2023, Vol. 44
2. 东北师范大学长白山地理过程与生态安全教育部重点实验室, 长春 130024
2. Key Laboratory of Geographical Processes and Ecological Security of Changbai Mountain, Ministry of Education, Northeast Normal University, Changchun 130024, China
自工业革命以来, 甲烷(CH4)的大气体积分数从1750年的719×10-9上升到2021年的(1 895.3±0.6)×10-9[1, 2].2015~2019年间全球平均气温较前工业时代升高了(1.1±0.1)℃, 其中CH4贡献了0.5℃的温升, 引起广泛的关注[1].IPCC第6次评估报告(AR6)明确指出, CH4减排是全球气候治理的重点[1].中美两国宣布的《中美关于在21世纪20年代强化气候行动的格拉斯哥联合宣言》中提到“加大行动控制和减少CH4排放是21世纪20年代的必要事项”[3, 4].
畜牧业是大气中CH4的重要人为来源.据估算, 在2008~2017年间, 来自畜牧业的CH4排放占全球人为源总排放量的30%[5].国内学者也已针对畜牧业CH4减排开展了大量工作[6~11].在我国, 2014年来自畜牧业的CH4排放约为1301万t, 占人为源CH4总排放的24%[12].正确认识畜牧业CH4排放引起的温室效应对制定合理的减排路径有重要指导作用[13~16].
不同于二氧化碳(CO2), CH4是短寿命气候污染物(SLCPs), 在大气中的光化学寿命约为(11.8±1.8)a, 不具有显著的累积效应[1].目前广泛采用的气候指标, 全球增温潜势(GWP), 可以解读为某种温室气体的温室效应相对于CO2的倍数, 即CO2当量(CO2-eq).例如, CH4的GWP100(100年全球变暖潜势)为34, 通常被理解为, 从100年的时间尺度看, CH4的温室效应是CO2的34倍.GWP难以准确刻画SLCP排放源在削减情景下的温室效应[17~21].
GWP-star(GWP*)是Allen等[17]根据CH4的短光化学半衰期, 将GWP的应用方法加以改进形成的动态气候指标.GWP*考量一定时间段内由CH4排放量变化所引起的温室效应, 即CO2热当量(CO2-we).GWP*提出后经过持续改进[18~21], 数学表达式已大为简化.Lynch等[20]证明累积的GWP*与累积碳排放的瞬变气候响应(TCRE)的乘积能很好近似SLCP对地球表面温度变化的影响, 比GWP更适于设计以控制全球温升为目标的政策措施; 而GWP100将CH4恒定排放源的影响在20 a的尺度上低估3~4倍[1].
目前, 国外学者已针对GWP*在评价畜牧业CH4温室效应的优势及其在应用层面的潜在问题展开了广泛的讨论[22~26].Liu等[23]估算了美国加州养牛业CH4的排放量, 并比较其在GWP和GWP*两种气候指标评价下的温室效应.Pérez-Domínguez等[24]将GWP和GWP*用于3种不同农业经济模型, 探索了CH4的短期和长期变暖效应对减缓政策和饮食转变成本效益的影响.Mar等[25]提出在现有的UNFCCC的框架下, GWP100不能体现CH4强烈的短期气候影响.Beck等[26]认为现在评价指标的选择极大地影响了CH4的温室效应评估结果.目前尚未有基于GWP*指标的中国畜牧业CH4温室效应研究.
本研究的目标是通过用GWP和GWP*两种气候指标计算我国1960~2019年间畜牧业CH4排放的温室效应, 比较在各主要畜禽品种的不同排放特征下, 两种气候指标对CH4温室效应的不同定量结果, 评价气候指标选择对畜禽CH4排放温室效应定量的影响.本文通过揭示SLCP在畜牧业低碳发展中的重要作用, 以期为畜牧业减污降碳路径的设计提供新思路.
1 材料与方法 1.1 数据来源畜牧业的CH4总排放为畜禽肠道发酵与粪污管理排放的总和.由于我国2014年后农业源温室气体排放清单尚未发布, 本研究采用联合国粮农组织(FAO)FAOSTAT数据库发布的1961~2019年CH4排放量[27], 比较和说明不同评价体系对畜牧业CH4排放温室效应评价结果的影响.
1.2 GWP的计算GWP的计算公式如下:
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(1) |
式中, H为指定的研究时间尺度(a), 通常为20 a或100 a; RFi和RFCO2分别为温室气体i和CO2的全球平均辐射强迫; AGWPi(H)和AGWPCO2(H)为温室气体i和CO2在时间尺度H内的绝对全球增温潜势; t表示气体在大气中存在的时间(a).
