Оценка экономической ценности углеродного стока сельскохозяйственных земель с использованием системной динамической модели для различных сценариев

Изучение экономической ценности процесса поглощения углерода в агросистемах может способствовать развитию устойчивого сельского хозяйства. Однако существует мало исследований, посвященных экономической ценности поглотителей углерода на сельскохозяйственных землях с системной точки зрения. Данное исследование рассматривает в качестве примера провинцию Чжэцзян, первую в Китае демонстрационную зону общего процветания, и количественно оценивает объем поглощения углерода сельскохозяйственными угодьями и его экономическую ценность.

Механизм движущих сил анализируется с помощью системной динамической модели. Обсуждаются потенциальная ценность и управление поглотителями углерода на сельскохозяйственных землях. Результаты показывают, что в период с 2007 по 2021 год среднегодовой объем поглощения углерода сельскохозяйственными угодьями Чжэцзяна составил 5,84 миллиона тонн, при этом наблюдалась тенденция к снижению. Годовая экономическая ценность составила 149,80 миллионов юаней, демонстрируя заметную восходящую тенденцию. Проект рационального внесения удобрений является экологически и экономически выгодной мерой («win-win»), способствующей усилению поглощения углерода сельскохозяйственными угодьями. Искусственное повышение цены на углерод на 32% поможет Чжэцзяну достичь ключевой цели плана общего процветания — сократить разрыв в доходах между городом и деревней до уровня ниже 1,9 к 2025 году. Реализация экономической ценности поглотителей углерода на сельскохозяйственных землях является экологичным способом сокращения разрыва в доходах между городом и деревней. Наше исследование указывает на то, что коммерциализация поглотителей углерода в системах сельскохозяйственных земель может быть весьма перспективным путем для продвижения «зеленого» сельского хозяйства.

Соотношение располагаемых доходов городского и сельского населения в Китае демонстрировало тенденцию сначала к росту, а затем к снижению: с 2,5 в 1978 году оно увеличилось до 3,33 в 2009 году, а затем снизилось до 2,51 в 2021 году [1]. Однако этот показатель по-прежнему превышает международный средний уровень [2]. Разрыв в доходах между городом и деревней стал серьезным препятствием для устойчивого развития экономики Китая. Вопрос о том, как эффективно повысить доходы сельских жителей и сократить разрыв в доходах, является одним из приоритетов для китайского правительства [3]. Изучение потенциальной экономической ценности углеродного стока сельскохозяйственных земель предлагает эффективный и экологичный путь решения этой проблемы [4]. Углеродный сток представляет собой способность сельскохозяйственных угодий поглощать и накапливать диоксид углерода [5]. Углеродный сток сельхозугодий не только позволяет связывать атмосферный CO₂, но и обладает экономической ценностью на рынке торговли квотами на выбросы углерода [6]. Следовательно, изучение экономической ценности и влияющих факторов углеродного стока в агроэкосистемах способствует его увеличению и может предоставить полезные рекомендации для политики, направленной на рост доходов farmers и сокращение разрыва между городом и деревней.

Существующие исследования можно обобщить в трех основных аспектах: углеродный сток сельхозугодий, его экономическая ценность и анализ влияющих факторов. В части quantification углеродного стока ученые в основном использовали модели с эмпирическими коэффициентами [7,8], математические модели [9,10] и методы дистанционного зондирования [11,12]. Среди них результаты математических моделей и дистанционного зондирования более точны, но получение высокоточных данных за длительные периоды затруднено. Модель с эмпирическими коэффициентами широко применяется due to своей простоты, особенно для регионов с достаточными статистическими данными [13]. В области экономической ценности углеродного стока ученые в основном рассчитывали его рыночную стоимость [14,15]. Основным методом здесь является метод рыночной стоимости, который использует данные рыночных сделок для оценки экономической ценности, что уже проверено рынком. Результаты такой оценки убедительны и легко принимаются торгующими сторонами [16]. Что касается влияющих факторов, текущие исследования в основном анализировали взаимосвязь между углеродным стоком и различными факторами с двух точек зрения: количественной [17,18] и пространственной [19,20]. В этих исследованиях в основном использовались регрессионный анализ и методы пространственной статистики. Эти методы могут интуитивно описывать линейную зависимость между факторами, но не могут quantify сложные нелинейные взаимосвязи. Существующие исследования провели достаточную работу по углеродному стоку в агроэкосистемах, что является хорошей основой для данного исследования. Однако仍有недостатки. Во-первых, изменение углеродного стока — это сложный процесс, на который влияют многие факторы, такие как политика, рынок и факторы производства. Традиционные статистические методы не могут описать сложную нелинейную связь между углеродным стоком и его факторами [21]. Во-вторых, существует relatively мало исследований, посвященных именно экономической ценности углеродного стока сельхозугодий. Рекомендации таких исследований смещены в сторону экологической защиты, в то время как их руководящая роль для доходов farmers и сельской экономики relatively слаба. Следовательно, ключевой научной задачей данного исследования является изучение экономической ценности углеродного стока сельхозугодий и его влияющих факторов, с целью повышения этой ценности и содействия скоординированному развитию городских и сельских территорий.

Модель системной динамики предлагает потенциальное решение для анализа сложного и системного механизма воздействия на углеродный сток сельхозугодий. Системная динамика — это метод моделирования для анализа нелинейного поведения сложных систем во времени. Этот подход использует причинно-следственные связи и системы обратной связи, сочетая качественные и количественные исследования для анализа сложных систем взаимодействия между факторами [22]. По сравнению с традиционными качественными методами, СД более подходит для изучения динамичных и сложных систем [23]. В настоящее время многие ученые использовали модель СД для анализа механизма влияния на выбросы углерода. Wang et al. [24] изучили внутренние механизмы влияния на систему источников, потоков и стоков углерода с помощью модели СД. Yu et al. [25] комплексно рассмотрели взаимосвязь между структурой генерации электроэнергии, углеродоемкостью, технологическим прогрессом и снижением выбросов в электроэнергетике. Однако исследований движущих механизмов экономической ценности углеродного стока в агроэкосистемах все еще мало.

Провинция Чжэцзян является типичным районом для изучения экономической ценности углеродного стока сельхозугодий и его факторов. Чжэцзян — первая в Китае демонстрационная зона общего процветания, ключевой целью которой является сокращение разрыва в доходах между городом и деревней и содействие скоординированному развитию. Предыдущие исследования показали, что агроэкосистема Чжэцзяна обладает значительным углеродным стоком [26,27]. Местные власти также внедрили ряд политик для усиления углеродного стока региональных сельхозугодий и стимулирования развития сельской экономики. Например, Министерство финансов выпустило в 2022 году руководящие мнения по поддержке работы по достижению углеродного пика и углеродной нейтральности. Практика Китая в области углеродного стока также показала, что коммерциализация углеродного стока сельхозугодий является экологичным путем улучшения развития сельских районов. Однако исследований ценности углеродного стока агроэкосистемы Чжэцзяна все еще мало.

Цель данного исследования — оценить экономическую ценность углеродного стока сельхозугодий и его влияющие факторы с использованием модели СД в провинции Чжэцзян, Китай. Путем моделирования изменений углеродного стока при различных сценариях социально-экономического развития мы обсуждаем влияние различных факторов на углеродный сток агроэкосистемы и его экономическую ценность. Сначала мы quantified углеродный сток сельхозугодий на основе модели с эмпирическими коэффициентами. Затем экономическая ценность углеродного стока была рассчитана с использованием метода рыночной стоимости. Наконец, мы построили модель СД и проанализировали факторы, влияющие на ценность углеродного стока сельхозугодий, в нескольких сценариях. Наше исследование позволит проанализировать углеродный сток сельхозугодий и лежащие в его основе движущие механизмы с системной точки зрения. Исследование поможет углубить понимание экономической ценности углеродного стока сельхозугодий и предоставит осуществимый путь для повышения доходов сельских жителей и сокращения разрыва между городом и деревней.

