研究，部分进行了专题介绍生物燃料对当地社会和环境的影响

生物柴油引起的土地利用变化对CO的影响₂排放:热带美洲、非洲和东南亚的案例研究

• 摘要
• 简介
• 方法
  • 案例研究
    • 棕榈油
    • 麻疯树
    • 大豆
  • 土地利用和碳储量变化
  • 生物能源和年度CO的分配₂生物柴油系统的还原率
  • 还款利率
• 结果
  • 土地利用变化导致碳储量变化
  • 对生物能源和年度CO的债务分配₂生物柴油系统的减少率
  • 还款时间
• 讨论
• 结论
• 对本文的回应
• 致谢
• 文献引用

介绍

生物燃料在公共、私人和科学领域都受到广泛关注。作为减少化石燃料依赖和温室气体(GHG)排放的机会，液体生物燃料(如生物柴油和生物乙醇)作为交通燃料的替代品的使用正在扩大(Verrastro和Ladislaw 2007, Hedegaard et al. 2008)。基于这些地缘政治和环境原因，促进生物燃料种植和生产的国家和国际政策正在激增。例如，2003年5月生效的欧盟生物燃料指令要求15个成员国采取国家措施，到2010年用生物燃料取代5.75%的运输化石燃料(理事会2003年，Ryan et al. 2006年)。

大量生命周期评估证实，生物燃料系统具有减少温室气体排放和化石能源消耗的潜力。据计算，油棕生物柴油可以减少温室气体排放(以当量计算- CO₂-eq)比化石燃料低38-79.5% (Zah等人2007年，Wicke等人2008年，Pleanjai和Gheewala 2009年，Pleanjai等人2009年，Yee等人2009年，Achten等人2010f)。估计表明生物柴油来自麻疯树可将排放减少49%至72% (Prueksakorn和Gheewala 2008, Ndong等人，2009,Ou等人，2009,Achten等人，2010b)。大豆生物燃料的估计减排潜力为57%至74% (Huo等，2009年)。

尽管生物燃料具有减缓气候变化的潜力，但它也受到了越来越多的负面关注。作为土地竞争的另一个来源，生物燃料可以引发土地使用变化(LUC)，这可能导致不必要的社会和环境影响，如自然植被的损失、生物多样性的丧失、劳动力竞争、粮食安全降低(从农业作物和其他土地用途的替代、生物燃料引起的粮食价格上涨、劳动力竞争和其他直接和间接影响)，以及水资源的过度开发(Stephens et al. 2001，联合国能源，2007，粮食及农业组织(粮农组织)2008年，米切尔2008年，基尼2009年)。LUC还会引发生物量和土壤中碳储量的变化。在生命周期评估中，这些碳储量的变化往往不被考虑在内，而且其比例可能会抵消生物燃料生产系统的生命周期温室气体减排潜力(Fargione等人，2008,Searchinger等人，2008,Lapola等人，2010)。这种由土地覆盖转换引起的初始碳储量变化被Fargione等人(2008)称为新系统的“碳债”。

本文旨在评估LUCs对亚洲、非洲和拉丁美洲不同环境下不同生物燃料作物减缓气候变化潜力的影响。从本期特刊的其他文章中可以看出，这些案例研究中的土地利用范围从一年生耕地转换到原始泥炭地森林转换。我们分析了(a)马来西亚和印度尼西亚的油棕，(b)加纳、赞比亚和墨西哥的麻风树，以及(c)巴西的大豆生产的生物燃料。考虑了LUC对土壤和生物量碳储量的直接和间接影响。在我们的分析中，直接LUC指的是为生产生物燃料而进行的LUC。间接LUC指的是生物燃料取代现有的土地使用系统，从而导致新地区的LUC (Searchinger et al. 2008)。例如，如果生物燃料种植园的发展导致原先用于谷物作物的农业用地被取代，而该地区的农民对此的反应是在已经用于这类作物的土地上加强谷物生产，那么就不存在间接的LUC。但是，如果农民通过将以前未开垦的土地用于生产来弥补谷物的短缺，这将被认为是间接的LUC。

