南京市三维生态足迹测算及驱动因子

胡 美 娟，周 年 兴，李 在 军，亓 秀 云

(南京师范大学地理科学学院，江苏 南京 210023)



南京市三维生态足迹测算及驱动因子

胡 美 娟，周 年 兴*，李 在 军，亓 秀 云

(南京师范大学地理科学学院，江苏 南京 210023)

基于三维生态足迹模型测度2001-2011年南京市三维生态足迹的动态变化，并利用偏最小二乘回归对南京市三维生态足迹的驱动因子进行分析。结果表明：1)2001-2011年南京市人均三维生态足迹总体上呈上升趋势，年均增长率为16.5%，人均生态承载力以年均0.79%的速率呈逐年下降趋势；2)偏最小二乘回归分析表明，城市生态建设、环境污染等是导致南京市生态足迹逐年上升的重要因素，而交流与贸易、环境治理和土地利用结构则有利于缓解生态压力扩大的态势；3)变量投影重要性分析显示人均公共绿地面积及工业废弃物排放量指标对南京市生态足迹的影响较大，与回归分析的综合评价结果较为一致。未来应通过优化产业结构、使用清洁能源、积极发展对外贸易与交流、合理规划城市土地利用等提高城市生态建设效率。

三维生态足迹；足迹深度；足迹广度；偏最小二乘回归；南京

0 引言

随着城市化、工业化进程的加快，人类对地表的改造越来越强烈，严重威胁着城市居民的生存和发展。为迎合新型城镇化和生态城市建设的要求，当务之急是找出影响生态发展失衡的症结所在，引领城市走上健康可持续发展之路。生态足迹(Ecological Footprint,EF)作为一种衡量人类社会可持续发展程度和反映土地利用生态承载力与赤字的分析方法,得到广泛应用，尤以区域可持续发展的研究居多[1,2]。但传统的生态足迹分析法在理论和模型上仍存在较多缺陷和问题[3]，需要不断完善和改进。三维生态足迹模型通过引入两项新指标——足迹深度和足迹广度(分别用来表征人类对自然资本存量和流量的利用水平)，将原来的二维模型增加到三维，更能准确地反映区域的实际生态赤字和生态压力状况，使生态足迹研究向纵深拓展[4,5]。

南京市是一个典型的资源消耗型城市，承受着巨大的资源压力，城市生态系统非常脆弱，具有一定的代表性[6]。目前，对于南京市生态足迹的研究主要集中在生态足迹的计算分析和可持续发展状况的评估[7-9]，运用改进的三维生态足迹模型的研究尚未见报道，从足迹广度和深度方面分析与评估生态足迹的驱动因子更是鲜见。本文尝试在三维生态足迹模型的基础上，运用足迹广度和足迹深度分析南京市自然资本存量和流量的利用情况，构建南京市三维生态足迹影响因子指标体系，利用偏最小二乘回归分析目标层的影响程度，并通过投影重要性分析各指标层对生态足迹的贡献率，从而诊断出影响南京市生态失衡发展的短板和障碍因子，以期为南京市生态城市建设和可持续发展提供可操作性的建议和措施。

1 研究方法与数据来源

1.1 研究方法

1.1.1 三维生态足迹模型 最初的生态足迹模型由生态承载力和生态赤字相加得到；而改进后的三维模型把生态足迹当做一个圆柱体，底面表示足迹广度，圆柱体的高表示足迹深度，三维生态足迹由足迹广度和足迹深度相乘得到[4]。

人均足迹深度是指维持现有消费水平需要占用人均土地面积的倍数，其值越大说明产生的生态赤字越大，发展越不可持续；人均足迹广度指在人均生态承载力的范围内人均占用的生物生产性土地面积，用来表征区域内人均占用自然资本流量的水平。其计算公式为[5,10]：

efdepth=1+ed/ec

(1)

efsize=min(ef,ec)

(2)

EF=efdepth×efsize

(3)

式中:efdepth表示足迹深度(无量纲)，efsize表示足迹广度(hm2/人)，ef为人均二维生态足迹(hm2/人)，ed表示人均生态赤字(hm2/人)，ec为人均生态承载力(hm2/人)，EF为人均三维生态足迹[4](hm2/人)。