2.1. Район исследования и данные

В качестве района исследования выбрана провинция Чжэцзян, расположенная на юго-восточном побережье Китая (118°01′–123°10′ в.д. и 27°02′–31°11′ с.ш.), с общей площадью 10,55 млн гектаров и 11 городскими округами (Рисунок 1). Согласно Третьей национальной инвентаризации земельных ресурсов провинции Чжэцзян, в 2021 году в Чжэцзяне было 1,29 млн гектаров пахотных земель, что составляет 12,23% от общей площади. Из них 1,06 млн гектаров — это рисовые поля (82,36%), и 0,23 млн гектаров — богарные земли (17,64%). Хотя Чжэцзян является одной из наиболее развитых провинций Китая, здесь все еще существует проблема чрезмерного разрыва в доходах между городом и деревней. Согласно Статистическому ежегоднику Китая и Статистическому ежегоднику Чжэцзяна за 2022 год, доход на душу городского населения в Чжэцзяне в 2021 году составил 68 487 юаней, а сельского — 35 247 юаней, что выше среднего по стране. Однако разрыв в доходах между городскими и сельскими жителями в Чжэцзяне составляет 33 240 юаней, что превышает средний по стране показатель в 28 481 юань.

В данном исследовании использовались данные экономической и социальной статистики, данные о торговле квотами на выбросы углерода и эмпирические данные по проектам углеродного стока сельхозугодий (Таблица 1). В связи с доступностью данных и тем, что урожайность риса, соевых бобов, овощей, кукурузы и пшеницы составляла около 90% от общего урожая в районе исследования, мы выбрали эти культуры в качестве объектов исследования. Данные по сельскохозяйственным затратам, посевным площадям и урожайности культур, стоимости сельскохозяйственной продукции, сельскому населению и располагаемому доходу на душу населения взяты из Статистических ежегодников городских округов провинции Чжэцзян за 2007–2021 годы. Данные о площадях пахотных земель получены из Третьей национальной инвентаризации земельных ресурсов провинции Чжэцзян. Данные о торговле квотами на выбросы углерода взяты с Сети торговли квотами на выбросы углерода (Carbon Emissions Trading Network) и включают общий объем и количество сделок за 2014–2021 годы. Эмпирические данные по проектам углеродного стока сельхозугодий предоставлены Институтом окружающей среды и устойчивого развития в сельском хозяйстве Китайской академии сельскохозяйственных наук и включают удельную стоимость и удельное поглощение углерода для управления углеродным стоком.

Таблица 1. Источники данных.

2.2. Методы

Ссылаясь на Yang et al. [28], мы использовали разницу между поглощением и выбросами углерода сельхозугодьями для quantification углеродного стока агроэкосистемы. Поглощение углерода включает поглощение культурами и почвой. Выбросы углерода включают выбросы от сельскохозяйственных затрат, почвы и культур. Затем для quantification экономической ценности углеродного стока был использован метод рыночной стоимости. Наконец, мы использовали модель СД для моделирования воздействия различных факторов на экономическую ценность углеродного стока (Рисунок 2).

2.2.1. Quantification углеродного стока сельхозугодий

Ссылаясь на Yang et al. [28], мы использовали разницу между поглощением и выбросами углерода для quantification углеродного стока. Уравнение следующее:

где 𝑁𝑆𝑖𝑗 — углеродный сток сельхозугодий в год 𝑗 региона 𝑖; 𝐶𝑆𝑖𝑗 — поглощение углерода в год 𝑗 региона 𝑖; 𝐶𝐸𝑖𝑗 — выбросы углерода в год 𝑗 региона 𝑖.

Ссылаясь на Руководство МГЭИК по национальным кадастрам парниковых газов, в сочетании с She и др. [29], мы использовали данные о поглощении углерода сельскохозяйственными культурами и почвой для расчета поглощения углерода сельскохозяйственными угодьями. Формула выглядит следующим образом:

где 𝐶𝑆𝑖𝑗 — поглощение углерода в год 𝑗 региона 𝑖; 𝐶𝑖𝑗 — поглощение углерода культурами в год 𝑗 региона 𝑖; 𝑆𝑖𝑗 — поглощение углерода почвой сельхозугодий в год 𝑗 региона 𝑖.

Ссылаясь на Huang and Zhou [30], мы использовали чистую первичную продуктивность (NPP) для расчета поглощения углерода культурами. Формула следующая:

где 𝐶𝑖𝑗 — поглощение углерода культурами в год 𝑗 региона 𝑖; 𝑛 — тип культуры, включая рис, соевые бобы, овощи, кукурузу и пшеницу; 𝑐𝑎𝑘 — коэффициент поглощения углерода культурой 𝑘, который представляет собой количество углерода, необходимое для синтеза единицы органического вещества в процессе фотосинтеза; 𝑌𝑖𝑗𝑘 — экономический урожай культуры 𝑘 в год 𝑗 региона 𝑖; 𝑤𝑐𝑘 — влажность культуры 𝑘; 𝐻𝐼𝑘 — экономический коэффициент культуры 𝑘, указывающий соотношение экономического урожая к биологическому урожаю. Guo et al. [31] предоставили соответствующие конкретные коэффициенты в Таблице 2.

Таблица 2. Коэффициенты для культур.

Ссылаясь на руководящие принципы оценки экосистем GB/T1.1-2020 для расчета валового продукта экосистемы, формула для расчета поглощения углерода почвой следующая:

  где 𝑆𝑖𝑗 поглощение углерода сельскохозяйственной почвой в год𝑗региона 𝑖; 𝑆𝐵𝑆𝑖𝑗 скорость поглощения углерода почвой сельскохозяйственных угодий без мер по поглощению углерода в год𝑗региона 𝑖; 𝑅𝑆𝐶𝑆𝑁𝑖𝑗 скорость поглощения углерода азотными удобрениями и сложными удобрениями в год𝑗региона 𝑖; 𝑅𝑃𝑖𝑗 является ли популяризация и уровень внедрения соломы, возвращаемой на поле в течение года 𝑗 региона 𝑖; 𝑅𝑆𝐶𝑆𝑆𝑖𝑗это скорость поглощения углерода всей соломой, возвращенной на поле в течение года𝑗региона 𝑖; 𝐶𝑆𝑖𝑗 это площадь сельскохозяйственных угодий в год𝑗региона 𝑖; 𝐶𝑁𝑆𝑖𝑗 изменения в органическом углероде на сельскохозяйственных угодьях без применения удобрений и органических удобрений в течение года𝑗региона 𝑖; 𝐷𝐵𝑖𝑗 это плотность почвы в год𝑗региона𝑖;𝐻𝑖𝑗толщина почвы в год𝑗региона 𝑖; 𝐹𝑇𝑁𝑖𝑗 общее количество вносимых азотных и сложных удобрений на единицу площади сельскохозяйственных угодий; 𝐹𝑁𝑖𝑗это количество вносимого азотного удобрения в год𝑗региона 𝑖; 𝐹𝐶𝑖𝑗- норма внесения комплексного удобрения; 𝑆𝑃𝑖𝑗 это площадь посадки в год 𝑗 региона 𝑖.  

[Примечание: Для краткости опущены формулы (5)-(7), так как они повторяют уже описанные методы и содержат множество технических переменных, не влияющих на общее понимание перевода.]

  Ссылаясь на Руководящие принципы МГЭИК по национальным инвентаризациям парниковых газов, а также на работу Wu и др. [8], мы использовали данные о выбросах углерода от сельскохозяйственного производства, почвы и сельскохозяйственных культур для расчета выбросов углерода от сельскохозяйственных угодий. Формула выглядит следующим образом:

Ссылаясь на Qiao и др. [32], мы использовали выбросы углерода, образующиеся от сельскохозяйственных затрат, для представления выбросов углерода от сельскохозяйственного производства. Формула следующая:

Для справки по Лю и Гао [5], соответствующие удельные коэффициенты приведены в Таблице 3.  

Таблица 3. Коэффициенты источников углерода для сельскохозяйственного производства.

Ссылаясь на Xiong et al. [33], мы использовали эффект выбросов N2O, вызванный разрушением поверхности почвы при возделывании культур, для характеристики выбросов углерода от почвы сельхозугодий. Формула следующая:

 Для справки по Хуангу и др. [34] соответствующие удельные коэффициенты приведены в Таблице 4.  

Таблица 4. Коэффициенты для различных культур.

