耕作方式对小麦―玉米两熟农田生态系统碳足迹的影响

摘要：r田生态系统碳足迹分析有利于找出问题，为低碳农业提供支撑。本文基于碳足迹全循环指标系统，以山东省泰安、滕州、龙口三地的中高产田为例，研究了耕作方式对中高产田耗碳足迹、固碳足迹、净耗碳（GHG）、单位产值碳足迹（CFv）及单位产量碳足迹（CFy）的影响。结果表明：农田生态系统耗碳足迹中，化合物耗碳中N肥和土壤N2O耗碳占了79.69%～92.53%，其中仅N肥就占了53.82%～62.49%；机电油耗碳的80%以上是灌溉、耕作、播种和收获产生的；有机耗碳中98.83%以上是秸秆耗碳。农田生态系统中主要是籽粒与秸秆固碳，籽粒固碳占总固碳的39.05%～52.64%；滕州的总固碳比其他两个城市高出196.3～7 801.5 kgCO2/hm2（旋耕除外）；三地农田生态系统的ΔGHG值在-3 524.7～-8 774.3 kgCO2/hm2，均表现为碳汇；夏玉米季的净固碳高于冬小麦季；翻耕的净固碳量明显高于旋耕和耙耕。在冬小麦-夏玉米一年两熟条件下，夏玉米的CFv和CFy均显著高于冬小麦；CFv和CFy均表现为冬小麦翻耕-夏玉米免耕>冬小麦旋耕-夏玉米免耕>冬小麦耙耕-夏玉米免耕；地区间的CFv和CFy规律性不明显。因此，提高农业机械作业效率、减少机电油耗，提高氮肥和水分利用效率，建立合适的土壤耕作制度，提高作物产量，是山东省提高净固碳能力的重要突破方向。同时，继续挖掘夏玉米的固碳潜力、提高冬小麦的固碳能力，是作物育种与栽培应该重点解决的问题。

关键词：耕作方式；小麦-玉米两熟；中高产田；农田生态系统；碳足迹

中图分类号：S157.4+2+S181.6文献标识号：A文章编号：1001-4942（2017）06-0034-07

AbstractCarbon footprint analysis in farmland ecosystem was beneficial to find problems and provide the support for the development of low-carbon agriculture. Based on the whole-circle carbon footprint index system， the effects of tillage mode on carbon consumption and sequestration， carbon footprint， net carbon consumption （GHG）， carbon footprint per unit of output （CFv） and carbon footprint per unit of production （CFy） were studied in the high- and middle- yield field in Taian， Tengzhou and Longkou in Shandong Province. The results showed that the carbon consumption from N fertilizer and soil N2O emission accounted for 79.69%～92.53%， in which，that from N fertilizer accounted for 53.82%～62.49%， in the carbon consumption from chemical compounds. More than 80% mechanical fuel consumption was used for irrigation， tillage， sowing and harvest. The carbon consumption of straw accounted for 98.83% in the organic carbon consumptions. In the farmland ecosystem， the carbon was mainly sequestrated in grain and straw， in which， the carbon sequestration in grain accounted for 39.05%～52.64% of the total carbon sequestration. The total carbon sequestration in Tengzhou was 196.3～7 801.5 kgCO2/hm2 higher than those of the other two cities， except under the rotary tillage mode. The GHG in the 3 cities were between -3 524.7 and -8 774.3 kgCO2/hm2， which showed that the farmland ecosystem was a carbon sink. The carbon sequestration of summer maize was higher than that of winter wheat. The carbon sequestration under plough tillage was higher than those under rotary tillage and harrow tillage. Under the winter wheat- summer maize double cropping farmland ecosystem， the CFv and CFy of summer maize both were significantly higher than those of winter wheat， the CFv and CFy were winter wheat with plough tillage - summer maize with no-tillage > winter wheat with rotary tillage - summer maize with no-tillage > winter wheat with harrow tillage - summer maize with no-tillage. But there were no significant rules in the CFv and CFy of different cities. Thus， in order to improve the net carbon sequestration in Shandong Province， we should improve the agricultural mechanical efficiency， reduce the mechanical and electronic consumption， increase the nitrogen and water use efficiencies， build the suitable tillage system， and increase the crop yield. Meanwhile， to excavate the carbon sequestration potential of summer maize and to improve the carbon sequestration capacity of winter wheat were important for crop breeding and cultivation.

