当前，全球气候变暖是全世界需要应对的重要挑战，关系到人类生活的方方面面。1900—2020 年的 120 年间，全球平均温度升高了 1.3℃^[1]。如何应对全球气候变暖，已经成为全球科学界和各国政府密切关注的热点问题。近一个多世纪人类活动的改变使得大气中二氧化碳（CO₂）、甲烷（CH₄）和氧化亚氮（N₂O）等温室气体浓度迅速上升，温室效应不断增强^[2-4]。农业生产作为人类活动中必不可少的一部分，其产生的温室气体约占人为产生温室气体总量的 1/4^[5]，在温室气体排放中占据重要位置。中国是世界上最大的温室气体排放国，21 世纪以来温室气体排放量持续增长且将继续增长^[6]。因此，对中国农业源温室气体排放进行具体分析、探究如何减少农业生产相关活动的排放尤为必要。

碳足迹是指某一产品在全生命周期内所排放的 CO₂ 和其他温室气体的总量。碳足迹作为衡量产品或过程碳排放水平的指标，可以指示各个功能单位的碳排放，是估算碳排放水平对温室效应影响的一种重要方法^[7]。碳足迹起源于“生态足迹”，利用生命周期分析的角度入手分析某产品或过程整个生命周期相关的直接和间接的碳排放，从产品生产的圈过程进行分析，更为客观且全面，开辟了新的污染物排放计算视角，已被业界普遍采用^[8-9]。在农业方面，已有许多研究从排放量、影响因素和吸收转化机理等对碳足迹进行了各方面的分析^[10-12]。利用碳足迹方法能够对农业生产的温室气体排放水平进行合理量化，在双碳背景下为如何更好地理解农业生产与气候变化之间的关系以及实现农业温室气体减排提供理论依据。

县域在城市与农村之间起到承上启下、支援城市和服务农村经济发展的作用，是推进新型城镇化的强大动力^[13]。县域水平碳足迹的细致研究，对农业绿色发展具有重要意义。兴化市（县级市）地广人多、农业资源丰富，农业产量水平常年居江苏首位，是江苏省乃至于全国最具代表性的典型农业城市之一^[14]。稻麦轮作是该市最主要的作物生产模式，拥有较高的粮食产出。本研究以兴化县域稻麦轮作系统为例，基于农户调研数据，利用生命周期分析方法对县域农业生产碳足迹进行分析，研究了县域稻麦轮作系统的碳足迹水平、构成及影响因素，并探究了碳足迹与经济效益之间的关系，可以为县域水平固碳减排以及维持经济发展与环境保护之间的平衡提供理论依据。

1 材料与方法

1.1 数据来源

本研究的数据来源为江苏省兴化市稻麦产区，采用走访式调研形式对当地农户进行实地调研。 2019 年研究团队在兴化市走访了 3 个县，每个县走访 3～4 个村，随机选取农户进行问卷调查，获取研究数据。调研团队共获得问卷 58 份，其中筛选出有效问卷 53 份，问卷合格率达 91%。问卷主要内容包括土地状况、作物种植、物料投入、农事操作、相关机械等。

1.2 研究边界

本研究的系统边界为水稻季和小麦季两季从播种至收获全生育期内的温室气体排放，包括直接和间接温室气体。具体为农资投入消耗（种子、肥料、农药）和农事操作消耗（机械用油、灌溉用电）带来的温室气体排放，以及作物种植期间土壤的 CH₄、N₂O 排放。

1.3 计算方法

碳足迹计算方法及相关系数来源于《IPCC 2006 年国家温室气体清单指南 2019 修订版》。农业投入资料温室气体排放系数详见表1，来源为中国生命周期数据库（CLCD 0.7）和 Ecoinvent 2.2 数据库。