1.1.2 偏最小二乘回归 利用偏最小二乘回归[11]的变量投影重要性(VariableImportanceinProjection，VIP)分析技术，各指标的值反映对生态足迹的影响重要性程度，可以有效识别回归因素中各指标对生态足迹影响程度如何，计算公式为：

(4)

式中：VIPj表示第j个指标的VIP值，p为所选的指标变量数，m为提取的PLS主成分对数，Rd(Y;t1,…,tm)表示轴t1,…,tm对Y的累积解释能力，Rd(Y;th)表示轴th对Y的解释能力。一般认为，VIP值大于1的指标为重要影响因素，VIP值介于0.8～1之间的指标为不太重要因素，VIP值低于0.8以下的被认为是最不重要因素[12]。

1.2 数据来源与处理

计算生态足迹的生物生产性土地面积包括耕地、林地、草地、水域、建筑用地和化石燃料用地。出于生态保护的考虑，还需预留12%的生态容量用来保护生物多样性，这部分需在生态承载力中扣除才符合实际。考虑到微观区域与宏观区域的土地用途有所不同，南方城市与北方的土地利用也有差别，对各地类进行如下调整：1)由于南京市的畜牧业不发达，生产畜牧产品的草地地类偏小，可以忽略不计。2)由于城市绿地是用来吸收城市污染物和废弃物，与传统林地地类的用途不同，故将林地和草地两类用地综合为城市绿地来考察。3)园地是耕地和林地的过渡地类，其生产的产品主要是园林水果，城市林地的主要功能在于绿化，故将园地从林地中分离出来单独考虑，其均衡因子和产量因子取耕地和林地的平均值。各地类间的生态赤字和生态盈余不能相互抵消和叠加，一旦产生盈余，也不能补偿其他地类的赤字，故将这一地类生态赤字定义为0，这样能更准确地反映各地类的总生态足迹。

生态足迹的计算主要由生物资源账户和能源资源账户组成。其中，生物资源账户有粮食、棉花等28项生产项目，能源资源账户主要包括原煤、洗精煤等14种消费项目，数据来源于2002-2012年南京市公布的统计数据[13]。各类生产产品的平均产量数据来自WWF(WorldWideFundforNature)的《LivingPlanetReport》[14]，均衡因子和产量因子来自世界各国生态足迹报告[15]，各种能源折算系数参考《中国能源统计年鉴》(2002-2012)。

2 南京市三维生态足迹的计算及分析

2.1 南京市人均生态足迹深度

根据式(1)得出各地类生态足迹深度(表1)。由表1可知，2001-2011年南京市耕地的足迹深度总体上呈不断下降趋势，主要与科技进步、农业机械化使用率提高使得粮食的单产增加有关。绿地的足迹深度年均下降率为22.6%，但仍存在较大生态环境压力。园地的足迹深度一直为1，是因为其生态承载力大于生态足迹，出现生态盈余，但不能补偿其他地类的生态赤字。2011年水域的足迹深度高达48.59，表明南京市需要接近50倍的水域面积才能满足当前人们的需求量，可见南京市过度地使用了水域自然资本存量，其生产和发展最不可持续。建筑用地的足迹深度呈现“倒U”形变化，总体不断增大，2011年仍需全部南京市建筑土地面积的3.17倍才能满足需要。由此表明，2011年若要维持南京市人口现有的消费水平，需要2.49倍耕地面积、3.05倍绿地面积、48.59倍水域面积、3.17倍建筑面积和3.84倍能源用地面积才能基本维持和实现南京市的生态环境平衡及社会可持续发展。

表1 2001-2011年南京市人均生态足迹深度

Table1CalculationforperecologicalfootprintdepthinNanjingduring2001-2011

年份耕地绿地园地水域建筑用地能源用地20012．87815．5452130．77171．13052．078620023．05675．1350139．42541．55581．626120032．97134．9364141．15781．61832．433820043．03854．6880143．27991．67202．705020052．88004．6238143．57912．64533．077220062．98684．5921145．87902．74403．182720072．52843．4745145．41183．03583．304920082．34953．3183149．21763．11473．186820092．51983．0289149．08663．26583．338120102．49293．0464148．78203．25603．617020112．50113．0572148．58883．16663．8401