生物燃料系统偿还其碳债务所需的时间(所谓的“偿还时间”)是根据生物燃料生产系统的生命周期温室气体减排潜力计算的。通过包括间接LUC，我们将Fargione等人(2008)的分析更进一步，类似于Searchinger等人(2008)和Lapola等人(2010)所做的分析。然而，据我们所知，这是第一篇使用LUC数据进行具体案例研究来计算生物柴油生产所导致的碳债务的论文。这意味着本文报告了现实世界生物柴油扩张对气候变化的影响。这种方法使我们能够探究最终还款时间对相当可变的具体案例因素的敏感性，如地点、当地LUC实践、被取代的土地使用类型和生物燃料性能。

方法

根据Fargione等人(2008)描述的方法计算土地利用单位的碳债务和偿还时间。该方法包括四个步骤:(a)确定在每个案例研究地区，由于特定LUC，生物质和土壤储量的碳损失量，(b)确定这种碳债务分配到生物燃料系统的不同产品和副产品(例如，棕榈仁油、甘油、豆粕、麻疯树压饼)，(c)确定年度CO₂以生物燃料替代化石燃料的减排率，以及(d)根据年化减排率计算碳债的偿还时间。

案例研究

虽然更详细的站点描述可以在这个特别问题的其他贡献中找到，但这里给出了一个简短的概述。案例研究站点的空间分布如图1所示。

棕榈油

评估了四个油棕案例，其中三个在印度尼西亚，一个在马来西亚。印度尼西亚的两个病例位于巴布亚:(i)东部的Keerom和Manokwari区(1982年建立)和(ii)巴布亚中部的Boven Digoel区(1998年建立)。第三个病例发生在西加里马纳丹省Kubu Raya区(1994年成立)。巴布亚案例研究位于矿产土壤上的低地热带雨林，而西加里曼丹的特许权位于泥炭地(K. Obidzinski, R. Andriani, H. Komarudin, a . Andrianto未出版的手稿)．马来西亚的案例位于Beluran区(沙巴州)(建立于20世纪80年代中期，并于2007-2009年期间重新种植)，评估了位于山打根以东105公里的两个庄园对矿质土壤的影响(Dayang Norwana等。在新闻)．

麻疯树

在加纳(1)、赞比亚(1)和墨西哥(3)的五个案例中评估了麻疯树生物柴油生产的影响。加纳的案例研究是2008年在Brong Ahafo地区Pru区森林与热带草原过渡带开始的商业规模麻疯树种植园(Schoneveld等人，2011年)。在赞比亚，对与一家私营公司有联系的麻疯树外种植者的影响进行了评估(活动于2004年启动)。基于外部种植者集群的存在，选择北方省的钦萨利区和Mungwi区进行分析(German et al. 2011)。墨西哥的案例建立于2007年，评估了恰帕斯州和米却肯州的小农系统以及尤卡坦州的商业生产操作(Skutsch et al. 2011)。

大豆

在巴西的三个地点评估了以大豆为基础的生物柴油生产的影响。有两个地点位于马托格罗索州，一个在Sorriso附近的Cerrado生态区，自20世纪80年代以来就在那里种植大豆，另一个在Guarantã do Norte和Alta Floresta附近向茂密森林过渡的区域，目前大豆在那里并不普遍。在这种情况下，将评估一个预期的未来LUC。第三个地点位于亚马逊生态区Santarém附近，自2005-2006年以来大豆一直在推广(Lima et al. 2011)。