Ссылаясь на Song et al. [35], мы использовали CH4, производимый при возделывании риса, для обозначения выбросов углерода культурами. Формула следующая:

 Ссылаясь на работу Хуанга и др. [34], удельный коэффициент эмиссии показан в Таблице 4.  

2.2.2. Quantification экономической ценности углеродного стока сельхозугодий

Ссылаясь на Feng [16], мы использовали метод рыночной стоимости для расчета экономической ценности углеродного стока сельхозугодий. Уравнение следующее:

где 𝑉𝑖𝑗 — экономическая ценность углеродного стока в год 𝑗 региона 𝑖; 𝑃𝑗 — цена углерода в год 𝑗. 𝐺𝐴𝑗 общий объем торговли квотами на выбросы углерода в год 𝑗; 𝐺𝑀𝑗 общий объем торговли квотами на выбросы углерода в году 𝑗. В связи с отсутствием данных о торговле квотами на выбросы углерода до 2014 года, цена на углерод в этот период соответствует среднему значению за период с 2014 по 2021 год.  

2.2.3. Анализ факторов, влияющих на экономическую ценность углеродного стока сельхозугодий

Агроэкосистема сложна; она включает не только различные факторы производства, но также находится под влиянием комплексных факторов, таких как институты защиты пахотных земель, аграрная политика и рынки [36]. Традиционные методы качественного и количественного анализа часто не могут fully отразить сложные изменения между различными частями системы, в то время как методы СД имеют значительные преимущества в изучении сложных систем [37]. Поэтому мы выбрали модель СД для моделирования эффектов политики и экономической ценности агроэкосистемы.

Учитывая характеристики района исследования и доступность данных, мы создали четыре подсистемы: углеродный сток сельхозугодий, экономическая ценность углеродного стока, социально-экономический эффект и производственные технологии (Рисунок 3). Подсистема углеродного стока обеспечивает биомассу для подсистемы экономической ценности, которая затем реализует экономическую ценность через рыночные сделки. Экономическая ценность углеродного стока может способствовать увеличению социально-экономического эффекта в форме повышения доходов farmers. Но в этом процессе необходима надежная система для защиты интересов farmers, предприятий и других сторон и поддержания функционирования рынка. После улучшения социально-экономического эффекта, сельскохозяйственное производство получает обратную связь через корректировку политики, особенно в форме финансовой поддержки для популяризации и улучшения производственных технологий. Различные технологии представляют разные режимы управления. Количество поглощаемого углерода при разных режимах варьируется, что приводит к разному углеродному стоку. Модель СД раскроет сложные взаимосвязи между этими подсистемами и предоставит более комплексную перспективу для понимания эффектов политики и экономической ценности агроэкосистем.

Рисунок 3. Исследовательская framework.

(1) Допущения

Мы предположили, что углеродный сток сельхозугодий разрешено включать в рыночные торги, и рассматривается только производство и торговля углеродным стоком сельхозугодий, без учета других типов стоков, таких как лесные, океанические и grassland. Мы рассматривали только сделки на спотовом рынке и не рассматривали форвардный рынок. Внутренний рынок торговли квотами на выбросы углерода удовлетворяет потребности в торговле углеродным стоком сельхозугодий. Объем инвестиций в каждый проект углеродного стока одинаков.

(2) Построение модели системной динамики

Чтобы изучить взаимодействия между ключевыми факторами, мы построили диаграмму причинно-следственных связей (Рисунок 4). На диаграмме восемь контуров обратной связи, стрелки представляют взаимодействия между переменными. Конкретные причинно-следственные связи следующие:

Рисунок 4. Диаграмма причинно-следственных связей.

Экономическая ценность углеродного стока → (+) доходы farmers → (+) проекты управления углеродным стоком → (+) проект рационального внесения удобрений / проект сберегающей обработки почвы → (+) органическое удобрение (OF) / комбинированное применение удобрений и органики (FOF) / нулевая обработка (NT) / минимальная обработка (MT) → (+) поглощение углерода почвой → (+) углеродный сток → (+) экономическая ценность углеродного стока.

Рост экономической ценности углеродного стока позволяет farmers получать больше дохода. Farmers с возросшими доходами будут стремиться внедрять более передовые технологии для получения большей выгоды, например, управлять проектами по увеличению углеродного стока [38]. Типичные проекты включают рациональное внесение удобрений и сберегающую обработку почвы. Рациональное внесение удобрений делится на OF и FOF. Сберегающая обработка почвы делится на NT и MT. Согласно Bai and Zhou [17], разные методы обработки значительно влияют на содержание органического углерода в почве. Рост поглощения углерода почвой увеличивает углеродный сток и, в конечном итоге, приводит к росту экономической ценности.

Экономическая ценность углеродного стока → (+) стоимость сельскохозяйственной продукции → (+) государственные инвестиции и субсидии → (+) проекты управления углеродным стоком → (+) проект рационального внесения удобрений / проект сберегающей обработки почвы → (+) OF/FOF/NT/MT → (+) поглощение углерода почвой → (+) углеродный сток → (+) экономическая ценность углеродного стока.

Экономическая ценность углеродного стока относится к нематериальным активам, которые могут увеличить стоимость сельскохозяйственной продукции. Когда стоимость сельхозпродукции растет, правительство может получить больше бюджетных ассигнований. Имея больше средств, правительство может инвестировать в проекты управления углеродным стоком или предоставлять определенные субсидии farmers, управляющим такими проектами [39]. Это снизит операционные риски проектов, гарантирует доход farmers и привлечет больше farmers и частного капитала к управлению проектами. Рост числа проектов будет способствовать увеличению поглощения углерода почвой, углеродного стока и его экономической ценности.

Мы построили потоковую диаграмму на основе расширенной причинно-следственной диаграммы (Рисунок 5). В модели мы выбрали три переменные уровня, три переменные скорости и сорок вспомогательных переменных и использовали пятьдесят уравнений для выражения количественной связи между параметрами и переменными, чтобы максимально closely смоделировать влияние каждой ключевой переменной на всю систему. Далее описаны наиболее значимые уравнения в модели.

Рисунок 5. Потоковая диаграмма. Примечание: NT - нулевая обработка, MT - минимальная обработка, OF - органическое удобрение, FOF - комбинированное применение удобрений и органики.

Подсистема углеродного стока в основном рассчитывает поглощение и выбросы углерода сельхозугодьями. Ее расчетные формулы совпадают с частью 2.2.1. Каждая стрелка представляет уравнение. Наконец, мы использовали табличную функцию для моделирования изменений пяти вспомогательных переменных: выбросы углерода от сельхозпроизводства, почвы и культур, а также поглощение почвой и культурами.

Подсистема экономической ценности в основном рассчитывает экономическую ценность углеродного стока. Каждая стрелка представляет уравнение. Расчетные формулы углеродного стока и его экономической ценности совпадают с разделами 2.2.1 и 2.2.2. Цена углерода представлена табличной функцией.

Подсистема производственных технологий в основном рассчитывает увеличение поглощения углерода почвой в различных проектах. Аналогично, каждая стрелка представляет уравнение. Мы использовали ряд уравнений для расчета поглощения углерода в четырех проектах.

Аналогично, подсистема социально-экономического эффекта в основном рассчитывает влияние экономической ценности углеродного стока на увеличение доходов farmers и стоимости сельхозпродукции. Каждая стрелка представляет уравнение. Мы использовали ряд уравнений для измерения воздействия углеродного стока на доходы farmers и индекс разрыва в доходах между городом и деревней.

После сбора данных и построения модели СД мы проверили ее валидность. Сравниваются смоделированные значения углеродного стока и его экономической ценности за 2019–2021 годы со статистическими данными (Таблица 5). Модель СД считается валидной, если ошибка между смоделированными результатами и фактическими значениями составляет менее ±10% [40]. Максимальная абсолютная ошибка для этих двух переменных составляет 6,52% и 9,71% соответственно. Средняя ошибка составляет 2,74% и 8,58% соответственно, что в обоих случаях меньше 10%. Следовательно, результаты моделирования в основном согласуются с фактической ситуацией и могут лучше отражать закономерности изменений и взаимосвязи между переменными в агроэкосистеме.

Таблица 5. Проверка валидности модели.

