室气体清单编制指南》(以下简称《指南》)存在较大差异,易产生测算误差。从研究区域来看,已有研究多聚焦于省级层面,较少将研究视角下沉至市域尺度。鉴于此,本研究从地级行政区视角出发,依据《指南》提供的系数,兼顾牲畜种类和温室气体产生途径两个方面,对2000—2020年新疆畜牧业碳排放进行测算,分析新疆14个地级行政区畜牧业碳排放动态演变情况,以期准确把握新疆区域间畜牧业减排降碳的节奏和力度,为各级政府科学制定畜牧业碳减排政策和实现新疆畜牧业低碳化发展提供有力借鉴。
1.1 研究方法
1.1.1 畜牧业碳排放测算方法
畜牧业中主要的碳排放源为养殖动物肠道发酵和粪便管理过程中产生的CH4,以及粪便还田中排放的N2O等[13]794。从畜禽种类来看,反刍动物(如牛、羊)是中国畜牧业温室气体的主要来源,排放比例高达72.44%,猪和家禽所占比例分别为19.22%和6.81%[9]2106。结合新疆畜牧业养殖实际,选择牛、羊等反刍动物以及猪、马、驴等非反刍动物作为碳源,并参考王欢等[13]795对畜禽养殖碳排放的计算方法,依据《指南》中的碳排放系数,测算新疆各地级行政区畜牧业碳排放量。计算公式见式(1)：
C=CCH4+CN2O=∑Ni·αi+∑Ni·βi
(1)
式中：C为畜牧业碳排放总量;CCH4、CN2O分别为CH4、N2O产生的碳排放量;Ni为第i种牲畜的饲养量;αi和βi分别为第i种牲畜的CH4和N2O碳排放系数(取值见表1);各参数单位均根据实际情况而定。为便于分析,根据增热效应,将CH4和N2O统一转化为CO2当量,即1 t CH4相当于25 t CO2,1 t N2O相当于298 t CO2。
表1 主要牲畜品种的碳排放系数Table 1 Carbon emission coefficients of major livestock breeds kg/(头·a)
1.1.2 非参数核密度估计方法
非参数核密度估计是一种不需要进行任何参数模型假设,通过数据本身就可研究数据分布特点以估计概率密度函数的非参数方法。本研究据此揭示新疆各区域畜牧业碳排放量分布的位置、形态、峰值以及延展性等,估计出畜牧业碳排放整体形态,进而说明新疆各区域畜牧业碳排放量的时序演变趋势。
1.1.3 空间相关性分析方法
本研究中,采用全局莫兰指数和局部莫兰指数进行空间相关性分析,以反映新疆畜牧业碳排放的空间关联程度和局部区域在空间上的集聚情况。莫兰指数取值介于-1～1：莫兰指数>0表示在空间上呈正相关关系;莫兰指数<0表示在空间上呈负相关关系;莫兰指数绝对值越接近于0表明相关性越弱。
1.2 数据来源
测算2000—2020年新疆各地级行政区畜牧业碳排放所需数据均来自相应年份的新疆统计年鉴、中国农村统计年鉴和中国畜牧业年鉴。
2.1 新疆畜牧业碳排放的时序动态演变
新疆14个地级行政区畜牧业碳排放总量见图1。整体来看,牲畜肠道发酵、粪便管理产生的碳排放量与新疆畜牧业碳排放总量变动趋势基本一致,均呈波动上升趋势。新疆畜牧业碳排放总量从2000年的3 089.30万t增加到2020年的3 407.52万t,2016年达到峰值4 440.00万t。肠道发酵是畜牧业碳排放的主要源头。2000—2016年新疆畜牧业碳排放总量以年均2.57%的速度波动增长,2016—2018年以年均2.35%的速度下降,而2018—2020年又以年均0.44%的速度增长。其原因在于,进入21世纪以后,肉蛋奶需求逐渐增加,养殖规模不断扩大,导致畜牧业碳排放总量上升;与此同时,国家持续加大碳减排力度,新疆也相继出台有关加强畜牧业碳减排的政策文件,这一系列举措有效促进了新疆畜牧业碳排放总量的控制[14]。
图1 2000—2020年新疆畜牧业碳排放总量Fig.1 Total carbon emission of Xinjiang animal husbandry from 2000 to 2020
采用非参数核密度估计方法绘制出2000、2005、2010、2015和2020年新疆畜牧业碳排放总量核密度曲线,结果见图2。2000—2020年,核密度曲线中心向右迁移,与2000年相比,2020年的峰值略有下降且变化区间缩小,表明各地级行政区畜牧业碳排放由集聚向分散演化。与2000年相比,2005年核密度曲线形态变化较大,曲线中心向右迁移且峰值明显下降,曲线宽度大幅拓展。由此表明,2000—2005年新疆畜牧业碳排放总量大幅增加且地区间的差异明显,该阶段各地区畜牧业碳排放由集聚向分散演化。与2005年相比,2010年核密度曲线中心略向左移,峰值上升且曲线宽度略有缩小,曲线整体形态变化不大。由此揭示,2005—2010年新疆畜牧业碳排放总量略有减少,新疆各地区畜牧业碳排放的分布特征由分散向集聚演化。与2010年相比,2015年核密度曲线中心向右迁移,峰值下降且变化区间扩大。可见,2010—2015年新疆畜牧业碳排放总量增加,且各地区差距扩大,呈现出由集聚向分散演化的态势。与2015年相比,2020年的核密度曲线中心左移,曲线峰值变高,其变化区间明显缩小。这表明2015—2020年新疆畜牧业碳排放总量减少,各地区之间的差距大幅缩小,呈现出由分散向集聚演化的态势。总体而言,新疆各地级行政区经济发展水平及畜牧业发展战略存在差异,牲畜品种和饲养规模不同,进而影响新疆畜牧业的结构调整与畜牧业低碳化发展的推进,一定程度上会导致畜牧业碳排放的区域差距。
