基于三维生态足迹模型的桂林市2000—2018年生态承载力变化评估

王笑影 张慧 朱文泉 温日红 李荣平 马姜明

(1.中国气象局沈阳大气环境研究所，辽宁 沈阳 110166；2.北京师范大学地理科学学部，北京 100875；3.广西师范大学可持续发展创新研究院，广西 桂林 541000)

引言

资源与环境是人类赖以生存和发展的基础，随着社会文明的进步和科学技术的发展，生态承载力评估逐渐成为人们关注的焦点[1]。21世纪以来，桂林工业化、城市化进入快速发展阶段，人口的快速增长、旅游资源的过度开发，使原本脆弱的生态系统面临更大的威胁[2]。定量评价桂林市的生态承载力状况及变化，对当地生态文明建设和可持续发展具有重要指导意义。

生态足迹模型通过将繁杂的自然资源供给与需求问题转化成易于比较的生物生产性面积的供给与需求问题，自20世纪90年代提出以来迅速发展成为区域可持续发展生态评估的重要方法[3-7]。生态足迹模型分为生态足迹和生态承载力两个部分，将各类资源的消耗量和供给量分别用生物生产性土地面积表示，在统一的标准下，通过比较生物生产性土地需求量[8]和生物生产性土地供给量[9]的相对大小，来定量衡量人类活动对地球生态系统的影响程度[10]。目前国内外学者对生态足迹的研究多从模型理论研究和模型应用研究两个方面进行[11]。生态足迹模型理论研究主要集中在模型改进上。Niccolucci等[12]在二维生态足迹模型的基础上提出了三维生态足迹模型，提出了流量资本和存量资本的概念，从空间和时间两个角度来衡量人类活动对自然资源的占用；方恺[13]将生态足迹模型引入中国，并引入了资本流量占用率和存量流量利用比两个新指标来完善模型。生态足迹模型应用研究主要集中在研究尺度扩展、时空变化分析和研究领域扩展上。有研究分别从全球、国家、区域、省域、市域尺度计算分析了其研究区的三维生态足迹[14-18]，验证了三维生态足迹在不同尺度下的适用性，更加全面、准确地评估了研究区自然资本的利用状况；也有研究分别研究了长时间序列三维生态足迹的变化趋势，以反映长时间序列下研究区的生态承载力状况[19-20]；也有研究将三维生态足迹应用于水、能源、旅游等领域[21-23]，定量评价了不同领域可持续发展状况。

然而，目前针对桂林市生态承载力评估的研究多使用二维生态足迹[24]、PSR(压力—状态—响应)等模型[25-26]，只能从空间角度来衡量人类活动对自然资源的占用，无法反映其在时间角度上的占用情况。在使用二维生态足迹模型对桂林市进行生态承载力评估时，多采用“世界公顷”参数进行计算，而“世界公顷”参数不如“国家公顷”参数符合中国各类资源的生产和消耗情况，也不便于中国各个地区之间生态足迹的比较。此外，目前对桂林市进行生态承载力评估的研究所覆盖的时间范围较短，缺乏对桂林市长时间序列总体生态环境可持续发展状况的定量评估。

针对以上问题，本研究采用“国家公顷”参数，将遥感反演的植被净初级生产力(NPP)的均衡因子和产量因子评估方法引进到三维生态足迹模型中，基于三维生态足迹模型定量评估了21世纪以来桂林市生态足迹和生态承载力的总体变化，并对桂林市生态足迹的足迹广度和足迹深度进行了分析。在生态足迹的基础上评价了桂林市自然资源利用现状及资源利用效率，以期为桂林市经济社会可持续发展及生态文明建设提供参考。

1 资料与方法

1.1 研究区概况

桂林市(109°36′50″—111°29′30″E，24°15′23″—26°23′30″N)位于广西壮族自治区的东北部，地处低纬度地区(图1)，属于亚热带季风气候区，气候温和多雨，旅游资源丰富。根据《2019年桂林经济社会统计年鉴》数据，桂林市第三产业GDP占其总GDP的36.96%，其中旅游业为其支柱产业，对其社会经济发展具有重要贡献，是生态文明建设的重点关注区域。

