佳 赏析 | 生物质能生产等气候减缓措施对农业与粮食安全的影响

题目

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

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

链接

摘要

早期的研究已经注意到与土地有关的减排策略导致粮食价格上涨从而对粮食安全产生的潜在负面影响，但是没有区分这些策略在不同条件下独立的影响。本研究利用 6个全球农业经济模型，研究了在2 ℃情景下 ，非CO 2 减排、生物质能生产和植树造林3大因素 对粮食安全和农业市场的影响程度。

结果表明，与非CO 2 排放政策（如排放税）相比，造林（在模型中通过对土地碳封存收取碳价模拟）可对粮食安全产生重大影响。这表明，我们需要更好地协调减排和农业市场管理政策，并在模型中更好地反映土地利用和相关温室气体排放情况。

引言

为了实现《巴黎协定》等提出的气候目标，作为温室气体排放大头的能源部门需要承担大部分的减排责任。然而， 农业、林业和其他土地利用（Agriculture, Forestry and Other Land Use, AFOLU）占2010年全球温室气体排放量的 20-25%，在实现全球温升目标的进程中也不容忽视。

三个渠道分别是：

①大规模能源作物的种植与土地扩张。综合评估模型中的低排放假设情景突出了生物质能，特别是具有碳捕获和储存功能的生物质能对于降低减排成本和实现系统深度减排的潜在重要性，然而粮食生产和生物质能生产之间随之产生的竞争可能导致粮食作物商品价格上涨和供应减少；

②限制农业生产产生的非二氧化碳排放政策。可直接增加粮食生产成本，从而提高粮食商品价格；

③植树造林政策。会减少耕地和牧场的供应，进而减少粮食供给。

虽然AFOLU产生的次生影响已在之前的研究中得以关注，也有研究提出了防止或减少负面影响的包容性政策设计，但目前的知识体系尚未在一致的分析框架中比较并确定驱动潜在粮食安全风险的各种因素的相对重要性。各项研究分别集中在一个渠道上：非CO 2 排放减少、生物质能扩张或造林问题各自产生的影响。一些研究分析了造林带来的潜在碳封存量及其成本，并警告说，森林碳封存可能导致粮食安全缺乏保障。另外一项引人注目的研究同时纳入了这三个因素以及气候变化对产量的影响，但却没有考虑到与《巴黎协定》相一致的严格气候政策，而且 告的指标（排放量、生物能源、土地使用和面临饥饿风险的人数等）有限。

本研究揭示了能源作物扩张、农业部门非CO 2 减排和植树造林在减缓气候变化情景下影响农业市场和粮食安全的相对程度与潜在风险， 这对于设计减少排放量同时尽量减少意外不利后果的政策至关重要。为了单独分析每一个原因，我们研究了几种温升情景。为了研究预测不确定性的范围，本研究采用了6个代表农业和土地利用系统及其排放的全球农业经济模型，即 AIM/Hub、 CAPRI、 FARM、 GCAM、 GLOBIOM和 MAGNET-IMAGE。研究过程中尽可能在各模型之间统一碳价、生物质能需求和森林面积。

研究发现，这些模型对非二氧化碳排放定价的表述总体上是一致的，而造林相关政策的实施则因模型的不同而不同。研究者还采用了测量饥饿的指标，其中包括人均卡路里消耗量、最低热量需求量以及各国内部食品消费分配的变异系数，这使我们能够探究有饥饿风险的人数。为了进行比较，研究者还设定了基线情景，基线情景中排除了新的气候政策，以扩展历史趋势。

图1 减缓气候变化措施对饥饿风险和农产品价格上涨的原因和影响的逻辑链 考虑植树造林、生物质能和非CO 2 减排三方面的气候减缓措施（绿色框）及其影响（蓝色框）。 这些因素会影响农业生产成本，进而传导至粮食安全。部门政策和生活方式的改变（底部的灰色箭头）也会对整个机制产生一定的影响。

主要结果

主要指标

基线情景下，全球平均可获得的卡路里持续增加，主要由于发展中国家的收入增长推动了粮食需求，2050年达到每人每天3058千卡（数据均取为各模型结果中位数，图2 a），因此，面临饥饿风险的人数随着时间的推移而逐渐下降，到2050年达到4.176亿人（图2 b）。农业需求增加和技术进步分别是农产品价格上升和下降的主要推动力，两者往往相互抵消。