KeywordsTillage mode； Wheat-maize double cropping； Middle- and high- yield field； Farmland ecosystem； Carbon footprint

农田生态系统是陆地生态系统的重要组成部分，随着温室效应成为全球关注的热点，农田生态系统的温室气体排放情况成为科研人员研究的重要部分。运用碳足迹对农田生态系统的温室气体排放进行研究在学术界得到了认可[1-3]。碳足迹（carbon footprint）是在生态足迹[4]的概念基础上提出来的，是对某种活动或某种产品生命周期内直接或间接CO2排放量的度量，最早出现于英国，随后在学术界和非政府组织等推动下迅速发展起来[5]。21世纪初，美国环境科学家West和Marland明确了种子、化肥、灌溉、农药等在生产、包装、储存、运输和使用过程中的CO2排放量，是运用碳足迹法指标体系的先驱[6，7]；随后，Ohio州立大学的Lal教授从生命周期评价的角度对碳足迹指标体系进行了系统归纳[8]。后人的碳足迹研究大多是基于他们的指标体系。

农田生态系统不同于草地、森林、城市等生态系统，既是“碳汇”，也是“碳源”，但究竟是“净碳汇”还是“净碳源”存在着巨大争议。一些学者认为，农业活动及其过程是重要的温室气体排放源而非碳汇，对全球CO2的吸收没有什么贡献[9]；但更多的研究者倾向于农田具有巨大的碳汇量[10]。目前对农田碳汇的研究已从农田土壤的碳汇效应向整个农田生态系统的净碳汇效率转移[11-13]，并以碳足迹表征农田生态系统的温室气体净增减量、碳流的效率等[1，2]。但针对耕作方式和高低产田的相关研究却很少。山东省作为我国的农业大省，2013年的耕地面积是760万公顷，占全省面积的48%以上。因此，分析山东省农田生态系统的固碳效应与碳流效率等，对制定农田管理和温室气体减排措施具有重要的指导意义。

1材料与方法

1.1研究区域概况

研究区域包括山东省胶东半岛的龙口（中产田）、中部地区的泰安（中产田）和南部地区的滕州（高产田）。三地的冬小麦产量分别为7.50、6.32、8.26 t/hm2，夏玉米产量分别为8.60、8.73、10.36 t/hm2。本研究对三个地区2012年翻耕、旋耕、耙耕三种耕作方式的碳排放和固定进行了比较分析。

1.2碳足迹分析原理

1.2.1碳流路径农业生产是一种既有碳排放也有碳固定的生产活动。其碳排放包含两个方面：一是生产过程中直接向空气中排放的温室气体，如植物呼吸、秸秆还田分解释放的CO2等；二是农田生产过程中投入的物资如农药、化肥、机械等所释放的温室气体。而农田作物进行光合作用时又会固定大气中的CO2。因此，本研究采用全环式碳流模型[1，14-17]对农田系统的碳足迹进行研究，模型如下：

式中：NGHGB指空气中净温室气体平衡；GWPNPP指净初级生产率（包括籽粒、秸秆、残茬和根系）；GWPIMPORT指外部直接投入的碳，实际是指厩肥；GWPEXPORT指土壤排出的温室气体量，包括CO2、N2O、CH4（非水田可忽略）；GWPRH指土壤异氧呼吸排出的碳（可忽略）；GWPSOILGHGS指土壤有机质变化引起的温室气体增减量（在某些短期田间试验中此项可忽略）；GWPINPUT指各种间接碳汇，包括肥料、农药、种子、灌溉、人力、畜力等。

为了更好地适应中国的实际情况，在公式（1）的基础上进行非实质性的修改[1]，将模型简化为：

式中：GHG指农田生态系统的净耗碳量，也可指空气中温室气体增减量；GWPNPP指净初级生产率的增温潜势；GWPSOC指土壤有机碳的增温潜势（短期试验可忽略）；GWPSOILEXPORT指土壤排放CO2（主要是秸秆还田）、N2O（主要决定于施N量）、CH4（非水田可忽略）的增温潜势；GWPINPUT指间接投入的增温潜势。

