白冰玉
摘 要:生态足迹模型是一种评估人类消费对生态系统的影响、研究区域土地的可持续利用状况的有效方法。对西安市2009—2018年间生态足迹进行测算,应用偏最小二乘法分析影响西安市生态足迹变化的驱动因素的重要程度,以揭示生态足迹的变化原因。结果表明:研究期间,西安市人均生态足迹由0.448hm2增长至0.655hm2,人均生態承载力由0.338hm2降至0.321hm2,生态压力指数由1.324上升至2.040,生态压力逐年加大。各地类生态足迹中,化石能源用地生态足迹所占比重最大。经济发展、消费水平、土地利用等对西安市生态足迹影响较为显著。第三产业产值、常用耕地面积、林地面积、机械耕地面积对生态足迹的增长起到减缓作用。
关键词:生态足迹;驱动因素;偏最小二乘法;西安市
中图分类号:S181 文献标识码:A
DOI:10.19754/j.nyyjs.20201030040
引言
土地资源是人类进行各项活动的载体,土地资源承载力表征了区域内土地资源支撑其内部人口生存和发展的能力。近年来,我国经济增长迅速,要素高投入、资源高消耗、污染高排放的发展模式导致水土流失、土地荒漠化等生态问题日益突出,土地承载压力不断加重。
本文以西安市为研究对象,运用生态足迹模型对西安市可持续发展状态进行动态分析,构建生态足迹影响因素指标体系,采用偏最小二乘法分析各因子的驱动程度,进一步研究生态系统与社会经济系统的内在联系。
1 研究区概况
西安市地处关中平原中部,位于E107°40′~109°49′和N33°42′~34°45′之间。东临渭南市、商洛市;西接宝鸡市;南至汉中市、安康市、商洛市;北至渭河,与咸阳市接壤。东西长204km,南北宽116km,总面积10108km2。属暖温带半湿润大陆性季风气候,冷暖干湿,四季分明。2018年,全市地区生产总值达到8349.86亿元,比2008年增长2.601倍。在经济的驱动下城市规模扩张,建设用地大量占用耕地、草地及未利用地,土地供需矛盾突出。同时,工业区“三废”的排放导致生态环境质量较差。区域生态压力加重,社会发展的可持续性减弱。
2 数据来源于研究方法
2.1 数据来源
西安市2009—2018年相关生产、消费及国民经济统计数据主要来源于《陕西统计年鉴》、《西安统计年鉴》、西安市国民经济和社会发展统计公报。生物资源的全国平均生产力数据来源于《中国统计年鉴》、国家统计局网站及相关研究成果。均衡因子、产量因子数据参考刘某承等人的研究数据,耕地、林地、草地、水域、化石能源用地、建设用地均衡因子分别为1.74、1.41、0.44、0.35、1.74、1.41;产量因子分别为0.51、0.83、2.16、2.16、0、0.51。
2.2 研究方法
2.2.1 生态足迹测算模型
2.2.1.1 生态足迹的计算
根据生物生产性将土地分为6类,分别是耕地、林地、牧草地、水域、化石能源用地、建设用地,进而将生态足迹的计算分为生物资源账户、能源资源账户和建设用地账户3个方面,将三部分相加,即可得到区域生态足迹。生物资源生态足迹。生物资源是指由耕地、牧草地、林地和水域4种生态生产性土地提供的生物产品,包括谷类、薯类、豆类、蔬菜、牛羊肉及奶制品、水产品等,生物资源生态足迹的计算是通过均衡因子将各类生产性土地转换为可比较的生物生产面积,计算方法如下。
2.2.2 偏最小二乘法
偏最小二乘法(PLS)是一种多元统计数据分析方法,由Wold等人于1983年提出。该方法综合了多元回归分析、主成分分析、典型相关分析方法,既克服了系统建模中自变量多重共线性的不良影响,又能最大限度的保留原始数据的信息,较好地解决许多普通多元回归无法解决的问题。近十年来,在理论、方法和应用方面都得到了迅速的发展。
本文以人均生态足迹为单因变量,创建偏最小二乘模型。利用交叉有效性Q2h进行检验,如果第h步有Q2h<1-0.952=0.0975,则模型达到精度要求,可停止提取成分;否则应继续第h+1步计算。此外,本文以变量投影重要性(Variable Importance in Projection,VIP)衡量各自变量对因变量的解释程度。