图1 2018年桂林市土地利用分布

1.2 数据来源

本文计算了2000年、2005年、2010年、2015年和2018年桂林市的生态足迹和生态承载力，所获取的统计数据、土地利用分类数据和植被净初级生产力(Net Primary Productivity，NPP)数据均为对应年份的数据。其中，人口数据、生物资源消费量、能源消费量等统计数据来源于《桂林经济社会统计年鉴》。土地利用分类数据来源于资源环境数据云平台——中国科学院资源科学与数据中心(http://www.resdc.cn/)提供的空间分辨率为1 km的土地利用分类图。NPP数据来源于MODIS MOD17A3数据集(https://lpdaac.usgs.gov/)，空间分辨率为500 m，时间分辨率为1 a，该数据集已在中国进行了广泛应用[27-29]。研究表明，MOD17A3 数据集的年NPP 数据能够较好地代表中国陆地植被NPP变化[27]。

1.3 三维生态足迹模型

生态足迹模型将各类资源能源消费折算为耕地、林地、草地、水域、建设用地和化石能源用地这6类生物生产性土地，计算过程中所涉及的各类能源消费项目如表1所示。

表1 桂林市生态足迹计算账户

生态足迹(Ecological Footprint，EF)表征了人类活动所消耗的生物生产性土地面积，计算方法见式(1)：

(1)

式(1)中，N为区域总人口数；ef为人均生态足迹，单位为hm2；j为生物生产性土地类型；rj为第j种生物生产性土地的均衡因子；i为消费项目类型；n为消费品类型的数量；ci为第i种消费项目的人均年消费量，单位为kg/人；pi为第i种消费项目的区域平均生产能力，单位为kg·hm-2。

计算生态足迹所涉及到的均衡因子是将6类生物生产力不同的土地转换为统一生产力标准面积的转换系数[25]，本研究采用NPP代表土地生产力来计算均衡因子，计算方法见式(2)：

(2)

生态承载力(Ecological Carrying Capacity，EC)表征了地区供给的生物生产性土地面积，根据联合国世界环境与发展委员会的提议，原始总生态承载力需扣除12%的生物多样性保护面积[14]，计算方法见式(3)：

(3)

式(3)中，ec为人均生态承载力，单位为hm2/人；aj为人均占有的j类生物生产性土地面积，单位为hm2/人；yj为第j类生物生产性土地的产量因子；N、j和rj的含义同式(1)。

与均衡因子类似，产量因子是将桂林市各类生产性土地转化为全国统一生产力标准面积的转换系数[25]，计算方法见式(4)：

(4)

在二维生态足迹的基础上，三维生态足迹将生态足迹分为足迹广度和足迹深度两个部分，分别表征人类消耗流量资本(即可再生资源)和存量资本(即不可再生资源)的程度[32-33]。在生态赤字时，足迹广度与生态承载力具有相同的含义；在生态盈余时，足迹广度与二维生态足迹具有相同的含义。足迹深度的范围大于等于1，从空间角度来看，当其等于1时，表明生物生产性土地的供应量可以满足当前需求；当其大于1时，表明生物生产性土地供应量小于需求量，该地区处于生态赤字状态。从时间角度来看，足迹深度表示该地区土地供应量满足当前需求量所需耗费时间的倍数。计算方法见式(5)—式(7)：

EF3D=EFsize×EFdepth

(5)

EFsize=min{EF,EC}

(6)

(7)

式(5)—式(7)中，EF3D为三维生态足迹总和，单位为hm2；EFsize为足迹广度，单位为hm2；EFdepth为足迹深度，为无量纲的比值；min{}表示取最小值；max{}表示取最大值。

1.4 评价指标

1.4.1 生态赤字/生态盈余

生态赤字(Ecological Deficit，ED)/生态盈余(Ecological Remainder，ER)是生态承载力与生态足迹的差值，用来反映区域的可持续发展状况[26]，计算方法见式(8)。计算结果大于0时，为生态盈余，说明自然资源供应量大于需求量，区域可持续发展状况较好；计算结果小于0 时，为生态赤字，说明自然资源供应量小于需求量，区域发展不可持续，且生态赤字数值越小表明实际生态赤字越大。

ER/ED=EC-EF

(8)