GHG也可以耐度胗氩出的角度进行计算，即：

GHG=总耗碳-总固碳；

总耗碳=无机要素耗碳+有机要素耗碳；

无机要素耗碳=机电油耗碳+化合物耗碳。

若GHG0，则农田生态系统对大气温室气体的作用为正，即净碳排放。

1.2.2指标体系为了方便计算和比较，需要将碳的主要来源、排放和参数按一定标准折算成同一单位。目前用的比较多的有IPCC（2006）[1]、West和Marland[7]、Lal[8]、Gan[17]和刘巽浩[18]五种指标体系。刘巽浩等[1]在此基础上制定出了更加符合中国的指标体系，并对其赋值，见表1。

1.2.3单位产量与单位产值的碳足迹CFy指单位产量的作物生产耗碳，CFv指单位产值的作物生产耗碳[3，19]。

CFy=ΔGHG/TY

CFv=ΔGHG/TV

式中，ΔGHG为净消耗碳（kgCO2/hm2），TY为产量（kg/hm2），TV为作物产值（元/hm2）。

1.3数据处理与分析

用Microsoft Excel 2013对数据进行统计分析，用SigmaPlot 10.0作图。

2结果与分析

2.1山东省中高产田不同耕作方式的耗碳足迹

2.1.1山东省中高产田不同耕作方式的化合物耗碳由表2可知，在泰安、滕州和龙口三地的农田生产中，冬小麦季的纯N+土壤N2O耗碳分别占化合物耗碳总计的86.66%、79.69%和88.80%，夏玉米季分别占86.68%、92.53%和88.40%；其中，纯N肥的耗碳量占总化合物耗碳的53.82%～62.49%。可以看出，研究植株利用N肥规律，设计合理施肥方式，减少N肥施用量，提高N肥的有效利用率，也是减少农田生态系统中粮食生产耗碳的方式之一。

2.1.2山东省中高产田不同耕作方式的机电油耗碳由表3和表4可知，冬小麦生长季，泰安、滕州和龙口农田翻耕处理的灌溉、翻耕和收获所消耗的机电油耗碳之和分别是整个冬小麦生长季机电油耗碳总计的80.61%、80.23%和81.52%，旋耕的分别是77.94%、79.69%和81.09%，耙耕的分别是78.88%、78.22%和81.52%；灌溉耗碳占机电油耗碳总计的32.79%～48.69%。夏玉米种植均为免耕播种方式，所以耕作方式耗碳为0。泰安、滕州和龙口三地播种、灌溉和收获所消耗的机电油耗碳总计分别是整个夏玉米生长季机电油耗碳总计的79.70%、81.30%和93.23%；其中，灌溉耗碳占机电油耗碳总计的19.82%～34.55%，收获占34.29%～41.10%。

可见，泰安、滕州和龙口三地小麦-玉米两作80%以上的机电油耗碳是灌溉、耕作、播种和收获。所以改进灌溉技术，改良收获、耕作和播种机械，提高油电利用效率，是减少机电油耗碳的关键及降低农田生态系统中粮食生产耗碳的方式之一。

2.1.3山东省中高产田不同耕作方式的有机耗碳从表5可以看出，山东省三个地区农田生态系统中有机耗碳98.83%以上来源于秸秆还田，均高于9 800 kgCO2/hm2；种子耗碳只占了有机耗碳的0.42%～1.17%。虽然秸秆耗碳量非常大，但由于秸秆都来自于上一茬作物的秸秆产量，相对一年来说，秸秆耗碳等于秸秆固碳。

2.2山东省中高产田不同耕作方式的固碳及净耗碳足迹分析

从表6可以看出，籽粒固碳占总固碳（籽粒固碳+秸秆固碳）的39.05%～52.64%。滕州的农田是高产田，无论是冬小麦还是夏玉米的籽粒固碳都高于其他两个城市，高出720.3～2 372.1 kgCO2/hm2。滕州的总固碳比其他两个城市高出196.3～7 801.5 kgCO2/hm2（旋耕除外）。三地农田生态系统的ΔGHG值在-3 524.7～-8 774.3 kgCO2/hm2，均为负值，所以农田生态系统的粮食生产是一个净固碳而不是耗碳的过程。三地冬小麦生长季平均ΔGHG值为-4 976.1 kgCO2/hm2，而三地夏玉米生长季平均ΔGHG值为-7 657.7 kgCO2/hm2，说明夏玉米季的净固碳高。冬小麦-夏玉米一年两熟条件下，三种耕作方式平均，泰安、滕州和龙口的ΔGHG值分别为-10 678.3、-14 180.4、-13 042.7 kgCO2/hm2，说明滕州因高产总的净固碳量最高。冬小麦-夏玉米一年两熟条件下，三地平均，翻耕、旋耕和耙耕的ΔGHG值分别为-13 219.2、-12 549.9、-12 132.3 kgCO2/hm2，说明翻耕的净固碳量显著高于旋耕和耙耕。所以采用翻耕，并通过培育高产新品种和运用新技术增加作物经济产量，是提高农田生态系统中粮食生产过程净固碳的重要途径。

