基于改进生态足迹因子的长株潭地区可持续发展

郭荣中, 申海建, 杨敏华

(1.长沙环境保护职业技术学院, 长沙 410004; 2.湖南省测绘科技研究所,长沙 410004; 3.中南大学 地球科学与信息物理学院, 长沙 410083)

当今社会可持续发展理念已经得到了广泛共识，各国都积极致力于可持续发展的量化研究中，其中20世纪90年代提出的生态足迹模型能很好的应用于可持续性发展的定量分析中。国外学者在理论[1]和应用[2-5]方面展开了大量的研究，深刻认识到保护环境的根本目的在于确保人类持续发展。国内学者基于生态足迹模型[6]分别从国家[7-8]、省域[9-12]、城市[13-16]等不同尺度对区域可持续发展进行了实证研究。研究表明，通过生态足迹与生态承载力的对比，可以确定区域对生态价值的消费程度。同时基于可持续发展观，探讨人们如何在生态系统承载力范围内高质量地生活，同时为其他生物留有健康的生存空间，可以评价生活质量发展水平和人类消费对生态系统需求的关系，定量判断某一区域目前可持续发展的状态。本文以长株潭地区为研究对象，为了充分体现地域特色，对生态足迹因子进行改进，对生态足迹计算的关键参数(均衡因子和产量因子)进行本地化修正。在对产量因子的修正上，根据本地区不同类型作物产量因子加权计算出了耕地的产量因子，并首次采用长株潭地区2002—2014年13 a耕地产量因子的算术平均数做为调整系数，在刘某承等[17]的研究基础上，同比修正长株潭地区区域内草地、林地、建筑用地、水域、CO2吸收的产量因子。在确定研究区域均衡因子时，直接采用刘某承等[18]的研究成果应用于生态足迹的计算中。并结合万元GDP生态足迹、生态适度人口、生态足迹利用效率、生态可持续指数对长株潭地区近13 a的可持续发展情况进行分析与评价，反映在经济发展的背景下研究区域资源的供需变化情况，以期为政府制定相关政策提供科学依据。

研究基础数据主要来源于2003—2015年的《湖南统计年鉴》、《湖南农村统计年鉴》。

1 研究区概况

长株潭地区位于湖南省中东部丘陵区，下辖3个地级市，共12个市辖区，4个县级市，7个县。2014年，长株潭地区生产总值11 735.39亿元，经济总量占全省比重超过四成，人均地区生产总值83 317元，固定资产投资8 776.20亿元，地方财政收入959.56亿元，农林牧渔业总产值956.03亿元，规模以上工业总值15 387.54亿元，社会消费品零售总额4 361.22亿元，城市化水平65.99%。

2 研究方法

2.1 生态足迹

在计算生态足迹时，由于每一类土地类型的生产力不同，将各种类型的生物生产性土地面积乘以一个相应的均衡因子。首先是计算各类消费帐户的人均生态足迹(Ai)。计算公式为：

Ai=Ci/Yi=(Pi+Ii-Ei)/(Yi×N)

(1)

式中：i为消费项目的类型；N为人口数；Yi和Ci分别为第i种消费项目的世界平均产量和当地的人均消费量；Pi，Ii，Ei分别为年生产量、年进口量、年出口量。

区域人均生态足迹(ef)的计算公式：

ef=∑riAi=∑ri(Pi+Ii-Ei)i/(Yi×N)

(2)

式中：ri为均衡因子，本文均衡因子直接采用刘某承等[18]的研究成果，即农地、林地、畜牧地、渔业水域、建筑用地、能源用地分别取值1.32，0.82，0.71，0.56，1.32，0.82。

区域总人口的生态足迹(EF)计算公式：

EF=N×(ef)

(3)

式中：N为人口数。

2.2 生态承载力

在计算生态承载力时，为不同区域同类生物生产性土地面积可进行对比，将其面积乘以一个相应的产量因子。区域人均生态承载力(ec)的计算公式：

ec=∑Cj=∑aj×rj×yj

(4)

式中：Cj为第j种消费项目的人均生态承载力分量；aj为人均生物生产面积；yj为产量因子；rj同上。

区域总生态承载力(EC)的计算公式：

EC=N×(ec)

(5)

式中：N为人口数。

在对生态足迹模型产量因子的修正上，本文通过不同类型作物产量因子加权计算得耕地的产量因子实现研究区域耕地的产量因子修正。2014年长株潭地区耕地产量因子计算结果见表1，最终确定2014年度耕地产量因子为2.164 5。

采用上述产量因子计算方法，分别计算出长株潭地区2002—2013年年度耕地产量因子参数，最终取13 a算术平均数2.180 4为长株潭地区耕地产量因子，调整系数为1.524 8，详见表2。