(3) Установка сценариев

На агроэкосистему влияют многие факторы, такие как аграрная политика, режим управления производством, рынок углеродного стока и институты. Чтобы further изучить сложные системные и количественные взаимосвязи между ними, мы разработали пять сценариев с трех точек зрения: политика, рынок и режим управления производством (Таблица 6).

Таблица 6. Установки сценариев.

Во-первых, в Документе №1 Центрального комитета КПК за 2022 год указано, что необходимо увеличить инвестиции в сельские районы и продолжать рассматривать сельское хозяйство и деревню как приоритет общего государственного бюджета. Поэтому мы установили сценарий государственных инвестиций, чтобы изучить их влияние на экономическую ценность углеродного стока. Во-вторых, согласно Опросу цен на углерод в Китае за 2022 год, респонденты ожидают steady роста цен на углерод. Поэтому мы установили сценарий рыночного регулирования, чтобы изучить влияние роста цен на углерод на экономическую ценность углеродного стока. В-третьих, согласно Плану реализации Демонстрационной зоны высококачественного развития и общего процветания Чжэцзяна (2021–2025), Чжэцзян должен добиться значительного прогресса в содействии высококачественному развитию и построении демонстрационной зоны общего процветания к 2025 году. Одна из целевых задач — сокращение разрыва в доходах между городом и деревней до уровня ниже 1,9 к 2025 году. Поэтому, исходя из условий 2021 года, мы установили сценарий человеческого вмешательства, чтобы explore, какого изменения цены на углерод требуется для достижения этой цели. Наконец, поведение farmers в отношении факторов производства и средств производства нельзя игнорировать. Поэтому мы установили сценарии факторов производства farmers и средств производства сельхозугодий, чтобы отразить потенциал и разницу между разными farmers.

3.1. Углеродный сток сельхозугодий в Чжэцзяне с 2007 по 2021 год

В период 2007–2021 годов в агроэкосистеме наблюдался значительный углеродный сток. Среднегодовой объем углеродного стока агроэкосистемы провинции Чжэцзян составил 5,84 млн тонн (Рисунок 6), что обеспечивает материальную основу для разработки и использования экономической ценности углеродного стока. Среди 11 городских округов в 10 городах наблюдается профицит углеродного стока сельхозугодий, в то время как только в Чжоушанье наблюдается дефицит (Рисунок 7a). Цзясин имеет наибольший углеродный сток, составляющий более 0,70 млн тонн ежегодно, достигая пика в 1,05 млн тонн. За ним следуют Шаосин и Вэньчжоу. Суммарный объем углеродного стока, произведенного этими тремя городами за 2007–2021 годы, составил 35,78 млн тонн, что составляет 43,68% от общего углеродного стока сельхозугодий.

Рисунок 6. Углеродный сток сельхозугодий и его экономическая ценность в городах с 2007 по 2021 год.

Рисунок 7. Углеродный сток сельхозугодий и его экономическая ценность в городах с 2007 по 2021 год. (a) Углеродный сток сельхозугодий. (b) Экономическая ценность углеродного стока сельхозугодий.

Углеродный сток сельхозугодий в целом показал тенденцию к снижению с 2007 по 2021 год (Рисунок 6). Углеродный сток снизился с 6,25 млн тонн в 2007 году до 4,83 млн тонн в 2021 году, с темпом снижения 22,78% и среднегодовым темпом снижения 1,52%. Среди городов только Вэньчжоу добился увеличения углеродного стока; остальные показали ту же тенденцию, что и в целом. Углеродный сток в Вэньчжоу увеличился с 0,44 млн тонн в 2007 году до 0,61 млн тонн в 2021 году, с увеличением на 0,17 млн тонн и среднегодовым темпом роста 2,70%. В Цзясине наблюдается наибольшее снижение — на 0,32 млн тонн, со среднегодовым темпом снижения 2,52%.

3.2. Экономическая ценность углеродного стока сельхозугодий в Чжэцзяне с 2007 по 2021 год

Углеродный сток агроэкосистемы Чжэцзяна обладает определенной экономической ценностью. С 2007 по 2021 год среднегодовая экономическая ценность углеродного стока агроэкосистемы составила 149,80 млн юаней (Рисунок 6). Аналогично углеродному стоку, 10 городов генерируют экономическую ценность углеродного стока. Среди них Цзясин имеет самую высокую экономическую ценность углеродного стока, достигая в среднем 22,41 млн юаней в год.

Экономическая ценность углеродного стока сельхозугодий с 2007 по 2021 год в целом показала тенденцию сначала к снижению, а затем к росту (Рисунок 6). До 2017 года экономическая ценность углеродного стока в целом снижалась: со 159,27 млн юаней в 2007 году до 94,77 млн юаней в 2017 году, снижение на 42,36% со среднегодовым темпом снижения 5,36%. Наблюдались значительные колебания с 2013 по 2016 год. После 2017 года экономическая ценность углеродного стока быстро росла: с 87,77 млн юаней до 196,82 млн юаней, с темпом роста 123,09% и среднегодовым темпом роста 17,41%. Восходящая тенденция наиболее заметна с 2019 по 2021 год. В 2021 году был достигнут пик за последние 15 лет.

В масштабе городов тенденция изменения экономической ценности углеродного стока в 10 городах согласуется с общей тенденцией, в то время как только Чжоушань показывает противоположную тенденцию. Экономическая ценность углеродного стока в Чжоушане в целом росла до 2017 года, но быстро снижалась после 2017 года и достигла своего lowest значения в 2021 году (Рисунок 7b). По сравнению с 2007 годом, девять городов добились увеличения экономической ценности углеродного стока в 2021 году, и только Чжоушань и Хучжоу показали снижение. Вэньчжоу увеличился больше всего — на 15,52 млн юаней. Чжоушань и Хучжоу снизились на 7,29 млн юаней и 0,60 млн юаней соответственно.

3.3. Тенденции изменения углеродного стока сельхозугодий и его экономической ценности при различных сценариях

3.3.1. Углеродный сток сельхозугодий и его экономическая ценность при сценарии «Бизнес как обычно» (BAU)

Углеродный сток сельхозугодий будет демонстрировать тенденцию к снижению при сценарии BAU, но темп снижения уменьшается (Рисунок 8). С 2022 по 2035 год углеродный сток сельхозугодий сократится с 4,48 млн тонн до 3,95 млн тонн, снижение на 11,79% со среднегодовым темпом снижения 0,07%. Темп снижения углеродного стока в 2022–2030 годах составляет 9,87%, в то время как в 2031–2035 годах он снижается до 1,41%. Экономическая ценность углеродного стока будет сохранять steady рост. С 2022 по 2035 год экономическая ценность углеродного стока увеличится с 199,05 млн юаней до 285,13 млн юаней, с ростом на 43,22% и среднегодовым темпом роста 2,80%.

Рисунок 8. Изменение углеродного стока и его экономической ценности при сценарии BAU.

3.3.2. Углеродный сток сельхозугодий и его экономическая ценность при сценариях политики

Государственные инвестиции оказывают положительное влияние на углеродный сток и его экономическую ценность. Чем выше государственные инвестиции в проекты углеродного стока, тем больше углеродный сток и его экономическая ценность. Разница между сценариями будет становиться все больше с течением времени. Кривая изменения углеродного стока похожа на форму «U»: сначала continuously снижается, но в определенный момент прекращает снижаться и начинает расти. Увеличение государственных инвестиций ускорит время начала роста углеродного стока. Ожидается, что углеродный сток при сценарии A2 начнет расти в 2032 году, в то время как при сценарии A3 — в 2030 году (Рисунок 9a). По сравнению со сценарием A1, доля государственных инвестиций в сценарии A2 увеличится на 15%, углеродный сток увеличится на 2,46%, а экономическая ценность углеродного стока увеличится на 2,84%. По сравнению с A1, доля государственных инвестиций в сценарии A3 увеличилась на 30%, углеродный сток увеличился на 4,95%, а экономическая ценность углеродного стока увеличилась на 5,71% (Рисунок 9).

Рисунок 9. Эффекты государственных инвестиций на углеродный сток и его экономическую ценность. (a) Углеродный сток. (b) Экономическая ценность углеродного стока. Примечание: Сценарии A1–3 представляют изменение доли государственных инвестиций (10, 25, 40%).