基于GWP的CO2当量计算公式如下:
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(2) |
式中, CO2-eq为温室气体i的二氧化碳当量; GWPi(H)为温室气体i在H年尺度上的全球增温潜势; EGHGi为温室气体i的排放量.本文采用CH4的GWP100数值为34[28].
1.3 新的评价方法: GWP*的计算GWP*的计算公式如下:
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(3) |
式中, CO2-we为SLCPi的CO2热当量; ΔESLCP为SLCPi在时间Δt前后的变化量; ESLCP为SLCPi的排放量; r和s分别为当下排放量和累积排放量的权重(r+s=1); g为常数, Smith等[21]推荐其取值为1.13. CO2-we取值可为正或负, 解读为当下的温室气体排放相对同一排放源20年前, 增加(+)或减少(-)的温室效应.
Allen等[18]和Lynch等[20]使用FaIR模型对GWP和GWP*的计算结果进行了比较和评价, 发现当Δt=20 a, r=0.75且s=0.25时, GWP*能对CH4排放的温室效应提供良好的评价.公式(3)可简化为:
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(4) |
式中, ESLCP(t)和ESLCP(t-20)分别为当下的CH4排放量和20年前的CH4排放量.
1.4 比较GWP与GWP*对中国畜牧业CH4排放温室效应的评价结果本研究根据FAOSTAT数据库提供的中国主要牲畜种类1960~2019年间CH4排放量, 用GWP和GWP*两种气候指标[公式(2)和公式(4)]计算其逐年及累积的温室效应.同时, 本研究假设主要牲畜的生产将遵循农业农村部市场预警专家委员会发布在《中国农业展望报告2020-2029》的发展目标[29], 估算了2020~2029年间中国畜牧业CH4排放引起的温室效应.通过比较GWP和GWP*的不同评价结果, 分析两种气候指标在SLCP温室效应评价中具备的优势和存在的问题, 及其对我国畜牧生产CH4控排的启示.
2 结果与分析 2.1 主要牲畜CH4排放的温室效应 2.1.1 养牛业CH4排放的温室效应养牛业的CH4排放总量从1980年的357.2万t增加至1996年的665.7万t后, 稳定下降至2019年的474.8万t, 如图 1(a).随着未来牛肉产量的增长(肉牛与水牛增速为2%, 奶牛为2.7%), 假设维持现有的生产效率和管理水平, 养牛业的CH4排放量将稳步上升, 于2029年达到594.7万t.
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图 1 养牛业CH4排放的温室效应 Fig. 1 Comparison of the warming effects of methane emissions from cattle and buffalo in China |
养牛业CH4排放年际CO2-eq的变化与排放量一致, 每年均为正值, 1996年达到最高值(以CO2-eq计), 为2.3×104万t, 意味着每年向大气新增温室效应.计算的年际CO2-we比CO2-eq对CH4的排放量变化更为灵敏, 数值上波动更大[图 1(b)].1980~2006年间年际CO2-we数值上高于CO2-eq, 且在2007年后迅速降低直至2012年出现负值, 意味着2012年起养牛业CH4排放的温室效应较20年前已有降低.
从图 1(c)可以看出, 累积的CO2-we(cum-CO2-we)在数值上高于累积的CO2-eq(cum-CO2-eq), 两者的差值(以CO2的热效应计)在2005~2010年间高于3.2×105万t.cum-CO2-we在2011~2012年间达到最大值(8.5×105万t, 以CO2-we计), 随后持续降低, 2022年在数值上首次低于cum-CO2-eq并维持稳定.相反, cum-CO2-eq自1980年起保持持续地增长.
预计未来养牛业温室气体的CO2-eq和CO2-we都将逐年增加[图 1(b)].基于GWP的估算表明未来10 a肉牛养殖业排放的CH4将以2%的年增速加剧温室效应; 而基于GWP*的估算表明肉牛养殖业CH4温室效应将于2026年左右恢复正值, 届时将向大气新增温室效应.
2.1.2 养羊业CH4排放的温室效应我国也拥有数量庞大的山羊和绵羊.2015~2019年间山羊和绵羊的CH4年均排放量分别为71.4万t和83.4万t左右, 如图 2(a).除了牛和羊之外, 我国还有骆驼、骡子、驴、马等反刍动物, 其2012~2019年间的CH4年排放量在12.9万t左右.
