基于改进三维生态足迹的陕西省自然资本动态变化及利用特征分析

高 洁, 武 虹, 盖艾鸿, 杨宝龙, 李砚章

(1. 中国科协创新战略研究院, 北京 100038; 2. 甘肃农业大学 资源与环境学院, 兰州 730070)

生态足迹作为一种能够量化人类对自然资源需求程度和自然资本供给能力的生物物理方法,被广泛应用于区域可持续发展和资源环境承载力评价研究中。生态足迹最早由加拿大生态经济学家Rees提出[1],后经其学生Wackernagel补充发展为“生产一定人口消费的资源以及吸纳其所产生的废弃物所需要的生物生产性土地面积”[2]。生态足迹法将区域生态承载力量化为具有生物生产能力的土地面积,利用均衡因子和产量因子,完成对不同类型、不同地区自然资本可持续性的评价研究。

研究分析表明[3-6],采用经典生态足迹模型进行评估,全球大多数区域和国家均长期处于生态赤字状态。但在实际生活中,伴随着区域间经济贸易往来的频繁、经济开发程度进一步提高,科学技术的大量投入、农作物单产的增加以及政府政策的导向性支持,仅从生态足迹或生态赤字角度出发已难以科学评定区域发展的可持续性。为了能够更加全面、准确的反应自然资本实际状况,克服经典生态足迹模型评估结果的不足,Niccolucci等[7-8]提出了“三维生态足迹”模型,将基于面积的经典生态足迹模型发展为具有体积的三维生态足迹模型,新增足迹深度维度,能够从时空角度反应人类对自然资本存量和自然资本流量的消耗程度[9]。方恺等[10]对原有三维生态足迹模型进行了改进,提出了更适用于区域尺度和地类尺度的计算方法[11]。三维生态足迹模型能够从时间和空间上评判同一区域不同时期(足迹深度)资源消费和生态服务的公平差异性以及同一时期不同区域间(足迹广度)资源消费和生态服务的公平差异性,反应生态足迹在不同时期、不同区域的变化状况[5],是当下区域生态承载力研究的热点。

随着“一带一路”战略的不断推进,陕西省作为新丝绸之路经济带的重要节点,担负着维护“一带一路”经济带生态安全的重要任务,面临着经济发展和生态保护的双重压力[12],如何优化土地利用格局、提高生态承载力,成为区域亟待解决的问题。有关陕西省生态足迹已有大量研究[13-14],但多基于二维层面,并且将全国统一的均衡因子和产量因子运用于区域尺度的评价中,其结果会存在一定误差[15]。本文通过改进后的三维生态足迹模型对陕西省生态足迹进行分析,以期真实反映陕西省自然资本利用变化状况和各市域自然资本利用差异,为当地或类似地区生态建设和环境保护提供参考。

1 研究区概况

陕西省(31°42′～39°35′N,105°29′-111°15′E)地处中国西北内陆腹地,地势南北高,中间低。全省总面积20.58万km2。2015年地区生产总值18 021.86亿元,常住人口3 792.87万人,辖1个副省级城市、9个地级市。

2 数据来源与研究方法

2.1 数据来源

自然资源消费可分为生物资源消费和能源消费2部分。生物资源消费主要包括农产品、动物产品、林产品、水产品等,能源消费主要包括煤炭、焦炭、液化石油气、汽油、柴油、天然气、电力等,为统一数据统计口径,采用农作物产量代替农产品消费量。陕西省及其各市域自然资源消费数据主要来源于《陕西统计年鉴》(1996—2016)、《中国渔业年鉴》(1996—2016);全国自然资源消费数据主要来源于《中国统计年鉴》(1996—2016);不同产品的热值数据来源于《农业经济手册(修订版)》;生态足迹和承载力计算中使用的土地数据来源于中国科学院资源环境科学数据中心为1995—2015年中国1∶10万比例尺土地利用现状遥感监测数据[16]。