土地利用与碳储量变化

我们通过农民、家庭和利益相关者访谈(2009年在加纳、赞比亚和墨西哥实施)和遥感数据的空间分析(马来西亚案例:1970年和2007年的土地覆盖地图;印度尼西亚马诺瓦里的案例:1972-1982年、1989-1991年和2006年的陆地卫星图像;印度尼西亚西加里曼丹的案例:1989年、2001年和2009年的陆地卫星图像;Boven Digoel，印度尼西亚:1990年、2002年和2008年的陆地卫星图像)。在巴西，我们基于定性涉众访谈的dLUC估算。关于这些调查和分析的细节可以在本期的国别案例研究中找到(dayyang Norwana等。在新闻， German等人2011,Lima等人2011,Schoneveld等人2011,Skutsch等人2011,K. Obidzinski, R. Andriani, H. Komarudin, A. Andrianto未出版的手稿)．间接LUC (iLUC)在赞比亚和加纳的案例中通过家庭访谈进行量化。在印度尼西亚、墨西哥和巴西，这是不可能的，因为案例研究分析集中在工业规模的生产系统(在这些系统中，家庭调查并不是生成此类数据的有效手段)，或者访谈受访者无法足够准确地回忆起LUC序列。在这些情况下，计算基于iLUC情景，其中iLUC因子被Fritsche等人(2010a, b)基于未来25年生物燃料产量平均每年增长1%的预期选择。我们假设没有iLUC时，转换从森林或其他土地不用于农业生产系统。对于印度尼西亚的西加里曼丹案例，墨西哥的米却肯州和恰帕斯州案例，以及巴西的Guarantã do Norte, Alta Floresta和Santarém案例，iLUC计算了低、中、高iLUC的碳债务，对应25% (iLUC_低)， 50% (iLUC_媒介)， 75% (iLUC ._马克斯)，分别表示在由永久农业系统或转移农业系统改造的土地上发生的生物燃料扩张面积(Fritsche et al. 2010a)。此外，这与Plevin et al.(2010)总结的不同玉米乙醇研究的净置换因子以及Overmars et al.(2011)中用于大豆和油棕的iLUC值(48%-49%)相同。此外，iLUC对加纳和赞比亚案例(分别为29%和52%)的估计也在这些范围内(German et al. 2011, Schoneveld et al. 2011)。利用这些数据，我们捕捉了可能的碳债务和偿还时间的范围。对于应用这些iLUC情景的情况，假定迁移的农业或牧场将引发与受dLUC影响的相同土地覆盖类型的转换。例外的是巴西的Guarantã do Norte和Alta Floresta案例研究，由于牧场转换而引发的iLUC被假定发生在塞拉多(表1)。

根据dLUC和iLUC计算碳储量变化的方法是使用来自实地测量(如墨西哥)的碳储量数据或文献中报告的特定生态系统的特定区域碳值。利用为便于清洁发展机制项目中碳固存分析而开发的ENCOFOR碳核算模型计算了耕地转换导致的碳储量变化(Verchot et al. 2007)。模型输入来自实地测量、文献回顾和专家知识。不同luc的土壤碳变化基于文献中报告的特定区域值，或根据政府间气候变化专门委员会(IPCC)《国家温室气体核算指南》(IPCC 2006)的第1级估计值计算得出。beplay竞技

生物燃料原料作物的常备生物量的碳储量估算来自文献(见附录1-6)。为了计算与dLUC相关的碳债务，这些估计值从原始土地覆盖的碳储量中减去。众所周知，麻疯树的生长和生产力是高度可变的，并依赖于气候条件(Achten et al. 2008, 2010d, Trabucco et al. 2010)。因此，这些案例研究的碳核算采用了三种情景:对于生产力，我们根据Trabucco等人(2010)绘制的全球麻桐树产量地图，对每个地点进行最佳估计或预期产量(E)，使用500公斤干种子公顷的产量数据进行保守估计(C)^－1年^－1低于最佳估计值，以及使用500公斤干种子公顷的产量值的乐观估计值(O)^－1年^－1大于最佳估价值(E)。麻疯树的碳储量值也与保守、估计和乐观的麻疯树种子产量值相关(见下文)。附录1-6概述了不同的碳储量变化和所用的数值。

生物能源分配和年度CO₂生物柴油系统的还原率

尽管这里所考虑的luc和相关的碳储量变化是由生物燃料原料的种植引起的，但总碳储量变化不应完全分配给最终的生物柴油产品(Fargione et al. 2008)。生物柴油生产系统通常会产生副产品，如果这些副产品具有生产或经济价值(例如，用于农场使用或出售的肥料)，碳储量变化的一部分也应该分配给这些副产品。在生命周期评估中，不同产品和副产品对环境影响的分配可以基于能量含量、质量或经济价值的比率(Jensen et al. 1997)。最好是通过使用系统边界扩展来避免分配，在这种扩展中，类似的产品取代了参考系统中的副产品(Jensen et al. 1997);然而，这并不总是可能的。

