农粮系统增效可实现粮食安全与碳中和增负双赢。
题目：Enhanced food system efficiency is the key to China’s 2060 carbon neutrality target
作者：Ming Ren, Chen Huang, Yazhen Wu, Andre Deppermann, Stefan Frank, Petr Havlík, Yuyao Zhu, Chen Fang, Xiaotian Ma, Yong Liu, Hao Zhao, Jinfeng Chang, Lin Ma, Zhaohai Bai, Shasha Xu and Hancheng Dai
期刊：Nature Food
时间：2023年7月4日
一作单位：College of Environmental Sciences and Engineering, Peking University, Beijing, China.
链接：https://doi.org/10.1038/s43016-023-00790-1
研究项目背景
生物质能-碳捕捉与封存技术（BECCS）对实现《巴黎协定》的气候减缓目标至关重要。为应对气候变化而大规模种植生物质能会引发与土地相关的多维可持续性问题，包括粮食安全、水资源短缺、温室气体（GHGs）排放和生物多样性减少等。
本研究的关键假设是：我国2060年大规模部署生物质能+CCS技术，总能耗约16EJ（文献中位值），占我国当年一次能源的17%，使得农林土地利用部门合计产生约13亿吨负排放潜力，连同约11~15亿吨的陆地碳汇潜力，为我国2060年碳中和目标创造24~28亿吨温室气体排放空间，极大缓解其他国民经济部门的碳减排压力和减排代价，社会经济效益巨大。亟待解决的科学问题是：如何在不危及我国粮食安全、不加重粮食贸易伙伴国环境负担的前提下，提供如此大规模的生物质能源？
在北京大学环境科学与工程学院、北京大学碳中和研究院和国际应用系统分析研究所（IIASA）等机构密切合作下，LEEEP课题组创新性地构建并应用IMED-GLOBIOM综合评估模型，探讨了碳中和目标与生物质能发展、负排放技术与粮食系统之间的联动关系，揭示了中国部署生物质能对中国和全球可持续发展的影响，识别出适度开放贸易与提高粮食系统效率在将缓解潜在负面影响方面的作用，研究成果于2023年7月3日在线发表于Nature Food。
本文通讯作者为环境科学与工程学院戴瀚程长聘副教授，课题组任明博士与黄晨博士分别为论文第一、第二作者，主要合作者分别来自国际应用系统分析研究所（IIASA）、浙江大学、中科院遗传发育所农业资源研究中心等机构。本研究得到了国家优秀青年基金项目（72222001）、国家重点研发计划课题（2022YFE0138300）、国家自然科学基金（72073003, 71810107001, 72234002），国家社会科学基金（21AZD060）、欧盟地平线2020计划（821471）、中国博士后基金项目（2022M720212）和PKU-IIASA联合博士后等项目支持。
该成果是LEEEP课题组长期围绕气候环境政策复杂系统建模与多维影响评估，继探讨碳中和与工业用水红线目标关系（IMED研究 | One Earth: 碳中和能使中国实现工业用水目标）、1.5度目标下PM2.5和臭氧相关的健康效益的研究后（IMED研究 | GEC: 气候变化下PM2.5和臭氧相关的健康挑战），基于自主构建的北京大学IMED综合评估模型体系取得的又一突破性研究进展，以期为统筹生物质能负排放技术布局、粮食系统政策、全球粮食贸易合作等多维度政策以实现碳中和提供学理支撑和前瞻见解。
研究背景
中国既是全球最大的温室气体排放源，也是全球气候治理的关键贡献者，揭示中国在2060年前实现其碳中和目标的可行性，对同样面临粮食和能源需求增长的其他新兴经济体具有重要示范效应。中国仅用全球7%的耕地养活了全球20%的人口，这一惊人的成就在很大程度上依赖于其持续的农业集约化。尽管中国粮食产量在1978-2020年间增加了120%，但化肥使用量却增加了494%。此外，中国还存在较大的粮食单产差距，粮食浪费和损失近30%。尽管中国能够维持三大主粮（小麦、玉米和水稻）95%的粮食自给率（SSR）红线，但其他农产品（如大豆、反刍动物肉类和奶制品等）的进口依存度较大。