为了控制全球温升在2℃以内，研究者在模型内设置了碳价，之前有模型将AFOLU排放的碳价限制在200美元每吨CO 2 当量，然而，由于预计到2050年碳价不会超过这一水平，本研究没有采用这样的上限。在征收碳税的同时，农业和土地使用制度也采取了减少温室气体排放的措施，抬高了生产成本、土地租金和农产品生产者价格（图2c）。因此， 模型预估的卡路里供应量每人每天会减少约117千卡，面临饥饿危险的人口在2050年会增加1.17亿。对于大多数指标而言，随着缓解气候变化水平逐步加强，气候变化缓解政策的影响也随之增加。

对三种渠道的影响进行分解可以发现： 由于植树造林，2050年面临饥饿风险的人口增加了4190万，生物质能生产使其增加了1080万，而非CO 2 减排则使其增加了2670万。 这主要是由于农产品价格上涨导致平均食品的消费量下降（图2 d-f）。

造林、生物质能和非CO 2 排放分别导致农产品价格上涨17.2%、1.4%和7.8% （数字是包括所有作物和牲畜产品的加权综合农产品的多模型中位数）。这反映了三种渠道产生的影响的相对程度，不确定性可以通过模型间的变异性来评估。造林政策对额外饥饿风险的影响在1160万人到7040万人不等。

图2 三大减缓措施的影响分解 基线和减缓情景下：a-c对应于卡路里供应量（a） ，面临饥饿风险的人口（b）和农产品价格（c）。阴影区域和点分别显示模型的不确定范围和单个模型的结果。d-f，每项陆基缓解措施对这三项指标变化的影响（相对基线）

食品价格上升的驱动力

在大多数缓解气候变化的设想方案中，植树造林情景下的CO 2 排放总量会急剧下降（图3a），到2050年降为负值。相应地，2050年森林面积相对于基线情景增加了11.1%，这些扩张给农业部门带来了额外的压力（图3e）。 由于土地碳汇价格上涨，地租（各土地利用部门之间的平均地租）也可能上涨，与GCAM、MAGNET-IMAGE和 AIM/Hub 三个模型得出的基线情景相比，2050年的平均地租会分别上涨67% 、172% 和366%（对应三个模型）。

非CO -2 减排是与缓解措施有关的粮食价格上涨的第二大因素。农产品价格上涨主要有两方面原因。首先， CH 4 和N 2 O的减排技术是内生实施的，直接增加了农业生产的成本 ，特别是在牲畜产品。其次，如果采用CO 2 清除技术，CO 2 排放量可能达到负值，但 非CO 2 温室气体的排放量无法减排到负值 ，在减排情景中非二气体的剩余排放量仍然占基准排放量的74.5% （图3b，c）。 这些剩余的排放量受制于碳价，增加了作物和动物商品生产的成本。有趣的是，农业部门这些相对温和的非CO 2 排放的减少意味着在这样的碳价下能源系统能够实现大幅减排。

生物质能的生产会与粮食作物 争夺耕地，从而对土地租金和农业商品价格造成上行压力。目前的模型估计显示，在完全的气候变化缓解政策下，2050年的生物质能耕种面积为185万公顷，占当今耕地总面积的11%（图3d）。

尽管造林和生物质能都需要大量土地，并都可能与土地争夺粮食生产，但结果表明， 造林的影响大于生物质能的生产。这是因为在设想情景中，造林相比于生物质能生产需要更多的土地，这可能是由于每单位土地面积的长期减排潜力不同，特别是 当把能源作物与碳捕捉和封存技术一起用于负排放也考虑在内时。

在生物质能情景中，2050年生物质能用地会增加1.09亿公顷，连同小幅增加的耕地。而在造林情景中，森林面积增加4.2亿公顷，耕地减少1.03亿公顷。此外，虽然 分配给种植能源作物的耕地数量是由能源系统对生物质能商品的需求决定的，但 专门用于造林的土地数量没有实际限制。这说明各模型之间结构和假设上的差异会对 告的结果产生影响。

上述三个驱动因素也与碳价兼容。关于碳价的假设，模型间也存在差异（图3g-i）。粮食消费、农产品价格和饥饿风险同样显示了对碳价的明显反应。然而，从食物消费量变化的减排情况来看，模型的依赖性是明显的。例如，GLOBIOM模型显示，在改变食物消费量的减排效率相对较低（换言之，食物消费量更具弹性），CAPRI则显示出相反的趋势。

图3 多种多样的排放情景 a-c：基准、植树造林和非CO 2 政策情景下， 全球 CO 2 （a）、 CH 4 （b）和 N 2 O （c）的排放量。(d) 不同情景下生产生物质能的土地区域（e）（f） 造林和生物质能政策说明了2050年耕地面积、生物质能和森林面积变化之间的权衡。g-i，表明了碳价格与森林面积（g）、生物质能种植面积（h）和非 CO 2 排放减少率（i）的关系。