1.4.2 自然资源利用效率

自然资源利用效率(Ecological Efficiency，EE)是单位面积生态足迹EF所产生的国内生产总值(Gross Domestic Product，GDP)，用来评价单位面积生态足迹创造经济价值的能力[34]，其值越大表示单位面积生物生产性土地创造经济价值的能力越高、自然资源利用效率越高，计算方法见式(9)：

(9)

2 结果分析

2.1 桂林市生态足迹与生态承载力变化

2.1.1 总生态足迹和承载力变化

2000—2018年桂林市总生态承载力、总生态足迹和生态赤字具有不同的年际变化趋势，各指标人均变化趋势与总变化趋势相一致(图2)。其中，总生态承载力略微增加，由2000年的2.1819×106ha增长为2018年的2.2974×106ha，19 a间总体增长了1.05倍，仅在2005年稍有下降。总生态足迹先增加后下降，2000—2010年的11 a间增长了1.7496×106ha，涨幅为1.71倍；2010—2018年减少了1.3175×106ha，减幅为0.69倍。受生态足迹先上升后下降、生态承载力仅有微弱上升的影响，桂林市生态赤字的变化趋势与生态足迹的变化趋势相同，呈现出先增大后减小的趋势，先由2000年的-2.890×105ha增大为2010年的-1.9970×106ha，再减小为2018年的-6.056×105ha。

图2 2000—2018年桂林市总生态足迹与生态承载力状况

2.1.2 各类土地人均生态足迹和承载力变化

2000—2018年桂林市各类土地人均生态足迹呈现出不同的年际变化情况(图3a)。其中，草地呈现波动下降的趋势；耕地、水域基本不变，处于一种较为稳定的状态；林地、建设用地和化石能源用地的人均生态足迹呈先增加后减少的趋势，与总生态足迹的变化趋势相同，是影响桂林市总生态足迹变化的主要原因。通过比较各类土地的生态盈亏发现(图3b)，桂林市的耕地和建设用地一直处于生态盈余状态，而其他类型的土地则一直呈现出不同程度的生态赤字，且大多呈先增大后减小的趋势。

图3 2000—2018年桂林市人均生态足迹(a)及人均生态盈亏(b)变化

根据各地类人均生态足迹与人均生态承载力的计算结果，得到2000—2018年各年份各类土地对人均生态足迹和人均生态承载力的贡献率(表2)。各类土地对人均生态足迹贡献率的多年平均值从大到小依次为林地、化石燃料用地、草地、耕地、水域、建设用地；各类土地对人均生态承载力贡献率的多年平均值从大到小依次为耕地、林地、草地、水域、建设用地、化石燃料用地。各土地利用类型对人均生态足迹和人均生态承载力的贡献率有较大的差异，社会经济建设中各类土地的需求和供应水平不对等。

表2 2000—2018年桂林市各地类对人均生态足迹与人均生态承载力的贡献率

2.2 桂林市三维生态足迹变化

2.2.1 三维生态足迹总体变化

2000—2018年桂林市三维生态足迹分为足迹广度和足迹深度两个部分(表3)。足迹广度除2005年稍有下降外，基本呈逐年增长的趋势，2000—2018年增长了1.155×105ha。足迹深度则呈先上升后下降的趋势，前11 a上升了0.77，后8 a下降了0.64。从资本占用的角度来说，2000—2018年桂林市流量资本的占用呈较小幅度的增加，存量资本的消耗速度则先增加后减少。在2010年以后，桂林市对不可再生资源的消费利用方式得到了改善，总足迹深度仍大于1，一直处于生态赤字的状态。

表3 2000—2018年桂林市三维生态足迹年际变化

2.2.2 各地类三维生态足迹变化

对比桂林市2000年、2010年、2018年的三维生态足迹结果发现(图4)，耕地和草地的足迹广度呈较小幅度的增加，19 a间分别增加了6.9%和6.1%；林地、水域和建设用地的足迹广度呈较大幅度的增加，分别增加了25%、51%和377%。对于足迹深度来说，除耕地和建设用地的足迹深度为1外，其他地类的足迹深度均大于1，表现出不同程度的生态赤字。其中，林地的足迹深度呈先上升后下降的趋势；草地和水域的足迹深度呈逐年下降的趋势，2018年分别降低为2000年的0.53倍和0.42倍。从多年平均足迹深度来看，桂林市各地类生态赤字由大到小分别为水域(6.38)>草地(4.29)>林地(1.55)。