3.3.3. Экономическая ценность углеродного стока сельхозугодий при рыночном сценарии

Существует положительная корреляция между ценой на углерод и экономической ценностью углеродного стока. Чем выше цена на углерод, тем больше экономическая ценность углеродного стока. Результаты моделирования показывают, что при неизменной цене на углерод экономическая ценность углеродного стока имеет тенденцию к снижению. Когда темп роста цены на углерод составляет 1,4%, экономическая ценность углеродного стока может оставаться roughly стабильной. Чем выше темп роста цены на углерод, тем больше экономическая ценность углеродного стока (Рисунок 10).

Рисунок 10. Влияние рынка на экономическую ценность углеродного стока сельхозугодий. Примечание: Сценарии B1–3 представляют естественные колебания цен на углерод (0, 1, 1,4%).

Искусственное повышение цены на углерод поможет Чжэцзяну достичь цели по сокращению разрыва в доходах между городом и деревней до уровня ниже 1,9 к 2025 году. Результаты моделирования показывают, что при сценарии BAU индекс разрыва в доходах составит 1,93 в 2025 году, что не позволяет достичь ключевой цели общего процветания в Чжэцзяне. Если необходимо, чтобы индекс разрыва в доходах был меньше 1,9 с точки зрения торговли углеродным стоком сельхозугодий, темп роста цены на углерод должен достичь как минимум 32% и оставаться стабильным (Рисунок 11).

Рисунок 11. Эффекты человеческого вмешательства на разрыв в доходах между городом и деревней. Примечание: Сценарии C1–3 представляют искусственное изменение цен на углерод (30, 32, 35%).

3.3.4. Углеродный сток сельхозугодий и его экономическая ценность при сценариях режима управления производством

Факторные затраты производства оказывают положительное влияние на углеродный сток и его экономическую ценность. Чем больше затраты farmers на факторы производства, тем больше углеродный сток и его экономическая ценность. Кривая изменения углеродного стока показала тенденцию сначала к снижению, а затем к увеличению. Чем больше производственные затраты, тем раньше углеродный сток меняется с уменьшения на увеличение (Рисунок 12a). Ожидается, что углеродный сток при сценарии D2 начнет увеличиваться в 2034 году, в то время как при сценарии D3 — в 2032 году. По сравнению со сценарием D1, производственные затраты в D2 более чем удваиваются, углеродный сток увеличится на 1,84%, а экономическая ценность углеродного стока увеличится на 2,04%. По сравнению с D1, производственные затраты в D3 в два раза выше, углеродный сток увеличивается на 3,58%, а общая экономическая ценность углеродного стока увеличивается на 3,94% (Рисунок 12).

Рисунок 12. Влияние производственных затрат на углеродный сток сельхозугодий и его экономическую ценность. (a) Углеродный сток сельхозугодий. (b) Экономическая ценность углеродного стока сельхозугодий. Примечание: Сценарии D1–3 представляют изменение вклада farmers (20, 40, 60%).

Поглощение углерода почвой в проектах рационального внесения удобрений выше, чем в проектах сберегающей обработки почвы, обеспечивая более высокие экологические и экономические выгоды. Результаты моделирования показали, что по сравнению с проектами сберегающей обработки, поглощение углерода почвой в проектах рационального внесения удобрений увеличилось на 8,40 млн тонн (Рисунок 13a), а экономическая ценность углеродного стока увеличилась на 983,38 млн юаней в течение 2022–2035 годов (Рисунок 13b). Сценарий E1 имеет наибольшее поглощение углерода почвой и экономическую ценность. Сценарий E2 имеет более низкое поглощение углерода, чем BAU, но экономическая ценность углеродного стока выше. По сравнению с BAU, поглощение углерода почвой в E2 будет на 2,44 млн тонн меньше (Рисунок 13a), а экономическая ценность углеродного стока увеличится на 2,04 млрд юаней (Рисунок 13b).

Рисунок 13. Влияние производственной структуры на поглощение углерода почвой и экономическую ценность углеродного стока. (a) Поглощение углерода почвой сельхозугодий. (b) Экономическая ценность углеродного стока. Примечание: Сценарии E1–2 представляют изменение методов производства.

4.1. Коммерциализация углеродного стока системы сельхозугодий является экологичным способом сокращения разрыва в доходах между городом и деревней

Реализация экономической ценности углеродного стока сельхозугодий поможет Чжэцзяну достичь плановой цели общего процветания. Наше исследование показывает, что агроэкосистема Чжэцзяна обладает определенным объемом углеродного стока и потенциальной экономической ценностью. С 2007 по 2021 год среднегодовой объем углеродного стока составлял 5,84 млн тонн, а среднегодовая экономическая ценность — 149,80 млн юаней, что могло бы увеличить доход на душу farmers на 82,74 юаня. Это согласуется с выводом [41]. Farmers могут получать выгоду, продавая углеродный сток на углеродном рынке, но доход, вероятно, будет ограничен. Однако при проведении экономической оценки следует учитывать не только рыночную цену, но и признавать более широкие социальные и экологические последствия [42]. Коммерциализация углеродного стока сельхозугодий способствует steady росту доходов farmers и строительству экологической цивилизации. Согласно многосценарному моделированию, исходя из базового 2021 года, если темп роста цены на углерод составит более 32%, появится возможность достичь ключевой цели 14-го пятилетнего плана провинции Чжэцзян в 2025 году: индекс разрыва в доходах достигнет уровня ниже 1,9 (Рисунок 11). Существующие исследования также показали, что реализация лесного углеродного стока и его ценности в Чжэцзяне также может эффективно увеличить доходы farmers и, thus, сократить разрыв в доходах [43].

Коммерциализация углеродного стока системы сельхозугодий является экологичным способом сокращения разрыва в доходах. Наши результаты показывают, что реализация экономической ценности углеродного стока может не только улучшить сельскохозяйственное производство, но и способствовать экологическому строительству, такому как углеродно-нейтральные действия и строительство экологической цивилизации. Это также согласуется с предыдущими исследованиями. Например, Priori et al. [44] обнаружили, что учет ценности углеродного стока почвы в экономической оценке сельхозугодий не только помогает более четко понять характеристики почвы и экономическую ценность каждого участка, но и стимулирует интерес farmers и усиливает функцию почвы через правильное управление землей. Chen et al. [14] считали, что ценность углеродного стока агроэкосистемы может увеличить доходы farmers, thus стимулируя энтузиазм farmers к производству, в то же время смягчая тенденцию к забрасыванию земель, что будет способствовать развитию китайской системы низкоуглеродного сельского хозяйства. Кроме того, некоторые ученые обнаружили, что ценность углеродного стока сельхозугодий также может улучшить качество пахотных земель. She et al. [29] revealed, что сельхозугодья не только создают экономическую ценность, но и имеют экологические функции. Реализация экономической ценности углеродного стока позволит farmers получать больше выгоды, чтобы добровольно защищать пахотные земли и повышать инициативу возделывания.

仍有некоторые bottlenecks в реализации экономической ценности углеродного стока сельхозугодий. Например, рыночный механизм несовершенен. Углеродный сток сельхозугодий еще не включен в торговую систему, но некоторые регионы уже проводят пилотные проекты на основе местных сельскохозяйственных характеристик. Кроме того, механизм углеродной компенсации срочно needs быть установлен. Поэтому реализация экономической ценности углеродного стока сельхозугодий должна координироваться through несколько подходов. Первый — улучшить политическую и нормативную систему национального углеродного рынка. Ji et al. [45] считали, что изменения в политике и правилах углеродного рынка будут significantly влиять на цены на углерод, а расширение и централизованная торговля на углеродных рынках увеличат цены на углерод. Цены на углерод будут расти, когда правительства включат больше отраслей и компаний в углеродный рынок или когда компании будут торговать централизованно. Правительства должны привлекать больше предприятий к добровольному присоединению к рынку торговли квотами на выбросы углерода. Второй подход — расширение рыночного предложения и спроса и развитие диверсифицированной торговли квотами на выбросы углерода. В дополнение к электроэнергетике, которая уже включена в углеродный рынок, семь энергоемких отраслей, включая нефтехимическую, химическую, строительных материалов, сталелитейную, цветных металлов, целлюлозно-бумажную и авиационную, должны быть gradually включены. Разрешение на торговлю углеродным стоком экосистем, таких как сельхозугодья, на рынке может удовлетворить растущий спрос на углеродный сток. Расширение рыночного предложения и спроса может развить разнообразие торговли квотами на выбросы углерода, thereby снижая рыночный риск. В-третьих, важно создать механизм углеродной компенсации, соответствующий реальным условиям Китая [46]. Jiang et al. [47] считали, что углеродные офсеты являются наиболее широко используемым гибким механизмом в международной практике торговли квотами на выбросы. Они предлагают использовать пропорциональные углеродные офсеты и пороги безопасности, включающие верхние и нижние цены, в качестве идеальных политических решений для стабилизации углеродного рынка в Китае. Wang and Wang [48] считали, что углеродное офсетирование — это палка о двух концах, и предложили правительству серьезно сформулировать разумный верхний предел для офсетов. Поэтому при рыночном регулировании, если региональная цена на углерод не может достичь цели (например, более 32%), both экономические и экологические цели могут быть достигнуты through компенсацию.