地区的影响

三项措施对于减轻饥饿风险的影响在全球层面上结果类似。在基线情景中，除撒哈拉以南非洲以外的大多数地区的饥饿风险预计将随着时间的推移而降低，主要由人均收入长期增长所驱动，而由于2019新冠疫情的爆发，这种情况在短期内可能不会出现。

中国和印度的收入增长率高于大多数其他国家，因此饥饿风险从2010年到2050年迅速下降到4360万和7900万。由于 人口增长，非洲面临饥饿风险的人口从2010年的1.645亿略有增加，到2050年达到1.672亿。在这一时间段内，非洲在全球面临饥饿风险的总人口中所占的份额从2010年的21.1%上升到31.2%。

全面减排对面临饥饿风险的那部分人口的相对影响在各区域大致相同；但是， 在任何情景和区域中面临饥饿风险的绝对人口很大程度上取决于每个区域的基线预测。非洲区域在2050年面临饥饿危险的人口最多，为3530万（图4a）。在亚洲区域和非洲区域，三种缓解措施的影响 差别很大：亚洲区域受非CO 2 排放缓解的影响相对较大，而非洲区域受造林政策的影响较大。由于亚洲未来人均收入高于非洲，这将导致更多的肉类和奶制品消费，同时也意味着难以减少的非CO -2 排放量。

另一个影响因素是 土地租金，非洲的土地租金普遍低于亚洲，因此，预计 陆地碳价将对非洲产生更大的影响。值得注意的是，尽管亚洲灌溉稻田面积相当大，导致CH- 4 的排放量相对较高，但这并不是上述土地和商品价格变化的主要驱动因素。

图4 (a) 按地区划分的有饥饿危险的人口。阴影区域和实线分别表示模型的不确定范围和中值。(b) 与基线情景相比，缓解情景中饥饿风险人口的变化 (c) (d) 面临饥饿风险的人口和农产品价格指数的变化原因以及所占百分比

社会经济变化

社会经济发展是决定未来农产品市场和粮食安全状况的关键因素之一。因此，我们在 不同的社会经济发展路径的假设条件下进行了敏感性检验：SSP1和 SSP3，这两个假设对未来的社会经济发展具有广泛的影响（SSP的人口低增长和经济高增长，SSP3的人口高增长和经济低增长）。在基线假设情景中，由于经济迅速发展， SSP1中面临饥饿风险的总人口减少速度快于SSP2（特别是在目前的低收入国家）。与此同时，SSP3得出的结果认为在未来几十年内， 处于饥饿风险的人群变化会普遍增加或至少维持当前的状态，这与SSP1的方向正好相反（图5a）。

对于 气候缓解政策的反应，不同情景也各不相同，与基线情景相比，2050年SSP1和 SSP3的饥饿风险分别增加了6110万和3.59亿。这可能部分是由于饥饿基线预测的差异。更重要的是，由于人均收入较低，贫困人口数量较多，因此，面对同样的碳价，SSP3情景下的饥饿风险应比其他情景更为敏感。从百分比角度看， SSP1和SSP3的变化特征更为明显，气候减缓措施分别使饥饿风险人数增加了28.4%和46.1% 。

与气候减缓的总体影响相比，三个措施分别的影响在所有 SSPs 中显示出类似的趋势（图5d-f）。在SSP1中，植树造林、生物质能生产和非CO 2 减排诱发饥饿的额外风险分别为3760万、3000万和1750万 ，而在SSP3中，2050年分别为1.327亿、4970万和7440万。这进一步支持了我们之前在SSP2中的发现，还可以解释为， 无论未来的社会经济条件如何，造林和非CO 2 减排都是对农业部门造成广泛影响的重要因素。

图5 a-c 不同SSP情景下面临饥饿风险的全球人口。d-f，2050年三个SSP情景中食品消费量(d)、面临饥饿风险的人口(e)和农业价格指数(f)的变化

讨论与结论（部分）

本研究估计了与缓解气候变化措施有关的粮食安全和农业商品价格以及土地使用变化的三个主要原因，即 植树造林、生物质能扩张和非CO 2 减排 。 造林政策对粮食安全的副作用最大，其次是非CO 2 减排政策。 我们用多种全球农业经济模型在不同的社会经济假设下证实了这一发现。我们进一步证明，某些极端的模型结果无法推出我们的结论。从地区角度分析， 撒哈拉以南非洲最容易受到这些冲击的影响。本研究从多个角度揭示了 AFOLU 减排政策的复杂性和挑战性。由于饥饿和贫穷的复杂性，很难说明由于农产品价格上涨或平均粮食消费减少而出现的实际饥饿风险。

