2020，Vol.40，No.22农业与技术※农业科学农业土壤碳汇研究综述乐小芳1陈佳淳2苗璐1（1.深圳大学中国经济特区研究中心，广东深圳518000；2.深圳大学经济学院，广东深圳518000）摘要：农业土壤碳汇具有极大减排潜力和减排成本优势，是应对气候变化的重要途径。本文梳理了国内外相关研究成果，从土壤有机碳碳库的估算、农业土壤碳汇潜力、农业土壤碳汇影响因素、农业土壤碳汇模型应用、农业碳汇的生态补偿机制等方面进行总结和分析，认为目前缺乏从社会学角度的微观尺度分析，较少关注政府管理者和农户等因素和碳汇功能之间的相互作用。今后应加强农户行为模式、经济和碳汇机制共生、农业碳汇模型等方面的研究。关键词：农业土壤碳汇；农户；减排潜力中图分类号：S15文献标识码：ADOI：10.19754/j.nyyjs.20201130003收稿日期：2020－10－22基金项目：广东省自然科学基金（项目编号：2017A030313443）；国家社会科学基金（项目编号：17BJY061）作者简介：乐小芳，女，副教授。研究方向：农村环境，节能减排；通讯作者苗璐，女，博士。气候变化是当前国际社会普遍关心的重大全球问题。根据联合国粮农组织（FAO）报告，农业已成为第二大温室气体来源，但同时也具有巨大的固碳减排能力。因此，可以通过合理的农业管理措施，减少土壤释放二氧化碳或增强土壤固碳能力，在实现农业增产的同时提高土壤碳汇存量，改善生态环境。中国发展碳汇农业刻不容缓。我国是农业温室气体的排放大国，在全球气候变暖的背景下我国农业可持续发展面临严峻挑战；中国政府于2015年向世界承诺：CO2排放2030年左右达到峰值，碳排放强度比2005年下降60%～65%。这意味着中国未来碳减排目标更加明晰、任务更加艰巨。我国农业土壤碳汇具有极大减排潜力，是应对气候变化的重要途径。因此深入了解我国农业碳汇、碳源现状，以及其在长时间内的时空演化规律，对于指导下一步农业现代化、低碳化极为重要。1文献综述目前，国内外学界关于农业土壤碳汇的相关研究主要集中在土壤有机碳库的估算研究、农业土壤碳汇潜力研究、农业土壤碳汇影响因素研究、农业土壤碳汇模型应用研究、农业碳汇的生态补偿机制等方面。1.1土壤有机碳库的估算研究过去的几十年，诸多学者在全球、国家和区域等尺度上进行了土壤碳库的估算，从不同尺度证实了土壤碳库在陆地生态系统碳循环中的重要作用及与气候变化之间的关系。金琳等［1］通过分析各种农田管理措施下土壤有机碳（SOC）的变化量，估算中国农田管理土壤碳汇量；杨果［2］通过构建农业源浄碳汇与农业经济发展的耦合模型对中国农业源碳汇进行估算；黄耀等［3］提出了农田土壤有机碳动态模型研究，并用来预测农田有机碳含量变化等。但是，由于采用的数据源、样本、土壤植被分类系统、估算面积、土壤层计算深度和方法的不同，诸多学者估算结果差距较大。因此，应用合适的方法或模型、选取合适的参数对于土壤有机碳的估算极其重要。1.2农业土壤碳汇潜力研究农田土壤在自然因素和农业管理的作用下在全球碳库中最为活跃。日益加剧的气候变化使得农田土壤固碳潜力受到广泛关注。美国和加拿大已完成了全国农业土壤有机库与固碳潜力的研究；加拿大建立了特定农业土地管理措施下土壤有机碳变化的数据库。各种尺度的农业土壤碳汇潜力及演化机制等方面的研究也在国内开展。梁二［4］等根据近20a来中国各省（市、区）农田土壤有机碳量变化趋势，估算了农田土壤碳源、汇潜力，对认识和评价中国农田土壤碳汇能力提供了方法和依据。韩冰等［5］估算了不同管理措施下我国农田土壤的固碳潜力和能力。但是，中国目前进行该项研究的学者仍较少，更鲜有学者从宏观尺度上对中国农业土壤碳汇功能及潜力的动态演化机制8※农业科学农业与技术2020，Vol.40，No.22进行研究。1.3农业土壤碳汇影响因素研究土壤有机碳不但受自然因素影响，而且很大程度上受农业耕作管理措施的影响。国内外学者从4个方面对农业土壤碳汇的影响因素做了分析和研究。