2.2 南京市人均生态足迹广度

根据式(2)得出南京市各地类生态足迹广度(表2)。从足迹广度的构成看，2011年耕地足迹广度比重占59.3%，建筑用地占33.4%，绿地占4.7%，水域占2.2%，园地占0.4%，表明耕地和建筑用地是其主要部分，其次是绿地、水域、园地，说明南京市的人均占用土地面积中主要以耕地和建筑用地为主。从时间序列上看，耕地足迹广度一直趋于下降，主要与耕地面积的逐年减少有关；建筑用地人均足迹广度经历了先上升后下降再上升阶段，这与城市化的进程速度加快有关；绿地足迹广度呈现“倒U”形趋势，2002-2004年最高，随后不断下降，主要由于人口的增加及绿地面积的逐年减少；由于园地生态足迹大大小于生态承载力，产生生态盈余，2011年园地的承载力是其足迹的7倍，短期内仍不会产生生态赤字。由于能源用地的生态承载力为0，生态足迹即为生态赤字，式(1)和式(2)不适用这一地类，其三维生态足迹与传统算法一致。

表2 2001-2011年南京市人均生态足迹广度

Table 2 Calculation for the per ecological footprint size in Nanjing during 2001-2011 hm2/人

年份耕地绿地园地水域建筑用地能源用地20010．26810．01390．00050．00930．0864120020．25880．01570．00060．00810．0913120030．23840．01570．00060．00740．0948120040．23020．01560．00080．00720．0957120050．22570．01520．00060．00700．0951120060．19210．01490．00070．00690．0949120070．18430．01470．00090．00680．0947120080．19030．01450．00110．00670．0949120090．18460．01430．00140．00660．0954120100．17960．01420．00110．00660．0972120110．17690．01400．00120．00650．09971

2.3 南京市人均三维生态足迹

根据式(3)计算出南京市各地类三维生态足迹(表3)。2011年南京市人均三维生态足迹为4.9591 hm2/人，人均承载力为0.3043 hm2/人，生态赤字为4.6548 hm2/人，南京市人均生态足迹大约是其人均生态承载力的16.3倍，生态压力显著，经济和社会的发展主要是以耗竭周围区域的自然资本为基础，假如要维持南京市人口现有的消费水平，至少还需要相当于16个南京市的全球平均空间的生物生产面积。由表3可知，2001-2011年能源足迹一直是南京市三维生态足迹的主导部分，且与总体生态足迹保持一致的上升趋势，这是因为南京是一个典型的资源消耗型城市和以重化工业结构为主的综合性工业城市，随着经济的发展、城市化的不断推进以及能源利用效率降低，导致了巨大的能源消耗。2001-2011年来耕地足迹一直处于不断下降的趋势，主要是因为耕地面积的减少。水域足迹变化不大，稍微有些波动。建筑用地足迹一直处于缓慢上升趋势，在2004-2005年出现了突变，主要是因为城市的空间扩张需要大肆开发利用土地。2001-2011年人均生态承载力不断下降，主要与经济发展、城市的扩张、人口数量的增加密切相关，而生态赤字基本和生态足迹保持一致的升降趋势。

表3 2001-2011年南京市人均三维生态足迹

Table 3 Calculation for the per three-dimensional ecological footprint in Nanjing during 2001-2011

年份耕地绿地园地水域建筑用地能源用地三维生态足迹人均生态承载力人均生态赤字20010．77170．07720．00050．28710．09772．07863．31280．38302．929820020．79120．08050．00060．31870．14211．62612．95910．37912．580120030．70830．07680．00060．30370．15342．43383．67660．36143．315220040．70000．07320．00080．31190．15992．70503．95040．35403．596420050．64960．07050．00060．30700．25153．07724．35640．34814．008420060．57390．06870．00070．31690．26033．18274．40320．31374．089620070．46610．05100．00090．30740．28753．30494．41780．30624．111620080．44700．04800．00110．32810．29553．18674．30640．31273．993720090．46510．04330．00140．32350．31163．33814．48310．30774．175420100．44770．04320．00110．31950．31633．61704．74480．30424．440620110．44240．04290．00120．31700．31563．84014．95910．30434．6548

