中國保護性耕作凈碳匯的時空分異特征及其驅動力
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作者:李園園 薛彩霞 柴朝卿 姚順波 李衛
關鍵詞保護性耕作；凈碳匯；時空分異；驅動力
氣候變暖已成為威脅人類生存和可持續發展的全球性挑戰，“氣候經濟學之父”尼古拉斯?斯特恩曾提出“如果全球溫室氣體排放照舊，那么將對地球生態系統造成重大影響”［1］。作為負責任的大國，中國于2020年宣布力爭在2030 年前實現碳達峰，2060 年前實現碳中和。增加固碳和減少碳排是實現“雙碳”目標的兩條路徑。IPCC全球氣候變化評估報告指出農田具有重要的固碳能力和潛力，但耕作措施對其具有重要影響［2］。傳統耕作方式因頻繁干擾土壤而不利于土壤有機碳的存儲，興起于美國“黑風暴”事件的現代保護性耕作則是一種可以有效提高土壤碳儲量和減少碳排的耕作技術［3］，其在全球范圍內每年的土壤固碳量約為0. 74×109～1. 00×109 t［4］，目前已被世界多個國家應用。中國在20世紀60年代引進保護性耕作技術，2002年正式推廣，至2019年其應用面積已達7 719. 953 萬hm2。那么，保護性耕作在中國近二十年的推廣是否起到了固碳減排作用？作用大小如何？各區域間是否存在差異？以及差異背后的驅動力有哪些？這些問題的答案不僅可以為優化不同區域保護性耕作的推廣政策提供決策依據，而且對于減緩氣候變暖、促進農業可持續發展以及實現“雙碳”目標具有重要參考價值。
1 文獻綜述
保護性耕作是低碳農業生產中的一項重要技術，既可以提高土壤碳儲量，又可以降低碳排放?，F有文獻關于保護性耕作固碳減排的研究，主要聚焦于利用田間實驗測度免耕和秸稈還田等不同措施對土壤固碳和溫室氣體排放的影響。目前，學者們對“保護性耕作可以提高土壤固碳能力［5-6］”已基本達成共識。研究表明，保護性耕作較傳統耕作方式顯著提高了土壤的固碳速率、有機碳穩定系數及其儲量［6-7］。當然，其固碳效應的發揮還與不同措施是否聯合使用［8］、作物種植制度［9］以及土壤類型［10］等因素有關。保護性耕作的實施改變了土壤的理化性質和生物環境，進而影響到微生物的分解、厭氧發酵等活動，最終將直接或間接影響溫室氣體排放，但學者們對其減排效應的研究結論尚未達成共識。已有文獻中關于免耕對溫室氣體排放的影響形成了促進、抑制或無顯著影響三種觀點［11-13］，這是由于學者們研究的作物類型、種植制度、位點條件等差異造成的。秸稈還田腐解后能有效增加土壤孔隙度，一般被認為能增加溫室氣體排放［14］。也有學者采用Meta分析法綜合評估了一定區域保護性耕作的固碳減排效應［14-15］。
學者們關于保護性耕作固碳減排效應已做了大量研究，但仍存在可完善之處：①學者們通過田間試驗對“保護性耕作的固碳減排效果受作物類型、位點條件、種植制度等的影響”已形成一致結論，但基于宏觀視角的研究較為不足，更何況中國各地區資源稟賦和技術推廣程度等存在較大差異。②生物固碳是農業碳匯的重要來源之一［16］，保護性耕作會影響作物生長和產量進而帶來生物固碳的變化，但現有文獻并未將其納入保護性耕作的固碳效應。③盡管部分學者對不同區域保護性耕作的固碳減排效應進行了綜合分析，但尚未對其背后的驅動力予以探究。綜上，該研究基于保護性耕作田間實驗數據的Meta分析結果與系統試驗數據，在測度2000―2019年中國保護性耕作凈碳匯的基礎上，采用探索性空間數據分析方法揭示其時空格局特征，運用地理探測器探究其空間分異的驅動力，以期為優化保護性耕作的推廣政策、實現“雙碳”目標及緩解氣候變暖提供參考依據。
2 研究方法與數據來源
2. 1 中國保護性耕作凈碳匯測度