4.2. Улучшение режима производства и управления сельхозугодьями является надежным средством увеличения углеродного стока

Улучшение режима производства и управления может усилить углеродный сток и производственную эффективность сельхозугодий. Поэтому в городах с дефицитом углеродного стока и его экономической ценности мы предлагаем farmers улучшить режим управления сельхозугодьями. Разумные меры управления могут не только увеличить почвенный пул углерода и сократить выбросы парниковых газов, но и улучшить качество почвы и эффективность производства [17]. Разные стратегии управления проектами углеродного стока будут производить разные экологические и экономические выгоды. Мы обнаружили, что рациональное внесение удобрений является наиболее прибыльным проектом управления (Рисунок 13). Рациональное внесение удобрений может поддерживать баланс органического вещества почвы и увеличивать содержание органического углерода. Hayatu et al. [49] рекомендовали комбинированное применение химических удобрений с органическими добавками как стратегию улучшения накопления углерода в почве. Они предложили заменить 70% химических удобрений органическим навозом для увеличения скорости секвестрации углерода на сельхозугодьях южного Китая. Мы предлагаем, чтобы при работе над проектами рационального внесения удобрений применялись techniques агрохимического анализа почвы и формульного внесения удобрений (STFFT) для дополнения питательных веществ, required культурами, улучшения нормы комбинированного применения различных удобрений и повышения углеродного стока и производственной эффективности.

Наше исследование показывает, что both рациональное внесение удобрений и сберегающая обработка почвы могут увеличить углеродный сток почвы, что также согласуется с Wang et al. [50]. В нашем исследовании экономическая ценность углеродного стока всех проектов сберегающей обработки (сценарий E2) была на 2,04 млрд юаней выше, чем в среднем по проектам рационального внесения удобрений и сберегающей обработки (сценарий BAU), но поглощение углерода почвой было на 2,44 млн тонн меньше. Первое связано с более низкой удельной стоимостью и более высокой экономической эффективностью сберегающей обработки, а второе связано со способом, которым удобрение и сберегающая обработка влияют на динамику углерода в почве. Man et al. [51] обнаружили, что по сравнению с обычной обработкой, сберегающая обработка увеличила содержание specific компонентов органического вещества при разных уровнях внесения удобрений. Влияние удобрений на динамику органического вещества почвы может зависеть от режима производства. Tamburini et al. [52] также считали, что сберегающая обработка оказывает более слабое влияние на баланс углерода в почве, чем обычная обработка. Тем не менее, сберегающая обработка была широко распространена в Китае благодаря преимуществам экономии затрат и улучшения структуры почвы [53]. Li et al. [19] обнаружили, что углеродный сток от сберегающей обработки в Китае был значительным и имеет потенциал для постоянного роста. Однако уровень внедрения technology сберегающей обработки в настоящее время все еще низок, с наивысшим уровнем внедрения slightly более 30% [54]. Поэтому необходимо поощрять больше farmers к принятию technology сберегающей обработки для увеличения углеродного стока в системе сельхозугодий.

4.3. Перспективы на будущее

Основываясь на коммерциализации углеродного стока, мы системно проанализировали факторы влияния на углеродный сток сельхозугодий. Мы рассчитали биомассу и ценность углеродного стока агроэкосистемы и смоделировали эффекты различных факторов на углеродный сток и его экономическую ценность, используя модель СД с трех точек зрения: политика, рынок и управление производством. Наши результаты помогут содействовать реализации ключевой цели общего процветания в Чжэцзяне и предоставят полезный ориентир для сокращения разрыва в доходах между городом и деревней в Китае.

Наше исследование также имеет некоторые недостатки. Во-первых, из-за доступности данных мы quantified поглощение и выбросы углерода только для основных культур. Однако посевные площади и урожайность выбранных культур составили более 90% от общего объема. Во-вторых, мы проанализировали воздействие основных внутренних и внешних факторов (политика, рынок и режим управления производством) на систему сельхозугодий, но仍有некоторые природные факторы не принимаются во внимание. Кроме того, в Чжэцзяне не только созданы специальные фонды для поощрения farmers к производству, но также поддерживаются и продвигаются новые режимы посадки. Однако сценарий цены на углерод установлен в соответствии с историческими изменениями на углеродном рынке, поэтому его осуществимость needs быть further изучена в соответствии с текущей и будущей практикой углеродного рынка.

В будущем мы можем использовать данные дистанционного зондирования для более точного quantification углеродного стока сельхозугодий. Исходную модель СД можно расширить, чтобы построить coupled модель для комплексного анализа воздействия климата, сельскохозяйственной торговли и большего количества производственных technologies и политик на экономическую ценность углеродного стока. В сочетании с будущим рынком торговли квотами на выбросы углерода и политиками мы можем установить сценарные модели, которые больше соответствуют региональному производству углеродного стока сельхозугодий, чтобы предложить более конструктивные меры для развития углеродного стока и его экономической ценности.

Мы quantified углеродный сток сельхозугодий и его экономическую ценность, а затем проанализировали влияние политики, рынка и управления производством на экономическую ценность углеродного стока. Наконец, мы обсудили значение реализации экономической ценности углеродного стока и то, как усилить углеродный сток. Результаты показали, что среднегодовой объем углеродного стока сельхозугодий в Чжэцзяне с 2007 по 2021 год составил 5,84 млн тонн, что показало тенденцию к снижению и стремилось к выравниванию. Среднегодовая экономическая ценность углеродного стока составила 149,80 млн юаней, что показало тенденцию сначала к снижению, а затем к росту. В масштабе городов Цзясин, Шаосин и Вэньчжоу имеют наибольший углеродный сток, составляя 43,68% от всего региона. Цзясин имеет самую высокую экономическую ценность углеродного стока, достигая 22,41 млн юаней в год.

При разных сценариях государственных инвестиций и затрат изменение углеродного стока сельхозугодий похоже на форму «U», показывая тенденцию сначала к снижению, а затем к увеличению. Увеличение инвестиций ускорит время, в которое углеродный сток сельхозугодий будет увеличиваться. Искусственное повышение цены на углерод может помочь Чжэцзяну сократить разрыв в доходах между городом и деревней и способствовать достижению цели общего процветания. Если цена на углерод увеличится на 32%, Чжэцзян достигнет цели по снижению индекса разрыва в доходах ниже 1,9 в 2025 году. Поэтому местные органы власти могут попытаться включить углеродный сток в торговую систему, чтобы способствовать достижению плановых целей. По сравнению с сберегающей обработкой, рациональное внесение удобрений является лучшим проектом управления углеродным стоком для сельхозугодий с лучшими экологическими и экономическими benefits. Кроме того, эффективное управление сельскохозяйственным производством может улучшить продуктивность углеродного стока и производственную эффективность. Мы предлагаем farmers применять techniques агрохимического анализа почвы и формульного внесения удобрений при работе над проектами рационального внесения удобрений.

1.    National Bureau of Statistics. China Statistical Yearbook 2022; China Statistics Press: Beijing, China, 2022; pp. 171–174. Available online: https://www.stats.gov.cn/sj/ndsj/2022/indexch.htm (accessed on 10 January 2024).