地形、气温、降雨、水土流失、农作物类型等自然因素对土壤碳汇功能的影响。如，Pellis等研究了气候因素以及森林扩张对土壤碳库的影响［6］；马艳芹等［7］研究了紫云英还田配合氮肥对土壤有机碳及其活性的影响。研究农业土地利用管理，如秸秆还田、复合种植、轮作、有机肥施用、免耕技术、开垦方式、生草栽培等农田管理措施在固碳减排中的作用及其潜力；如，何炫蕾等［8］通过分析兰州市农业碳排放因素分析，得出农业碳排放强度、产业结构对碳排放量增加有负向影响的结论。研究土地利用变化对土壤有机碳储量和分布的影响。研究碳税政策的实施对碳汇量的影响。如，马晓哲等［9］模拟分析了2008—2050年碳税政策的实施对全球各区域农业土地覆被及土地利用变化碳排放的影响。但是，由于农田土壤的固碳能力受到作物种类、气候、土壤性质和种植制度等多种因素的影响，而有些影响因素还很难定量，导致研究结果难以达成共识。此外，目前国内外研究者一般只选取某种或某几种影响因素进行研究，而大部分国内研究者尚停留在定性研究阶段，还未开展全面、综合的量化研究。1.4农业土壤碳汇模型应用研究为了解土壤有机碳大尺度范围、长时间跨度内的动态演变，很多学者进行了土壤碳汇模型的建立和应用研究。目前，应用最广泛的有3大模型：Century模型，Ｒothc模型，DNDC模型。其中，Century模型是当前评价农田生态土壤有机碳演变最有效的工具之一。国内外学者已将该模型广泛应用于农业土壤碳汇研究中。高崇升等［10］运用该模型对不同农业经营模式下的黑土农田土壤有机碳变化进行了比较与预测；Yang等［11］应用Century模型模拟了长期施肥对我国东北玉米地土壤碳的动态变化；Brandani等［12］应用Cen-tury模型模拟了土壤管理对甘蔗地土壤有机碳动态变化的影响。可见，目前应用Century模型主要集中在中、小尺度某类作物或某类型土壤的碳汇的研究。1.5农业碳汇的生态补偿机制研究近年来，随着全球生态环境的恶化，生态补偿机制问题成为一个备受关注的研究领域。农业土壤在降低大气中二氧化碳浓度和减缓温室效应方面潜力巨大。基于农业生态系统碳汇的生态价值，国内外不少学者对农业碳汇的生态补偿机制进行了积极探索。Antle［13］指出进行合适的政策设计以激励农民采取可持续耕种方式是政策研究者最急需解决的问题；朱立志等［14］提出，构建具有我国特色的温室气体减排的土地利用经济机制必须建立激励型生态补偿机制；王伟等［15］研究了秸秆综合利用补偿机制的框架体系。粮食作物碳汇功能的生态补偿机制研究仍处于起步阶段，完整的补偿机制研究较少，对于补偿标准和补偿模式的制定和实施仍需要进行深入研究。2评述农户是地球上参与土壤碳库管理的最大群体，农业土壤碳汇政策是通过农户发生作用的，因此，农业碳汇的相关研究不能忽略农户的作用。基于此，已有的研究仍存在改进和完善之处。国内外对农业土壤碳汇的研究主要集中于自然科学研究领域，从社会科学角度研究农业碳汇的相对较少，即使从社会科学角度研究也主要侧重于宏观尺度分析，其研究结果给出的政策指导操作性不强。对农户这一有效链接“政策”和“碳汇”的基本单位的生产过程没有进行深入研究，难以揭示“政策实施—农户行为响应—土壤碳汇功能变动—评估并调整政策”之间的响应机制。农户生产方式的诸多影响因素和碳汇功能两者之间的相互作用很少有人关注。特别是诸多因素中政府管理者和农户之间的相互作用被忽视，一般认为农户都是被动的管理，但事实上农户和政府管理者之间存在动态博弈过程。因为农户生产方式的影响因素错综复杂，且诸多因素之间也彼此影响，并且没有合适的方法模拟受农户决策影响的农户生产方式的变化过程及其之间的相互作用过程。应用农户模型进行研究时存在以下几个方面的问题：农户模型的纯理性假设不完全符合现实情况，农户难以按照边际分析或数理规划理论的最佳值作出决策；目前农户模型应用上忽略农户个体差异，将农户看成同质个体；较难表现农户的自身经验和知识体系所起的作用。