保護性耕作具有碳匯和碳源的雙重屬性［3］，其核心措施――免耕和秸稈還田主要通過土壤固碳和生物固碳兩種方式發揮碳匯效應，但兩種措施的聯合使用在不同碳匯方式下的交互效應不同。免耕和秸稈還田聯合使用時的土壤固碳效應小于各自單獨使用時的土壤固碳效應之和，即存在反協同效應；生物固碳源于保護性耕作對作物產量的影響，免耕通常會帶來減產，而秸稈還田具有增產作用［17］，但秸稈還田對免耕的減產有減緩效應［15］。雖然免耕和秸稈還田實施之后產生了與之前不同的溫室氣體排放量，但未發現其存在顯著交互效應［18］。需要說明的是：保護性耕作碳匯碳排考慮的是作物生長全生命周期中的碳吸收和碳排放，這與IPCC［19］、李克讓［16］和田云等［20］測算農業碳的方式一致。保護性耕作凈碳匯的具體測算方式參考薛彩霞等［21］的研究：
2. 2 探索性空間數據分析
探索性空間數據分析（Exploratory Spatial Data Analysis，ESDA）是以空間關聯測度為核心對事物的空間分布格局進行描述與可視化分析以揭示其在空間上的相互作用關系。
2. 2. 1 全局莫蘭指數
全局莫蘭指數（Global Moran’s I）是描述所有空間單元在整個研究區域上與周邊地區的平均關聯程度。公式如下：
2. 2. 2 熱點分析
熱點分析（Getis?Ord Gi*）可識別具有統計顯著性的高值（熱點）和低值（冷點）空間聚類，用于揭示局部區域空間集聚特征。公式如下：
2. 3 地理探測器
地理探測器是由王勁峰等基于空間分異理論提出的探測空間分異性并揭示其背后驅動力的統計學方法［22］，研究中涉及因子探測和交互作用探測。
2. 3. 1 因子探測
因子探測是探測自變量對因變量空間分異的解釋程度，用q 值度量。公式如下：
2. 3. 2 交互作用探測
交互作用探測是評估自變量X1和X2共同作用時是否會增加或減弱對因變量空間分異的解釋力（表1）。
2. 4 指標選取與數據來源
保護性耕作屬于農業生產技術，其效應的發揮依賴于農業資源條件和自然環境，社會經濟是保護性耕作推廣的“助推器”。借鑒相關文獻［23-24］，基于科學性和可獲得性原則，將可能影響保護性耕作凈碳匯空間分異的因素劃分為農業資源、社會經濟和自然環境三個維度，各變量選擇及數據來源見表2。以2000―2019年中國30個省份（西藏及港澳臺地區數據缺失較多，未將其納入）為樣本，為使經濟類指標可比，給予平減處理，即以2000年為基期進行折算。特別說明的是，選取“（小麥+玉米播種面積）/農作物總播種面積”表征種植結構，原因有二：①保護性耕作技術的“中國化”起源于種植小麥玉米的農區，長期以來小麥玉米的保護性耕作技術和農機具領先于水稻和經濟作物；②保護性耕作技術以農業機械為載體，旱作農區的小麥玉米機械化水平高于水田作業的水稻及經濟作物的機械化水平。
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3 結果分析
3. 1 中國保護性耕作凈碳匯時序變化特征
3. 1. 1 全國及不同區域保護性耕作凈碳匯變化
圖1顯示，第一，2000―2019年全國及各區域保護性耕作凈碳匯均呈增長態勢，自2010年增幅明顯增大，這是因為自2002年正式推廣保護性耕作以來，各地經過探索已形成了較為科學的區域技術模式和先進的專用機具；2009年農業農村部和發改委頒布《保護性耕作工程建設規劃（2009―2015年）》，進一步推動了保護性耕作的應用。第二，各區域保護性耕作凈碳匯變化趨勢不盡相同。中部地區增幅最大，原因是中國現代保護性耕作于1992年最先在山西進行系統試驗，2002年農業農村部制定規劃推進保護性耕作時，適用于中部地區北方省份旱作農業保護性耕作技術及農機具較為先進且適用，2014年增幅又明顯提升，則是因為水田農業保護性耕作技術取得重大進展，推動了中部地區南方省份保護性耕作的應用。西部地區在2000年保護性耕作的凈碳匯量最多，之后增長平穩。原因是保護性耕作因沙塵暴而起，沙塵暴多發的西部地區在技術推廣之前已得到應用，之后國家提出在“三北”地區示范推廣以形成“西北風沙源頭區”保護性耕作帶［25］，因此其技術在西部地區穩步推進。東部地區自2010年趨于平緩，這可能受到其經濟發展方向和種植制度影響。東北地區總量較小且呈“U”形變化，2012年之前呈下降趨勢，這是由于其秸稈還田實施面積遠大于免耕面積，秸稈還田帶來的溫室氣體排放會抵消部分碳匯效應。