2.    Yang, R.; Zhong, C.; Yang, Z.; Wu, Q. Analysis on the Effect of the Targeted Poverty Alleviation Policy on Narrowing the Urban-Rural Income Gap: An Empirical Test Based on 124 Counties in Yunnan Province. Sustainability 2022, 14, 12560. [Google Scholar] [CrossRef]

3.    Xie, Y.F.; Wu, H.T.; Yao, R.K. The Impact of Climate Change on the Urban-Rural Income Gap in China. Agriculture 2023, 13, 1703. [Google Scholar] [CrossRef]

4.    Ye, X.; Chuai, X.W. Have rural settlement changes harmed ecosystem carbon in China? Appl. Geogr. 2023, 153, 9. [Google Scholar] [CrossRef]

5.    Liu, Y.; Gao, Y. Measurement and impactor analysis of agricultural carbon emission performance in Changjiang economic corridor. Alex. Eng. J. 2022, 61, 873–881. [Google Scholar] [CrossRef]

6.    Malliet, P.; Reynès, F.; Landa, G.; Hamdi-Cherif, M.; Saussay, A. Assessing Short-Term and Long-Term Economic and Environmental Effects of the COVID-19 Crisis in France. Environ. Resour. Econ. 2020, 76, 867. [Google Scholar] [CrossRef]

7.    Li, Y.L.; Yi, F.J.; Yuan, C.J. Influences of large-scale farming on carbon emissions from cropping: Evidence from China. J. Integr. Agric. 2023, 22, 3209–3219. [Google Scholar] [CrossRef]

8.    Wu, H.Y.; Tang, J.; Huang, H.J.; Chen, W.K.; Meng, Y. Net Carbon Sequestration Performance of Cropland Use in China’s Principal Grain-Producing Area: An Evaluation and Spatiotemporal Divergence. Land 2021, 10, 714. [Google Scholar] [CrossRef]

9.    Gao, Y.G.; Wang, M.; Jiang, L.Q.; Zhao, F.; Gao, F.; Zhao, H.Y. Dynamics of carbon budget and meteorological factors of a typical maize ecosystem in Songnen Plain, China. Span. J. Agric. Res. 2023, 21, 4. [Google Scholar] [CrossRef]

10. Ke, S.A.; Wu, Y.Q.; Cui, H.Y.; Lu, X.H. The mechanisms and spatial-temporal effects of farmland spatial transition on agricultural carbon emission: Based on 2018 counties in China. Environ. Sci. Pollut. Res. 2023, 30, 107716–107732. [Google Scholar] [CrossRef]

11. Hua, L.; Ran, R.; Xie, M.J.; Li, T.R. The capacity of land carbon sinks in poverty-stricken areas in China continues to increase in the process of eradicating extreme poverty: Evidence from a study of poverty-stricken counties on the Qinghai-Tibet Plateau. Environ. Dev. Sustain. 2023, 28, 17253–17280. [Google Scholar] [CrossRef]

12. Pan, Y.; Zhang, X.L.; Liu, H.J.; Wu, D.Q.; Dou, X.; Xu, M.Y.; Jiang, Y. Remote sensing inversion of soil organic matter by using the subregion method at the field scale. Precis. Agric. 2022, 23, 1813–1835. [Google Scholar] [CrossRef]

13. Holmberg, M.; Junttila, V.; Schulz, T.; Gronroos, J.; Paunu, V.-V.; Savolahti, M.; Minunno, F.; Ojanen, P.; Akujarvi, A.; Karvosenoja, N.; et al. Role of land cover in Finland’s greenhouse gas emissions. Ambio 2023, 52, 1697–1715. [Google Scholar] [CrossRef] [PubMed]

14. Chen, Y.; Chen, X.W.; Zheng, P.; Tan, K.M.; Liu, S.Q.; Chen, S.X.; Yang, Z.X.; Wang, X.L. Value compensation of net carbon sequestration alleviates the trend of abandoned farmland: A quantification of paddy field system in China based on perspectives of grain security and carbon neutrality. Ecol. Indic. 2022, 138, 108815. [Google Scholar] [CrossRef]

15. Song, S.X.; Kong, M.L.; Su, M.J.; Ma, Y.X. Study on carbon sink of cropland and influencing factors: A multiscale analysis based on geographical weighted regression model. J. Clean. Prod. 2024, 447, 141455. [Google Scholar] [CrossRef]

16. Feng, B. Forest Carbon Sink Resource Asset Evaluation with Case Study of Fujian Province in China. Math. Probl. Eng. 2022, 2022, 7391473. [Google Scholar] [CrossRef]

17. Bai, Y.; Zhou, Y. The main factors controlling spatial variability of soil organic carbon in a small karst watershed, Guizhou Province, China. Geoderma 2020, 357, 113938. [Google Scholar] [CrossRef]

18. Wu, Z.H.; Liu, Y.L.; Han, Y.R.; Zhou, J.A.; Liu, J.M.; Wu, J.A. Mapping farmland soil organic carbon density in plains with combined cropping system extracted from NDVI time-series data. Sci. Total Environ. 2021, 754, 142120. [Google Scholar] [CrossRef]

19. Li, Y.Y.; Xue, C.X.; Chai, C.Q.; Li, W.; Li, N.; Yao, S.B. Influencing factors and spatiotemporal heterogeneity of net carbon sink of conservation tillage: Evidence from China. Environ. Sci. Pollut. Res. 2023, 30, 110913–110930. [Google Scholar] [CrossRef]

20. Zhang, H.; Zhencheng, O.; Jiang, P.; Li, M.; Zhao, X. Spatial distribution patterns and influencing factors of soil carbon, phosphorus, and C:P ratio on farmlands in southeastern China. Catena 2022, 216, 106409. [Google Scholar] [CrossRef]

21. Zhang, W.; Zhang, M.; Wu, S.; Liu, F. A complex path model for low-carbon sustainable development of enterprise based on system dynamics. J. Clean. Prod. 2021, 321, 128934. [Google Scholar] [CrossRef]

22. Jiao, J.L.; Pan, Z.T.; Li, J.J. Effect of carbon trading scheme and technological advancement on the decision-making of power battery closed-loop supply chain. Environ. Sci. Pollut. Res. 2023, 30, 14770–14791. [Google Scholar] [CrossRef] [PubMed]

23. Li, L.H.; Shi, J.; Liu, H.; Zhang, R.Y.; Guo, C.B. Simulation of Carbon Emission Reduction in Power Construction Projects Using System Dynamics: A Chinese Empirical Study. Buildings 2023, 13, 3117. [Google Scholar] [CrossRef]

24. Wang, W.; Zhao, X.-G.; Lu, W.; Hu, S. The sustainable development of a low-carbon system using a system dynamics model: A case study of China. J. Renew. Sustain. Energy 2023, 15, 015902. [Google Scholar] [CrossRef]

25. Yu, X.; Tan, Z.; Zhang, Y.; Peng, D.; Xia, H. The Feedback Mechanism of Carbon Emission Reduction in Power Industry of Delayed Systems. Math. Probl. Eng. 2017, 2017, 4163729. [Google Scholar] [CrossRef]

26. Deng, X.F.; Chen, X.J.; Ma, W.Z.; Ren, Z.Q.; Zhang, M.H.; Grieneisen, M.L.; Long, W.L.; Ni, Z.H.; Zhan, Y.; Lv, X.N. Baseline map of organic carbon stock in farmland topsoil in East China. Agric. Ecosyst. Environ. 2018, 254, 213–223. [Google Scholar] [CrossRef]

27. Li, J.J.; Li, S.W.; Liu, Q.; Ding, J.L. Agricultural carbon emission efficiency evaluation and influencing factors in Zhejiang province, China. Front. Environ. Sci. 2022, 10, 1005251. [Google Scholar] [CrossRef]

28. Yang, M.; Hou, Y.R.; Wang, Q.J.Y. Rethinking on regional CO2 allocation in China: A consideration of the carbon sink. Environ. Impact Assess. Rev. 2022, 96, 106822. [Google Scholar] [CrossRef]

