１４１Ｊｏｕｒｎａｌ ｏｆ Ｃｈｉｎａ Ａｇｒｉｃｕｌｔｕｒａｌ Ｕｎｉｖｅｒｓｉｔｙｈｔｔｐ
：∥ｘｕｅｂａｏ．ｃａｕ．ｅｄｕ．ｃｎＤＯＩ：１０．１１８４１／ｊ
．ｉｓｓｎ．１００７－４３３３．２０１６．０７．１７山东省农田生态系统碳源、碳汇及其碳足迹变化分析 王梁１ 赵杰１，２
陈守越１
（１．临沂大学资源环境学院，山东临沂２７６０００；２．
山西大学黄土高原研究所，太原０３０００６）摘 要 依据２００２—２０１３年山东省１７地市农业投入、播种面积以及作物产量等统计数据，对全省各地市农田生态系统进行碳源、碳汇估算，从中分析其变化规律，并探讨造成碳源、碳汇时空变化的影响因素。结果表明：山东省农田系统具备较强的碳汇能力，碳吸收量明显高于碳排放量，两者的总量之比为４．３２∶１；碳吸收量和碳汇量呈 增加趋势，碳排放量和碳足迹呈降低趋势；农田生态系统表现出较大的碳生态盈余，碳足迹占同期耕地面积的比值呈现降低趋势，２００２年为２７．７１％，２０１３年为２０．９６％；１７地市之间单位面积碳汇量和单位面积碳足迹存在明显差
异，２０１３年单位面积碳汇量最高的为德州市（６．２０ｔ／ｈｍ２）、最低为威海市（３．０２ｔ／ｈｍ２
），单位面积碳足迹最高的威海市为０．２６ｈｍ２／ｈｍ２、最低的泰安市为０．０８ｈｍ２／ｈｍ
２
。关键词 农田生态系统；碳源；碳汇；碳足迹
中图分类号 Ｋ ９０１ 文章编号 １００７－４３３３（２０１６）０７－０１３３－０９ 文献标志码 Ａ
收稿日期：２０１５－１０－
１２基金项目：山东省自然科学基金项目（ＺＲ２０１５ＤＬ００２）；临沂市科技惠民计划（２０
１５ＨＭ００４）；国家星火计划（２０１５ＧＡ７４００６４）第一作者：王梁，硕士生导师，博士，主要从事农业生态学研究，Ｅ－ｍａｉｌ：ｗａｎｇｌｉａｎｇ
．ｃｎ＠１６３．ｃｏｍ Ａｎａｌｙｓｉｓ ｏｆ ｅｃｏｓｙｓｔｅｍ ｃａｒｂｏｎ ｓｏｕｒｃｅｓ／ｓｉｎｋｓ ａｎｄ ｃａｒｂｏｎｆｏｏｔｐｒｉｎｔ ｉｎ ｆａｒｍｌａｎｄ ｅｃｏｓｙｓｔｅｍ ｏｆ Ｓｈａｎｄｏｎｇ
ＰｒｏｖｉｎｃｅＷＡＮＧ Ｌｉａｎｇ１，Ｚ
ＨＡＯ Ｊｉｅ１，
２，ＣＨＥＮ Ｓｈｏｕ－ｙｕｅ１
（１．Ｃｏｌｌｅｇｅ ｏｆ Ｒｅｓｏｕｒｃｅｓ ａｎｄ Ｅｎｖｉｒｏｎｍｅｎｔ，Ｌｉｎｙｉ Ｕｎｉｖｅｒｓｉｔｙ，Ｌｉｎｙ
ｉ ２７６０００，Ｃｈｉｎａ；２．Ｉｎｓｔｉｔｕｔｅ ｏｆ Ｌｏｅｓｓ Ｐｌａｔｅａｕ，Ｓｈａｎｘｉ Ｕｎｉｖｅｒｓｉｔｙ，Ｔａｉｙ
ｕａｎ ０３０００６，Ｃｈｉｎａ）Ａｂｓｔｒａｃｔ Ａｃｃｏｒｄｉｎｇ ｔｏ ｔｈｅ ｓ
ｔａｔｉｓｔｉｃａｌ ｄａｔａ（ａｇｒｉｃｕｌｔｕｒａｌ ｉｎｖｅｓｔｍｅｎｔｓ，ｃｒｏｐｓ ａｒｅａｓ ａｎｄ ｃｒｏｐｓ ｏｕｔｐｕｔ）ｏｆ １７ｃｉｔｉｅｓ ｆｒｏｍ２００２ｔｏ ２０１３ｉｎ Ｓｈａｎｄｏｎｇ Ｐｒｏｖｉｎｃｅ，ｔｈｅ ｆａｒｍｌａｎｄ ｅｃｏｓｙｓｔｅｍ ｃａｒｂｏｎ ａｎｄ ｃａｒｂｏｎ ｓｉｎｋｓ ａｎｄ ｉｔｓ ｃｈａｎｇｉｎｇ ｒｕｌｅｓ ｏｆ ｅｎｔｉｒｅｐｒｏｖｉｎｃｅ ｗａｓ ｅｓｔｉｍａｔｅｄ ａｎｄ ｔｈｅ ｉｎｆｌｕｅｎｃｉｎｇ
