文献阅读 | 土地相关气候减缓措施影响农业市场和粮食安全

题目

Land-based climate change mitigation measures can affect agricultural markets and food security

作者

Shinichiro Fujimori, Wenchao Wu, Jonathan Doelman, Stefan Frank, Jordan Hristov, Page Kyle, Ronald Sands, Willem-Jan van Zeist, Petr Havlik, Ignacio Pérez Domínguez, Amarendra Sahoo, Elke Stehfest, Andrzej Tabeau, Hugo Valin, Hans van Meijl, Tomoko Hasegawa & Kiyoshi Takahashi

期刊

Nature Food

时间

2022年2月

一作

单位

Department of Environmental Engineering, Kyoto University, Kyoto, Japan; Center for Social and Environmental Systems Research, National Institute for Environmental Studies (NIES), Tsukuba, Japan; International Institute for Applied Systems Analysis (IIASA), Laxenburg, Austria; Social Sciences Division, Japan International Research Center for Agricultural Sciences (JIRCAS),Tsukuba, Japan.

链接

https://www.nature.com/articles/s43016-022-00464-4

研究导读

早期研究已注意到土地相关气候减排措施对粮食安全存在潜在不利影响，且这种其影响在粮食价格上涨时期尤为突出，但已有研究尚未区分这些减缓措施在不同条件下的差异化影响。借助六个全球农业经济模型，本研究深刻揭示了非二氧化碳减排、生物质能源生产和植树造林这三个气候减缓措施在2℃控温前提下如何影响农业市场和粮食安全。研究发现，相较于非二氧化碳减排政策，植树造林对粮食安全产生的影响更为显著。与当前的基准情景相比，非二氧化碳减排和植树造林措施使2050年面临饥饿风险人数分别增加4190万人和2670万人。本研究说明，未来政策制定需要有效协调好减排和农业市场管理之间的关系，同时在建模中也应更合理地反应土地使用和相关温室气体排放状况。（图1 为本文整体研究思路）

图1. 气候变化减缓措施及其对农业价格和饥饿风险的潜在影响.三种减缓措施：即植树造林、生物质能源和非二氧化碳减排（如图中绿色方框所示），将其进一步分解为二级指标（如图中蓝色方框所示）；这些因素通过影响农业生产成本，进而影响粮食安全；各部门政策和生活方式改变（底部的灰色箭头）以图中的不同因素为目标。

研究方法

本文使用代表农业和土地利用系统及其污染物排放的六个全球农业经济模型，即AIM/Hub，CAPRI、FARM、GCAM、GLOBIOM和MAGNET–IMAGE。其中，碳价格、生物质能源生产需求和林地面积都依据不同模型进行了情景设置。AIM/Hub、FARM和GCAM代表土地使用情况和能源系统；植树造林和生物质能源用地需求可根据碳价内生决定。其他模型则使用外部参数实现情景的规范。研究发现，模型对非二氧化碳排放定价的表述大体一致，而植树造林相关政策的实施情况在不同模型之间表现各异。为此，本文还采用了一种“饥饿测量工具”，其中包括人均卡路里消耗量、最低热量需求量和各国食品消费分布的变异系数（CV），以帮助我们了解面临饥饿风险的人数。为对比分析之需，本文还对包括土地监管但排除新气候政策以延长历史趋势的基准情景进行了分析。

本文情景分析中假设了共享社会经济路径（SSP）2下的社会经济背景，对于气候政策情景，文中采用来自SSP数据库的代表性浓度路径（RCP）2.6当量的碳价格表征。为探讨社会经济不确定性，本文还分别研究了SSP1（“可持续性”）和SSP3（“区域竞争”）情景。需要注意的是，本文情景分析框架中未考虑气候变化影响；因此，已有评估气候状况（即RCPs）和与气候模型相关的不确定性超出了本文的研究范围。同时，文献中讨论过的气候易变性本文亦不予考虑。