3研究展望针对以上问题，本文认为后续研究可以在以下几个方面继续拓展。3.1农户行为模式研究农业土壤碳汇政策是通过农户发生作用的，农户是我国农村最基本的经济组织，是有效链接“政策”和“碳汇”的基本单位，其生产行为决策受政策的影响，而这些决策行为又直接或间接作用于土壤碳的吸92020，Vol.40，No.22农业与技术※农业科学收和排放。因此，研究我国农业土壤碳汇问题的新视角和思维方式应该从农户行为入手。针对“政策实施—农户行为响应—农业土壤碳汇功能变动—评估并调整政策”循环响应链和逻辑关系，模拟政策变化对农户行为的影响，以及最终引起农业土壤碳汇效应的变化。3.2经济和碳汇机制共生研究农户是地球上参与土壤碳库管理的最大群体，其生产行为实际上是一种寻求经济和碳汇机制共生的过程。但是随着非农收入的不断增加，农户采取了“碳源”生产方式，如，秸秆焚烧，有机肥被化肥替代，轮作、间作被单一农产品种植替代。如有相应的政策及激励机制，这一共生过程不仅可以为农户带来经济利益，也可以为我国提供巨大的二氧化碳减排空间，降低我国低碳经济发展的成本。因此，后续研究应更加注重提高农户低碳生产积极性，强化农业生态补偿激励有效性，提出农户实行经济和碳汇机制共生的具体政策。3.3农业碳汇模型研究在研究方法上，后续研究应解决以往研究中农户的完全理性和同质性假设与现实不符的问题，以及弥补农村农业土壤碳汇信息资料缺失造成的较难定量化评价政策实施对农户行为及土壤碳汇功能影响的问题。通过建立多主体模型这一分析工具，体现各种定性知识和经验的作用。模型的经济部分可以相对独立的进行应用，使用抽象的分布数据，能有效链接经济系统和农业土壤碳汇系统的模型，使用自组织自适应方法使决策行为更符合现实生活中行为。参考文献［1］金琳，李玉娥，高清竹，等．中国农田管理土壤碳汇估算［J］．中国农业科学，2008（03）：734－743．［2］杨果，陈瑶．中国农业源碳汇估算及其与农业经济发展的耦合分析［J］．中国人口·资源与环境，2016，26（12）：171－176．［3］黄耀，刘世梁，沈其荣，等．农田土壤有机碳动态模拟模型的建立［J］．中国农业科学，2001（05）：532－536．［4］梁二，蔡典雄，张丁辰，等．中国陆地土壤有机碳储量估算及其不确定性分析［J］．中国土壤与肥料，2010（06）：75－79．［5］韩冰，王效科，逯非，等．中国农田土壤生态系统固碳现状和潜力［J］．生态学报，2008（02）：612－619．［6］PellisGuido，TommasoChiti，AnaＲey，JorgeCurielYuste，Car-loTrotta，DarioPapale．Theecosystemcarbonsinkimplicationsofmountainforestexpansionintoabandonedgrazingland：Theroleofsubsoilandclimaticfactors［J］．TheScienceofthetotalenviron-ment，2019（672）：106－120．［7］马艳芹，黄国勤．紫云英还田配施氮肥对稻田土壤碳库的影响［J］．生态学杂志，2019，38（01）：129－135．［8］何炫蕾，陈兴鹏，庞家幸．基于LMDI的兰州市农业碳排放现状及影响因素分析［J］．中国农业大学学报，2018，23（07）：150－158．［9］马晓哲，王雅晴，刘昌新，等．碳税政策对农业土地利用变化及其碳排放的影响［J］．生态学报，2019，39（05）：1815－1828．［10］高崇升，杨国亭，王建国，等．利用Century模型模拟不同农业经营模式下黑土农田土壤有机碳的演变［J］．生态学杂志，2008，27（06）：911－915．［11］Yang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