2.2 研究方法

2.2.1 均衡因子和产量因子的计算方法

均衡因子和产量因子是生态足迹模型中最重要的两个参数[15],以陕西省及其各市域各类生物产品实际产量为基础,计算区域均衡因子和产量因子。计算过程中为实现不同类型生物产品能量的流动,将生物产品转换为统一的热值形式进行核算[17]。

1) 均衡因子是全市同类生物生产性土地的平均生物生产力和全市所有生物生产性土地的平均生物生产力的比。计算公式为:

wj=aj/a

(1)

式中:wj为市域第j类生物生产性土地的均衡因子;aj为市域第j类生物生产性土地的平均生产力;a为市域内所有生物生产性土地的平均生产力。其中,建设用地均衡因子与耕地均衡因子一致,化石能源用地均衡因子与林地均衡因子一致[15]。

2) 产量因子是市域内某区域某类生物生产性土地的平均生物生产力和该市同类生物生产性土地的平均生物生产力的比。计算公式为:

(2)

2.2.2 经典生态足迹模型

经典生态足迹模型将具有生物生产功能的土地划分为耕地、草地、林地、水域、建设用地、化石燃料用地六类,把这六类土地分别乘以其对应的均衡因子,即可转换为能够比较的生物生产性空间,经典生态足迹模型中生态足迹计算公式如下:

式中:EF为总生态足迹;N为现状人口数;ef为人均生态足迹;j为生产性用地的类型;i为消费科目种类;wj为均衡因子;yj为产量因子;Ai为消费科目的面积;Cj为i种消费科目的人均消费量;Pj为i种消费科目的本底单位面积产量。

生态承载力计算公式如下:

式中:BC为总生态供给;bc为人均生态供给。根据世界环境与发展委员会的建议,生态承载力计算时需扣除12%的生物多样性保护面积。

2.2.3 三维生态足迹模型

Niccolucci在经典生态足迹模型的基础上,引入足迹广度和足迹深度2个新的指标,表征人类对自然资源流量和自然资源存量的占用情况。考虑到Niccolucci的三维模型中计算所得生态赤字是区域总生态足迹与生态承载力的差值,存在将不同地类间生态盈余与生态赤字相抵消的情况,可能会高估足迹广度、低估足迹深度[9]。因此方恺[11]提出了更适用于区域尺度的三维生态足迹模型的计算公式:

式中:EFsize,region为区域的足迹广度;EFdepth,region为区域的足迹深度;EFi为第i地类的生态足迹;BCi为第i地类的生态承载力;EF3D,region为区域的三维生态足迹。

2.2.4 模型补充

1) 资本流量占用率。当资本流量未被完全占用时,足迹深度处于自发生长的过程,引入资本流量占用率,表征自然资本流量实际占用程度,计算公式如下:

(10)

2) 存量流量利用比。当资本流量被完全占用时,存量资本也开始消耗,引入存流量利用比,表征实际利用中自然资本存量与流量之间的大小关系,计算公式如下:

(11)

3 结果与分析

3.1 陕西省及其各市域均衡因子和产量因子分析

根据我国土地利用一级地类划分标准将陕西省及各市域生物生产性土地类型划分为耕地、林地、草地、水域、建设用地、化石能源用地六大类。考虑到园地的土质更接近于耕地,而畜牧业中猪和禽类的饲料主要来源于耕地[15],因此将各类水果和猪肉、禽类划分为耕地提供的产品;陕西省地处内陆,仅有淡水产品而无海产品,采用淡水产品产量作为水产品产量数据,水域面积为淡水养殖面积。研究中涉及的生物产品统计条目均来源于农业、林业、畜牧业和渔业,共计30余项。根据公式(1)、公式(2)计算得出陕西省1995-2015年(表1)和陕西省各市域2015年(表2)均衡因子和产量因子。

表1 陕西省1995—2015年均衡因子、产量因子Tab.1 Balanced factors and production factors in Shaanxi Province form 1995 to 2015

表2 陕西省各市域2015年均衡因子、产量因子Tab.2 The balanced factors and production factors for 2015 in Shaanxi Provinces