对于麻风树，在生命周期温室气体减排计算中，通过系统边界扩展避免了生产系统副产物的分配。这是因为麻疯树生物柴油有通用的生命周期评估(Achten 2010, Almeida et al. 2011)。Achten(2010)在坦桑尼亚不同地区分析了生命周期温室气体减排对麻疯树种子产量的敏感性。在加纳和赞比亚的案例研究中，麻风树通常在头几年与粮食作物(如玉米、花生、豆类、甘薯)间作。这意味着，除了副产品之外，任何LUC还会导致其他作物的生产，而这些作物必须分配部分碳变化。为了估计这一分配，我们假设(1)麻疯树有望抵消粮食作物收入的减少，(2)竞争加剧使间作从第4年开始在经济上不可生存，(3)由于与麻疯树的竞争加剧，粮食作物产量将在第一年100%，第二年50%，第三年25%。在20年的周期内，这些产量占经济总产量的1.75/20或8.75%。这导致在这些案例研究中，将LUC排放的91.25%分配给麻疯树生物柴油。

根据Trabucco等人(2010)绘制的全球麻风树种子产量图，并基于生产规模(小农户与工业规模种植园)，我们估算了每个案例研究的产量。我们将这些值与一般麻疯树生命周期评估(包括对产量的敏感性)相结合(Achten 2010)来计算年CO₂麻风树生物柴油降低率(分配后)。由于麻疯树产量的可变性，CO₂基于将产量与CO联系起来的数据点的回归分析，计算了预期、保守和乐观产量的减产率₂Achten(2010)提供的降低率。

大豆和油棕的CO含量分析₂使用系统边界扩展的降低率是不可用的。因此，对于这些原料，我们使用经济价值的比例来分配碳排放。年度CO₂从文献中提取了计算分配比率的减减率和经济价值。在分配方面，大豆生产增加了额外的复杂性。作为一种季节性作物，大豆为农民提供了每年种植第二次作物的机会(Skutsch et al. 2011)。对于温室气体排放的合理归属，应将第二作物视为LUC的副产物，并将LUC造成的部分碳损失分配给它。在巴西，第二种作物通常是玉米(Lima et al. 2011)。在这一分析中，假设大多数大豆栽培者种植第二种作物，而这种作物就是玉米。该分配基于巴西大豆和玉米的平均产量数据(美国农业部，2010年)和全球大宗商品价格(世界银行，2010年)。

还款利率

与dLUC、iLUC和LUC碳债务总额相关的还款率按照Fargione等人(2008)计算:

碳债[Mg CO₂哈^－1×分配[%]/ CO .₂还原速率[Mg CO .₂哈^－1年^－1］

对于麻风树的情况，偿还时间是根据保守、预期和乐观的生物量碳储量和种子产量值计算的，因为麻风树产量是高度可变的，CO₂麻风树生物柴油的还原率对产量高度敏感(Achten 2010)

为了比较和预测扩大生物燃料未来可能产生的影响，对这些个案研究进行了分析，就好像它们是专门为生产生物柴油而建立的一样。值得注意的是，这并不总是反映当前的现实。全球约90%的棕榈油产量用于生产不同于生物燃料的食用和其他商业产品(Edem, 2002年)。与食品或其他市场(如化妆品)生产的石油相关的碳债务或碳损失不能转换为偿还时间，因为这些产品没有CO₂减排潜力。

结果

土地利用变化引起的碳储量变化

表1显示了每个案例研究中可归因于生物燃料原料的每公顷dLUC和iLUC。与dLUC和iLUC相关的碳债务如表2所示。

最大的dLUC碳债务是在油棕案例研究中产生的，特别是印度尼西亚西加里曼丹的泥炭地森林转化所产生的碳债务。矿质土壤上的油棕的碳债务较小，但在我们的案例研究中仍然是最高的，因为种植园扩张是通过对茂密的热带森林的转换进行的。麻风树和大豆造成的dLUC碳债务显著降低。麻风树的平均dLUC碳负债为33.0 Mg C ha^－1(121.5 Mg CO₂情商哈^－1)，而大豆案例触发的平均dLUC碳债务为19.4 Mg C ha^－171.2 Mg CO₂情商哈^－1)．