3 生态足迹影响因素指标体系的构建及分析

3.1 影响因素的选取

生态足迹反映了地区可持续发展程度和资源利用状况，其与该地区社会和经济发展有直接或间接的关系。因此，本文参考已有生态足迹影响因素指标的选取[16-19]，综合考虑了经济、社会、环境、人口等方面，建立了生态足迹影响因素指标体系，包括8大目标层和36个指标层。各指标数据来源于《南京市统计年鉴》[13]，利用熵值法分别确定各个目标层子指标的权重[20]。相关指标体系及权重结果如表4所示。

3.2 偏最小二乘回归方程的建立

首先，通过各子指标的加权求和，获得各目标层的综合值。再以南京市三维生态足迹作为因变量(Y)，各目标层的综合值为自变量，进行偏最小二乘回归，结果显示其拟合度较好(R2=0.9709)，从而确定3个主成分，最终得出偏最小二乘回归方程：

Y=0.1750a+0.0475b+0.1269c-0.2987d+

0.5384e+0.4331f-0.1592g-0.0184h

(5)

式中：a、b、c、d、e、f、g、h分别对应表4中的8个目标层。通过式(5)可知，城市生态建设、环境污染、人口、经济、消费因素对生态足迹起到正向作用，是导致南京市生态足迹增加的重要原因。其中城市生态建设和环境污染对南京市三维生态足迹的影响最大，主要由于南京市石油化工、钢铁等重工业生产消耗了大量的原油和煤炭，导致污染排放量大，造成严重的环境污染，加大了城市生态环境建设和环境治理的自然物质成本。其次是人口的影响，南京市2011年人口达636.36万人，10年来增长了83.32万人，产生了更多的生态足迹。消费也是影响生态足

表4 南京市三维生态足迹影响因素指标体系及权重

Table4Thefactorindicatorsystemandweightsfor3dimensionalecologicalfootprintinNanjing

目标层指标层单位权重人口(a)经济发展(b)消费情况(c)对外交流与联系(d)城市生态建设(e)环境污染(f)环境治理(g)土地利用结构(h)第一产业从业人员(a1)万人0．1373第二产业从业人员(a2)万人0．3868第三产业从业人员(a3)万人0．4454总人口(a4)万人0．0151人口密度(a5)人/km20．0154第一产业产值(b1)亿元0．0879第二产业产值(b2)亿元0．1737第三产业产值(b3)亿元0．1991固定资产投资(b4)亿元0．3087人均GDP(b5)元/人0．2305居民人均消费支出(c1)元/人0．2265社会消费品零售额(c2)亿元0．3908进出口总额(c3)亿元0．3827货运量(d1)万t0．1069客运量(d2)万人0．1332民用汽车数量(d3)辆0．4954公路里程(d4)km0．2414邮电业务总量(d5)万元0．0232建成区绿地覆盖率(e1)%0．0479人均公共绿地面积(e2)m20．9137绿地面积(e3)hm20．0384废水排放量(f1)亿t0．2330废气排放量(f2)亿t0．3930工业废弃物排放量(f3)万t0．3740废水排放达标率(g1)%0．0006城市生活垃圾清运量(g2)亿t0．3083二氧化硫去除量(g3)万t0．1496烟尘去除量(g4)万t0．1492粉尘去除量(g5)万t0．0026工业废弃物综合利用率(g6)%0．3633污水处理率(g7)%0．0170污染治理投资额(g8)万元0．0094耕地面积(h1)hm2/人0．0104人均住宅建筑面积(h2)hm2/人0．2147人均道路面积(h3)m20．1129建筑用地面积(h4)hm2/人0．6620