从表1中可以看出,陕西省耕地和建设用地的均衡因子最高,水域次之,这说明耕地、建设用地和水域是区域单位面积产量最高的用地类型,草地、林地和化石能源用地的单位面积产量较低;1995—2015年间,耕地和建设用地的均衡因子变化较小,林地、化石能源用地、草地和水域变化明显,到2015年,林地、化石能源用地和草地的均衡因子约为1995年的2倍,呈正向增长变化,水域的均衡因子由1995年的1.556波动增长至2.184,陕西省林地、化石能源用地、草地和水域的单位面积产量不断提升。陕西省草地的产量因子最高,水域次之;耕地和建设用地的产量因子从1995年的0.258增至2015年的0.585,虽呈正向增长趋势,但仍与全国平均水平有较大差距;林地和化石能源用地的产量因子在2010年最接近全国平均水平,为0.954,其余年较低;耕地的单位面积产出最高,但仍与我国平均有一定差距,林地和草地单位面积产出较低,但草地平均生产力高于我国平均,水域单位面积产出较高但面积较小,与我国淡水平均生产力有一定差距。

从表2中可以看出,陕西省各市域耕地和建设用地的均衡因子明显高于水域、草地、林地和化石能源用地,与省域均衡因子特征基本一致。陕西省各市域耕地和建设用地的产量因子差值相对较小,而林地、草地、水域和化石能源用地的产量因子差值较大。西安市、铜川市、宝鸡市、咸阳市和渭南市的耕地和建设用地产量因子较高,这些城市多位于关中地区,是陕西省耕地集中区,也是省内的农作物主产区;咸阳市林地和化石能源用地产量因子最高,为10.243,榆林市、商洛市和渭南市的林地和化石能源用地产量因子也相对较高,是陕西省林产品的主产地;得益于陕南地区天然草地生产力较高,西安市、宝鸡市、咸阳市、渭南市草地产量因子较高,畜牧业相对发达;陕西省各市域水域产量因子呈南高北低的特点,位于陕南地区的安康市、汉中市和渭南市水域产量因子较高,而陕西省北部的榆林市水域产量因子区域最低。

3.2 陕西省1995—2015年三维生态足迹分析

3.2.1 陕西省1995—2015年生态足迹、生态承载力和生态赤字分析

根据式(3)、式(4)、式(5)和式(6)计算得出1995—2015年陕西省人均生态足迹、生态承载力和生态赤字(表3)。

表3 陕西省1995—2015年人均生态足迹、生态承载力和生态赤字

从表3中可以看出,陕西省人均生态足迹从1995年的1.073 hm2增至2015年的1.747 hm2,年均递增3.37%;生态承载力由0.164 hm2增至0.322 hm2,年均递增0.79%;2015年陕西省生态赤字为1.426 hm2,是1995年的1.56倍。总体看来,陕西省1995—2015年人均生态足迹、生态承载力和生态赤字变化方向一致,均呈正向增长变化,这与使用全国统一的均衡因子和产量因子计算得出的研究结果有所不同,本地化后的陕西省人均生态足迹相较传统研究结果偏低,人均生态承载力呈增长趋势,更符合区域生态承载现状。

3.2.2 陕西省1995—2015年人均足迹深度和足迹广度分析

根据式(7)、式(8)和式(9)计算得出陕西省1995—2015年人均足迹广度和足迹深度(表4)。

表4 陕西省1995—2015年人均足迹广度和足迹深度Tab.4 The per capita footprint breadth and footprint depth in Shaanxi Province from 1995 to 2015

从表4中可以看出,陕西省1995—2015年人均足迹广度整体呈增长趋势,其中增速最明显的时段为1995—2000年,在2000—2010年间足迹广度变化较小,到2015年达到最高值0.32;研究期内陕西省人均足迹深度均大于1,单靠消耗自然资本流量已无法满足人类对自然资源的需求,需消耗存量资本以维持生态需求,生态赤字出现。1995—2015年,陕西省人均足迹广度总体不断增加,足迹深度在5～7浮动(即资源再生需要5a～7a才能满足人们1a的资源消费需求)。陕西省人均足迹广度较低,而足迹深度较高,这说明陕西省经济社会发展对自然资本存量的依赖度高于对资本流量的占用水平,当下自然资本存量已成为陕西省发展的主要支撑。