水稻碳足迹计算公式如下：

式（1）中，CF 代表单位面积碳足迹（kg CO₂-eq·hm^-2）；n 代表该季生产过程中农资投入和农事操作消耗的种类，Q_i 代表农资投入和农事操作消耗的具体数量，C_i 代表生产中各农资投入和农事操作消耗所对应的温室气体排放参数（表1）；$E_{{\mathrm{C}\mathrm{H}}_4}$ 为 CH₄ 排放对应的 CO₂ 排放当量；$E_{{\mathrm{N}}_2\mathrm{O}}$ 为 N₂O 排放对应的 CO₂ 当量。

式（2） 中，$E_{{\mathrm{C}\mathrm{H}}_4}$ 代表稻田 CH₄ 排放对应的 CO₂ 排放当量；EF_ijk 代表 i、j、k 条件下的 CH₄ 排放因子（kg CH₄·hm^-2·d^-1）；t_ijk 为 i、j、k 条件的水稻种植时长（单位：d）；而 i、j、k 分别表示不同的生态系统、田间水分状况和有机物质添加量，包括其他能够引起水稻种植期间 CH₄ 排放量变化的各种条件；28 为 CH₄ 转化为 CO₂ 的全球增温潜势 （100 年尺度）。

式（3）～（5）中，EF_C 为在无有机物添加条件下的持续性灌水稻田基准排放因子（1.3 kg CH₄· hm^-2·d^-1）；SF_W 为水稻种植期间不同水分状况的换算系数（取值 0.6）；SF_P 是解释水稻种植期之前水分状况差异的比例因子（取值为 1）；SF_O 是有机添加物类型和数量变化的换算系数；ROA_i为有机添加物的施用率；CFOA_i代表有机添加物换算系数，取值为 1；Y 为水稻产量（kg·hm^-2）；0.623 为水稻的草谷比^[15-16]；0.5 为稻草保留系数，表示当前技术水平下稻草保留量占稻草总量的百分比^[17]；0.85 为水稻秸秆干重与鲜重的比值，数据来源于当地实际测定值；0.001 为单位换算因子（t·kg^-1）。

式（6）中，N 为纯氮投入；${RF}_{{\mathrm{N}}_2\mathrm{O}}$ 为中国本土水稻田 N₂O-N 排放因子（0.0042 kg·kg^-1）；44/28 为 N₂O与N₂O-N 的分子量比；265 为 N₂O转化为 CO₂ 的全球增温潜势（100 年尺度）^[15，18]。水稻季与小麦季农户生产过程中未投入有机肥。

小麦季碳足迹计算公式如下：

式（7）中，因小麦田 CH₄ 排放量较少，故未将 $E_{{\mathrm{C}\mathrm{H}}_4}$ 纳入计算，其余与式（1）相同。式（8）中 ${WF}_{{\mathrm{N}}_2\mathrm{O}}$ 为小麦季施用氮肥引起的直接与间接排放的总排放因子（0.0135 kg·kg^-1），其余同式（6）。同时，依据 PAS2050 原则，不将土壤碳库变化计入碳足迹。

单位产量碳足迹为单位面积碳足迹与对应产量的比值。

农户受教育水平根据学历水平分为小学以下、小学学历、初中学历、高中及以上学历 4 个组。

农田经济效益计算公式如下：

式（9） 中，V 为单位面积的农田经济效益 （元·hm^-2），Y 为作物产量（kg·hm^-2），S 为对应作物的出售单价（元·kg^-1），C 为生产过程中水稻或小麦的各项生产成本，包括农资投入与机械投入。

1.4 数据处理

利用 Excel 2016 对数据进行录入、处理。施用 RStudio 对数据进行固定效应模型分析。使用 SPSS 25.0 对数据进行单因素方差分析（α=0.05）、线性回归分析和非线性回归分析。使用 Word 2016、Origin pro 2022 将处理的数据制作成图表。

2 结果分析

2.1 兴化县域稻麦轮作系统碳足迹水平与构成

如表2 所示，兴化县域稻麦轮作系统中，水稻季单位面积碳足迹和单位产量碳足迹分别为 9304.7 kg CO₂-eq·hm^-2 和 1.035 kg CO₂-eq·kg^-1。小麦季单位面积碳足迹和单位产量碳足迹分别为3701.5 kg CO₂-eq·hm^-2 和 0.6127 kg CO₂-eq·kg^-1。稻麦周年单位面积碳足迹和单位产量碳足迹分别为 13006.2 kg CO₂-eq·hm^-2 和 0.8566 kg CO₂-eq·kg^-1。水稻季单位面积和单位产量碳足迹均显著高于小麦季。