研究发现

核心要素分解分析

在基准情景中，未来几十年全球平均热量供应量将持续增加，主要源于发展中国家收入增长推动了粮食需求增加，2050年达到每人每天3058千卡（图2a）。因此，面临饥饿风险的人数随着时间呈下降趋势，到2050年将降至4.176亿（2.886亿-5.644亿）（图2b）。模型中一般农业生产者价格指数预计在此时间框架内几乎保持不变，2050年的范围为0.95至1.15（图2c）。此外，农业需求增长和技术进步分别是价格涨跌的主要驱动力，两者呈相互抵消态势。

随着碳税征收政策推进，农业和土地利用系统逐渐实施温室气体减排行动，同时也提高了生产成本、土地租金和农产品生产者的价格（图2c）。因此，2050年，人均每天的卡路里供应量减少了117千卡（19–142千卡），而面临饥饿风险人数相应增加了1.177亿（19.5–1554亿），并且在此期间呈持续增加态势（图2a，b）。植树造林、生物质能源生产以及非二氧化碳减排使2050年面临饥饿风险的人数分别增加了4190万、1080万和2670万。

图2. 三要素分解。a-c.基准情景和气候减缓（完整）情景下的卡路里可得性（a）、饥饿风险人数（b）和农产品价格（c）。图a-c中的阴影部分和标记分别表示模型不确定性范围和单个模型结果。d-f，SSP2揭示了每种土地相关气候减缓措施对这三个要素变化的影响。

粮食价格上涨驱动因素

在气候减缓情景中，二氧化碳排放总量大幅下降（图3a），到2050年，大多数情景中的二氧化碳排放量为负值（中位数：−3.80 Gt CO₂；从−0.24 Gt CO₂降至−13.74 Gt CO₂）。相应地，2050年森林面积也比基准情景增加了11.1%（17.5-24.7%）（图3e）。此外，土地租金也因土地碳汇价格而增加；与GCAM、MAGNET–IMAGE和AIM/Hub模型中的基准情景相比，以上三个因素将使2050年的平均地租分别增加67%、172%和366%。

非二氧化碳减排是与气候缓解措施相关的价格上涨的第二大来源。第一，CH₄和N₂O减排技术得采用具有内源性；第二，如果采用CO₂去除技术，可使CO₂排放量达到负值，但非CO₂排放量不会为负，且在情景中也不会接近零；剩余排放量保持在基准排放量的74.5%（56.5-87.8%）（图3b，c）。

生物质能源作物与粮食作物争夺农田，从而给土地租金和农产品价格带来上涨压力。在全面气候减缓政策下，2050年生物质能源农田面积为1.85（61-4.94）亿公顷，占当前总农田面积的11%（图3d）。

图3. 各类排放。图a-c分别表示基准情景、植树造林和非二氧化碳减排政策下全球AFOLU的CO₂（a）、CH₄（b）和N₂O（c）排放量。以上排放是以SSP2为社会经济背景并基于四个完整的情景模型估算所得。d表示每种情景中生物质能源的生产用地面积。由图e和 f分别表示的植树造林政策情景（e）和生物质能源政策情景（f）揭示了2050年耕地面积、生物质能源和森林面积变化之间的权衡效应。图g-i表示碳价与森林面积（g）、生物质能源面积（h）和非二氧化碳减排效率（i）之间的关系；采用AR5中的GWP100（100年全球升温潜能值）将非二氧化碳排放量转换成CO₂当量。图a-c中的阴影区域和标记分别表示模型不确定性范围和单个模型结果。图g-i分别表示95%置信区间和SSP的变化。

区域异质性影响分析

基准情景中，除撒哈拉以南非洲地区外，大多数地区的饥饿风险预计将随时间推移逐渐降低，主要源于全球人均收入的长期增长。但受新冠肺炎疫情的影响，短期内情况可能并非如此。由于中国和印度的收入增长高于研究范围内的其他大多数国家，因此从2010年到2050年，这两个国家的饥饿风险呈迅速下降趋势，分别为4360万（214-700万）和7900万（226-10000万）（图4a）。由于人口的增长，非洲地区面临饥饿风险的人数从2010年的1.645小幅增加到2050年的1.672亿（676-1.76亿）。