3.2.3 陕西省1995—2015年资本流量占用率和存量流量利用比

根据公式(10)、(11)计算得出1995-2015年陕西省资本流量占用率和存量流量利用比(表5)。

表5 陕西省1995—2015年资本流量占用率和存量流量利用比Tab.5 The utilization ratio of capital flow utilization and stock Flow in Shaanxi Province from 1995 to 2015

从表5中可以看出,陕西省1995—2015年资本流量占用率总体呈增长趋势,其中增速最明显的时段为2010—2015年,在2005—2010年间资本流量占用率有所下降,到2015年达到最高值99.745%,区域资本流量消耗殆尽;研究期内陕西省存量流量利用比在4～6间波动。水域的存量流量利用比较高是造成陕西省存量流量利用比偏高的重要原因。深居内陆水资源短缺的自然资源现状,人口增长、城市化和工业化的加剧,能源利用效率较低,环境污染问题严重,经济社会发展消耗了大量存量流量,改变现有的生产消费模式迫在眉睫。

3.3 陕西省三维生态足迹空间分析

2015年陕西省各市人均生态赤字(a)、足迹广度(b)、足迹深度(c)、资本流量占用率(d)和存量流量利用比(e)见图1。

2015年陕西省各市人均生态赤字由大到小分别为安康市、榆林市、西安市、汉中市、商洛市、渭南市、铜川市、咸阳市、宝鸡市、延安市(图1a)。其中延安市的人均生态赤字小于0,是区域唯一一个生态盈余的城市;安康市、榆林市、西安市、汉中市的生态赤字高于陕西省人均生态赤字,生态赤字一定程度上能够反映区域经济社会发展水平,经济越发达的城市生态需求越大,榆林市、西安市GDP位于全省前列,生态赤字高于区域平均;安康市耕地生态足迹较高,是造成地区生态赤字偏高的主要原因。陕西省人均足迹广度由大到小分别为宝鸡市、铜川市、延安市、汉中市、咸阳市、榆林市、渭南市、安康市、西安市、商洛市(图1b)。足迹广度越高的地区可持续发展能力越高[18],商洛市、西安市、安康市足迹广度较低,需加快转变经济发展方式,发展循环经济,保障区域可持续发展。陕西省人均足迹深度由大到小分别为安康市、商洛市、西安市、汉中市、榆林市、延安市、渭南市、宝鸡市、咸阳市、铜川市(图1c),各市域足迹深度和足迹广度大体呈逆向分布。足迹深度能够反映地区对资本存量的消耗情况,安康市和商洛市足迹深度较高的主要原因是地区耕地足迹深度较高,西安市人多地少,生态需求量大,足迹深度高。资本流量占用率表征区域发展对自然资本流量的占用程度,资本流量占用率越高,区域发展对自然资本流量的利用度越高,陕西省资本流量占用率由大到小分别为渭南市、铜川市、榆林市、咸阳市、西安市、宝鸡市、延安市、汉中市、安康市、商洛市(图1d)。存量流量利用比表征区域发展过程中自然资本存量与自然资本流量间比值的大小,当自然资本流量消耗殆尽时,区域将占用存量流量维持经济社会的发展,存量流量利用比越高,区域发展对自然资本存量的依赖度越高,陕西省存量流量利用比由大到小分别为安康市、商洛市、西安市、汉中市、榆林市、渭南市、延安市、宝鸡市、咸阳市、铜川市(图1e)。存量流量利用比与足迹深度基本保持一致。陕西省资本流量占用率较高且存量流量利用比也较高的为西安市和榆林市,资本流量占用率较低且存量流量利用比也较低的为宝鸡市和延安市。

(a) 人均生态赤字; (b) 人均足迹广度; (c) 人均足迹深度; (d) 资本流量占用率; (e) 存量流量利用比图1 陕西省各市2015年三维生态足迹Fig.1 Three-dimensionalecological footprint of cities in Shaanxi Province in 2015