考虑到中国有限的耕地和不断增长的粮食需求，厘清大规模生物质能部署如何威胁土地利用相关的可持续发展目标尤其重要。多数全球综合评估聚焦于不同措施如何降低生物质能部署带来的土地压力，包括提高农业生产效率、减少动物性产品消费和减少粮食浪费等。然而，这类评估中全球一般化的假设不足以精准刻画区域异质性。与之对应，国家层面的研究通常关注具体国家粮食、贸易、资源和环境政策对本国的影响，而没有在全局层面上考察多维政策交互作用下对多项可持续性指标的跨地区溢出效应。
研究方法
基于北京大学IMED-GLOBIOM模型，本文探索大规模生产生物质能如何助力中国碳中和目标实现而不对国内外可持续发展产生负面影响。本研究将各国实际粮食、贸易、资源和环境政策纳入全球模型，在自上而下的综合评估视角和自下而上的国家研究视角中建立耦合关系。本研究假设所有中国生物质能原料来自国内种植的短轮作能源作物，并考虑对中国和贸易伙伴五个维度的可持续性影响，包括粮食安全、耕地和草场扩张、GHGs排放、氮肥使用和农业灌溉用水。研究情景包括：
①Reference：该情景沿着共享社会经济路径中的中间路径（SSP2）发展，不大规模发展生物质能源；
②Bioenergy：为中国实现碳中和目标增加生物质能供给，同时维持三大主粮95%的自给率红线；
③FreeTrade：放松了Bioenergy情景中的三大主粮自给率红线约束；
④YieldUp：在FreeTrade基础上，缩小单产差距；
⑤FoodLossDown：在FreeTrade基础上，粮食损失和浪费减半；
⑥DietHealth：在保证足够营养摄入的基础上，转向更健康的饮食；
⑦FoodSystem：综合YieldUp，FoodLossDown，DietHeatlh三种措施。
研究结果
生物质能扩张将增加中国国内粮食安全压力。（1）Reference情景下，中国2060年的粮食和牲畜产品产量将分别比2020年高13%和24%。国内人均每日卡路里摄入量增长15%。相应的，耕地面积由2020年的1.2亿公顷增长到2030年的1.3亿公顷，逐渐下降到2060年的1.2亿公顷；灌溉用水由2020年的4000亿立方米增加到2030年的4200亿立方米，逐渐下降到2060年的3800亿立方米。（2）Bioenergy情景下，生物质能种植面积逐步扩张并不断挤占其他用途的土地，2060年生物质能的种植面积约为5100万公顷，约为整个泰国的土地面积（图1（a））。与Reference情景相比，Bioenergy情景下，到2060年中国牧草地面积将减少12%（1600万公顷），其他自然用地面积减少32%（1500万公顷），耕地面积下降至1.0亿公顷（下降16%）。相应的，粮食和牲畜产品产量将分别下降15%和13%（图1（b）-（c）），这会导致国内农产品价格提高23%，人均每日卡路里下降8%（242千卡）（图2）。与Reference情景相比，Bioenergy情景下国内灌溉用水、氮肥使用、农林和其他土地利用（AFOLU）部门的GHGs排放分别下降5%、8%和43%。
图1. 中国部署生物质能对国内土地利用、农产品生产、消费和贸易的影响。a-c, 6个高生物质能情景与Reference情景相比，中国土地利用的绝对变化（a），粮食生产、消费和净进口的绝对变化，（b）牲畜产品的生产、消费和净进口的绝对变化. d-f，2060年小麦（d），水稻（e）和玉米（f）的自给率。
放松粮食贸易约束可将中国国内粮食困境减半：FreeTrade情景中，适度放松了三大主粮的SSR约束，主要通过增加农产品进口缓解生物能源部署造成的国内粮食供需之间的紧张关系。与Reference情景相比，FreeTrade情景下，2060年人均每日卡路里摄入量仅下降5%（149千卡），Bioenergy情景中下降8%；农产品价格提高14%， Bioenergy情景中增加43%（图2）。然而，在FreeTrade情景中，2060年小麦的SSR由Reference情景中的96%下降至FreeTrade情景中的66%，水稻的SSR由98%下降至91%，玉米的SSR由98%下降至92%（图1（d）-（f））。与Reference情景相比，2060年中国小麦、玉米和水稻的进口量将分别增加610%（4200万吨）、281%（1300万吨）和221%（1400万吨）。这将使中国成为全球最大的小麦和水稻净进口国，以及第二大玉米净进口国。
图2. 中国生物质能部署对国内2060年的可持续性的影响。