如图1所示， 减排政策与粮食安全之间因果关系链中的一个关键要素是农产品生产的成本。最严格的气候稳定设想方案在很大程度上依赖于负排放技术，如植树造林和碳捕集和封存技术，在低排放或净零排放条件下，减少非CO 2 排放也十分重要。土地碳储量对应的碳价通常会增加土地租金，并促使土地所有者扩大森林面积。碳价和森林初级生产力越高，这种激励就越强。这些因素推动了农产品生产成本的上升。生物质能的生产可以通过相似的因果机制引发类似的效应，由于额外的竞争而增加地租。减少非CO 2 排放量则有不同的增加农业生产成本的机制：这些政策直接增加了粮食作物生产成本，这既是由于所采用的减排技术的成本，也是由于这些技术未减少的任何剩余排放量带来的额外成本。

（篇幅所限，无法呈现全部讨论与结论部分）

六大模型简介

AIM/Hub：前身是AIM/CGE，它是一个覆盖世界所有地区的，以一年期递归的 动态一般均衡模型，模型包括17个区域和42个行业分类。为了更好地评估生物质能和土地使用竞争，模型对农业部门做了详细的建模。模型假设生产部门在多重嵌套不变弹性替代函数（constant elasticity substitution functions）和每个投入价格下实现利润最大化。能源转换部门的投入能量和增加值是产出的固定系数。

MAGNET-IMAGE是MAGNET 农业经济模型和IMAGE 综合评估模型的耦合模型。MAGNET 是一个基于新古典微观经济理论的多区域、多部门的应用一般均衡模型，它是标准全球贸易分析项目（GTAP）模型的扩展。MAGNET的核心是投入产出，以实现供求平衡。与标准的可计算一般均衡模型相比，模型详细刻画了农业部门。IMAGE 是一个综合性综合评估框架，该框架包括若干子模型，描述土地利用、农业经济、能源系统、自然植被、水 和气候系统。

GLOBIOM模型是一类 局部均衡模型，它刻画了不同土地利用活动之间的竞争，详细描述了农业、林业和生物质能的部门情况，从而可以建立全面的农林业部门温室气体排放账户和灌溉用水使用情况，并对造林、森林砍伐、森林管理及其相关的CO2排放量的变化进行空间上明确的预测。

GCAM 综合评价模型将经济、能源系统、农业和土地利用系统以及气候等模块联系起来。农业和土地使用部分根据预期利润率确定作物、动物和林业生产以及生物能源的供应、需求和价格。GCAM 的农业和土地利用部分与 GCAM 的能源、经济和气候模块完全耦合，例如生物质能形成农业和土地使用部分与能源部分之间的主要联系，由土地系统生产并由能源系统消费。

CAPRI 建模系统是一个经济大规模的、相对静态的、以农业和初级加工部门为重点的 局部均衡模型。模型包括两个相互作用的模块，将欧盟区域农产品供应的一组数学规划模型与全球农产品市场的空间多商品模型联系起来。市场模块包括一个空间、非随机的全球多种商品模型，涵盖大约60种初级和加工农产品，涉及40个贸易区的77个国家。

FARM是一个 全球的可计算一般均衡模型，时间范围从2011年到2101年，世界13个地区以5年为步长运作。使用的数据包括普渡大学 GTAP 的基准年社会核算矩阵、国际能源机构的能源平衡表、联合国粮农业组织的土地使用和粮农组织的农业生产。模型从多个角度进行了延伸：从比较静态（comparative–static）框架转变为递归动态（recursive–dynamic）框架，并将消费者的需求系统从替代弹性不变（constant elasticity of substitution）转变为线性支出系统（linear expenditure system），同时在生产函数中允许生产联合产品（joint products）；为农业和林业生产引入土地等级；为以化石和生物质能为燃料所发的电引入碳捕获和储存技术。

启示与思考

这是一篇 多模型对比的研究，对比了包括GLOBIOM模型在内的多个综合评估模型IAMs在反映 非二气体减排、生物质能生产、植树造林这三大基于陆地的气候减排措施产生的社会经济影响以及实际减排成本的差异与不同。 章详细地分析了不同模型反映出的结果差异，并提出了可能的解释机制，这对于分析模型结果并建立对模型更深入全面的理解而言是很重要的，从可视化的图中也能够很清晰地看出模型研究的不确定性。

转载自 能源环境经济与政策研究

原 标题： 献阅读 | 生物质能生产等气候减缓措施对农业与粮食安全的影响

审编：黄莘绒

终审： 颜子明 黄宗财 鲁嘉颐

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