兴化县域稻麦轮作系统单位面积碳足迹构成中，水稻季以 CH₄ 排放占比最高，占水稻季碳足迹总量的 68%。其次是肥料投入，占水稻季总碳足迹的 9%，其中氮肥占比最大。能源损耗次之，其中农机用柴油的排放约占 6%，碳足迹占比最小的为农药和种子生产过程的排放。小麦季单位面积碳足迹中N₂O 占比最高，占总碳足迹的 45%。其次为能源损耗，农机用柴油占比为 27%。再次为肥料部分，碳足迹占比最小的为农药和种子生产过程的排放。稻麦周年单位面积以 CH₄ 和 N₂O 为主，肥料和能源次之，农药和种子生产过程的排放占比最小。兴化县域稻麦轮作系统单位产量碳足迹构成与单位面积碳足迹构成结果类似。

2.2 肥料投入对兴化县域稻麦轮作系统碳足迹的影响

采用固定效应模型分析不同肥料对兴化县域稻麦轮作系统碳足迹的影响。兴化县域稻麦轮作系统碳足迹与肥料关系如图1 所示，氮肥投入量与稻麦周年单位面积碳足迹呈显著正相关关系，每公顷农田氮肥投入增加 1 kg，单位面积碳足迹增长 4.4 kg CO₂-eq。水稻季和小麦季单位面积碳足迹与氮肥用量也呈显著的正相关关系（水稻季：P<0.001；小麦季：P<0.001）。磷肥投入对兴化县域稻麦轮作系统碳足迹影响与氮肥类似（稻麦周年：P<0.001），即每公顷农田磷肥用量投入增加 1 kg，单位面积碳足迹增长 7.5 kg CO₂-eq。水稻季和小麦季磷肥投入与碳足迹呈显著正相关关系（水稻季：P<0.01；小麦季：P<0.05）。钾肥对兴化县域稻麦轮作系统碳足迹的影响结果与氮肥和磷肥类似（水稻季：P<0.01； 小麦季：P<0.05；稻麦周年：P<0.001）。

2.3 氮肥偏生产力对兴化县域稻麦轮作系统碳足迹的影响

兴化县域稻麦周年单位面积碳足迹与氮肥偏生产力符合线性加平台关系（图2）。当氮肥偏生产力低于或等于 20.2 kg·kg^-1 时，碳足迹与氮肥偏生产力显著负相关，线性回归方程为 y=-337.9x+19402.4（R² =0.26^*）。即氮肥偏生产力每提高 1 kg·kg^-1，单位面积碳足迹降低 337.9 kg CO₂-eq。当氮肥偏生产力超过 20.2 kg·kg^-1 时，碳足迹保持在 12572.3 kg CO₂-eq 不变。水稻季单位面积碳足迹与氮肥偏生产力相关关系不显著。小麦季单位面积碳足迹与氮肥偏生产力呈显著负相关关系（R² =0.12^*）。

注：* 代表 P<0.05，** 代表 P<0.01。阴影区域代表95% 置信区间。下同。

2.4 柴油投入对兴化县域稻麦轮作系统碳足迹的影响

兴化县域稻麦周年单位面积碳足迹与柴油投入呈显著的正相关关系，线性回归方程为 y=3.8x+11861.2（R² =0.21^**），即每公顷农田柴油投入增加 1 kg，单位面积碳足迹增长 3.8 kg CO₂-eq。水稻季单位面积碳足迹与柴油投入相关关系不显著 （R² =0.04）。小麦季单位面积碳足迹与柴油投入线性回归方程为 y=3.9x+2939.7（R² =0.26^**），相关关系显著。