表2所示的iLUC碳债务变化较大，部分原因是农业用地dLUC差异较大。例如,农业用地导致dLUC股价在牛仔Digoel低至0.5%,在赞比亚高达61%或100%的牧场Guaranta北和阿尔塔每月给(表1)。高可变性的第二个原因是森林的碳含量的差异而iLUC(例如,Miombo比热带泥炭地森林)的案例研究(表1)。我们能够直接测量iLUC,排放往往低于估计基于iLUC场景。对于没有在现场量化iLUC的情况，不同的场景导致了非常不同的估计-正如iLUC因素的巨大变化所预期的那样。

总LUC显示出与dLUC碳债务相似的趋势，油棕案例创造了最大的总体碳债务，而麻疯树和大豆案例引发的总碳债务明显较低。我们用估计值和iLUC计算了总碳债结果的平均值和标准差_媒介= 50%表示不同油料作物之间的相对差异。这些计算表明，在我们的案例研究中，油棕产生的平均碳债务为883.05(±511.0)Mg CO₂哈^－1麻疯树平均总碳债为252.5(±145.5)Mg CO₂哈^－1大豆平均负债为208.7(±167.9)Mg CO₂哈^－1．

生物能源债务分配与年度CO₂生物柴油系统的减减率

Fargione et al.(2008)根据棕榈油生物柴油副产品的经济价值，确定87%的碳债务应分配给生物柴油，剩余的碳债务应分配给棕榈油和饼。对于大豆，轮作中的第二种作物(在本例中为玉米)有第一个分配步骤。巴西的平均产量和世界玉米价格(2.79吨公顷)^－1， 162.7美元吨^－1大豆(3.99 t ha^－1， 417美元吨^－1)(美国农业部2010年，世界银行2010年)导致64%的碳债务分配给大豆。第二步是将碳债的部分分配给大豆油。使用估计18%的油含量(Lima et al. 2011)和大豆油和豆粕之间的价格差异，剩余碳债务的42%可能分配给大豆生物柴油。因此，整个生产系统产生的26.9%的碳债务可能归因于大豆生物柴油。对于麻风树，分配被纳入CO₂减少率值，因为这些是通过通用生命周期评估计算的，避免了系统边界扩展的分配(Almeida等人，2011年，Achten 2010年)。

对于油棕生物柴油，我们计算了不同生命周期的CO₂马来西亚和印度尼西亚的减排率(表3)，由于两国的产量差异。对于麻疯树，用估计的种子产量来计算CO₂在较宽的产量范围内，减排率基于线性关系(图2，表3)。这一关系表明，产量至少为783千克公顷^－1年^－1是实现CO所必需的₂减排。这是因为基本的操作CO₂在产量低于这一水平时，排放(例如，运输、化肥、石油开采、酯交换)超过了麻疯树的减排潜力。因此，赞比亚案例研究的结果表明，在某些情况下，生物燃料系统可以创造一个永久的排放源。生命周期CO₂大豆系统的减排率为0.87 Mg CO₂哈^－1年^－1(表3)。

总的来说，结果表明，油棕案例代表了最高的CO₂减排率比大豆系统高8 - 9倍₂减排率。以可变产量为基础的麻疯树案例代表CO₂减排率为0.24 ~ 2.99 Mg CO₂哈^－1年^－1．