然而，放松主粮的SSR约束会将负面环境影响转移给中国的贸易伙伴，特别是农业大国，比如澳大利亚、加拿大和和巴西。与Reference情景相比，在FreeTrade情景下2060年中国谷物和牲畜产品的进口量分别增加290%和23%（图1（b）-（c））。农产品进口增加将向中国贸易伙伴额外转移2320万公顷的农业用地、166亿立方米的农业灌溉用水和4620万吨CO2e（二氧化碳当量）的GHGs排放量（图3）。值得注意的是，放松中国三大主粮的SSR约束会增加全球农产品（尤其是通过增加粮食和反刍动物的生产率）生产同时减少全球总环境负担。这说明将粮食生产从资源密集型的中国转移到世界其他地区，会提高全球农产品生产效率。与Bioenergy情景相比，在FreeTrade情景中，中国粮食和反刍动物产品的生产量将增加，使全球人均每日卡路里摄入量增加0.4%。然而，2060年全球农业灌溉用水将减少0.11%。这是因为在FreeTrade情景中，中国的贸易伙伴生产更多的免灌溉小麦，其中大部分出口到中国以替代中国的灌溉小麦。
图3. 农产品进口导致的中国从其贸易伙伴虚拟进口的环境影响。不同情景下的环境影响（左）和2060年FoodSystem情景相对于Reference的预计变化（右）。a, 2020-2060年累计虚拟进口的GHGs排放量（左），中国从不同地区累计虚拟进口的GHGs的变化；b-d, 中国从不同地区虚拟进口的氮肥（b）、灌溉水（c）和农业用地（d）（左）；中国从不同地区虚拟进口的氮肥（b）、灌溉水（c）和农业用地（d）在2060年的变化（右）。
放松贸易和国内措施结合的综合影响。以上研究结果表明，中国很难协调国内大规模生物质能部署、国内粮食安全和全球可持续性。因此，除放松SSR约束外，本研究还对提高我国国内粮食系统效率的其他措施进行评估了，包括粮食损失和浪费减半、转向更健康的饮食和缩小作物单产差异。
粮食损失和浪费减半。减少粮食损失和浪费能够在一定程度上缓解粮食-生物质能困境，但是，中国依然会进口大量的农产品进而将环境影响转移给其贸易伙伴。调查数据表明中国每年损失或浪费粮食约27%。通过改进技术、提高节约意识和改变烹饪方式等措施可以大大减少粮食浪费。在FoodLossDown情景中，假设粮食损失和浪费率从当前水平逐步下降，到2060年实现减半的目标。与FreeTrade情景相比，FoodLossDown情景下2060年国内人均每日卡路里摄入量将增加12%，农产品价格下降4%，国内农业用地、灌溉用水、施肥量和GHGs排放量分别减少0.1%、2.2%、1.5%和0.8%（图2）。减少粮食浪费能够改善全球的可持续性。
转向健康的饮食可缓解用地竞争。在保证足够营养摄入的基础上，转变饮食能够有效减少生物质能部署对中国国内农产品价格、农业用地和GHGs排放的影响，同时能有效减少转移给贸易伙伴的环境负担。1961年以来，中国人均动物性食品的消费量增加了约12倍。中国当前人均肉类消费（例如，猪肉）已经超过了《中国膳食指南》的推荐水平。向肉类密集型饮食的快速转变对环境和人类健康产生了越来越大的影响。遵循中国营养学会的膳食摄入量建议将改善人类健康，同时大大减少环境负担。在DietHealth情景中，我们考虑转变饮食，将当前动物性食物消费量与建议消费量之间的差距减少20%。与FreeTrade情景相比，饮食转变将使中国2060年的牲畜产品消费量减少15%（3200万吨）（图1（b）-（c））。尽管用于食用的粮食增加了15%（8100万吨），但粮食消费总量下降了8%（9600万吨），主要源于饲料用粮的消费量减少了40%（2亿吨）。饮食转变还能有效减少农业用地，有助于缓解粮食作物和生物能源作物之间的用地竞争，减少对粮食安全的威胁。
提升作物单产可有效减少转移给贸易伙伴的环境负担，但不能完全消除。过去几十年中，农业集约化大大提高了中国主粮作物的产量，然而，依然存在较大的单产差距。田间试验表明，采取推荐的种植方法能够在不增加氮肥使用的情况下进一步增加小麦、玉米和水稻的单产。YieldUp情景中，假设小麦、玉米和水稻的单产从当前水平逐步增加到可实现水平的75%，这导致2060年人均每日卡路里摄入量比FreeTrade情景高1.8%，粮食价格下降9.1%（图2）。增加国内粮食作物单产将降低饲料成本进而增加牲畜产品的消费。因此，国内牲畜产品产量增加，进口量减少，进而减少中国转移给贸易伙伴的环境负担。
综合措施可一举多得。结合以上提到的三种可持续性措施能够提供额外的生物质能且不会增加中国贸易伙伴的资源和环境负担。FoodSystem情景中，2060年国内人均每日卡路里摄入量将增加到3294千卡，比FreeTrade情景高20%，比Reference情景高14%（图2）。到2060年，粮食价格分别比FreeTrade和Reference情景中的价格低22%和12%。与Reference情景相比，2060年国内农业用地、灌溉水、氮肥和GHGs排放量分别减少21%、13%、17%和12%。此外，小麦、水稻和玉米的SSR分别增长至92%、99%和98%（图1（d）-（f））。FoodSystem情景下，2060年虚拟农业用地进口量为7900万公顷，分别比FreeTrade和Reference情景中低49%和40%（图3-4）。
