基于LEAP模型的浙江省水产养殖碳排放研究

摘要  为了解水产养殖业能源消耗和碳排放的现状及发展趋势，基于LEAP模型，构建浙江省LEAP水产养殖模型，分析基准情景、低碳情景和强化低碳情景下浙江省水产养殖业的能源消耗和碳排放趋势。结果表明，从能源消费来看，未来浙江省水产养殖业基准情景下能源消费总量呈现出增长趋势，且能源消费构成中主要以化石能源为主，煤炭始终为最主要的能源需求。减碳措施具有一定节能作用，其中强化低碳情景2035年较基准情景节能15.24%，约节能25.11×103 t；从终端能源消费结构来看，池塘养殖和饲料生产能耗较大，所有情景和年份中能源消耗量均超过了总能源消耗量的30%；从碳排放来看，浙江省水产养殖更偏向碳汇属性，减碳措施对于碳排放抑制具有一定作用；从减排贡献率来看，所考虑的减碳措施都能够降低CO2排放，其中能效提升、清洁能源发电推广等措施对于水产养殖碳减排起到关键作用，到2035年分别贡献20.9%、64.5%的碳减排量。

关键词  水产养殖；LEAP模型；碳排放；减排贡献

中图分类号  X714  文献标识码  A  文章编号  0517-6611（2024）09-0045-06

doi：10.3969/j.issn.0517-6611.2024.09.011

开放科学（资源服务）标识码（OSID）：

Study of Aquaculture Carbon Emissions in Zhejiang Province Based on the Long-range Energy Alternatives Planning System Model

XU Xie-qin， ZHAO Sheng

（Department of Marine Science and Technology， Zhejiang Ocean University， Zhoushan，Zhejiang 316022）

Abstract  In order to understand the current situation and development trend of energy consumption and carbon emission of aquaculture industry， based on LEAP model， constructed LEAP aquaculture model of Zhejiang Province and analyzed the trend of energy consumption and carbon emission of aquaculture industry in Zhejiang Province under baseline scenario， low carbon scenario and enhanced low carbon scenario. The results showed that in terms of energy consumption， the total energy consumption of the future aquaculture industry in Zhejiang Province under the baseline scenario showed an increasing trend， and the composition of energy consumption was mainly based on fossil energy， with coal always being the most dominant energy demand. Carbon reduction measures had a certain energy-saving effect， in which the enhanced low-carbon scenario 2035 was 15.24% more energy-efficient than the baseline scenario， saving approximately 25.11×103 t.In terms of final energy consumption structure， pond farming and feed production consumed the most energy， with energy consumption exceeding 30% of total energy consumption in all scenarios and years.From the perspective of carbon emissions， aquaculture in Zhejiang Province was more inclined to carbon sink attributes， and carbon reduction measures had a certain effect on carbon emission suppression.In terms of emission reduction contribution， the carbon reduction measures considered were able to reduce CO2 emissions， with energy efficiency improvement and clean energy generation promotion playing a key role in aquaculture carbon reduction， contributing 20.9% and 64.5% of carbon reduction by 2035.

Key words  Aquaculture;LEAP model;Carbon emissions;Contribution of emission reduction

基金项目  科技部国家重点研发计划蓝色粮仓科技创新专项（2019-YFD0901204-04）；浙江省属高校基本科研业务费（2021-JD006）；浙江省重点研发计划项目（2019C02056）。

作者简介  徐谢亲（1998—），女，江西景德镇人，硕士研究生，研究方向：海洋生态与渔业碳排放。*通信作者，教授，博士，硕士生导师，从事海洋生态学研究。

收稿日期  2023-07-01

第一次工业革命以来，由于人类大量使用化石燃料，导致CO2累积排放，使得大气中温室气体浓度显著增加，加剧了全球气候变化［1］。农业生产是全球碳排放的第二大重要来源［2］，渔业作为农业的重要组成部分之一，对化石燃料具有高度的依赖性，其碳排放量接近农业碳排放的1/3［3］。因此，实现渔业碳减排是应对农业低碳发展的重要内容。2019年国家发布的《关于加快推进水产养殖业绿色发展的意见》也强调了未来一段时期要加强渔业资源和生态环境保护，推进水产养殖绿色发展，实现渔业低碳可持续发展目标。