结合刘某承等[17]的研究成果，即湖南省耕地、草地、林地、建筑用地、水域、CO2吸收的产量因子分别取值1.43，3.00，1.10，1.43，3.00，0.00。同时以表2计算出的长株潭地区耕地调整系数(2.180 4/1.43=1.524 8)为基准，同比将长株潭地区区域内草地、林地、建筑用地、水域、CO2吸收的产量因子同步修正为4.574 4，1.677 3，2.180 4，4.574 4，0.000 0，修正结果详见表3。

2.3 生态盈余/赤字

生态盈余/赤字是指生态足迹与生态承载力之差，计算公式如下：

ED=EF-EC=N×(ef-ec)

(6)

式中：EF，EC，N，ef，ec的含义同前。

若ED<0，就出现生态赤字；ED>0，则表现为生态盈余。

表1 2014年长株潭地区耕地产量因子

表2 2002-2014年长株潭地区耕地产量因子

表3 长株潭地区产量因子

2.4 区域可持续发展评价

为了全面评价长株潭地区的生态可持续发展程度，本文引入了以下评价指标。

2.4.1 万元GDP生态足迹 万元GDP生态足迹可以表明单位面积生物生产性土地的产出率的高低。其计算公式为：

eg=ef/(GDP/N)

(7)

式中：ef，N的含义同前。

2.4.2 生态适度人口 生态适度人口是指在一定的条件下区域能够维持生态系统正常运转的人口数量。其计算公式为：

P=N×(ec/ef)

(8)

式中：ec，ef，N的含义同前。

2.4.3 生态足迹利用效率 生态足迹利用效率是指在单位生态足迹下产生的经济量。其计算公式为：

EE=GDP/EF×100%

(9)

式中：EF的含义同前。

2.4.4 生态可持续指数 生态可持续指数(ESI)用来反映区域生态可持续利用的程度。计算公式为：

ESI=EC/(EC+EF)

(10)

式中：EF，EC的含义同前。0

本文通过征询专家意见，将可持续发展程度分为6个等级[19]，具体划分标准见表4。

表4 生态可持续指数分级表

2.5 灰色GM(1,1)模型

本文利用灰色GM(1,1)模型[20]，对长株潭地区的生态状况进行预测，即：

(11)

(12)

式中：e为常量，其值为2.718 28；t为预测时间。

3 结果与分析

3.1 长株潭地区2002-2014年生态足迹和生态承载力动态变化

根据式(3)和式(5) ，计算出长株潭地区2002—2014年生态足迹和生态承载力动态变化，结果详见表5。由表5可知：长株潭地区生态足迹由2002年的2 120.50万hm2逐年增加到2014年3 181.29万hm2；同期生态承载力由554.57万hm2逐年持续上升到560.40万hm2。其中湘潭市生态足迹增加最多，由2002年的681.41万hm2逐年增加到2014年1 110.12万hm2，长沙市的生态承载力上升最多，由2002年的235.66万hm2逐年持续上升到2014年的240.06万hm2。研究期间，长株潭地区生态足迹呈上升发展趋势，生态承载力呈水平波动发展趋势。

3.2 可利用生态承载力和生态赤字动态变化

根据式(6)，结合长株潭地区研究期间人口统计数据，可以计算出长株潭地区2002—2014年可利用生态承载力和生态赤字动态变化，结果详见表6。

表5 长株潭地区2002-2014年生态足迹及生态承载力

表6 长株潭地区2002-2014年可利用生态承载力和生态赤字

注：可利用生态承载力是指生态承载力扣除了要预留的12%的生物多样性保护用地后的值。

由表6可知：长株潭地区可利用生态承载力由2002年的488.02万hm2逐年增加到2014年493.15万hm2；同期生态赤字由-1 632.48万hm2逐年持续下降到-2 688.14万hm2。其中长沙市可利用生态承载力增加最多，由2002年的207.38万hm2逐年增加到2014年211.25万hm2，湘潭市生态赤字下降最多，由2002年的-586.04万hm2逐年持续下降到2014年的-1 014.75万hm2。研究期间，长株潭地区可利用生态承载力呈水平波动状态，生态赤字呈持续增加发展趋势。

3.3 长株潭地区可持续发展评价

3.3.1 万元GDP生态足迹评价 运用表5中长株潭地区2002—2014年生态足迹数据和GDP数据，根据式(7) ，计算出长株潭地区2002—2014年的万元GDP生态足迹，结果详见表7。

表7 长株潭地区万元GDP生态足迹

万元GDP生态足迹可以间接反映研究区域的资源利用效率，由表7可以看出，2002—2014年长株潭地区的万元GDP生态足迹呈现逐渐下降的趋势，由2002年的1.434 1 hm2/万元减少到2014年的0.271 1 hm2/万元。其中湘潭市减少最多，由2002年的2.597 9 hm2/万元减少到2014年的0.664 2 hm2/万元。这说明长株潭地区的资源利用方式已由粗放型逐渐集约型转变，由消耗型逐渐向节约型转变，产业结构得到了一定程度的优化。