2.5 农户受教育水平对兴化县域稻麦轮作系统碳足迹的影响

农户受教育水平对兴化县域稻麦轮作系统碳足迹的影响如图4 所示。稻麦周年中，高中及以上学历组最低碳足迹最低，小学以下组的碳足迹最高。水稻季中，小学以下组农户对应的单位面积碳足迹水平最高，小学学历组和高中及以上学历组农户单位面积碳足迹水平最低，组间差异不显著。小麦季中，随受教育水平的升高，小麦季单位面积碳足迹水平依次递减，表现为小学以下组 >小学学历组 >初中学历组 >高中及以上学历组。

注：a：水稻季（P=0.534）；b：小麦季（P=0.324）；c：稻麦周年（P=0.383）。

2.6 兴化县域稻麦轮作系统碳足迹与农田经济效益之间的关系

如图5 所示，兴化县域稻麦轮作系统中，小麦季农田经济效益与单位面积碳足迹呈现显著负相关关系，线性回归方程为 y=-1.2x+11829.0 （R² =0.25^**），即单位面积农田碳足迹下降 1 kg CO₂-eq，农田经济效益提高 1.2 元·hm^-2。稻麦周年农田经济效益和水稻季农田经济效益与单位面积碳足迹相关关系不显著。

3 讨论

碳足迹能够指示各个功能单位的排放水平，是衡量产品或过程碳排放的重要指标。据统计，中国南方双季稻系统中，早稻、晚稻和双季单位产量碳足迹分别为 0.86、0.83 和 0.85 kg CO₂-eq·kg^-1[19]。本研究结果显示，兴化县域稻麦轮作系统中水稻季、小麦季和稻麦周年的单位产量碳足迹分别为 1.035、0.6127 和 0.8566 kg CO₂-eq·kg^-1。稻麦轮作系统中水稻季单位产量碳足迹要高于双季稻系统单位产量碳足迹，这与兴化地区的高农业投入有关。兴化县域水稻季单位面积碳足迹和单位产量碳足迹均显著高于小麦季，一方面是由于水稻生产过程中肥料的施用量要高于小麦，农资投入较高；另一方面，水稻生长需要长期处于淹水状态，灌溉带来了更多能源的消耗，碳排放量因而增加^[20]。同时，长期淹水过程中 CH₄ 的大量排放，也是水稻季碳足迹较高的重要原因。

在兴化县域稻麦轮作系统碳足迹构成中，CH₄ 和 N₂O 分别是水稻季和小麦季碳足迹中最主要的组成部分，这一结果与陈中督等^[21]研究结果相似。值得注意的是，相比之前的研究（CH₄ 占比为 65%）^[21]，本研究中将水稻季 N₂O 的排放也纳入了计算，却得到了更高的 CH₄ 占比结果（68%），说明兴化县域水稻季的 CH₄ 排放量相对较高。这可能与兴化的高施肥水平有关，且不同的农事操作也会导致温室气体的排放量有显著不同^[22]。施肥方面，以氮肥为例，氮肥的施用会对 CH₄ 和 N₂O 的排放产生显著影响。N₂O 的排放量会随着氮肥投入量的增加而增加，增加量可达 5.5 倍^[23-24]。而甲烷氧化菌的数量增长会受到氮肥施用带来的抑制作用，甲烷氧化菌和产甲烷菌基因丰度比因而降低， CH₄ 净排放总量随之增加^[25]。氮肥导致的水体富营养化会使水体 CH₄ 排放对温度的提高更加敏感。富营养化水体温度每升高 2℃，CH₄ 净排放量增加 101%～183%，而贫营养水体 CH₄ 净排放量的增加仅为 47%～56%^[26]。CH₄ 等温室气体排放量的增加会导致全球变暖，而全球变暖则反作用于水体，导致 CH₄ 排放量随之上升，形成恶性循环。除了肥料的影响，农户在生产过程中进行水分管理、投入其他物料等操作也影响到了温室气体的排放。如控制节水灌溉模式可以抑制稻田 CH₄ 的排放，虽然 N₂O 的排放也有一定量的增加，但水稻季的全球增温潜势整体会有所下降^[27]。兴化地区水稻种植周期普遍较长，长期的淹水状态使得 CH₄ 的排放量较高，因此应当采取合理的灌溉模式。物料投入方面，如硅的施用可以缓解夜间水稻田增温对根系活性的抑制并显著降低夜间 CH₄ 排放量；投入生物质炭则可以增加稻田土壤的孔隙度，通过实现更高的土壤通气度和氧气利用率来降低 CH₄ 的排放量，同时对土壤中的 CH₄ 相关菌群的群落丰度也有影响^[28-29]，可以对兴化县域稻麦轮作系统进行适当的投入。另外，肖阳^[30]研究发现受教育水平对施肥效率与效果有着正向的影响。本研究结果也发现随着农户受教育水平的提高，稻麦轮作系统碳足迹有下降的趋势。受教育水平较高的农户更倾向于选择节能减排的农事操作模式，这是碳足迹降低的原因。因此，在县域农业生产中可以利用多种农业措施直接或间接地减少温室气体的排放，进而有效地降低碳排放水平。