3. 1. 2 不同保護性耕作措施凈碳匯變化
圖2顯示，第一，2000―2019年兩種保護性耕作措施的凈碳匯均呈上升態勢，其中秸稈還田凈碳匯大于免耕措施，說明秸稈還田通過輸入有機質所帶來的固碳減排效應大于免耕通過減少土壤擾動而帶來的固碳減排效應。第二，兩種措施的凈碳匯呈階段性變化，秸稈還田在2000―2009年為緩慢增長期，2010―2019年為快速增長期，其凈碳匯由620. 188萬t上升至2019年的2 583. 768萬t；免耕則與之相反，2000―2011年增長速度較快，之后趨于平穩，2019年其凈碳匯為848. 783萬t。第三，兩種措施聯合使用時交互作用抵減的凈碳匯相對較少，2000年不足10萬t，2015年達到峰值259. 643萬t，占當年凈碳匯的10. 22%，之后在波動中略微下降，2019 年為238. 167萬t，這源于兩種措施聯合使用時的交互作用方向相反。
3. 2 中國保護性耕作凈碳匯空間演變特征
通過趨勢分析反映保護性耕作凈碳匯在空間上的演變特征。在趨勢分析中，XZ 平面上的曲線表示分析變量在東西方向上的趨勢，YZ 平面上的曲線表示其在南北方向上的趨勢。圖3顯示，東西方向上，保護性耕作凈碳匯在2000年表現為自西向東遞減且呈“U”型分布，隨著時間推移“U”型程度逐漸減弱，說明其在東西方向上的差異逐漸縮小。南北方向上，2000年表現為自北向南遞減趨勢，隨后在2010年和2019年呈倒“U”型分布，表明南北方向上的分異特征愈加明顯。垂直方向上，空間中的點隨時間推移呈增高態勢，說明保護性耕作凈碳匯增勢顯著。
3. 3 探索性空間數據分析
表3中各期Moran’s I均為正且通過了10%的顯著性檢驗，表明保護性耕作凈碳匯在空間上整體呈正相關關系，即相鄰省份保護性耕作凈碳匯高值區和低值區相對集聚。
圖4為保護性耕作凈碳匯的局部空間特征。結果顯示，2000年熱點區涉及甘肅、內蒙古、山西等省區，冷點區僅貴州和湖南。2010年熱點區向南偏移，聚集在山西、河北和山東等省區，海南和浙江為冷點區。2019年熱點區較2010年未發生明顯變化，冷點區新增四川且呈離散分布。綜上，2000―2019年熱點區由北向南偏移，但分布相對集中；冷點區分布較為零散，且涉及省區相對較少，即保護性耕作凈碳匯冷熱點分區明顯，空間分異特征顯著。
3. 4 保護性耕作凈碳匯空間分異驅動力分析
鑒于地理探測器要求自變量為類型變量，借助Arc?GIS10. 7進行類型劃分，其中，土壤類型依據《1：100萬中華人民共和國土壤圖》中的分類系統進行劃分，其他連續變量依據自然斷點法進行離散化和類別化處理。
3. 4. 1 因子探測
考慮到各因子驅動力度可能隨時間推移發生變化，以2000年、2010年和2019年為研究時點進行系統分析（表4）。
?。?）農業資源因素。農業資源稟賦是保護性耕作凈碳匯空間分異的基礎條件。其中，農業機械化水平的q 值超過了0. 496，維度內排序穩居第1，維度間排序升至第5，表明農業機械化水平是驅動保護性耕作凈碳匯空間分異的重要因素。保護性耕作的實施依賴于機械作業，而機械作業實施的力度取決于農業機械化水平，2004年《農I機械化促進法》的頒布以及農民購機補貼政策的實施使得農業機械化水平不斷提高［26］，保護性耕作得以持續推廣。