还款时间

在表4中，还款时间显示了不同的案例研究。dLUC碳债务的偿还时间分别在7 - 199年之间，分别是牧草到大豆(巴西)和泥炭地森林到油棕(印度尼西亚)。与dLUC碳债务值相反，油棕和麻风树的dLUC偿还时间相似，这是由于原始生态系统中碳储量的差异。马托格罗索州的大豆还款时间明显较短。麻疯树案例的dLUC偿还时间在保守、预期和乐观生物量碳储量和种子产量值之间存在较大差异。对于保守价值的案例研究，偿还时间从30年到183年不等，在保守的赞比亚案例中，碳债务永远不会偿还。在这种情况下，用这些产量种植麻疯树会导致持续的碳排放。在使用乐观值的案例研究中，还款时间在7年到72年之间。如果能够获得乐观的种子产量，恰帕斯和赞比亚的dLUC的碳债务可以在一个麻疯树轮作(20年)内偿还。在获得估计产量和生物量值时，恰帕斯地区是唯一可以实现净CO的地区₂而加纳、米可坎、墨西哥和赞比亚的病例几乎需要5次循环(>3代人类)，尤卡坦的病例需要4次循环(2.5代人类)。Skutsch等人(2011)计算出尤卡坦半岛麻疯树生产系统的还款率相当低(2-14年)。然而，他们的分析是基于仅由地上生物量损失造成的碳债务，而不包括本研究中所做的地下生物量碳或土壤碳。此外，与Skutsch等人(2011)的差异可以用估计麻疯树产量(6.8-20 t种子公顷)的差异来解释^－1年^－1与2.5 ~ 3.5 t种子ha相比^－1年^－1在本研究中)。对于油棕的案例研究，需要一到七次轮作(以及一到大约七代人)来偿还dLUC的碳债务。

油棕的iLUC还款时间一般较低，麻疯树和大豆的还款时间则从很低到很高。正如预期的那样，低还款时间与高收益率和低iLUC水平的系统有关。有趣的是，如果iLUC导致完整的原生生态系统(例如，印度尼西亚加里曼丹的热带泥炭地森林或巴西索里索的塞拉多林地)发生转变，iLUC的还款时间可能大大超过dLUC的还款时间。iLUC有可能将活动转移到退化或边际土地上，但这些土地很少有足够的生产力，不值得投入生产所需的努力。

从补偿dLUC和iLUC的总偿还时间来看，退化草地大豆生物柴油的偿还时间最短(18 ~ 38年)，因为转化前植被碳储量相对较低。大豆案例研究表明，与其他生产系统相比，通常还款时间更短，除非iLUC涉及亚马逊森林的损失——例如巴西Santarém的情况。加上这些大豆案例，马来西亚、马诺瓦里和印度尼西亚巴布亚的油棕案例，加纳和赞比亚的乐观麻风树案例，以及墨西哥尤卡坦的估计和乐观的麻风树案例，可以在不到100年的时间内偿还碳债务(四次油棕轮种，五次麻风树轮种)。其他案例显示还款时间超过100年，保守的iLUC还款时间高达629年_马克斯墨西哥恰帕斯的麻疯树。

结果表明，在赞比亚、米却肯州和恰帕斯州的麻疯树案例研究场景的还款时间与泥炭地森林中的油棕的还款时间处于同一数量级。虽然这些情况之间的碳债务有相当大的差异，但低CO₂与油棕相比，麻疯树的减排率甚至抵消了这一差异。低CO₂大豆生物柴油的减排率被系统其他副产品产生的低碳债务分配比例所补偿。

讨论

这项研究的结果表明，与生物燃料生产系统扩张相关的LUC的性质可能对生物燃料的气候缓解潜力产生相当大的影响。在所有12个生物燃料案例研究中，在6个不同的县，基于3种不同的原料，产生了与CO相关的重大碳债务₂各自生物柴油生产系统的减排率，导致高还款时间。虽然这里研究的每个生物柴油系统都有减缓气候变化的效果，但这些系统的种植园建立所引发的LUC产生了需要18到629年才能偿还的债务。这意味着需要18到629年的时间才能实现净CO₂减排是可以实现的。在所有这些案例研究中，只有Guarantã的大豆系统实现了这样的净CO₂在一代人(30年)内减少排放，并且仅在仅引发低至中等iLUC的情况下。在最大iLUC(75%)的情况下，偿还债务需要超过一代人的时间。

由于低产量和由此产生的低CO₂(Achten 2010)，麻桐树案例表现出较长的碳储量损失偿还时间，即使这些损失与其他案例研究(例如赞比亚和马来西亚)引起的LUC相比似乎很小。因此，所有“估计”产量的麻疯树小农系统的还款时间都超过了油棕系统的还款时间，即使后者建立在热带泥炭地森林中。平均而言，以小农为基础的麻疯树案例研究显示，dLUC碳债务较低，iLUC碳债务较高，CO较低₂减排率——导致这些系统的还款时间更长。据观察，与大规模种植园经营相比，小农将更多的土地用于农业用途。此外，它们获得的产量和生物量低于大规模举措。这些系统的一个更复杂的问题是，赞比亚的实地观察表明，由于不恰当的收获后处理，麻疯树种子在提取时产生的油较少。种子在收获后通常会干燥很长一段时间，然后再被送去榨油。在目前的分析中没有考虑到这些问题，因此为小农计算的还款时间可能被低估了。

