基于LCA的农产品供应链GHG排放定量分析—以黑龙江省水稻为例

邱 丽，方玲娜，郑卫卫，邱荣祖

（福建农林大学 交通与土木工程学院，福建 福州 350002）

基于LCA的农产品供应链GHG排放定量分析—以黑龙江省水稻为例

邱 丽，方玲娜，郑卫卫，邱荣祖

（福建农林大学 交通与土木工程学院，福建 福州 350002）

以黑龙江省水稻供应链为例，采用生命周期的方法来定量分析其供应链GHG排放量。结果表明：运输方式对总的碳排放量影响程度最大的是中型货车，其次是重型卡车、火车和轮船。黑龙江2012年水稻供应链温室气体总排放量为7 211 853.53tCO2当量，其中生产阶段、加工阶段、运输阶段、秸秆焚烧阶段中温室气体排放量分别占到12.08%、9.16%、12.88%、65.89%。秸秆资源量、运输距离、机械耗电量、生产面积四个相关因素对供应链温室气体排放影响程度依次为0.66、0.13、0.12、0.09。

生命周期；供应链；温室气体；农产品；黑龙江；水稻

1 引言

当今社会由于能源消耗巨大、生态环境严重污染、“温室效应”等问题逐渐凸显，导致越来越大面积的极地冰雪融化、海平面上升，人们的生存环境受到威胁，而温室气体GHG（Green House Gas）大量排放是导致全球气候变暖最主要的原因，如何减少GHG成为人类面临的最大挑战之一。中国政府做出承诺，到2020年要在2005年基础上全国单位GDP的CO2排放量下降40%-45%[1]。面对如此巨大的减排压力，与人们生活息息相关的农产品供应链也必须跟上这一步伐，适应中国经济的发展。

Marsden．T提出区域城乡之间农产品供应链的打造应该是区域可持续发展的核心，结合本区域农产品供应链技术和效率都落后的情况，高度重视农产品供应链的发展，这样将加快城乡之间的发展[2]。Jonathan D.Linton提出供应链整个过程包括生产、消费、顾客服务和回收应考虑对环境的影响，综合分析各种因素，从而提高整个供应链效率[3]。在农产品的运输方面，Maja I Piecyk充分考虑卡车的燃料消耗和碳排放量，运用德尔菲调查方法，估算完成货运过程的排放总量[4]。Kaern Bunt提出在整条供应链中，充分利用信息，寻找到物流成本、服务水平和碳排放之间的平衡点，降低碳排放量[5]。Ali Dada提出将ECP应用到完成产品的整条供应链中，取得碳排放或碳足迹数据，并标记在产品标签上[6]。国内学者关于农产品供应链碳足迹的研究起步较晚，主要集中在农产品供应链及绿色农产品供应链，通过这些方面提出低碳农产品供应链。王宇波、马士华探讨了我国在农业发展时期的农产品供应链管理，提出在这一过程效率低下等问题[7]。谭涛、朱毅华研究了以加工企业、物流企业为对象的农产品供应链，发现供应链在多方面都较落后的问题[8]。李蜀湘指出在全球温室效应愈来愈凸显、走长远路线的呼声愈来愈高的背景下，必须不断改善物流，推进低碳物流的发展来实现低碳经济[9]。黄大雷指出不仅要关注控制污染的企业更要重视供应链上碳排放量的企业，碳足迹衡量碳排放量是可行的方法之一[10]。李莉等建议将绿色或环保有效的融入到整个蔬菜供应链中，使整个供应链的资源合理分配，减小对环境的负面影响，走可持续发展路线[11]。张荣梅，胡文玲在会员制农业和现代农产品供应链模式基础上，探索创新了一种基于会员制的C2C绿色农产品供应链新模式[12]。目前国内对低碳农产品供应链的研究还未到达国外的实践层面，主要集中在实现供应链低碳的意义阐述层面，并针对当前中国国情提出中国发展低碳经济的政策、战略。对农产品供应链碳排放水平、统计、评价等及相关指标方面的定量研究文献还较少，数据和计算方法不够精确，对农产品从农田到餐桌的整条供应链的每个环节温室气体排放未能精确测量，对每个环节的温室气体如何测量从而保证精确度没有明确的方法，对测量的结果如何取舍计算缺乏依据。