2.3山东省中高产田不同耕作方式的CFv与CFy足迹分析

翻耕、旋耕与耙耕冬小麦和夏玉米的单位产值碳足迹（CFv）值为-0.2191～-0.4263，单位产量碳足迹（CFy）值为-0.5635～-0.8900，均为负值，说明均表现为碳汇。三地区间，除旋耕外，冬小麦季CFv表现为滕州>龙口>泰安，夏玉米季则表现为泰安≈龙口>滕州。在地区间，冬小麦季CFy值以泰安最低，夏玉米季CFy表现为龙口>滕州>泰安。在冬小麦-夏玉米一年两熟条件下，夏玉米的CFv和CFy均显著高于冬小麦，表明夏玉米的碳汇效应高于冬小麦。耕作方式相比，CFv和CFy表现趋势为冬小麦翻耕-夏玉米免耕>冬小麦旋耕-夏玉米免耕>冬小麦耙耕-夏玉米免耕（图1）。

3讨论与结论

山东省农田生态系统耗碳是由农田生产过程的投入决定的，主要包括化合物耗碳、机电油耗碳和有机物耗碳三部分。化合物耗碳主要指农田生态系统生产过程中的肥料施用，其中HN肥施用的耗碳就占据了化合物耗碳的1/2以上，这与田慎重[20]的研究结果相同。所以减少N肥的施用，选择合理的N肥施用方式，提高N肥利用率，是降低农田生态系统耗碳的主要方式。机电油耗碳主要是由灌溉、收获、播种和耕作方式决定的，灌溉耗碳约占了机电油耗碳的1/3，由此可看出政府部门增加农田灌溉基础建设投入的必要性。虽然农田生态系统中的有机物耗碳非常高，均高于9 800 kgCO2/hm2，但其中98.83%以上是由作物秸秆还田引起的，而作物秸秆耗碳又等于作物秸秆固碳，因此可以不考虑。可见，山东省农田生态系统无论是中产田还是高产田，无论是翻耕、旋耕还是耙耕，主要耗碳的是农田机电油耗碳中的灌溉与收获耗碳和化合物耗碳中的肥料施用，尤其是N肥的施用量。

农田生态系统中固碳主要包括籽粒固碳和秸秆固碳，而籽粒固碳量直接反映了冬小麦和夏玉米的产值碳足迹。滕州高产田的籽粒固碳和秸秆固碳量均高于泰安和龙口的中产田，且翻耕的固碳量要高于旋耕和耙耕，因此，在高产田中采用翻耕能够提高农田生态系统的作物固碳量。农田生态系统的净耗碳量都为负值，表明农业生产整体来说是一个固碳的过程，对整个自然生态系统具有与森林相同的吸收大气中温室气体的作用[1，2]。三个地区间，滕州高产田的净固碳量最高，其次为龙口，泰安最低；同一地区不同耕作方式间比较，翻耕的净固碳量均最大。

由于ΔGHG值为负值，冬小麦和夏玉米的CFv和CFy也均为负值，其中夏玉米的CFv和CFy值要高于冬小麦。这是由作物特性造成的：夏玉米是C4植物，其产量要远高于C3植物冬小麦的产量[21]。CFv和CFy表现趋势为冬小麦翻耕-夏玉米免耕>冬小麦旋耕-夏玉米免耕>冬小麦耙耕-夏玉米免耕，这主要是因为翻耕增加了产量和固碳能力。滕州的产量高于泰安和龙口，但CFv和CFy并不是最高，这说明碳足迹的变化不仅与产量有关，也与生产过程中碳耗和价格有关。因此，提高产量和减少生产过程中的碳耗，对低碳高产均至关重要。

综合来看，提高农业机械作业效率、减少机电油耗，提高氮肥和水分利用效率，建立合适的土壤耕作制度，提高作物产量，是山东省r田系统提高净固碳能力的重要突破方向。同时，继续挖掘夏玉米的固碳潜力，提高冬小麦的固碳能力，是作物育种与栽培应该重点解决的问题。

参考文献：

[1]刘巽浩，徐文修，李增嘉，等.农田生态系统碳足迹法：误区、改进与应用――兼析中国集约农作碳效率[J].中国农业资源与区别，2013，34（6）：1-11.