種植結構的q 值由0. 476下降至0. 245，說明其驅動力度逐漸衰退。中國現代保護性耕作起源于種植小麥玉米的旱作區，在技術推廣初期，小麥玉米保護性耕作機具較為成熟，以種植小麥玉米為主的省份具有優勢，“十一五”期間水稻保護性耕作機具取得進展，自此以種植水稻為主的省份保護性耕作得到大力推廣，縮小了由種植結構導致的差異。
畝均化肥的排序明顯上升，說明其驅動力度逐漸增強，原因是化肥有助于作物增產，而作物增產與生物固碳呈正相關關系。耕地面積和復種指數的排序位于中后位置，說明其驅動作用相對較弱。
?。?）社會經濟因素。社會經濟發展和政府推廣是保護性耕作凈碳匯空間分異的重要推力。其中，保護性耕作推廣強度的q 值超過了0. 559，排序位于前3，表明技術推廣是主要驅動力之一。2002年國家正式啟動旱作區保護性耕作項目，之后多年的中央一號文件中均提出“推廣保護性耕作”，以及各地實施的農機具補貼和作業補貼為保護性耕作的推廣提供了良好的政策環境和推廣環境，因而其實施面積顯著提高。
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經濟發展水平和鄉村人均農業總產值的q 值在2000年均超過了0. 602，之后有所下降。原因是，經濟越發達的地區農民務農的機會成本越高，越傾向于采用機械替代人工勞動，而保護性耕作依托于農業機械，故經濟發展水平的驅動力度較大。保護性耕作兼具生態效益與經濟效益，在鄉村人均農業總產值越高的省份推廣面積較大，因而鄉村人均農業總產值的驅動作用也較強；而農業技術存在外溢現象，保護性耕作通過農機跨區作業在實現技術溢出效應的同時，弱化了經濟發展水平和鄉村人均農業總產值的驅動強度。
受教育程度是影響農戶技術采用決策的重要因素之一［27］，保護性耕作的經濟效益具有滯后性和長期性，受教育程度更高的農民對其認同度更高，也更愿意采用，即驅動作用；但受教育程度更高的農民更容易獲得非農就業機會，由于非農就業的勞動報酬比從事農業更具優勢，可能導致其不關心農業生產，不愿意采用保護性耕作技術，即抑制作用。表4 中受教育程度的q 值逐漸增加，維度間排序升至第4，說明受教育程度的驅動作用在增強，抑制作用在減弱。財政支農水平的q 值不斷下降，說明其驅動作用呈弱化趨勢?？赡艿脑蚴?，受限于明細數據的獲取，文中采用的財政支農水平數據涵蓋范圍較大。
?。?）自然環境因素。自然環境是保護性耕作凈碳匯空間分異的外部情景。其中，日照在2000年和2019年排序穩居第1，表明日照是保護性耕作凈碳匯空間分異的主要驅動力之一。日照是作物生長過程中光合作用的基礎要素，對土壤表層微生物的活動及農作物的生長影響較大［28］，而土壤表層環境、微生物的活動則與土壤固碳和生物固碳效果緊密相關［29］，且中國緯度跨度廣，各地區日照時長差異顯著。2010年的q 值僅為0. 246，這可能與同期國家政策推廣強度的驅動作用上升有關。
降水的q 值逐漸減小且排序降至第10，表明降水的驅動力度在逐漸減弱。降水是農作物吸收水分的重要來源，對作物產量有重要影響，但只有適量降水才會使作物增產，降水過多或過少都不利于作物生長［30］。有研究顯示土壤表層有機物的分解、溫室氣體排放也會受降水的影響［31］，據統計，2019年年均降水量較2010年明顯減少，這可能是其驅動力弱化的原因之一。氣溫和土壤類型排序相對靠后，說明驅動作用較小。
3. 4. 2 交互作用探測
各因素交互探測的結果表明，雙因子交互作用對保護性耕作凈碳匯空間分異的解釋力度均強于單因子作用，且交互類型以雙因子增強和非線性增強為主。限于篇幅，分別對2000年、2010年和2019年的結果進行排序，取q 值位于前10的交互因子進行分析（表5）。