ｆａｃｔｏｒｓ ｗｈｉｃｈ ｃａｕｓｅｄ ｃａｒｂｏｎ ｓｏｕｒｃｅｓ ａｎｄ ｃａｒｂｏｎ ｓｉｎｋｓ’ｓｐａｔｉａｌ ａｎｄ ｔｅｍｐｏｒａｌｃｈａｎｇｉｎｇ ｗｅｒｅ ｅｘｐｌｏｒｅｄ．Ｔｈｅ ｒｅｓｕｌｔｓ ｓｈｏｗ ｔｈａｔ：Ａｇｒｉｃｕｌｔｕｒａｌ ｓｙｓｔｅｍ ｉｎ Ｓｈａｎｄｏｎｇ Ｐｒｏｖｉｎｃｅ ｈｏｌｄｓ ａ ｐｏｗｅｒｆｕｌ ｃａｒｂｏｎ ｓｉｎｋｃａｐａｃｉｔｙ，ｔｈｅ ａｍｏｕｎｔ ｏｆ ｃａｒｂｏｎ ｓｅｑｕｅｓｔｒａｔｉｏｎｓ ｉｓ ｓｉｇｎｉｆｉｃａｎｔｌｙ ｈｉｇｈｅｒ ｔｈａｎ ｔｈａｔ ｏｆ ｃａｒｂｏｎ ｅｍｉｓｓｉｏｎｓ，ａｎｄ ｔｈｅ ｒａｔｅ ｏｆ ｔｈｅｔｏｔａｌ ａｍｏｕｎｔ ｂｅｔｗｅｅｎ ｔｈｅｍ ｉｓ ４．３２∶１；Ｔｈｅ ａｍｏｕｎｔ ｏｆ ｃａｒｂｏｎ ｓｅｑｕｅｓｔｒａｔｉｏｎ ａｎｄ ｃａｒｂｏｎ ｓｉｎｋｓ ｉｓ ａｐｐａｒｅｎｔｌｙ ｄｉｓｐｌａｙｉｎｇａｎ ｉｎｃｒｅａｓｉｎｇ ｔｅｎｄｅｎｃｙ，ｔｈｅ
ａｍｏｕｎｔ ｏｆ ｃａｒｂｏｎ ｅｍｉｓｓｉｏｎｓ ａｎｄ ｃａｒｂｏｎ ｆｏｏｔｐｒｉｎｔ ｓｈｏｗｓ ａ ｄｅｃｒｅａｓｉｎｇ ｔｅｎｄｅｎｃｙ；Ｔｈｅ ｆａｒｍｌａｎｄｅｃｏｓｙｓｔｅｍ ｄｉｓｐｌａｙｓ ａ ｐｒｏｍｉｓｉｎｇ ｃａｒｂｏｎ ｅｃｏｌｏｇｉｃａｌ ｓｕｒｐｌｕｓ，ｗｈｉｌｅ ｔｈｅ ｒａｔｉｏ ｂｅｔｗｅｅｎ ｆｏｏｔｐｒｉｎｔ ａｒｅａ ａｎｄ ｆａｒｍｌａｎｄ ａｒｅａ ｉｓｄｒｏｐｐｉｎｇ，ｗｈｉｃｈ ｗａｓ ２７．７１％ｉｎ ２００２ａｎｄ ２０．９６％ｉｎ ２０１３；Ｔｈｅｒｅ ａｒｅ ｏｂｖｉｏｕｓ ｄｉｆｆｅｒｅｎｃｅｓ ａｍｏｎｇ ｔｈｅ １７ｃｉｔｉｅｓ ｏｎ ｐｅｒｕｎｉｔ ａｒｅａ ｏｆ ｃａｒｂｏｎ ｓｉｎｋｓ ａｎｄ ｃａｒｂｏｎ ｆｏｏｔｐｒｉｎｔ．Ｉｎ ２０１３，ｔｈｅ ｈｉｇｈｅｓｔ ａｍｏｕｎｔ ｏｆ ｐｅｒ ｕｎｉｔ ａｒｅａ ｃａｒｂｏｎ ｓｉｎｋｓ ｉｓ Ｄｅｚｈｏｕ Ｃｉｔｙ
（６．２０ｔ／ｈｍ２）；ｔｈｅ ｌｏｗｅｓｔ ｉｓ Ｗｅｉｈａｉ Ｃｉｔｙ（３．０２ｔ／ｈｍ２
）．Ｔｈｅ ｈｉｇｈｅｓｔ ｐｅｒ ｕｎｉｔ ａｒｅａ ｏｆ ｃａｒｂｏｎ ｆｏｏｔｐｒｉｎｔ ｉｓ Ｗｅｉｈａｉ Ｃｉｔｙ（０．２６ｈｍ２／ｈｍ２），ｔｈｅ ｌｏｗｅｓｔ ｉｓ Ｔａｉ’ａｎ Ｃｉｔｙ（
０．０８ｈｍ２／ｈｍ２）．Ｋｅｙｗｏｒｄｓ ｆａｒｍｌａｎｄ ｅｃｏｓｙｓｔｅｍ；ｃａｒｂｏｎ ｓｏｕｒｃｅ；ｃａｒｂｏｎ ｓｉｎｋ；ｃａｒｂｏｎ ｆｏｏｔｐ
ｒｉｎｔ 农田生态系统作为自然经人工干预而形成的半自然生态系统，既是重要的碳源也是重要的碳汇。一方面，农业活动作为重要的碳排放源，ＣＯ２及
ＣＨ４的排放量分别占大气中温室气体排放量的
２
１％～２５％和５７％［２］
；另一方面，全球农田生态系统作为巨大的碳储存库，碳储存量占全球碳储存量
１００ａ农田土壤可固定碳４０～８０Ｐｇ４－５