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图 2 绵羊和山羊CH4排放的温室效应 Fig. 2 Comparison of the warming effects of methane emissions from goats and sheep in China |
1980~2005年间, 由于山羊和绵羊的CH4排放总量稳步增长, 每年CH4排放的CO2-eq和CO2-we同样保持上升趋势, 但CO2-we的增幅远高于CO2-eq, 如图 2(b). 2005年后, 山羊和绵羊的CH4排放总量在144.9~155.5万t之间波动, CO2-eq的年排放维持稳定, 而CO2-we的年排放迅速降低.cum-CO2-eq和cum-CO2-we均呈稳步增长趋势.2005年之后cum-CO2-we在数值上高于CO2-eq, 如图 2(c).
2.1.3 生猪养殖业CH4排放的温室效应与反刍动物集中于瘤胃和肠道厌氧发酵的CH4排放不同, 生猪养殖的CH4主要来源于粪污的贮存和管理.预计未来10年生猪养殖的年增长率为1.9%[29].来自生猪养殖的CH4年排放量从1980年的90万t增加至2012年的133.1万t, 2010~2019年间, 来自生猪养殖的CH4年排放量约为118.6~133.1万t, 其中粪污管理的CH4排放约占总排放量的2/3, 如图 3(a).
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图 3 生猪CH4排放的温室效应 Fig. 3 Comparison of the warming effects of methane emissions from pigs in China |
1980~2020年间, 除了2019年的CO2-we外, 年际CO2-eq和CO2-we均为正值, 意味着生猪养殖业每年排放的CH4向大气稳定新增温室效应; 且2010年之后, 两者在数值上非常接近, 如图 3(b). cum-CO2-we在数值上始终高于cum-CO2-eq[图 3(c)].
2.2 中国畜牧业CH4排放的温室效应根据FAO的估算, 我国畜牧业CH4排放量从1980年的587.8万t增加至1996年的988.2万t; 1996~2006年期间, CH4年排放量基本保持在900万t以上; 2007年起排放量降至900万t以下, 并于2019年降至743.4万t(图 4).
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图 4 中国畜牧业CH4排放来源 Fig. 4 Sources of methane emissions from primary livestock species in China |
2010~2019年期间, 来自反刍畜禽肠道发酵的CH4年排放量约为682.1万t, 主要来源于肉牛和奶牛养殖的排放, 其中肉牛肠道发酵排放的CH4贡献最大.同期来自粪污管理的CH4年排放量约为120.4万t, 其中约65%~84%来自于养猪场粪污贮存和管理的排放.
在GWP视角下, cum-CO2-eq在1980~2019年不断增长, 至2019年已达107.2×104万t(图 5).若自2019年起, 各牲畜数量按《中国农业展望报告2020-2029》[29]的估计增长, 畜牧业cum-CO2-eq将继续匀速增长, 2029年达136.1×104万t(以CO2-eq计).
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图 5 中国畜牧业CH4排放的累积温室效应 Fig. 5 Comparison of the warming effects of methane emissions from animal husbandry in China |
在GWP*视角下, cum-CO2-eq在1980~2005年间迅速增加, 之后增势趋缓; 于2014年左右达到峰值132.9×104万t后逐步降低至2019年的127.8×104万t(图 5).预计未来cum-CO2-we或cum-CO2-eq逐步趋于稳定, 并于2025~2029年间维持在123.6~128.4×104万t之间.
3 讨论 3.1 GWP与GWP*的评价结果比较AR6强调气候指标需根据评价的目标选择[1].GWP和GWP*从不同的角度反映了中国畜牧业CH4排放引起的温室效应.GWP定量每年进入大气的碳当量, 概念清晰, 计算简单, 在各种碳足迹评估体系和现行碳交易框架中可便捷地使用.其局限性在于对SLCP短期温室效应评价的准确度较GWP*低[30~33]. AR6引用了Lynch等[20]的研究结果, 指出用GWP计算恒定CH4排放源的累积温室效应时, 会将其引起的温升在20 a的尺度上低估了3~4倍[1], 这意味着基于CO2-eq制定的多气体协同减排路径实际上可能难以达到预期的温升控制效果.
GWP*是针对SLCP变暖贡献的定量工具, 它从20 a的时间尺度说明排放源是否有向大气新增热量.GWP*在考虑CH4排放的同时也考虑往年排放的CH4在大气中的衰减, 聚焦CH4对大气的温室效应而非其CO2当量.对于排放量不断增加的CH4排放源, CO2-we比CO2-eq有更高的数值.对于维持不变或持续降低的排放源, GWP计算结果CO2-eq均为正值; 而同样情况在GWP*框架下则可能出现负的CO2-we, 认为不会加剧变暖, 而是替代20年前排放的、目前几近降解的这一部分CH4的温室效应.