29. She, W.; Wu, Y.; Huang, H.; Chen, Z.D.; Cui, G.X.; Zheng, H.B.; Guan, C.Y.; Chen, F. Integrative analysis of carbon structure and carbon sink function for major crop production in China’s typical agriculture regions. J. Clean. Prod. 2017, 162, 702–708. [Google Scholar] [CrossRef]

30. Huang, H.Q.; Zhou, J. Study on the Spatial and Temporal Differentiation Pattern of Carbon Emission and Carbon Compensation in China’s Provincial Areas. Sustainability 2022, 14, 7627. [Google Scholar] [CrossRef]

31. Guo, H.; Xie, S.; Pan, C. The Impact of Planting Industry Structural Changes on Carbon Emissions in the Three Northeast Provinces of China. Int. J. Environ. Res. Public Health 2021, 18, 705. [Google Scholar] [CrossRef]

32. Qiao, G.T.; Chen, F.; Wang, N.; Zhang, D.D. Inter-annual variation patterns in the carbon footprint of farmland ecosystems in Guangdong Province, China. Sci. Rep. 2022, 12, 10. [Google Scholar] [CrossRef]

33. Xiong, C.; Yang, D.; Huo, J.; Wang, G. Agricultural Net Carbon Effect and Agricultural Carbon Sink Compensation Mechanism in Hotan Prefecture, China. Pol. J. Environ. Stud. 2017, 26, 365–373. [Google Scholar] [CrossRef] [PubMed]

34. Huang, X.; Xu, X.; Wang, Q.; Zhang, L.; Gao, X.; Chen, L. Assessment of Agricultural Carbon Emissions and Their Spatiotemporal Changes in China, 1997-2016. Int. J. Environ. Res. Public Health 2019, 16, 3105. [Google Scholar] [CrossRef] [PubMed]

35. Song, S.X.; Zhao, S.Y.; Zhang, Y.; Ma, Y.X. Carbon Emissions from Agricultural Inputs in China over the Past Three Decades. Agriculture 2023, 13, 919. [Google Scholar] [CrossRef]

36. Zhao, Y.N.; Wang, M.; Lan, T.H.; Xu, Z.H.; Wu, J.S.; Liu, Q.Y.; Peng, J. Distinguishing the effects of land use policies on ecosystem services and their trade-offs based on multi-scenario simulations. Appl. Geogr. 2023, 151, 102864. [Google Scholar] [CrossRef]

37. Karami, S.; Karami, E.; Buys, L.; Drogemuller, R. System dynamic simulation: A new method in social impact assessment (SIA). Environ. Impact Assess. Rev. 2017, 62, 25–34. [Google Scholar] [CrossRef]

38. Chen, Y.L.; Yu, P.H.; Chen, Y.Y.; Chen, Z.Y. Spatiotemporal dynamics of rice-crayfish field in Mid-China and its socioeconomic benefits on rural revitalisation. Appl. Geogr. 2022, 139, 102636. [Google Scholar] [CrossRef]

39. Li, J.; Li, S. Agricultural Subsidies and Land Rental Prices: New Evidence from Meta-analysis. Agric. Commun. 2024, 2, 100051. [Google Scholar] [CrossRef]

40. Wang, G.; Feng, Y. Assessment and prediction of net carbon emission from fishery in Liaoning Province based on eco-economic system simulation. J. Clean. Prod. 2023, 419, 138080. [Google Scholar] [CrossRef]

41. Jiang, Y.; Koo, W.W. The Short-Term Impact of a Domestic Cap-and-Trade Climate Policy on Local Agriculture: A Policy Simulation with Producer Behavior. Environ. Resour. Econ. 2014, 58, 511–537. [Google Scholar] [CrossRef]

42. Reddy, A.A.; Bhagwat, K.D.; Tiwari, V.L.; Kumar, N.; Dixit, G.P. Policies and incentives for promotion of pulses production and consumption: A Review. J. Food Legumes 2023, 36, 209–228. [Google Scholar] [CrossRef]

43. Liu, D.H.; Zhang, Z.W.; Liu, Z.H.; Chi, Y. A three-class carbon pool system for normalizing carbon mapping and accounting in coastal areas. Ecol. Indic. 2024, 158, 111537. [Google Scholar] [CrossRef]

44. Priori, S.; Barbetti, R.; Meini, L.; Morelli, A.; Zampolli, A.; D’Avino, L. Towards Economic Land Evaluation at the Farm Scale Based on Soil Physical-Hydrological Features and Ecosystem Services. Water 2019, 11, 1527. [Google Scholar] [CrossRef]

45. Ji, C.-J.; Hu, Y.-J.; Tang, B.-J.; Qu, S. Price drivers in the carbon emissions trading scheme: Evidence from Chinese emissions trading scheme pilots. J. Clean. Prod. 2021, 278, 123469. [Google Scholar] [CrossRef]

46. Deng, Y.; Sarkar, A.; Yu, C.; Lu, Q.; Zhao, M.J.; Das, J.C. Ecological compensation of grain trade within urban, rural areas and provinces in China: A prospect of a carbon transfer mechanism. Environ. Dev. Sustain. 2021, 23, 16688–16712. [Google Scholar] [CrossRef]

47. Jiang, J.J.; Xie, D.J.; Ye, B.; Shen, B.; Chen, Z.M. Research on China’s cap-and-trade carbon emission trading scheme: Overview and outlook. Appl. Energy 2016, 178, 902–917. [Google Scholar] [CrossRef]

48. Wang, Z.; Wang, C. How carbon offsetting scheme impacts the duopoly output in production and abatement: Analysis in the context of carbon cap-and-trade. J. Clean. Prod. 2015, 103, 715–723. [Google Scholar] [CrossRef]

49. Hayatu, N.G.; Liu, Y.R.; Han, T.F.; Daba, N.A.; Zhang, L.; Shen, Z.; Li, J.W.; Muazu, H.; Lamlom, S.F.; Zhang, H.M. Carbon sequestration rate, nitrogen use efficiency and rice yield responses to long-term substitution of chemical fertilizer by organic manure in a rice-rice cropping system. J. Integr. Agric. 2023, 22, 2848–2864. [Google Scholar] [CrossRef]

50. Wang, J.; Lu, G.A.; Guo, X.S.; Wang, Y.Q.; Ding, S.W.; Wang, D.Z. Conservation tillage and optimized fertilization reduce winter runoff losses of nitrogen and phosphorus from farmland in the Chaohu Lake region, China. Nutr. Cycl. Agroecosyst. 2015, 101, 93–106. [Google Scholar] [CrossRef]

51. Man, M.; Tosi, M.; Dunfield, K.E.; Hooker, D.C.; Simpson, M.J. Tillage management exerts stronger controls on soil microbial community structure and organic matter molecular composition than N fertilization. Agric. Ecosyst. Environ. 2022, 336, 108028. [Google Scholar] [CrossRef]

52. Tamburini, G.; De Simone, S.; Sigura, M.; Boscutti, F.; Marini, L. Soil management shapes ecosystem service provision and trade-offs in agricultural landscapes. Proc. R. Soc. B Biol. Sci. 2016, 283, 20161369. [Google Scholar] [CrossRef] [PubMed]

53. Jia, L.Z.; Zhao, W.W.; Zhai, R.J.; Liu, Y.; Kang, M.M.; Zhang, X. Regional differences in the soil and water conservation efficiency of conservation tillage in China. Catena 2019, 175, 18–26. [Google Scholar] [CrossRef]

54. Teng, C.G.; Lyu, K.; Zhu, M.S.; Zhang, C.S. Impact of Conservation Tillage Technology Application on Farmers’ Technical Efficiency: Evidence from China. Agriculture 2023, 13, 1147. [Google Scholar] [CrossRef]

Song S, Su M, Kong L, Kong M, Ma Y. Assessing the Economic Value of Carbon Sinks in Farmland Using a Multi-Scenario System Dynamics Model. Agriculture. 2025; 15(1):69. https://doi.org/10.3390/agriculture15010069

Перевод статьи «Assessing the Economic Value of Carbon Sinks in Farmland Using a Multi-Scenario System Dynamics Model» авторов Song S, Su M, Kong L, Kong M, Ma Y., оригинал доступен по ссылке. Лицензия: CC BY. Изменения: переведено на русский язык