目前我国关于水产养殖能源消耗和碳排放评估的研究不多。2007年，徐皓等［4］对我国渔业生产中的渔船捕捞、养殖、水产品加工等环节中的能源消耗量进行了测算，研究结果表明，养殖业的能耗并不低，占渔业能耗的近20%，能耗水平为0.24万t（标煤）/万元产值，是农业平均值的1.26倍。2010年，刘晃等［5］通过调查157家养殖企业，以淡水池塘养殖、海水高位池养殖和工厂化养殖的CO2排放量估算我国水产养殖的CO2排放总量，测算表明，我国水产养殖的CO2排放总量为988.6万t。2012年，金书秦等［6］核算了我国水产养殖业直接能耗和碳排放；2021年，李晨等［7］基于投入产出模型核算了水产养殖业与捕捞业的碳排放。

已有的研究主要分为2种：一是测算养殖设备消耗能源而产生的直接碳排放；二是测算了直接和间接碳排放。由于水产养殖具有碳源和碳汇双重属性，一方面在水生生物生长代谢和人类生产活动中排放碳，另一方面水生生物通过吸收和利用水体中的碳元素形成碳汇［8］，因此将水产养殖过程中的碳排放分为3部分：一是直接碳排放，养殖过程中为了给机械提供动力以及养殖渔船耗油直接消耗能源产生的碳排放；二是间接碳排放，养殖过程中使用的物资，如饲料，其加工过程中产生的碳排放并不直接发生在养殖过程中；三是非能源相关的碳排放，即贝藻类碳汇。通过结合碳源和碳汇双重属性，综合评估水产养殖整体碳排放情况，并进行情景分析。

LEAP模型（long-range energy alternatives planning system，长期能源替代规划系统模型），由瑞典斯德哥尔摩环境研究所开发，结构灵活，广泛用于不同尺度的能源、环境模拟评价［9］，可充分反映终端消费、能源转换以及非能源相关（如森林碳汇、贝藻类碳汇等）的碳排放。水产养殖业中既有能源消耗产生的碳排放，也有非能源相关的碳排放，LEAP模型可根据水产养殖业的特点以及数据的可获得性灵活调整框架，更全面地评估水产养殖中的实际碳排放。该研究选取浙江省水产养殖作为研究对象，基于LEAP模型，通过构建能源消耗碳排放和非能源相关碳排放测算模型，对浙江省水产养殖整体碳排放进行研究，并对未来各种减碳措施下碳排放趋势进行预测，对全面把握水产养殖业碳排放情况、促进渔业及农业低碳化发展具有重要意义。

1  资料与方法

1.1  LEAP模型架构

根据LEAP模型的特点以及数据的可获得性，建立浙江省LEAP水产养殖模型，以2020年为基准年，2021—2030年为预测期，采用情景分析的方法，计算浙江省水产养殖能源消耗和碳排放量，并分析未来技术、经济发展变化下浙江省渔业养殖部门节能减排潜力。其中，能源需求预测值由终端活动水平及其能耗强度决定，碳排放量预测由非能源相关的碳排放、终端直接能源消耗量及能源转换部门的间接能源消耗量，结合对应能源的碳排放因子决定。LEAP模型技术路线如图1所示。

1.2  计算方法

1.2.1  能源消耗计算。

（1）终端能源需求量。指一定时期内生产和生活消费的各种能源在扣除了用于加工转换二次能源消费量和损失量以后的数量［10］。根据各终端部门的活动水平（如交通部门的行驶公里数、养殖部门的养殖产量等）与活动水平对应的能源强度，计算各终端能源需求量，测算公式如下：

EC=（KEij×FEij）（1）

式中：EC为终端能源需求量（t，以标煤计，下同）；KE为终端应用活动水平；FE为该活动水平下的能源强度；i为终端应用部门；j为能源类型。

（2）输配电损失量。指在能源输送与分配过程中损失的能量，计算公式如下：

EO=ECjλi×（1-λj）（2）

式中：EO为输送过程中输配电损失总量（t）；ECj为j种能源的终端需求量（t）；λj为j种能源的输送效率（%）。

（3）发电损失量。电力为需要转换的二次能源，其在能源转换过程中因加工转换而损失的能量可表示为：

ET=ECj+EOjμj×（1-μj）（3）

式中：ET为发电损失的总能量（t）；μj为j种能源的转换效率（%）。

（4）能源总需求量。指终端需求量与损失量之和，计算公式如下：

E=EC+EO+ET（4）

式中，E为能源总需求量（t）。

1.2.2  CO2排放量计算。