生态系统中农业活动的固碳潜力可达１８２．１０Ｔｇ／ａ（１Ｔｇ＝１０６ ｔ）［６］。通过计算、分析农田系统碳源碳汇，有助于掌握农田系统在陆地碳循环中的地位，同时对于促进农田固碳减排，推动农业可持续发展具有积极意义［７］。目前，我国对农田系统碳源碳汇的研究，局限于沿海地区、上海市、广东省、福建省、河北省、江苏省、重庆市等少数省市［７－１３］，其研究成果在
计算碳排放量时没有考虑土地翻耕、农用柴油等因素，在计算碳吸收量时也未能将各类作物含水率以及蔬菜作物等纳入计算范围，对计算碳源、碳汇的精确性有一定影响。
碳足迹是指由某种活动（或者某种产品生命周期内累积的）直接或间接引起的ＣＯ２排放量的度量。随着大气中ＣＯ２浓度的持续提升，全球气候变暖趋势明显，碳足迹作为一种新的研究方法，成为国内外生态学研究领域的新热点［１４－１５］。国外研究主要进行碳足迹的计算和评价，进而提出减少碳足迹的对策和建议以及建立碳足迹的数学模型并进行分析［１６－１７］；国内学者对碳足迹概念及核算、碳排放及产业碳足迹核算、土地变化及人均碳足迹测算、碳足迹影响及改善对策等方面进行了相关研究［７，１８－２１］，但较少涉及农田生态系统碳循环领域。在农田生态系统领域开展碳足迹研究，对我国发展低碳农业，保障农业可持续发展具有重要理论价值及实际意义。
因此，本研究以中国农业大省山东省为研究对象，定量分析２００２—２０１３年山东省农田生态系统碳排放量、碳吸收量与碳足迹的变化特征及其影响因素，以期为调整农业产业结构、促进农田生态系统固碳减排、减轻碳足迹和保障农业可持续发展提供科学依据。
１ 区域概况与研究方法
１．１ 区域概况
山东省地处北纬３４°２２．９′～３８°２４．０１′、东经１１４°４７．５′～１２２°４２．３′之间，全境东西最宽约为７００ｋｍ，南北最长约为４２０ｋｍ，总面积约为１５．７１万ｋｍ２。中部地区以山地丘陵地形为主，东部半岛地区以波状丘陵为主，西部以及北部地区主要属于平原地形，平原约占５５％，山地丘陵约占３０％。属暖温带季风性气候类型，表现出夏季高温多雨，冬季
山东省作为农业大省，农业增加值长期稳居全国第一。农作物种类较多，主要有小麦、玉米、水稻、花生、蔬菜等。本研究以山东省为例，通过对农业活动导致的碳排放量和农作物碳吸收量的测算，分析农田生态系统碳源、碳汇的时空分布情况，并对其影响因素进行探讨。
１．２ 数据来源
２００２—２０１３年山东省１７地市主要农作物播种面积、耕地面积、农作物产量以及历年化肥使用量、农药使用量、农业机械总动力和农田灌溉面积等数据，均来源于２００３—２０１４年的《山东省农业统计年报》和《山东省统计年鉴》。
１．３ 研究方法
１．３．１ 碳源汇概念界定
联合国气候变化框架公约（ＵＮＦＣＣＣ）指出，“碳源”是指向大气中排放温室气体、气溶胶或者有
排放温室气体前兆的过程或活动，“碳汇”是指移除大气中温室气体的任一过程、活动或机制［２２］。农田生态系统是一个受人为控制的开放系统，包括生态过程、技术过程及经济过程，构成农田生产过程的生态系统、技术系统和经济系统［８，９］。本研究在估测山东省农田生态系统碳源、碳汇时，以农田生产的技术系统为边界，将农田中农用化学品使用、农业机械使用、农业生产燃料动力、土壤翻耕、农田灌溉作为主要的碳排放途径，将农田作物全生育期碳吸收作为碳吸收的主要途径。