非洲占全球总人口的比例从2010年的21.1%增加到31.2%（23.0–40.0%）。全面的气候减缓措施对面临饥饿风险的人数的相对影响在各区域大体相似；然而，所有地区面临饥饿风险的绝对人数在任何情况都很大程度上取决于每个地区对基准情景的推断。而非洲地区2050年面临饥饿风险的人口最多，为3530万（105-695万）（图4a）。

图4. 土地相关气候减缓措施对SSP2饥饿风险和粮食价格的区域影响。a表示研究期内各地面临饥饿风险的人数。阴影区域和实线分别表示模型不确定性范围和中位数；b表示与基准情景相比，气候减缓情景中面临饥饿风险人数的变化。橙色框表示各模型的中位数；c和d表示面临饥饿风险的人数和导致农业价格指数变化原因的百分比。

社会经济变化分析

本文在不同社会经济假设下进行了敏感性测试：SSP1和SSP3（其中，SSP1中人口少，经济增长速度高；SSP3中人口多，经济发展水平低）。分析发现，在基准情景中，由于经济快速发展，在目前的低收入国家，SSP1中面临饥饿风险的总人数减少速度比SSP2快。同时，SSP3中面临饥饿风险的人数变动方向与SSP1相反，可以推断未来几十年会呈继续增加或至少保持目前的风险态势（图5a）。对气候减缓措施的反应也有所不同，与2050年的基准情景相比，SSP1和SSP3中面临饥饿风险的人数分别增加了6110万（1230-7390万）和3.593亿（2647-5573万）。

与气候减缓措施的总体效果相反，三要素分解在所有SSPs中表现出相似的趋势（图5d–f）。在SSP1中，植树造林、生物质能源和非二氧化碳减排分别使饥饿风险人数增加了3760万、300万和1750万；而在SSP3中，这三种要素使2050年饥饿风险人数分别增加了1.327亿、4970万和7440万。

图5. 粮食安全指标中的社会经济不确定性。a-c反映了全球面临饥饿风险人数的SSP的变化；阴影区域和实线分别表示模型不确定性范围和中位数；d-f揭示了2050年三个SSPs中的食品消费变化（d）、饥饿风险人数（e）和农业价格指数（f）。

研究结论与展望

本文研究了植树造林、生物质能源扩张和非二氧化碳减排对粮食安全、农产品价格和土地利用变化的影响。研究发现，植树造林政策对粮食安全造成的负面影响最大，其次是非二氧化碳减排政策。从区域来看，撒哈拉以南非洲地区最容易受到冲击。本文的结论从多个角度说明了AFOLU减排政策的复杂性和面临的挑战性。但由于饥饿和贫困所具有的复杂性，很难揭示农产品价格上涨或平均粮食消费减少导致饥饿的实际风险。

尽管本文研究所得主要结论在大多数模型中都具有一致性，但结果中的一些可变性仍可以通过模型的结构调整做进一步解释。本文重点关注农业和粮食安全，但所蕴含的政策启示仍具有诸多辅助效益，积极的方面包括生物多样性、生态系统服务；而消极的方面，主要有富营养化等。同时，依据本地物种重新造林可以在生物栖息地方面产生额外的环境共享效益。相反，如果植树造林纯粹是为了从大气中隔离尽可能多的碳，那就需要选择非本地树种，并可能对生态系统造成负面影响。

本文选用的模型需要不断改进以更好地反映历史趋势，例如验证假设参数。可以发现，基准年中的土地使用数据存在较大的差异，未来的模型选择和研究中应投入更多精力以缩小这些差异，不断提高模型适配性和研究结论的准确性。

编辑：崔   瑜

排版：肖逸龙

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