4 讨论与结论

4.1 讨 论

陕西省地处我国西北内陆,受自然环境和历史因素影响,区域内部生态差异明显,城市间经济社会发展差距较大,因此在开展陕西省生态承载力评价研究时,应充分考虑区域自然特征和经济社会现状的特殊性。基于均衡因子和产量因子本地化基础上计算得出的陕西省人均生态承载力呈正向增长变化,这与采用全国统一的均衡因子计算得出的陕西省人均生态承载力变化不符,但与郭晓娜等[13]基于改进生态足迹因子对陕西省人均生态承载力的核算结果一致,考虑到科学技术的增长、农业机械化的普及、人们日益增强的生态保护意识和不断提高的水产养殖技术都有助于提高生物生产性用地承载力,因此区域人均生态承载力呈正向增长变化是合理的。本地化后的陕西省人均生态足迹相较传统研究结果偏低,生态足迹和生态赤字虽仍在不断增加,但生态承载力也有所增长,陕西省的可持续状态并没有以往学者估计的那么严峻。运用改进后的三维生态足迹模型计算得出的陕西省人均足迹深度、足迹广度相较传统结果偏小[19],能够更好的追踪陕西省自然资本动态变化及各市域自然资本利用方式的差异性,分析造成生态赤字的原因,深入客观的评估区域可持续发展状况,对陕西省发展提出针对性建议。

为了提升陕西省可持续发展水平,维护生态系统良性循环,建议从以下几个方面加强政策引导与管制措施:1)土地利用方面,建议提高土地利用率,优化土地利用空间布局,对耕地实施集中化生产,提高耕地单位面积产量,合理规划区域草地和林地利用方式,突出其生态保护效应,根据水产品生长周期,科学规划淡水养殖,保障水产品产量稳步增长;2)能源消耗方面,建议开发利用可再生能源和清洁能源,减少煤炭石油的使用;3)人口方面,建议适度控制人口集中地区的人口数量,减少生态足迹的人口基数。逐步治理生态环境,减少生态压力,提高生态承载力。

本文在研究过程中,区域均衡因子和产量因子依据我国土地一级类划分标准进行计算,虽然结果不如二级类精确,但并不影响最终结论,在今后的工作中,将考虑采用土地二级类划分标准,对陕西省及各市域均衡因子和产量因子进行计算。

4.2 结 论

1) 本地化后的均衡因子和产量因子一定程度上能够反映陕西省各市域第一产业的发展状况及自然特征,有助于科学认知地区生态承载的短板所在,提高区域生态足迹和生态承载力计算的准确性。

2) 陕西省1995—2015年人均生态足迹、生态承载力和生态赤字均呈正向增长变化,改进后的三维生态足迹计算结果相较传统结果在数值上偏小;人均足迹广度不断增加,足迹深度在5～7浮动,表现为较低的足迹广度和较高的足迹深度,区域资本流量占用率呈增长趋势,存量流量利用比在4～6波动。这说明陕西省经济社会发展对自然资本存量的依赖度高于对资本流量的占用水平,当下自然资本存量已成为陕西省发展的主要支撑。

3) 地理环境、历史原因、资源本底和经济发展水平等多种要素造成了陕西省不同市域自然资本利用方式的差异性。西安市、宝鸡市、汉中市经济社会发展快、人口集中,人均生态赤字和足迹深度较高,资本流量占用率低、存量流量利用比高,存量资本消耗量大。陕南地区的汉中市、安康市和商洛市粮食需求大于粮食产出,耕地压力大,耕地人均生态赤字和足迹深度较高;延安市、榆林市是陕西省化石能源主产区,化石能源用地足迹深度较高;陕西省各市域林地足迹深度小于1,处于自发生长状态,仅消耗流量资本即可满足区域对林产品的需求;受区域位置和气候影响,陕西省全境水域人均足迹深度较高,水域产出难以满足实际需求,水域存量资本消耗较大,不利于区域可持续发展。