所有变量的VIP值的平方和等于1。一般情况下,VIP值>1,自变量Xj为因变量Y的重要驱动因素;0.5 本文参考已有研究,遵循指标选取的可获得性、客观性等原则,结合西安市的实际情况,从经济发展、消费水平、人口规模、土地利用方面建立生态足迹影响因素指标体系(表1)。 3 结果分析 3.1 生态足迹及生态承载力变化分析 根据式(1)-式(4)计算得出2009—2018年西安市人均生态足迹、人均生态承载力、生态压力指数,结果如图1所示。结果显示,2009—2018年,西安市人均生态足迹呈上升趋势,由2009年的0.448hm2增长至2018年的0.655hm2,增长了46.36%。人均生态承载力呈缓慢下降趋势,由0.338hm2降至0.321hm2,降幅4.98%。生态压力指数与人均生态足迹呈现同步上升趋势,由1.324上升至2.040,生态系统压力增大。研究期间,生态足迹与生态承载力之间的矛盾逐渐加深,人类资源消耗过度,土地承载压力加大,生态系统稳定性减弱。 从各类用地人均生态足迹来看(图2),西安市不同地类人均生态足迹总体表现为化石能源用地>建设用地>林地>耕地>草地>水域。化石能源用地在生态足迹构成中占比最大,为40%左右,与人均生态足迹增长趋势基本一致,是推动西安市生态足迹上升的主要因素。研究期间,建设用地人均生态足迹增幅最大,由0.094hm2上升至0.182hm2,增幅94.03%,这与西安市近年来的城市化与经济发展密切相关。林地人均生态足迹呈波动上升趋势,年均增加9.18%;耕地、草地、水域的人均生态足迹均呈现下降趋势,减幅依次为29.73%、18.16%、30.71%。表明人们消费结构发生变化,对农畜产品的需求逐渐下降,对水果、林产品消费逐步增加。西安市地处内陆,水产业较沿海区域相对薄弱,水产品的消费量也较小,在人均生态足迹构成中所占比例最低,对整个生态足迹的影响较小。综合来看,化石能源用地、建设用地是引起人均生态足迹上升的主要原因。随着经济的发展和人口的增加,资源消耗也不断加大。为实现西安市可持续发展,应转变经济发展方式、调整产业结构,减少化石能源、建设用地的生态足迹需求。 根据式(5)和表2中的各变量系数及VIP值,对影响西安市生态足迹的驱动因子进行分析。 经济发展方面,第一产业产值、第二产业产值、全社会固定资产投资的VIP值均大于1。经济发展是引起生态足迹变化的重要因素。研究期间,西安市人均GDP表现为逐年攀升的趋势。经济的发展伴随着自然资源的占用,需要更多土地容纳废弃物。第一产业和第二产业对生态足迹的解释程度较高。西安市是陕西重要的粮、菜、果、畜基地,产生较高的生态足迹。工业企业高耗能、高排放的发展,不断消耗自然资源,加大了生态压力。第三产业产值与人均生态足迹之间的关系为负相关,即第三产业越发达,人均生态足迹越低。适当提高第三产业比重,可缓解生态压力。社会固定资产投资促进了工业、制造业的发展,带动建材、原油等资源的消耗,推动生态足迹增加。 社会消费方面,能源消费量、城镇居民人均可支配收入VIP值大于1,城镇居民人均可支配收入对生态足迹变动的解释程度最强。近年来,西安市居民收入迅速增加,消费水平提高,所产生的生态足迹随之增加。城乡居民收入差距较大,消费习惯差异明显。城市居民更注重生活质量的提高,对耗能产品、生态产品需求更多,更倾向于高耗能、高资源、高生态占用量消费。社会消费品零售总额不断提升,居民消费结构由生存型消费向发展型消费转变,新的消费需求带动生态足迹上升。能源消费量对人均生态足迹起到了较强的驱动作用。研究期间,能源消费量与人均生态足迹表现为趋同增长。西安市能源消费强度较大,使用过程中存在粗放利用、效率低等问题,促使化石能源用地生态足迹不断增加。 人口规模方面,总人口与城镇化率的VIP值均处于0.8~1.0之间。总人口与人均生态足迹之间为负相关关系,人口数量增长在短期内会降低人均生态足迹。但从长远看,人口规模增加会引起能源、粮食等资源消耗增加,加大生态压力。