3.2 中国畜牧业CH4减控的启示 3.2.1 GWP和GWP*对中国畜牧业CH4减排的启示在GWP的视角下, 中国畜牧业实现碳中和需要完全消除排放或以增加碳汇的形式抵消每年稳定的CH4排放; 而在GWP*的视角下, 中国畜牧业只需每年有效降低0.3%的CH4排放, 则可在短期内实现自身碳中和.这意味着两种评价体系下畜牧业的达峰时间将完全不同.在畜牧业持续采取有效减排措施的情况下, 采用GWP*的标准制定减排目标比用GWP制定的减排目标更早达到.
GWP*指标体系对发达国家和发展中国家可能带来的不同影响, Schleussner等[34]称其为“公平性”问题.由公式(4)可知, GWP*对于保持增长的排放源的温室效应定量约为GWP的4.5倍; 而对于保持稳定或略有降低的排放源, GWP*则认为它未对气候变暖造成进一步影响.由此所引起的实际问题是, 发达国家在其过去的发展阶段已造成大量排放, 引起了全球变暖, 此时只需保持其CH4的排放不再增加即可轻松维持现有的高产量.而对于发展中国家而言, 在尚未满足其人口的经济、甚至温饱需求的情况下, 需限制化石燃料的使用量和养殖业的发展才能“达峰”.若无发达国家在技术和资金上的援助, 在GWP*体系下, 发展中国家将面临着与其经济发展需求严重不协调的碳减排压力.
因此, 选择GWP还是GWP*需要综合考虑评价的目的、评价的时间尺度以及实际可操作性.GWP以CO2当量的形式定量温室气体的气候效应, 适合为当下的碳计量、碳交易和产品碳足迹体系下提供统一和便捷的标尺.另一方面, GWP*对SLCP温升效应的准确捕捉, 使其有利于指导各国加强对CH4等减排效益较高的SLCP的管理, 制定分气体的减排路径, 以优化农业、油气和废弃物等以CH4为主的重要排放源的气候变化减缓路径和政策的设计.
3.2.2 中国畜牧业CH4减控的展望随着经济的发展, 世界范围内人均奶制品的消耗量仍将继续上升[35].据农业农村部《推进肉牛肉羊生产发展五年行动方案》[36]的通知, 到2025年, 我国牛羊肉产量将分别稳定在680万t和500万t左右, 与2019年的667万t和487万t基本持平.从GWP的视角看, 来自牛羊肠道发酵所产生的CH4的量, 在未来5年将以稳定的量向大气排放.从GWP*的视角看, 若牛羊这两种主要反刍动物的生产维持稳定, 则其肠道发酵所产生的CH4与其20 a前的排放相比, 并不会进一步加剧大气的温室效应; 若牛羊养殖效率不断增加, 维持目标产量所需的牛、羊数量不断下降, 则可能出现负的CO2-we数值, 即较20 a前更低的温室效应.
2018~2021年间我国用于“畜禽粪污资源化利用整县推进项目”的总财务预算达138亿元.在巨大的减排政策助力下, 中国畜牧业粪污的CH4排放已得到大幅的控制和减少.2022年生态环境部等5部门联合印发了《农业农村污染治理攻坚战行动方案(2021—2025年)》[37], 对我国未来进一步规范畜牧业粪污处理、降低粪污管理的温室气体排放、提高畜牧业粪污资源化利用水平等工作进行了部署.
畜牧业CH4减排的根本是推动精准农业、循环农业的发展, 无论是选择基于GWP还是GWP*的评价体系, 畜牧业的减污降碳都是我国“双碳”工作的重要抓手[26, 27, 38].应从源头做起, 根据牲畜不同生长阶段的需求精准投喂饲料, 减少营养物质的不完全利用和粪污产生的量[39].尽可能对粪污进行无害化、资源化后进行还田[40].因地制宜地设计粪污综合治理模式, 协调粪污供需, 精准设计还田方案.在整个产业生命周期尽量保持营养物质在生产系统内部循环, 精准减控外部物质[41].选择基于自然的生产方式.深刻把握我国农业生产的特点, 加强畜禽养殖环境监测, 充分挖掘其碳减排潜力[42~45].
4 结论2000年后, 我国畜牧业的CH4排放不断降低, 2019年的排放量为743万t, 较2000年降低了22.4%.从GWP的视角看, 我国畜牧业CH4排放累积的温室效应不断增加; 而从GWP*的视角看, 畜牧业CH4排放累积的温室效应在2015之后已开始降低.在GWP的评价体系下, 中国畜牧业实现碳中和需要完全消除排放, 或增加碳汇以补偿每年稳定的CH4排放; 在GWP*的评价体系下, 畜牧业可采取提高生产效率等方式不再增加CH4排放, 通过追求其在大气中源与汇在一定时间范围内的动态平衡实现碳中和.
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