１．３．２ 碳足迹概念界定
碳足迹概念在国际上已被广泛应用，由于各国学者对其内涵的理解程度不同，导致计算结果存在较大的差异。碳足迹的定义主要有两种：第一种是指由于某种活动（或某种产品生命周期内累积的）直接或者间接引起的ＣＯ２排放量或温室气体转化的ＣＯ２等价物排放量；第二种定义是指吸收化石燃料燃烧排放的ＣＯ２所需要的生产性土地面积。前者指的是碳排放量，后者是指碳排放的占地面积。本研究为便于进行区域性生态承载力的比较以及与其他生态足迹组分的合并，采用后一种定义。１．３．３ 碳排放量估算方法
谣言传播农田生态系统中农业投入碳排放的主要来源是化肥、农药、农膜、农业机械、农业灌溉以及农田翻耕
第７期王梁等：山东省农田生态系统碳源、碳汇及其碳足迹变化分析
等。本研究将碳排放的估算公式定义为：
Ｅｔ＝Ｅｆ＋Ｅｐ＋Ｅｍ＋Ｅｅ＋Ｅｉ＋Ｅｓ＋Ｅｇ（１）
式中：Ｅｔ为碳排放总量，ｔ；Ｅｆ、Ｅ
ｐ、Ｅ
ｍ
分别为使用化
肥、农药、农膜在生产和使用过程中所导致的碳排放量，ｔ；Ｅｅ为农业机械运输使用电能直接或者间接产生的碳排放量，ｔ；Ｅｉ为农业灌溉过程中间接耗费化石能源所导致的碳排放量，ｔ；Ｅｓ为农业机械运输使用柴油直接或者间接产生的碳排放量，ｔ；Ｅ
汤姆叔叔视频18以上观看
ｇ
为农田翻耕破坏土壤有机碳库导致的碳排放量，ｔ。
各种碳排放源碳排放的计算公式如下：
Ｅｆ＝Ｇｉ×Ａｉ（２）式中：Ｇｉ为ｉ类化肥的使用量，ｔ，主要包括氮肥、磷肥、钾肥和复合肥四类肥料；Ａｉ是为化肥类型转化系数，４类肥料的转化系数分别为１ ７４０．００、１６５．０９、１２０．２８以及３８０．９７ｇ／ｋｇ。
Ｅｐ＝Ｇｐ×Ｂ（３）珍珠猪毛菜
式中：Ｇ
ｐ
数值模拟为农药的使用量，ｋｇ；Ｂ为农药转化系数（４．９３４ １ｋｇ／ｋｇ）。
Ｅｍ＝Ｇｍ×Ｃ（４）式中：Ｇｍ为农膜的使用量；Ｃ为农膜施用转化系数（５．１８ｋｇ／ｋｇ）。
Ｅｅ＝（Ａｅ×Ｄ）＋（Ｗｅ×Ｆ）（５）式中：Ａｅ为农作物的种植面积，ｈｍ２；Ｄ为农田耕作转化系数（１６．４７ｋｇ／ｈｍ２）；Ｗｅ为农业机械总动力，ｋＷ；Ｆ为农业用电转化系数（０．１８ｋｇ／ｋＷ）。
Ｅｉ＝Ａｉ×Ｇ（６）式中：Ａｉ为农田有效灌溉面积，ｈｍ２；Ｇ为农田灌溉转化系数（２６６．４８ｋｇ／ｈｍ２）。
Ｅｓ＝Ｇｓ×Ｊ（７）式中：Ｇｓ为农业机械柴油的耗用量，ｔ；Ｊ为柴油消耗的转化系数（０．５９２ ７ｋｇ／ｋｇ）。
Ｅｇ＝Ｓｉ×Ｈ（８）式中：Ｓｉ为农作物播种面积，ｈｍ２；Ｈ为农田翻耕转化系数（３１２．６ｋｇ／ｈｍ２）。
农药、磷肥、钾肥和柴油的碳排放系数引自于Ｗｅｓｔ等［２３］的研究成果；氮肥的碳排放系数引自于逯非等［２４］的研究成果；农膜等的碳排放系数引自于田云等的研究成果［２５］。公式的编写根据孟成民等［１０］、段华平等［２６］、周陶等［７］的研究成果修订得到。１．３．４ 碳吸收量估算方法
农田生态系统中农作物全生育期对碳的吸收量估算采用谢鸿宇等［２７］的方法，计算方法如下：Ｃｔ＝∑ｉＣｄ＝∑ｉＣｆＤｗ＝∑ｉＣｆＹｗ（１－ｗｉ）／Ｈｉ
（９）式中：Ｃｔ是为区域作物碳吸收总量；ｉ为农作物的种类；Ｃｄ为ｉ类农作物全生育期对碳的吸收量；Ｃｆ是为ｉ类作物光合作用合成单位重量干物质所需要吸收的碳，即作物的碳吸收率；Ｄｗ为ｉ类作物总生物量；Ｙｗ为ｉ类作物的经济产量；Ｈｉ为ｉ类作物的经济系数。相关数据如表１所示［１３，２８］。