通过对麻风树进行适当的农艺研究，可以提高麻风树生物柴油生产系统的性能(Achten et al. 2010b)。目前，麻疯树最多被认为是一种野生或半驯化作物(Achten et al. 2010a, Achten et al. 2010c)。降低产量、选择高产砧木和开发合适的品种可以提高这些系统的生产力，并允许将麻风树适当整合到农业系统中，使生产具有经济和生态意义(Achten等人，2010e)。

这项研究涵盖了三种本质上彼此不同的生物燃料原料。油棕和麻疯树是多年生植物，而大豆是一年生作物。麻疯树，由于其毒性，几乎完全被推广用于能量利用其油，而油棕和大豆种植更多的是用于其他油和膳食用途，而不是能源。虽然案例研究非常不同，在不同的气候和景观下运行，具有不同的运营规模、投入水平和生物燃料原料，但本研究中应用的分配程序使我们能够在平等的基础上比较这些不同的案例研究。在大豆和麻疯树的情况下，碳债务分配到第二次作物和间作作物减少了原料之间的旋转差异。在生物柴油加工过程中产生的副产品之间的分配有助于解决与不同原料相关的不同用途的影响。使用年度产地来源证₂每公顷的减排率，我们整合了与经营规模和投入水平相关的原料产量差异。通过遵循Fargione等人(2008)提供的标准计算程序，结果也可与其他采用相同方法的研究得出的值进行比较。

对于建立在非泥炭地的油棕，公布的碳债务偿还时间从30年到120年不等(Fargione等，2008年，Gibbs等，2008年，Wicke等，2008年)。本研究得出的结果(59-85年)符合这一范围，其上限与Fargione et al.(2008)的结果(86年)非常吻合。对于泥炭地的油棕，文献中的差异很大，这主要是由于计算泥炭排放的时间跨度不同。考虑到50年或以上的周期(对应于两次循环)，一些作者计算出还款时间在423年至918年之间(Fargione等人，2008年，Gibbs等人，2008年)。我们在这里所做的一项超过25年(一次循环)的排放研究发现，马来西亚婆罗洲北部的油棕生产生物柴油所产生的初始碳债务需要169年才能偿还(Wicke et al. 2008)，这与我们的199年至220年的范围是相似的数量级。

对于大豆案例研究，结果(还款时间为18至171年)与之前的研究结果(还款时间为35至319年)吻合良好(Fargione et al. 2008, Lapola et al. 2010)。我们的结果落在文献中发表的范围的低端，因为我们包括了与大豆种植相关的第二种作物的碳债务分配。此外，我们的大豆案例研究表明，这种油料作物的森林砍伐比Fargione等人(2008)提出的要少，后者考虑了100%的森林砍伐率。在本研究评估的大豆案例中，耕地面积的扩张至少部分取代了土地用途，并覆盖了森林以外的土地(表1)。大豆案例中，由于dLUC导致的还款时间从7年到41年不等，而iLUC导致的还款时间为0-155年(共18-172年)。Lapola et al.(2010)计算的dLUC导致的还款时间(35年)对应于本文给出的范围。然而，iLUC的还款时间要长得多(211年)。这是因为Lapola et al.(2010)建立了100%转化为大豆的面积(dLUC)将导致iLUC的模型，这与本文采用的方法(iLUC情景:25%，50%，75%)不同。