图4. 农产品进口及其隐含的环境影响。a-d, 农产品进口（a），隐含在农产品进口中的虚拟环境影响（b-d），a和b是Reference情景中2060年的数值，c是Reference情景中的环境影响，d是2060年的环境影响。a中的单位是百万吨（Mt）。b和d中，农产品可进一步细分为乳制品（DRY）、反刍动物肉类（RUM）、猪和禽类产品（NRM）、谷物（CER）、油料作物（OSD）和其他作物（OCR）。图中也包含了饲养牲畜所需粮食（LSP_EMB）在生产过程中的环境影响。
稳健性分析。模型结果对人口、贸易和饮食转变的假设较为敏感，对生物质能源供给水平、生物质能原料组成和作物单产的假设的敏感性较弱，对国内GDP和全球其他地区的生物质能供给量的假设的敏感性最低（图5）。相较于FreeTrade情景中的贸易假设，更低的贸易障碍将使农业用地和灌溉用水的虚拟进口量分别增加7.2%和7.3%；而更高的贸易障碍则会使以上两个指标分别减少18.7%和31.8%。相较于DietHealth情景中的饮食，将动物性食物消费量降低10%将会使2060年国内农业用地、灌溉用水、施肥量和GHGs排放分别降低16.4%、1.0%、0.5%和28.0%；虚拟进口的农业用地、灌溉用水、施肥量和GHGs排放分别下降26.6%, 25.3%, 27.7%和26.3%。尽管不同假设下的可持续性影响与7个核心情景下的数值有较大的差异，但本文的核心结论保持不变，即提高粮食系统效率有助于中国实现碳中和目标且不影响全球可持续发展，研究发现的政策启示也是较为可靠的。
图5. 不同情景下在中国部署生物质能对2060年可持续性的影响。前9个指标代表了中国国内的可持续性，包括人均每日卡路里摄入量、农产品价格、灌溉用水、农业用地、氮肥、AFOLU部门的GHGs排放以及小麦、水稻和玉米的自给率。后4项指标是中国从其贸易伙伴进口产生的虚拟环境影响，包括虚拟进口的累积GHGs排放、氮肥、灌溉用水和农业用地。不同情景中的不同线条因不确定性参数的不同假设各异，包括GDP，人口，贸易，作物单产，饮食变化，生物能源供应（组成）和它们的不同组合。
本研究不仅对中国实现碳中和目标和粮食安全政策具有重要启示，对其他人口多的新兴经济体也具有重要的参考意义。协调大规模生物质能源生产、国内粮食安全和全球可持续性极富挑战性。在95%的粮食自足率约束下，生物质能源扩张会增加地租和农产品价格，而去除粮食自足率约束可能会将环境负担转移给贸易伙伴。因此，从供给侧和需求侧共同发力是理想的政策组合。
将当前的粮食损失和浪费系数（27%）减半能够减少国内卡路里摄入量损失且腾出4000万公顷的耕地，相当于2060年中国种植生物质能所需面积的79%。实际上，中国政府已经发布了一系列政策以减少粮食损失和浪费，包括加强公众教育和监管政策。例如，2012年发布的“八项规定”、2020年的“光盘行动”和2021的“反食物浪费法”等。其次，转向健康的饮食对减少农业用地相关的负担至关重要。尽管中国当前人均动物性食物的消费量（2019年为108.46千克）远低于大部分发达国家，尤其是美国（2019年为375.77千克），但本研究结果表明，在不降低人均总卡路里摄入量的情况下，转向较低动物性食物摄入的饮食是成本低且可行的。但饮食的转变受到许多社会惯性因素的影响，需要多重措施结合起来，才能促进改变。
缩小单产差距是实际可行。如果主粮作物的单产能够达到可实现水平的80%，农业用地将减少22%（2000万公顷）。尽管过去二十年中国主粮作物的单产显著增加，但由于小农模式的技术和管理缺陷，中国主粮作物的单产依然显著低于可实现水平，这可以通过使用绿色技术和增强管理水平得到提升。
单独实施以上任意一项措施都无法消除生物质能部署对全球可持续性的负面影响。只有通过在粮食生产和消费系统采取综合的效率措施，并且将小麦的自足率适当从95%降低到90%就可以同时实现碳中和、粮食安全和全球可持续性的三重目标。因此，为了实现可持续发展目标，需要采用一种全面提升粮食系统效率的方法，应用综合模型工具，能够使用一致的框架来考虑生产者和消费者、气候和环境影响以及社会和经济影响、国内影响以及对贸易伙伴的影响。科学合理的制定可行性政策，避免多项措施同时实施的边际效应递减或反弹效应。