表１ 我国主要农作物和经济系数、含水率和碳吸收率Ｔａｂｌｅ １ Ｍａｉｎ ｃｒｏｐ ａｎｄ ｅｃｏｎｏｍｉｃ ｃｏｅｆｆｉｃｉｅｎｔ，
ｗａｔｅｒ ｃｕｔ ａｎｄ ｃａｒｂｏｎ ｕｐｔａｋｅ ｒａｔｅ ｉｎ Ｃｈｉｎａ
作物
Ｃｒｏｐ
经济系数
Ｅｃｏｎｏｍｉｃ
ｃｏｅｆｆｉｃｉｅｎｔ
含水率
Ｍｏｉｓｔｕｒｅ
ｃｏｎｔｅｎｔ
碳吸收率
Ｃａｒｂｏｎ
ａｂｓｏｒｐｔｉｏｎ ｒａｔｅ
小麦Ｗｈｅａｔ ０．４０ ０．１２ ０．４８５ ３
玉米Ｍａｉｚｅ ０．４０ ０．１３ ０．４７０ ９
水稻Ｒｉｃｅ ０．４５ ０．１２ ０．４１４ ４
高粱Ｓｏｒｇｈｕｍ ０．３５ ０．１３ ０．４５０ ０
谷子Ｍｉｌｌｅｔ ０．４０ ０．１４ ０．４５０ ０
豆类Ｂｅａｎｓ ０．３５ ０．１３ ０．４５０ ０
薯类Ｔｕｂｅｒｓ ０．７０ ０．７０ ０．４２２ ６
棉花Ｃｏｔｔｏｎ ０．１０ ０．０８ ０．４５０ ０
花生Ｐｅａｎｕｔ ０．４３ ０．１０ ０．４５０ ０
蔬菜Ｖｅｇｅｔａｂｌｅｓ ０．６５ ０．９０ ０．４５０ ０１．３．５ 碳汇估算方法
Ｎｃ＝Ｃｔ－Ｅｔ（１０）
Ｎｕ＝Ｎｃ／Ｓｉ（１１）式中：Ｎｃ为农田生态系统的净碳吸收量，ｔ；Ｃｔ指农作物全生育期的碳吸收量，ｔ；Ｅｔ指农业投入带来的碳排放量，ｔ；Ｎｕ为单位播种面积碳汇量，ｔ／ｈｍ２；Ｓｉ为农作物播种面积，ｈｍ２。
１．３．６ 碳足迹估算方法
本研究碳足迹估算采取段华平等［２６］的研究方法，计算公式为：
ＣＥＦ＝Ｅｔ／ＮＥＰ（１２）
ＮＥＰ＝Ｃｔ／Ｓ（１３）式中：ＣＥＦ为农田生态系统碳足迹，ｈｍ２；Ｅｔ为农田投入碳排放总量，ｔ；ＮＥＰ为农田生态系统单位面积的碳吸收能力，即每公顷农田１年的碳吸收量，ｔ／ｈｍ２；
５
３
１
中国农业大学学报２０１６年第２１卷
Ｃｔ为区域农田生态系统中所有农作物全生育期碳
吸收总量，ｔ
；Ｓ为耕地面积，ｈｍ２。将区域农田生态系统碳足迹和该区域生态承载力（耕地面积）进行比较，如果前者高于后者，那么将出现生态赤字；反之表现为碳生态盈余，计算公式为：
ＣＥＤ＝ＣＥＦ－ＣＥＣ（ＣＥＦ＞ＣＥＣ）
（１
４）ＣＥＲ＝ＣＥＣ－ＣＥＦ（ＣＥＦ＜ＣＥＣ）
（１
５）式中：ＣＥＤ为碳生态赤字；ＣＥＲ为碳生态盈余；ＣＥＣ为生
态承载力（耕地面积）
。２ 结果与分析
２．１ 山东省农田系统碳排放变化分析
表２示出２００２—２０１３年山东省主要碳排放途径，可见，２
００２—２０１３年山东省农田生态系统碳排放整体呈先增后减的变化特征。碳排放总量自２００２年１ ２
２６．０６万ｔ增加到２００７年的１
２８４．６７万ｔ，增长了５８．６１万ｔ，年平均增速为０．
９４％，单位播种面积碳排放量由２００２年的１．１１ｔ／ｈｍ２上升到２００７年的１．２０ｔ／ｈｍ２
，上升了０．０９
ｔ／ｈｍ２
，年平均增长率为１．５７％，这主要与化肥、农药、农膜等农业生产资料投入的持续增加以及农业
机械化水平的提高有关。２００７—２０１３年期间，