图2 新疆畜牧业碳排放核密度分析结果Fig.2 Results of kernel density analysis of animal husbandry carbon emission in Xinjiang
2.2 新疆畜牧业碳排放的空间动态演变
2000—2020年新疆14个地级行政区畜牧业碳排放的全局莫兰指数计算结果见表2。研究期内新疆畜牧业碳排放的全局莫兰指数>0,且多数年份通过在10%的显著性水平下检验,说明新疆畜牧业碳排放在各区域之间存在着一定关联特征,且2018年的全局莫兰指数大幅增加。随着经济发展和科技进步,各地级行政区联系逐渐加强,相互之间的影响力也越来越凸显,集聚程度逐渐提高。
表2 2000—2020年邻接空间权重矩阵下全局莫兰指数Table 2 Global Moran’s I under the weight matrix of adjacency space from 2000 to 2020
为刻画新疆畜牧业碳排放空间集聚的具体演变情况,需对其局部空间自相关进行检验,因此本研究绘制了2010、2020年新疆畜牧业碳排放散点图及碳排放空间分布图(分别见图3和图4)。从2010年到2020年,位于第一象限和第二象限的地级行政区数量相同,即形成“高-高”集聚和“低-高”集聚态势的地级行政区在数量上是一致的;位于第三象限的地级行政区由4个演变为5个,可以看出2010—2020年形成“低-低”集聚的地级行政区数量增多;位于第四象限形成“高-低”集聚态势的地级行政区数量由2个演变为1个且地级行政区变动。从空间分布来看,伊犁畜牧业碳排放由2010年的882.38万t下降到2020年的413.85万t,在各地级行政区中减排效果最为突出。研究期内畜牧业碳排放上升的地级行政区主要集中在阿克苏、博州、克州和哈密,其中阿克苏畜牧业碳排放量较2010年增加了约128.85万t,涨幅最为明显,因此在控制碳减排问题上要特别关注。
注：图中横线和竖线为4个象限的分割线;斜线的斜率即为莫兰全局指数。图3 新疆畜牧业碳排放莫兰散点图Fig.3 Moran scatter plot of animal husbandry carbon emissions in Xinjiang
3.1 结 论
(1) 从时间维度看,2000—2020年新疆畜牧业碳排放整体波动上升,2016年达到峰值(4 440.00万t)。从碳排放产生的途径来看,肠道发酵是畜牧业碳排放的主要源头之一。从时序动态变化看,研究期内核密度曲线中心向右迁移,与2000年相比2020年的峰值略有下降且变化区间缩小,表明新疆各地区畜牧业碳排放由集聚向分散演化。
(2) 从空间相关性看,新疆各地级行政区畜牧业碳排放空间相关性不断加强,“低-低”集聚类型增多。
(3) 从空间分布看,研究期内伊犁畜牧业碳排放下降最多,在各地级行政区中减排效果最为突出。2020年阿克苏畜牧业碳排放量较2010年增加了约128.85万t,涨幅最为明显。
3.2 建 议
(1) 多措并举,实现畜牧养殖全过程减排。运用科学技术手段,通过改变牲畜瘤胃发酵、优化饲料配比、培育优良品种等方法从源头减少CH4排放。此外,采用种养结合模式和沼气池建设实现畜禽排泄物处理和再利用,提高畜牧业碳排放效率。将低碳发展理念持续注入畜牧养殖过程,形成“源头控制、过程减排、末端治理”的全流程减碳链条。
图4 新疆畜牧业碳排放分布Fig.4 The distribution of animal husbandry carbon emissions in Xinjiang
(2) 加强合作,统一协调畜牧业低碳发展。各地区间要共享低碳畜牧业发展技术,充分发挥邻近地区的辐射带动作用,通过区域联动实现区域协同减排。加快推进能源绿色低碳转型,大力发展风能、水能和太阳能等可再生能源,逐步降低各区域畜牧养殖环节的非期望产出。
(3) 立足实际,制定差异化减排政策。建立健全减排降碳长效机制,保障畜牧业碳排放平稳有序减少。针对畜牧业碳排放大的地区制定引导政策,如建立低碳畜牧业示范园区,分区域逐步实现畜牧业低碳发展。因种施策,针对温室气体排放潜力较大的反刍动物,可通过适当调整养殖结构来减少排放。
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