已经计算了坦桑尼亚麻疯树的碳债务和还款时间(Achten 2010, Romijn 2011)。根据这些研究，Miombo林地退化土地的转化意味着9 - 19年的时间来偿还碳债(Achten 2010)，而成熟Miombo林地的转化则需要33年(Romijn 2011)。这些结果远低于本文案例研究的结果，特别是低于赞比亚的案例研究——同样是在Miombo林地。造成这种差异的主要原因是:(1)退化系统的碳含量较低，(2)坦桑尼亚Achten地区各自的产量较高(2010)，以及(3)CO较高₂Romijn(2011)使用的减排率。后两个差异是基于已知的麻疯树的高产量可变性(Achten et al. 2008)，这是基于不同水平的麻疯树产量和生物量产量报告结果的主要原因。虽然这使得还款时间的范围相当大，但它可以全面了解结果对产量的敏感性，这对小农系统具有重要意义(提高产量的支持服务应被视为扩展的基本先决条件)。麻疯树的结果在加纳和墨西哥的案例研究中特别有趣，在文献中没有对它们进行比较。在这些情况下，偿还时间比赞比亚和坦桑尼亚的情况要长，因为在这些情况下转换的土地用途含有比Miombo系统更高的碳储量。

碳债务是根据现有的最佳数据计算出来的。不同案例研究中的dlu是通过不同的技术观察的:定量家庭调查、遥感和定性访谈。这些差异可能会导致分析中的不一致。为了计算这些土地利用系统产生的碳债务，我们收集了文献数据。虽然这些数据可能不如直接测量准确，但文献数据的使用是很好的(见Fargione等人2008,Lapola等人2010)。本研究注意在每个案例研究中使用不同土地利用类型的区域特定碳含量数据。

由于测量方法的限制，必须使用国际土地综合评价的情景而不是实际数字，并假定个案研究区域内现有的最自然土地覆盖类型是间接换算的，因此产生的结果各不相同。在这些情况下iLUC的量化是不确定的(Plevin et al. 2010)，并提出了方法上的挑战。然而，从这项研究和其他研究(例如，Lapola等人2010年)可以清楚地看出，iLUC是一个重要的问题，它可以大大增加生物燃料系统的还款时间，并将生物燃料的净减碳效益推迟很长一段时间(即几代人)(Gibbs等人2008年，Searchinger等人2008年，Lapola等人2010年，Plevin等人2010年)。虽然这种延迟不能被认为是永久性的，但人们必须承认，为了偿还碳债务，将某种生物燃料系统保持几代人的实际挑战。在这样的偿还时间内，人口、经济、政策、技术和/或其他发展可能会引发新的luc，留下以前的生物燃料系统，留下一个未偿还的，因此是永久的碳债务。因此，研究重点在于更好地理解iLUC，从而产生现实的碳债务和回报时间是很重要的。

不可否认的是，引入新的生物燃料原料(如麻疯树)和使用已经种植的植物油作为生物燃料(如油棕和大豆)将增加对自然生态系统的现有压力(Fitzherbert et al. 2008)。本文的分析表明，直接和间接压力的增加可能对自然生态系统的温室气体排放产生相当大的影响。但重要的是，这项研究表明，生物燃料驱动的LUC排放存在很大差异，这取决于农场的位置，即使是在相对较近的位置，如巴西马托格罗索州的Sorriso和Guarantã do Norte和Alta Floresta。本文研究的LUC案例表明，将自然生态系统转化为生物燃料生产的任何效益都需要20年到6个世纪才能开始积累。

结论

基于三种不同的原料，在六个国家的12个生物燃料案例研究中量化了碳债务和偿还时间。这些案例的碳债务很高，将生物燃料的温室气体净减排推迟了一代人以上(除了一个大豆案例)。根据布伦特兰对可持续发展的经典定义，这一结果对这些生物燃料案例的可持续发展提出了担忧。最高的还款时间是由麻疯树案例和在泥炭地建立的油棕案例引发的。

由于转换(半)具有中高碳含量的自然生态系统后的高dLUC碳影响，以及农业或牧场转换后的间接土地使用变化，生物燃料有助于减缓气候变化的潜力受到了质疑。本研究结果表明，为了产生积极的气候缓解效益，生物燃料原料的种植应限制在低碳含量(< 30 ×潜在年CO)的地区₂如永久性农田和牧场，以及目前不在农业生产体系下的土地(如废弃农田、退化土地)，以防止iLUC。在当前的现实中，这些限制只会为旨在减少CO的可持续生物燃料生产留下一个很小的潜在窗口₂考虑到这些土地使用的有限可用性和/或生产力，排放。

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