山东省农田系统碳排放总量呈现出减少的趋势，从２００７年的１ ２８４．６７万ｔ减少到２０１３年的１ ２１７．０８万ｔ，下降了６７．５９万ｔ，年平均增速为－０．９０％，
单位播种面积碳排放量由２００７年的１．２０ｔ／ｈｍ２
下降到２
０１３年的１．１１ｔ／ｈｍ２，减少了０．０９ｔ／ｈｍ２
，年平均增长率为－１．２９％。这表明山东省积极调整农业
结构，在固碳减排上取得了一定的成效。
通过分析山东省２００２—２０１３年农田生态系统七种主要的碳排放途径（表２），结果表明：化肥施用产生的碳排放占整个碳排放过程的比例最大，达到３
１．８５％，但是随着年份的推进，该比例呈现出减少的趋势，至２０１３年降至３０．６５％；２０１３年山东省化
肥施用强度为４３０．６１ｋｇ／ｈｍ２
，远高于发达国家公认的安全警戒线２２５ｋｇ
／ｈｍ２；土壤翻耕和农膜使用的碳源排放量分别占总排放量的２７．３８％和１３．４５％，其余途径碳源碳排放量占总排放量的２７．３２％。化肥、农药、农膜引起的碳排放量呈现出先增后减的变化趋势，前期增加是由于农民为提高农作物产量而加大对相关农资的施用，后期减少是因为山东省近年来大力倡导发展无公害农业、绿农业、有机农业的结果。农业机械、农田灌溉导致碳排放量呈现逐步上涨的趋势，这表明山东省农业机械化水平的提高。
表２ ２００２—２０１３年山东省主要碳排放途径碳排放量
Ｔａｂｌｅ ２ Ｃｏｍｐａｒｉｓｏｎ ｏｆ ｍａｊｏｒ ｃａｒｂｏｎ ｅｍｉｓｓｉｏｎｓ ｉｎ Ｓｈａｎｄｏｎｇ
ｐｒｏｖｉｎｃｅ ｆｒｏｍ ２００２ｔｏ ２０１３ １０４
ｔ
年份Ｙｅａｒ化肥Ｃｈｅｍｉｃａｌｆｅｒｔｉｌｌｉｚｅｒ农药Ｆａｒｍｃｈｅｍｉｃａｌ农膜Ａｇ
ｒｉｃｕｌｔｕｒａｌｆｉｌｍ农机Ｆａｒｍｍａｃｈｉｎｅｒｙ灌溉Ｉｒｒｉｇａｔｉｏｎ柴油Ｄｉｅｓｅｌ翻耕Ｔｉｌｌａｇｅ合计Ｔｏｔａｌ２００２ ４００．８６ ８０．７７ １５１．３６ １９．６６ １２７．８４ １００．２２ ３４５．３５ １ ２２６．０６２００３ ３８９．６７ ８４．３２ １５８．３５ １９．４３ １２６．８７ １０２．０６ ３４０．２７ １ ２２０．９７２００４ ３９９．７０ ７５．９４ １６９．４９ １９．３２ １２７．０３ ９９．３５ ３３６．８６ １ ２２７．６９２００５ ４１１．９７ ７６．７７ １７１．７７ １９．３４ １２７．６４ １１１．０９ ３３５．６１ １ ２５４．１９２００６ ４２４．５１ ８４．５２ １７７．９３ １９．３９ １２８．４０ １１４．０７ ３３５．３５ １ ２８４．１７２００７ ４２７．７４ ８１．７６ １７６．７４ １９．４５ １２８．８９ １１４．８５ ３３５．２４ １ ２８４．６７２００８ ３８８．６８ ８５．６１ １６６．４３ １９．５９ １２９．６９ １０８．２６ ３３６．４８ １ ２３４．７４２００９ ３８１．１９ ８３．３９ １６２．５５ １９．７５ １３０．４９ １０６．２２ ３３６．９３ １ ２２０．５２２０１０ ３７９．２３ ８１．３６ １６７．３１ １９．９１ １３２．０５ １１０．６１ ３３８．１８ １ ２２８．６５２０１１ ３７３．３６ ８１．３１ １６４．８８ ２０．０７ １３２．８９ １０９．７９ ３３９．６５ １ ２２１．９５２０１２ ３７６．４０ ７９．９３ １６４．７８ ２０．１３ １３２．８９ １０６．４３ ３３９．７０ １ ２２０．２６２０１３ primer3