肥料和能源消耗是农业投入中最主要的部分，是兴化县域稻麦轮作系统碳足迹排放中仅次于温室气体的部分，也是农业生产过程中最直接可控的部分。陈中督等^[21]和 Huang 等^[31]研究结果也显示，稻麦轮作系统中水稻季和小麦季碳足迹均与氮肥投入和柴油消耗呈正相关关系，即随着氮肥投入量的增加和柴油消耗的增加，碳排放水平都会不断升高。肥料如氮肥、磷肥和钾肥的施用过程本身便带来了不容忽视的碳排放，同时也会直接和间接影响其他温室气体的排放，与碳排放水平关系密切^[32]。兴化县域的高肥料投入是导致较高碳足迹的重要原因。本研究中，以最主要的肥料氮肥为例，小麦季碳足迹与氮肥偏生产力呈显著的负相关关系，稻麦周年碳足迹与氮肥偏生产力则是线性加平台的相关关系，氮肥利用效率的提高有助于实现较低的碳足迹水平。因此，在合理范围减少氮肥、磷肥和钾肥的投入且提高肥料的利用效率，可以降低县域稻麦轮作系统碳足迹。柴油是能量消耗中最主要的部分，这与兴化较高的机械化水平有关，在小麦季中占比相比水稻季更高。兴化市地处平原，规模化和农业机械路线优化阻力较小，柴油利用效率的提高可行度较高。在此方面，可着重在小麦季通过优化农业机械行驶路线，减少机械非工作行驶距离来降低总体能源损耗，提高柴油利用效率^[33-34]。总体而言，通过降低肥料投入和能源消耗，提高肥料、能源利用效率，是降低兴化县域稻麦轮作系统碳排放水平的关键。

农田经济效益是县域农业生产的驱动力，在节能减排的过程不容忽视。本研究中，小麦季碳足迹与农田经济效益呈显著负相关关系，即减少碳排放有助于提高小麦季农田经济效益，这是因为农资投入的减少节省了成本，同时产量并没有受到影响。李春喜等^[35]发现在小麦玉米轮作系统中减少氮肥施用并增加有机物料的投入，能够提高农田经济效益。与本研究不同的是，小麦玉米周年的碳足迹是增加的，其经济效益的提高方式是通过增产带来的经济价值的提高^[36]。而 Liang 等^[37]对蔬菜生产进行评估，发现较高的肥料生产效率可以实现较高的经济效益和较低的碳排放水平。本研究结果与之类似，即合理降低碳足迹并不会导致经济效益的下降。

4 结论

在兴化县域稻麦轮作系统中，降低肥料用量并提高肥料利用率、降低能源损耗是降低碳足迹、提升经济效益的关键所在。因此，在县域农业生产中，需要改良农业生产措施，对肥料进行减量优化，同时推动智能化农业的发展并保证义务教育的水平，以降低农业碳排放水平，实现节能减排与经济发展的共同目标。

参考文献