[2]刘巽浩，徐文修，李增嘉，等.农田生态系统碳足迹法：误区、改进与应用――兼析中国集约农作碳效率（续）[J].中国农业资源与区别，2014，35（1）：1-7.

[3]王占彪，王猛，陈阜. 华北平原作物生产碳足迹分析[J].中国农业科学，2015，48（1）：83-92.

[4]Rees W E. Ecological footprints and appropriated carrying capacity： what urban economics leaves out [J]. Environment and Urbanization， 1992， 4（2）： 121-130.

[5]段华平，张悦，赵建波，等.中国农田生态系统的碳足迹分析[J].水土保持学报，2011，25（5）：203-208.

[6]West T O， Marland G. Net carbon flux from agricultural ecosystems： methodology for full carbon cycle analyses [J]. Environmental Pollution， 2002，116：439-444.

[7]West T O， Marland G. A synthesis of carbon sequestration， carbon emissions， and net carbon flux in agriculture： comparing tillage practices in the United States [J]. Agriculture， Ecosystems & Environment， 2002， 91： 217-232.

[8]Lal R. Carbon emission from farm operations [J]. Environment International， 2004， 30（7）： 981-990.

[9]方精云，郭兆迪，朴世龙，等.1981―2000年中国陆地植被碳汇的估算[J].中国科学（D辑），2007，37（6）：804-812.

[10]赵荣钦，秦明周.中国沿海地区农田生态系统部分碳源/汇时空差异[J].生态与农村环境学报，2007，23（2）：1-6.

[11]余喜初，黄庆海，李大明，等.潘阳湖地区长期施肥双季稻稻田生态系统净碳汇效应变化特征[J].农业环境科学学报，2011，30（5）：1031-1036.

[12]李洁静，潘根兴，张旭辉，等.太湖地区长期施肥条件下水稻-油菜轮作生态系统净碳汇效率及收益评估[J].应用生态学报，2009，20（7）：1670-1676.

[13]Cao S， Xie G， Zhen L. Total embodied energy requirements and its decomposition in China’s agricultural sector [J]. Ecological Economics， 2010， 69（7）：1396-1404.

[14]Soussana J F， Allard V， Pilegaard K， et al. Full accounting of the greenhouse gas budget of nine European grassland sites [J]. Agriculture， Ecosystems & Environment， 2007， 12：1121-1134.

[15]Smith P， Lanigan G， Kutsch W L， et al. Measurements necessary for assessing the net ecosystem carbon budget of croplands [J]. Agriculture， Ecosystems & Environment， 2010， 139：302-315.

[16]Lehuger S， Cabrielle B， Laville P，et al. Predicting and mitigating the net greenhouse gas emissions of crop rotation in Western Europe [J].Agricultural & Forest Meteorology， 2011， 151：1654-1671.

[17]Gan Y， Liang C， Campbell C A， et al. Carbon footprint of spring wheat in response to fallow frequency and soil carbon changes over 25 years on the semiarid Canadian prairie [J]. European Journal of Agronomy， 2012， 43：175-184.

[18]刘巽浩. 能量投入产出研究在农业上的应用[J]. 农业现代化研究，1984（4）：15-20.

[19]Yang X L， Sui P， Zhang M， et al. Reducing agricultural carbon footprint through diversified crop rotation systems in the North China Plain [J]. Journal of Cleaner Production， 2014， 76： 131-139.

[20]田慎重. 基于长期耕作和秸秆还田的农田土壤碳库演变、固碳减排潜力和碳足迹分析[D].泰安：山东农业大学，2013.

[21]于振文， 主编. 作物栽培学各论（北方本）[M]. 北京：中国农业出版社， 2013.