３７３．００
７８．１６
１６５．０９
２０．３７
１３３．８３
１０３．５１
３４３．１２
１
２１７．０８ 图１是２内燃机学报
０１３年山东省各市碳排放总量及单位播种面积碳排放量对比图，由此可以看出山东省各
地市碳排放总量和单位播种面积碳排放量的区域差异较大。排放总量最大的是潍坊市（１
３９．５９万ｔ），６３１
第７期王梁等：山东省农田生态系统碳源、碳汇及其碳足迹变化分析碳排放总量最小的是莱芜市（９．１９万ｔ）；２０１３年碳排放总量中，潍坊市、菏泽市、临沂市、德州市、聊城市位居前五位，占全省碳排放量的比例接近５０％。这主要是由这五市农作物播种面积大，
农业化学品
１．济南市Ｊｉｎａｎ Ｃｉｔｙ；２．青岛市Ｑｉｎｇｄａｏ Ｃｉｔｙ
；３．淄博市ＺｉｂｏＣｉｔｙ；４．枣庄市Ｚａｏｚｈｕａｎｇ Ｃｉｔｙ；５．东营市Ｄｏｎｇｙｉｎｇ Ｃｉｔｙ；６．烟台市Ｙａｎｔａｉ Ｃｉｔｙ；７．潍坊市Ｗｅｉｆａｎｇ Ｃｉｔｙ；８．济宁市Ｊｉｎｉｎｇ
Ｃｉｔｙ；９．泰安市Ｔａｉａｎ Ｃｉｔｙ；１０．威海市Ｗｅｉｈａｉ Ｃｉｔｙ；１１．日照市Ｒｉｚｈａｏ Ｃｉｔｙ；１２．莱芜市Ｌａｉｗｕ Ｃｉｔｙ；１３．临沂市Ｌｉｎｙｉ Ｃｉｔｙ；１４．德州市Ｄｅｚｈｏｕ Ｃｉｔｙ
；１５．聊城市Ｌｉａｏｃｈｅｎｇ
Ｃｉｔｙ；１６．滨州市Ｂｉｎｚｈｏｕ Ｃｉｔｙ；１７．菏泽市ＨｅｚｅＣｉｔｙ
。下图同，ｔｈｅ ｓａｍｅ ｂｅｌｏｗ．图１ ２０１３年山东省各市碳排放总量及
单位播种面积碳排放量对比
Ｆｉｇ．１ Ｃｏｍｐ
ａｒｉｓｏｎ ｏｆ ｔｏｔａｌ ｃａｒｂｏｎ ｅｍｉｓｓｉｏｎｓ ａｎｄｃａｒｂｏｎ ｅｍｉｓｓｉｏｎｓ ｐｅｒ－ｕｎｉｔ ｓｏｗｎ ａｒｅａ ｉｎＳｈａｎｄｏｎｇ
Ｐｒｏｖｉｎｃｅ ｏｆ ２０１３的投入以及资源能源消耗总量较大引起的。单位播种面积碳排放量前三位的城市依次为威海市、烟台
市和日照市，分别达到１．７６、１．５９、１．４４ｔ／ｈｍ
２
。后三名分别是泰安市、菏泽市、济南市，依次是０．８８、
０．９６、０．９８ｔ／ｈｍ
２
，这体现出山东省各地市在农业发展方向、发展特和发展水平上的差异。
２．
２ 山东省农田系统碳吸收变化分析分析２００２—２０１３年山东省主要农作物生育期碳吸收量的
对比（表３）发现：自２００２年开始山东省农田生态系统碳吸收总量呈现出逐年上升的趋势，由２００２年的４
４２３．９７万ｔ上升到２０１３年的５ ８０５．４４万ｔ，增长了１ ３８１．４７万ｔ，年平均增长率为２．５０％；单位播种面积碳吸收量自２００２年起同
样呈现逐年上涨的趋势，由２００２年的４．００ｔ／ｈｍ
２
上涨到２０１３年的５．２９ｔ／ｈｍ２，上升了１．２９ｔ／ｈｍ
２
，年平均增长率为２．５７％，这主要是由于山东省加大对粮食生产的扶持力度、推动惠农政策实施，保障粮食播种面积以及粮食单产水平提高，使得在总体农作物播种面积下降的情况下，农田生态系统碳汇能力还可稳步提升。