從時間視角來看，位于前10的交互因子各不相同。2000年農業資源和社會經濟因素的交互作用較大；2010年“保護性耕作推廣強度+其他因子”交互作用顯現；2019年“經濟發展水平+其他因子”和“受教育程度+其他因子”的交互作用增。2000年保護性耕作尚處于試驗階段，其固碳排碳效應受農業環境和機械化水平影響較大。隨著保護性耕作的正式推廣、《農業機械化促進法》的實施以及連續多年政策的支持，保護性耕作作業面積顯著增加，因而2010年保護性耕作推廣強度與其他因子的交互作用凸顯。2015―2019年國家對保護性耕作的推廣沒有明確的規劃引領，農民是技術的直接使用者，受教育程度越高意味著對保護性耕作的認知度與認可度越高，技術采用率也越高［27］，由此受教育程度與其他因子的交互作用增強。作業補貼是影響農戶采用保護性耕作的重要因素［32］，經濟發展水平越高的省份利用財政推廣保護性耕作的力度越大，因而經濟發展水平與其他因子的交互作用增強。
4 結論與討論
4. 1 結論
該研究在對中國30個省份（未涉及香港、澳門、臺灣和西藏地區）2000―2019年保護性耕作凈碳匯效應進行測度分析的同時，運用探索性空間數據分析法揭示其時空格局特征，并采用地理探測器分析其空間分異的驅動力，主要結論如下。
（1）保護性耕作凈碳匯呈逐年增長趨勢，但不同區域和不同措施保護性耕作凈碳匯及增幅存在差異。具體來說，中部地區凈碳匯及增幅最大，西部地區次之，東部地區位居第三，東北地區位居最后；秸稈還田的凈碳匯及增幅均大于免耕措施，兩種措施交互作用抵減的凈碳匯相對較少，其在峰值年份2015年的值為259. 643萬t，僅占當年凈碳匯的10. 22%。
?。?）保護性耕作凈碳匯在空間上呈現出北高南低、西高東低的分布格局，且隨著時間的推移，東西方向差異逐漸減小，南北方向差異逐漸凸顯；探索性空間數據分析結果顯示保護性耕作凈碳匯呈空間正相關關系且冷熱點分區明顯，表明存在空間分異現象。
?。?）地理探測器結果表明，保護性耕作凈碳匯的空間分異受農業機械化水平、經濟發展水平、保護性耕作推廣強度和日照的驅動作用較大，且交互作用強于單因子作用，在技術推廣前期“保護性耕作推廣強度+其他因子”的交互作用凸顯，“經濟發展水平+其他因子”和“受教育程度+其他因子”的交互作用在后期逐漸顯現。
4. 2 討論
基于宏觀視角探索2000―2019年中國保護性耕作凈碳匯時空分異特征及其驅動力，所得結論既是對保護性耕作技術效果的豐富，也可以為優化推廣保護性耕作政策提供參考。相比以往研究，該研究在以下兩方面得到了深化：①考量了保護性耕作整體的“純”碳匯效應。從固碳和排碳雙向視角出發，通過反協同系數和減緩系數剝離出免耕和秸稈還田措施聯合采用時的交互效應得到保護性耕作的凈碳匯效應。研究顯示保護性耕作具有較大的凈碳匯效應，說明保護性耕作技術有助于緩解氣候變暖，是農業領域中實現“雙碳”目標的重要路徑之一。②研究視野由田間試驗拓展為宏觀層面。從宏觀層面測算中國不同區域和不同措施的保護性耕作凈碳匯效應，并分析探討了其空間分異的驅動力，這為“雙碳”背景下優化保護性耕作的區域性推廣政策提供了參考依據。盡管保護性耕作以機械化為載體，其在作業過程中使用的化石燃料會產生碳排放，但免耕減少了由機械化翻耕旋耕過程中燃油消耗所造成的碳排放，該研究假定這兩者相抵消，可能對結果的準確性有一定影響。當然，該研究還存在不足之處，如保護性耕作的固碳和排碳系數受SOC初始儲量、種植制度等多種因素影響，該研究所采用的測算參數是平均效果且以省域為研究尺度，未來可從市域、縣域等進行更深入的研究。另外，保護性耕作兼具生態效益和經濟效益，對實現“藏糧于地、藏糧于技”戰略和綠色農業現代化具有重要意義，未來可將其生態效益與經濟效益銜接在一起開展更系統性的研究。
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