本文采用生命周期（Life Cycle Assessment，LCA）方法，研究农产品在整个供应链中各个阶段的温室气体排放情况，并以黑龙江省水稻为例，根据排放清单进行分析，包括整个生命活动周期阶段资源和能量使用以及释放，对各个影响因素进行定性描述、定量评价，进一步为水稻供应链低碳化构建与管理提供新的视角与途径。

2 GHG排放模型框架的构建

2.1 温室气体的界定

在对整个水稻供应链温室气体排放量进行计算时，应该首先确定供应链内主要排放的温室气体类型。《京都议定书》要求全球企业进行GHG排放的核算和管理，世界资源研究所（WRI）和世界可持续发展工商理事会制定了企业GHG会计与报告的标准，规范计算温室气体总排放量。本文主要以CO2、CH4和N2O作为温室气体排放量的计算。

2.2 边界设置

完整的水稻供应链包括生产、加工、物流运输、营销以及秸秆处理等过程，本文主要估算供应链这五个阶段中的直接和间接温室气体排放量。供应链结构及GHG排放边界如图1所示。

图1 水稻供应链结构及GHG排放边界

2.3 供应链LCA模型

生命周期评价（LCA）是指对产品包括原材料采集、生产过程以及服务的整个生命周期进行分析评价[13]，但是介于本文的研究尺度，计算过程不包括产品的最终回收利用。

生产阶段：

其中，QH1表示水稻种植阶段温室气体排放量，S表示水稻种植面积，αi表示单位面积i种气体排放量。

加工阶段：

其中，QH2为稻谷加工阶段排放的温室气体排放量；Wj表示j过程机械的耗电量，β表示电力碳排放因子。

运输阶段：

其中，QH3为运输阶段温室气体排放量，N表示运量，L表示运输距离，Mk表示采用k种运输工具，γi表示i种气体的排放因子。

考虑大米是生活必需品，假设在营销阶段都是消费者前来购买，所产生的温室气体量不在计算范围之内，所以忽略不计。

秸秆焚烧

其中，QH4表示秸秆焚烧阶段温室气体排放量，P表示水稻秸秆资源量，δi表示单位质量秸秆燃烧时产生的i种气体的排放因子。

总碳排放量：

其中，Q表示整条供应链温室气体排放量。

3 例证分析

3.1 数据来源

黑龙江省2012年水稻种植面积约为5 300万亩，产量2 171.2万t，秸秆资源量1 954万t（风干重），焚烧秸秆量约占资源量的12%[14]。水稻生长过程中CH4排放系数为8.31g/m2，N2O排放系数为0.24 kg/hm[15]，CO2排放系数为17.29mg/m2[16]。根据IPCC第四次报告中，N2O的100年尺度上的温室效应为298个CO2当量，CH4的100年尺度上的温室效应为25个CO2当量[17]。水稻秸秆焚烧产生的N2O、CH4、CO2排放因子分别为2.84g/kg、0.72g/kg、1 162.15g/kg[18]。CO2当量排放因子为11.421 8tCO2/10MWh[19]。平均每吨水稻加工过程中，包括脱壳、碾米、分级色选、抛光、装袋分别耗电0.23kWh、2.43kWh、7.50kWh、16.23kWh、0.24kWh[20]。不同运输方式的温室气体排放因子见表1[21]。

表1 不同运输工具的GHG排放因子

假设黑龙江省2012年水稻产量的三分之二销往南方市场，平均运输距离为2 300km；三分之一省内销售，平均运输距离为53km[22]。

3.2 结果与分析

采用不同车型对GHG排放量的影响如图2所示。

图2 不同运输方式对碳排放量影响

图2可以看出当采用不同运输方式时碳排放量不同，但是都呈线性关系，即运输距离越远，碳排放量越多。当运输距离达到2 000km时，采用中型卡车这种运输方式GHG排放量约为轮船的7倍，为火车的2.3倍，为重型卡车的1.8倍。不同运输方式的碳排放量最大的是中型货车，其次是重型卡车，火车和轮船。

根据运输距离与产品性质，同时为保证质量与时效性，本文中的水稻及其加工品主要采用铁路与公路相结合的方式进行运输，其中省外运输部分采用火车运输，省内部分采用汽车运输。计算结果见表2。

表2 供应链不同阶段GHG排放量

水稻供应链过程中，总的GHG排放量高达7 211 853.53 tCO2当量。其中，生产阶段碳排量占到12.08%，排放量870 949.62tCO2当量；加工阶段仅占到9.16%，排放的温室气体660 397.69tCO2当量；运输阶段排放量为928 839.36tCO2当量，占到12.88%；秸秆焚烧阶段所占比例高达65.89%，碳排放达到4 751 666.86tCO2当量，约为生产、运输阶段的五倍，为加工阶段的7倍，是需要重点关注的区域。

