随着全球气候变化的逐渐加剧，温室气体减排已成为一个备受关注的环境问题。在众多的温室气体排放来源中，农业系统，特别是水稻生产，占据很大比例。中国水稻生产面积近年来约占全球的19.0%，其二氧化碳当量(CO2e)约占全球农业系统的5.2%。中国水稻生产的温室气体减排已引起学界的广泛关注。然而，已有研究主要集中在基于单一关系的排放估计和定量分析特定地区的减少措施。水稻生产温室气体排放强度(GHGI)与其驱动因素之间的复杂非线性关系仍不清楚，更重要的是，以往的研究对减排成本的关注较少，这使得这些减排策略侧重于关注雄心勃勃的目标但可能难以实际落地应用。
本研究收集了2012-2022年我国14个水稻主产省份的甲烷排放数据，结合机器学习模型和SHapley Additive Explanations(SHAP)评估了GHGI与其驱动因素之间的非线性关系及影响阈值；比较了不同农业实践措施(如灌溉、耕作、种植方式等)的GHGI水平差异；考虑不同减排措施的经济成本，确定了我国水稻主产省份的最优成本的温室气体减排策略。
本研究主要发现如下：(1)减少水稻生产GHGI的阈值条件是：年平均日照时长为47-75天，年平均温度为15.3-17.9℃，年平均降水量水平为1000.0-1368.4或1680.0-2004.7 mm，土壤pH值低于5.6或高于6.5，土壤总氮含量为17.0-20.3 g/kg，土壤有机碳含量为15.0-22.5 g/kg。氮、磷、钾肥的推荐施用率分别为160.0-311.0 kg/ha、124.9-129.9 kg/ha和144.0-194.3 kg/ha。与其它措施相比，插秧、混合耕作和季中排水灌溉方式等措施显示出更高的GHGI减排潜力；(2)对于主产省份最优成本的水稻生产GHGI减排策略，黑龙江省、吉林省和辽宁省可通过调整日照条件分别将水稻生产GHGI降低至0.28、0.15和0.05 tCO2e/t。海南省、广东省、福建省、江苏省、江西省、浙江省和广西壮族自治区可以通过优化氮肥施用等措施分别将水稻生产GHGI降低为0.62、0.31、0.21、0.47、0.57、0.92和0.28 tCO2e/t。湖南省和安徽省可以通过调整灌溉方式将水稻生产GHGI降低至0.57和0.85 tCO2e/t。实施这些减排策略将使得我国水稻生产GHGI平均降低28.8%，主产省份早籼稻、中晚籼稻和粳稻每亩的生产成本将分别比原始生产成本增加28.9%、28.0%和27.4%。这些发现为制定水稻生产温室气体减排策略提供了宝贵的见解和科学依据。
本文发表在欧洲农学会主办的官方杂志European Journal of Agronomy，该刊是国际农林科学领域的顶级期刊。审稿人给予了本文很高的评价：“The Authors address the subject of GHG emissions in a very original way. The outputs of the work can be useful to assess the relation between crop management practices and GHG emissions”.
近年来，刘秀丽课题组面向建设美丽中国和构建人类命运共同体的重大战略需求，在相关领域的国际顶级期刊上陆续发表了在全球复杂生产与消费网络中辨识污染物排放关键路径的EDFM方法，给出了实现2030年甲烷减排承诺目标的技术可行且成本最优的中国方案(https://doi.org/10.1016/j.jclepro.2024.144372)；构建了一个粮食需求预测的复杂机理模型，提高了GD的预测精度，给出了我国减少粮食需求的有效路径(https://doi.org/10.3390/nu15132877)；确定了一种既能显著降低土地、水、CO2和CH4足迹，又能提高我国居民健康水平的膳食结构(https://doi.org/10.1016/j.spc.2023.12.012)；建立了水-能源-化肥-粮食贸易的耦合关系模型，辨识了具有高耦合的贸易路线，提出了典型国家耦合关系的稳定性改进策略(https://doi.org/10.1016/j.spc.2023.05.034)；计算了社会消费品和水污染之间在不同季节下的非线性关系阈值，给出了长江经济带汛期和非汛期如何控制和调整社会消费品的消费数量及结构以减少水污染的对策建议(https://doi.org/10.1016/j.jclepro.2024.141254)；测算了RO、MED两种主流技术的海水淡化产业对我国经济增长和碳排放的影响，提出我国发展海水淡化业的策略建议(https://doi.org/10.1016/j.desal.2022.115734)
Publication:
European Journal of Agronomy (Top Journal in agronomy and crop science, CAS Q1, JCR Q1, IF=5.1), Vol.164, 127536 (2025). https://doi.org/10.1016/j.eja.2025.127536
Authors:
Songhua Huan
Academy of Mathematics and Systems Science, Chinese Academy of Sciences, Beijing 100190, China;
University of Chinese Academy of Sciences, Beijing 100049, China
Institute of Geographic Sciences and Natural Resources Research, Chinese Academy of Sciences, Beijing, China
Xiuli Liu (Corresponding author)
Academy of Mathematics and Systems Science, Chinese Academy of Sciences, Beijing 100190, China
University of Chinese Academy of Sciences, Beijing 100049, China
Center for Forecasting Science, Academy of Mathematics and Systems Science, Beijing 100190, China
E-mail: xiuli.liu@amss.ac.cn
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