迹的重要方面，随着人们生活水平的提高，产生的生态足迹逐年增加。对外交流与贸易、环境治理及用地结构的回归系数均为负值，表明这三者有利于缓解生态赤字，改善生态环境质量。对外交流与贸易能够缓解南京市的生态压力，但对周围地区造成了生态压力，环境治理则有利于改善南京市的环境状况，减轻人均生态赤字。

3.3 各指标对生态足迹影响的重要性分析

通过目标层的综合评价回归，可以清晰看出各变量对三维生态足迹的影响程度，但是无法获悉各具体指标对三维生态足迹的贡献率。为进一步探索各指标因素对生态足迹影响的重要性，根据PLS投影重要性指标的计算，对所有指标的重要性进行测度(图1)。从图1中可明显看出各个指标对三维生态足迹结果的贡献率，尤其是人均公共绿地面积、工业固体废弃物排放量、污水处理率、公路里程、人口总量、第一产业人口及产值、第二产业人口及产值、建筑面积、固定资产投资等指标对南京市三维生态足迹的影响较大，其中人均公共绿地面积指标对南京市三维生态足迹的影响最大，其次为工业废弃物排放量指标，这与回归分析的综合评价结果较为一致。

图1 南京市生态足迹影响因素指标VIP

Fig.1 TheVIPof ecological footprint impact factor indicators in Nanjing

4 结论与讨论

本文运用改进的三维生态足迹模型，计算了2001-2011年南京市人均三维生态足迹、人均足迹深度和广度，并对其进行纵向分析，得出南京市生态赤字显著，生态压力日益加大，经济和社会的发展主要是以耗竭其他区域的自然资本为基础，其中以水域发展最不可持续，人均占用的资源以耕地和建筑用地为主。通过偏最小二乘回归分析法得出，南京市三维生态足迹的影响因素重要程度依次为：城市生态建设>环境污染>人口>消费>经济，这些因素是导致南京市生态足迹增加的重要原因，而对外交流与贸易、环境治理和土地利用结构则有利于缓解生态压力扩大的局面。变量投影重要性各指标VIP值分析显示与综合评价结果较为一致。

近年来，生态城市建设作为解决城市化过程中产生的环境污染和生态破坏问题的重要途径,已受到政府的高度关注[6]。南京市政府致力于建设生态城市，建造城市绿化带，提高绿地覆盖率，治理环境污染，打造绿色南京。但需提高城市生态建设效益，合理规划城市土地利用，改变能源结构，优化产业结构，适量进口对生态环境产生较大压力的农副产品与生产生活性消费品，减缓生态赤字，实现人口、经济、环境、资源的和谐发展。

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Calculation and Driving Factor Analysis of Three-Dimensional Ecological Footprint in Nanjing City

HU Mei-juan，ZHOU Nian-xing，LI Zai-jun，QI Xiu-yun

(SchoolofGeographyScience，NanjingNormalUniversity，Nanjing210023，China)

This paper measures the dynamic change of ecological footprint from 2001 to 2011 based on the model of three-dimensional ecological footprint in Nanjing.Then the paper analyzes the driving factors of the ecological footprint by using the method of partial least-squares regression.The results show：1)The per capita three-dimensional ecological footprint is wholly on the rise and the average rate of annual increase is 16.5%,while the trend of per capita ecological carrying capacity declining is at a rate of about 0.79% year by year.2)The partial least-squares regression shows that the pollution of the environment,population,economic development,consumption and urban ecological construction play an important role in the rising of ecological footprint,while exchanges and trades,environmental management and land using structure can impede pressure upon the expanding trend of ecological footprint.3) Variables importance projection shows the indicators of per capita public green area and industrial waste emissions have bigger influence on the ecological footprint,which is generally consistent with the comprehensive evaluation results of regression analysis.

three-dimensional ecological footprint;footprint depth;footprint size;partial least-squares regression;Nanjing

2014-03-28；

2014-06-16

国家自然科学基金项目(41271150)；江苏省高校哲学社会科学基金项目(08SJD7900029)

胡美娟(1991-)，女，硕士研究生，研究方向为旅游经济和景观生态。*通讯作者E-mail：zhounianxing@263.net

10.3969/j.issn.1672-0504.2015.01.019

F062.2

A

1672-0504(2015)01-0091-05