3.3.2 生态适度人口 根据式(8)，运用长株潭地区2002—2014年人口规模、人均生态足迹和人均生态承载力数据，计算出长株潭地区2002—2014年生态适度人口，结果详见表8。由表8可知，2002—2014年长株潭地区的实际人口规模持续上升，人口增加主要集中在省会长沙市。同期生态适度人口呈现逐渐下降的趋势，由2002年的326.82万人减少到2014年的248.12万人。其中株洲市下降最多，由2002年的129.74万人减少到2014年的94.13万人。

表8 长株潭地区生态适度人口

3.3.3 生态足迹利用效率和生态可持续发展指数 根据式(9)和式(10)，运用长株潭地区2002—2014年GDP和生态足迹数据，计算出长株潭地区2002—2014年生态足迹利用效率和生态可持续指数，结果详见表9。由表9可知，2002—2014年长株潭地区的生态足迹利用效率呈现逐渐快速上升的趋势，由2002年的0.70%增加到2014年的3.69%。其中长沙市上升最快，由2002年的1.00%增加到2014年的6.34%。

由表9可知，长株潭地区的生态可持续指数呈前期下降，后期平稳波动趋势，ESI指数具体由2002年0.207 3下降到2007年的0.151 6，之后一直呈平稳波动状态，到2014年ESI指数下降到0.149 8。对比表4的生态可持续分级表可以看出，2002年研究区域处于中等不可持续状态，2003年已经下降为强不可持续状态，2008—2014年未持续恶化，呈平稳波动态势。

其中长沙市ESI指数由2002年的0.214 4下降为2014年的0.160 9；株洲市ESI指数由2002年的0.267 8下降为2014年的0.205 6；湘潭市ESI指数由2002年的0.137 2下降为2014年的0.088 9。当地政府应该积极采取措施加大生态环境保护力度，走可持续发展道路。

表9 长株潭地区生态足迹利用效率和生态可持续发展指数

3.4 长株潭地区生态足迹的预测分析

以2002—2014年长株潭地区人均生态足迹、人均可利用生态承载力为基础，利用灰色GM(1,1)模型即式(11)和式(12)，预测研究区域2017—2026年生态赤字状况，预测模型见表10。

表10 长株潭地区生态足迹预测模型

通过计算相对误差来检验预测模型的精度，相对误差越小，表示精度越高。由表10可知，人均生态足迹、人均可利用生态承载力、人均生态承载力的相对误差值分别为0.32%，0.20%，0.20%，这表明预测模型可信度高。同时，为了进一步验证预测模型的准确性，本文将通过预测模型计算出来的2014年的人均生态足迹、人均生态承载力、人均可利用生态承载力与实际值进行比较，并计算出相对误差，见表11。计算结果表明，相对误差均小于5%，模型通过检验。

根据表10中的预测模型预测长株潭地区2017—2026年生态状况，预测结果见表12，到2026年人均生态足迹达到2.652 9 hm2，人均可利用生态承载力为0.312 3 hm2，生态赤字由期初的-2.097 7 hm2持续上升到期末的-2.340 6 hm2。由此可见，必须采取一系列有效的措施改善生态环境。

表11 2014年人均生态足迹与人均生态承载力模型值与实际值对比

表12 2017-2026年人均生态足迹与人均可利用生态承载力预测

4 讨论与结论

4.1 讨 论

生态足迹方法是基于土地面积的、最具代表性的可持续发展的量化指标，提供了一种直接的、可比的评价资源可持续利用的手段。本文实现了对生态足迹计算中关键参数的本地化修正，但是没有深入对项目计算、账户扩展等方面的研究，从而影响了研究结果的指导意义。而且由于数据的可获取性和统计年鉴的局限性，本文在计算生态足迹时，没有考虑研究区域的贸易数据，影响了计算结果的准确性，需要在以后的工作中做进一步研究。

4.2 结 论

(1) 在2002—2014年，长株潭地区生态足迹由2002年的2 120.50万hm2逐年增加到2014年3 181.29万hm2；可利用生态承载力由2002年的488.02万hm2逐年增加到2014年493.15万hm2；同期生态赤字由-1 632.48万hm2逐年持续增加到-2 688.14万hm2。研究期间生态足迹一直存在生态赤字。

(2) 通过计算出长株潭地区2002—2014年万元GDP生态足迹、生态适度人口、生态足迹利用效率和生态可持续指数等指标，对长株潭地区的可持续发展状态进行评价。结果表明：2002—2014年长株潭地区的万元GDP生态足迹和生态适度人口呈现逐渐下降的趋势。生态足迹利用效率呈现逐渐快速上升的趋势。生态可持续指数呈前期下降，后期平稳波动趋势，ESI指数具体由2002年0.207 3下降到2007年的0.151 6，之后一直呈平稳波动状态，到2014年ESI指数下降到0.149 8。由此可见研究期间研究区域已经由中等不可持续状态向强不可持续状态发展。

(3) 利用灰色GM(1,1)模型，对研究区域2017—2026年生态赤字情况进行预测。结果表明，该区域到2026年人均生态赤字将上升到-2.340 6 hm2。呼吁当地政府必须采取有效措施改善生态环境。