进一步分析２００２—２０１３年山东省各类主要农
作物全生育期碳吸收量的变化（表３），结果表明小麦和玉米的碳吸收量远远高于其他农作物，分别占碳吸收量的３８．３２％和３３．８８％，并且自２００２年起，
表３ ２００２—２０１３年山东省主要农作物生育期碳吸收量
Ｔａｂｌｅ ３ Ｃａｒｂｏｎ ｕｐｔａｋｅ ｏｆ ｍａｊｏｒ ｃｒｏｐｓ ｉｎ Ｓｈａｎｄｏｎｇ
Ｐｒｏｖｉｎｃｅ ｆｒｏｍ ２００２ｔｏ ２０１３ １０４
ｔ
年份Ｙｅａｒ
小麦Ｗｈｅａｔ
玉米Ｍａｉｚｅ
水稻
Ｒｉｃｅ高粱
Ｓｏｒｇｈｕｍ谷子
Ｍｉｌｌｅｔ豆类Ｂｅａｎｓ
薯类
Ｔｕｂｅｒｓ棉花
Ｃｏｔｔｏｎ花生
Ｐｅａｎｕｔ
蔬菜Ｖｅｇｅｔａｂｌｅｓ合计Ｔｏｔａｌ２００２ １ ６５１．７３ １ ３４７．８９ ８８．６２ ７．２１ １２．６２ ８５．２９ ４０．１９ ２９８．９１ ３１４．４４ ５７７．０６ ４ ４２３．９７２００３ １ ６７０．９２ １ ４４５．１８ ６３．１２ ７．１４ １２．４４ ９１．８５ ５０．３２ ３６３．００ ３３４．９５ ６０４．３３ ４ ６４３．２５２００４ １ ６９１．７７ １ ５３５．４４ ７３．４１ ６．４７ １１．７１ ８４．７８ ４４．５４ ４５４．４５ ３４４．０６ ６１５．０２ ４ ８６１．６４２００５ １ ９２２．３５ １ ７７７．４２ ７７．６３ ５．４９ １０．３３ ７５．９７ ３６．０６ ３５０．３７ ３３８．９８ ５９５．８７ ５ １９０．４８２００６ ２ ０１
７．６５ １ ８０３．９２ ８６．３９ ５．５９ ９．００ ７３．１７ ３７．８８ ４２３．５６ ３３４．３７ ５７５．２６ ５ ３６６．７９２００７ ２ １３０．５９ １ ８６０．４５ ８９．２６ ２．５４ ４．５８ ４７．２５ ３１．９６ ４１４．３７ ３０６．６２ ５７７．５５ ５ ４６５．１７２００８ ２ １７１．８２ １ ９３３．１０ ８９．４８ ２．４６ ４．３７ ４６．６０ ３２．４１ ４３０．８１ ３１７．４９ ５９７．８１ ５ ６２６．３６２００９ ２ １８５．８２ １ ９６８．０１ ９０．７８ ２．３４ ４．３０ ４６．６７ ３３．７５ ３８１．３８ ３１１．６５ ６１８．７３ ５ ６４３．４２２０１０ ２ １９７．８８ １ ９７８．８４ ８６．４１ １．７３ ５．１９ ４５．６０ ３４．２９ ２９９．７８ ３１９．３３ ６２５．２１ ５ ５９４．２６２０１１ ２ ２４６．２７ ２ ０２６．５７ ８４．２５ １．７３ ５．６４ ４８．１５ ３４．０７ ３２４．８２ ３１８．９０ ６３５．６０ ５ ７２６．０２２０１２ ２ ３２６．９６ ２ ０４２．７９ ８３．７８ １．７７ ５．７０ ４４．５８ ３３．６５ ２８９．１８ ３２８．３８ ６４９．８０ ５ ８０６．５８２０１３ ２ ３６８．９２ ２ ０１４．７６ ８３．９８ １．６７
５．４４ ４４．８２ ３
４．５３ ２５７．０９ ３２５．５８ ６６８．６４
５
８０５．４４７
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