城镇化率反映了区域城镇人口的规模,研究期间,西安市城镇化率不断上升,城市快速发展,建设用地规模不断扩张,能源消费增强,导致生态足迹增加。 土地利用方面,林业用地面积和机械耕地面积VIP值大于1。土地利用方面3项指标与人均生态足迹均呈负相关关系,表明优化土地利用结构、提高耕作过程中的科技投入可缓解生态压力。 4 结论 利用生态足迹模型测算了西安市2009—2018年人均生态足迹、人均生态承载力和生态压力指数,采用偏最小二乘法和变量投影重要性指标分析影响西安市人均生态足迹的因素,得出以下结论。 2009—2018年,西安市人均生态足迹由2009年的0.448hm2增长至2018年的0.655hm2,增长46.36%。人均生态承载力呈缓慢下降趋势,由0.338hm2降至0.321hm2。生态压力逐年加大,与人均生态足迹变化趋势一致。表明资源消耗过度,生态系统稳定性减弱,西安市可持续发展形势严峻。各地类人均生态足迹中,化石能源用地生态足迹比重最大,是推动西安市生态足迹上升的主要因素。 经济发展、消费水平、土地利用等对西安市人均生态足迹影响较大。各驱动因素对人均生态足迹的重要程度依次为:林业用地面积>城镇居民人均可支配收入>能源消费量/吨标准煤>第一产业产值>第二产业产值>机械耕地面积>全社会固定资产投资>第三产业产值>社会消费品零售总额>城镇化率>人均GDP>农村居民人均可支配收入>总人口>常用耕地面积。其中第三产业产值、常用耕地面积、林地面积、机械耕地面积对人均生态足迹的增长起到减缓作用。长期以来,西安市经济的持续增长对生态环境有很强的依赖性。因此,实现区域可持续发展,必须调整产业结构,发展循环经济,提高资源利用效率,加大农业科技投入,控制人口增长,倡导绿色消费,以减少生态足迹的产生。 参考文献 [1] 封志明, 孙通, 杨艳昭,等. 资源环境承载力研究:从单要素承载力研究走向综合研究[J]. 资源与生态学报:英文版, 2018, 9(02): 125-134. [2]竺效. 论环境侵权原因行为的立法拓展[J]. 中国法学, 2015(02):249-266. [3]杨开忠, 杨咏, 陈洁. 生态足迹分析理论与方法[J]. 地球科学进展, 2000, 15(06):630-636. [4]李蕊. 西安市普通商品住宅价格时空变化特征及影响因素分析[D].西安:西北大学,2015. [5]童婧, 窦玲. 西安生态文明建设与绿色消费模式构建[J]. 西安石油大学学报(社会科学版), 2011, 20(01):18-22. [6]张宇鹏. 我国生态足迹区域差异比较研究[D]. 长春:吉林大学, 2010. [7]刘某承, 李文华. 基于净初级生产力的中国生态足迹均衡因子测算[J]. 自然资源学报, 2009(09):44-53. [8] 刘某承,李文华,谢高地.基于净初级生产力的中国生态足迹产量因子测算[J].生态学杂志,2010,29(03):592-597. [9]彭希哲,刘宇辉.生态足迹与区域生态适度人口以西部12省市为例[J].市场与人口分析,2004(04):9-15,28. [10]谢鸿宇,陈贤生,林凯荣,胡安焱.基于碳循环的化石能源及电力生态足迹[J].生态学报,2008(04):1729-1735. [11]杨屹,加涛.21世纪以来陕西生态足迹和承载力变化[J].生态学报,2015,35(24):7987-7997. [12]王露,封志明,杨艳昭,游珍.2000-2010年中國不同地区人口密度变化及其影响因素[J].地理学报,2014,69(12):1790-1798. [13]张星星,曾辉.珠江三角洲城市群三维生态足迹动态变化及驱动力分析[J].环境科学学报,2017,37(02):771-778. [14]张雪梅,马鹏琼.我国城市节能减排效率评价及空间收敛性[J].系统工程,2018,36(09):91-100. [15]鲁凤,徐建华,胡秀芳,钱鹏.生态足迹与经济增长的定量关系及其社会经济驱动机制以新疆为例[J].地理与地理信息科学,2012,28(05):70-74. (责任编辑 周康)