《Nature | 张福锁院士团队最新研究：农业机械可能会妨碍中国实现碳中和目标》

• 来源专题：农机装备
• 编译者： 袁雪
• 发布时间：2025-05-06
• 原文来源：http://mp.weixin.qq.com/s?__biz=MzkxNDUyNjQ3OQ==&mid=2247496199&idx=1&sn=ea8c0ca57ac520547f0d87c82b8850eb&scene=0#wechat_redirect

点击上方蓝字 轻松关注我们 近日，中国农业大学资源与环境学院、国家农业绿色发展研究院张福锁院士团队在农业减污降碳领域取得重大进展。该团队庄明浩副教授联合清华大学鲁玺教授、中国农科院王立刚研究员、重庆大学杨易教授，在《自然》（Nature）子刊《自然-食物》（Nature Food ）发表题为《农业机械可能会占2050年中国总碳排放和空气污染物排放的20%，并妨碍实现碳中和目标》（Agricultural machinery could contribute 20% of total carbon and air pollutant emissions by 2050 and compromise carbon neutrality targets in China）的研究论文。 这项研究系统评估了农业机械碳排放及空气污染物排放对“双碳”战略可能带来的挑战。 农业机械：被忽视的移动排放大户 随着中国农业机械化水平快速提升，农业机械对保障粮食安全和提高生产效率发挥着关键作用。然而，农业机械在作业中依赖化石燃料，其燃烧释放出大量二氧化碳（CO?）和空气污染物（PM2.5、氮氧化物NOx、总碳氢有机物THC），成为当前被低估的重要排放源。 图1 1985年至2020年农业机械二氧化碳和空气污染物排放趋势及驱动因素 研究基于改进的碳排放核算方法和多源数据库，构建了1985至2020年我国农业机械的排放清单。结果显示，35年间农业机械CO?排放增加近7倍，空气污染物排放增加4至7倍。2020年，农业机械碳排放达1.6亿吨，占全国碳排放量的约1.5%，已超过荷兰等多个国家全年碳排放总量。同时，PM2.5与NOx的排放分别占全国总排放的1.3%和6.0%，成为不可忽视的“隐形污染源”。 2050年或占全国碳排放20% 迫切需要干预 如果不加控制，研究预测到2050年，农业机械的CO?、PM2.5和NOx年排放量将分别达到2.1亿吨、5.5万吨和90.3万吨，分别占全国总排放的20%、4%和17%左右，这将严重影响中国实现碳中和和空气质量达标的目标。 图2 2020年各省份各类机械二氧化碳和空气污染物排放量及按耕地面积计算的排放强度 为评估政策干预效果，团队设计了三种情景路径——既定政策情景（STEPS）、已宣布承诺情景（APS）和净零排放情景（NZE）。结果显示，在NZE情景下，农业机械的碳排放和污染物排放均可下降70%以上，表明新能源技术的替代潜力巨大。 新能源智能农机成为关键解法 研究指出，推动农业机械低碳转型的核心在于能源结构调整。短期内，生物燃料和天然气因其与现有动力系统兼容性好，可作为过渡替代能源。中长期来看，太阳能、电动化和氢燃料农业机械将成为主力，但面临成本高、功率不足、稳定性差等工程挑战。 图3 通过能源转型协同减少农业机械产生的二氧化碳和空气污染物的潜力 值得关注的是，随着新能源智能农机技术的发展，例如光伏驱动电动拖拉机、氢燃料重型农机和精准作业自动化设备，已在逐步突破传统局限。研究强调，若将新能源动力系统与智能农业管理系统相结合，如精准播种、智能调度、远程控制等，不仅可实现高效作业，还能进一步降低单位排放，实现“智慧+绿色”双赢。 区域协同与政策导向仍是关键 研究还发现，我国农业机械排放在区域上存在明显差异。山东、河南、黑龙江、河北和安徽等五省合计排放量占全国的超40%。因此，应分区制定治理路径，并结合农机结构调整与淘汰机制推动区域协同治理。 图4 2020年各省农业机械二氧化碳和空气污染物排放模式 同时，政策层面应继续强化农业机械排放标准、推动财政支持与绿色补贴，鼓励农户优先采购新能源或低排放农机，建设绿色农业示范区，逐步实现从“高能高排”向“低碳高效”的系统性转型。 引领全球农业绿色发展路径 这项研究为农业领域实现减污降碳“双重目标”提供了理论依据和技术支撑，也为全球农业大国如印度、美国等提供了中国经验。正如研究团队所指出，农业机械的绿色低碳转型不仅关系到中国的碳达峰碳中和进程，更是全球粮食安全与生态可持续的关键一环。 据悉，中国农业大学庄明浩副教授为论文第一作者兼通讯作者，博士研究生王旭为共同第一作者，清华大学鲁玺教授、中国农科院王立刚研究员和重庆大学杨易教授为共同通讯作者，硕士研究生吴一斐参与研究。该研究获得国家自然科学基金、国家重点研发计划、中国农业大学2115人才计划等项目支持。 本文研究论文全文获取途径：后台回复“440” 农业科技侠交流群 入群可添加小编微信（扫描下方二维码，备注：来意-姓名-单位，若二维码添加失败，请公众号后台私信留言“入群”） 投稿、宣传推广、开白等请在本公众号后台回复“1” 转载请注明来源：本文转自农业科技侠数字与智慧农业微信公众号 编辑：蒋正 信息参来源：中国农业大学、Nature官网 声明:本文旨在前沿分享,若有编辑等问题,敬请后台留言