3.3 敏感性分析

供应链模型中的一些参数具有不确定性，对其中一些不确定因素进行敏感性分析。分别将生产面积、机械耗电量、运输距离、秸秆资源量这四个影响因素做提高和降低30%（以10%作为距差）的单因素变化，对碳排放量进行敏感性分析，如图3所示。

图3 敏感性分析

从图3可以看出秸秆资源量对GHG排放的影响程度最大（0.66），每变化10%（195.4万t），碳排放相应增加或者减少475 166.69tCO2。其他三个相关影响因素：生产面积、机械耗电量、运输距离对总GHG排放量的影响程度相近且较小，分别为0.12、0.09、0.13。

4 结论与讨论

本文通过建立水稻供应链LCA模型，分析供应链不同阶段的温室气体排放情况，结果表明：运输方式碳排放量最大的是中型货车，其次是重型卡车，火车和轮船。黑龙江2012年水稻供应链温室气体总排放量为7 211 853.53tCO2当量，其中生产过程中温室气体总排放量为870 949.62tCO2当量，占到12.08%；加工阶段排放的温室气体660 397.69tCO2当量，仅占到9.16%；运输阶段温室气体总排放量为928 839.36 tCO2当量，占到12.88%；秸秆焚烧排放的温室气体4 751 666.86tCO2当量，所占比例高达65.89%。对水稻供应链中的一些不确定因素进行敏感性分析，其中对供应链总的碳排放量影响程度最大的是秸秆焚烧，影响程度为0.66，相对于秸秆焚烧这一影响因素，其他三个因素影响较小，且影响程度相近，运输距离的变化影响程度为0.13，而加工阶段所使用的相关机械导致的能耗仅占到0.12；生产面积因素影响程度最小，为0.09。

从水稻供应链温室气体排放源出发，减少温室气体排放可以在水稻生产、物流、回收利用等方面实现。生产低碳化首先要提高肥料使用率，优先选择节能环保机械，充分发挥效能以降低能源消耗和减少排放量；运输时尽可能选择低碳排放运输方式和运输工具，选择合理的路线使得温室气体排放量减少；回收水稻秸秆代替其他资源。然而消费者是推动整条供应链过程中大部分企业走向低碳供应链的力量，更重要的是，实现这些愿景的同时需要来自政府的政策支持，企业的技术创新，在整个过程中将碳排放量尽可能降低甚至部分环节实现零排放。但是目前对于农产品供应链上GHG排放方面的研究较少，数据和计算方法不够精确，对农产品从农田到餐桌的整条供应链的每个环节温室气体排放未能精确测量，对每个环节的温室气体如何测量从而保证精确度没有明确的方法，对测量的结果如何取舍缺乏依据。今后对构建符合我国国情的农产品供应链方面，以及GHG排放量的测量与计算还需更深入的研究。

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Quantitative Analysis of Agricultural Product Supply Chain Based on LCA: In the Case of Paddy Rice in Heilongjiang

Qiu Li,Fang Lingna,Zheng Weiwei,Qiu Rongzu
(School of Transportation&Civil Engineering,Fujian Agriculture&Forestry University,Fuzhou 350002,China)

In this paper,with the paddy rice supply chain of the Heilongjiang province as example,we used the life circle method to analyze quantitatively the GHG emissions of the supply chain,found that the medium-sized vans had the largest impact on the total carbon emissions of the supply chain,followed,in order,by heavy-duty trucks,trains and tankers,and at the end,on the basis of the statistical data of the paddy rice supply chain of the province,studied the impact of four factors on the greenhouse gas emissions of the supply chain.

life circle;supply chain;greenhouse gas;agricultural product;Heilongjiang;paddy rice

F326.11；F274

A

1005-152X(2015)10-0168-04

2015-07-20

国家自然科学基金资助项目（41201100）；福建省自然科学基金资助（2012J01071）；福建省教育厅科技项目（JB14005）

邱丽（1991-），女，福建龙岩人，研究方向：物流管理；邱荣祖（1961-），通讯作者，男，福建莆田人，博士，教授，研究方向：物流工程与管理。

10.3969/j.issn.1005-152X.2015.10.046