图4 桂林市耕地2000年(a1)、2010年(a2)、2018年(a3)、多年平均(a4)，林地2000年(b1)、2010年(b2)、2018年(b3)、多年平均(b4)，草地2000年(c1)、2010年(c2)、2018年(c3)、多年平均(c4)，水域2000年(d1)、2010年(d2)、2018年(d3)、多年平均(d4)，建设用地2000年(e1)、2010年(e2)、2018年(e3)、多年平均(e4)以及桂林市各地类2000年(f1)、2010年(f2)、2018年(f3)、多年平均(f4)的三维生态足迹变化

2.3 桂林市自然资源利用效率变化

2000—2018年，桂林市单位生态足迹所能创造的经济效益增长了5.68倍，增长速度约为0.32万/hm2/a(图5)。其中，第三产业生态利用效率的增长速度大于第二产业大于第一产业。第一产业的生态利用效率增长了3.39倍，增长速度约为0.06万/hm2/a；第二产业的生态利用效率增长了5.74倍，增长速度约为0.12万/hm2/a；第三产业的生态利用效率增长了7.71倍，增长速度约为0.2万/hm2/a。截止至2018年，桂林市第三产业的生态利用效率已经超过了第二产业，在经济建设中占主要地位，经济发展潜力较大。

图5 2000—2018年桂林市自然资源利用效率变化

2.4 二维生态足迹与三维生态足迹的比较

通过分析2000—2018年桂林市生态足迹、生态承载力、足迹广度和足迹深度的变化趋势可以发现(图6)，总生态足迹的变化趋势与足迹深度的变化趋势相同，呈先上升后下降的趋势，在空间上反映了对生物生产性土地的需求水平。生态承载力的变化趋势与足迹广度的变化趋势相同，总体呈微弱的上升趋势，在空间上反映了对生物生产性土地的供给水平。相较于二维生态足迹，三维生态足迹不仅从可再生资源(足迹广度)和不可再生资源(足迹深度)两个角度表明桂林市对自然资源的占用情况，还从空间和时间两个角度反映了桂林市对自然资源的占用情况。以2000年为例，桂林市的足迹深度为1.13，从空间的角度来说，桂林市生产生活对土地的需求量为供应量的1.13倍；从时间的角度来说，在现有的土地供应条件下，满足生产生活需求需要耗费1.13 a的时间。由于生态赤字具有累积效应，连续的生态赤字需持续消耗存量资本，即使桂林市2010年后的生态足迹开始下降，但仍大于1，说明桂林市目前的自然资源已经过度消耗。

图6 2000—2018年桂林市二维生态足迹与三维生态足迹变化

2.5 “国家公顷”参数与“世界公顷”参数的比较

将2000—2018年桂林市基于“国家公顷”的生态足迹测算结果与基于“世界公顷”的生态足迹测算结果对比发现(图7)，“世界公顷”高估了桂林市的生态足迹和生态承载力，夸大了生态赤字。基于“世界公顷”的生态足迹和生态承载力测算结果分别为基于“国家公顷”测算结果的2.78倍和3.22倍。对比分析各地类的生态足迹测算结果发现(表4)，“世界公顷”测算结果相较于“国家公顷”测算结果的高估程度从大到小依次为耕地>水域>化石燃料用地=建设用地=1>林地>草地。其中，基于“世界公顷”的耕地生态足迹测算结果的过分高估是导致基于“世界公顷”的总生态足迹偏大的主要原因。对比分析各地类生态承载力测算结果发现(表4)，“世界公顷”测算结果相较于“国家公顷”测算结果的高估程度从大到小依次为建设用地>林地>草地>耕地>1>水域，“世界公顷”下除水域的生态承载力外其他各地类的生态承载力均有不同程度的高估。

图7 2000—2018年不同参数下桂林市总生态足迹与生态承载力测算结果对比

表4 不同参数下桂林市各地类生态足迹与生态承载力测算结果比值

“世界公顷”参数包括“世界公顷”的均衡因子、产量因子[35]和单位面积产量数据。对于均衡因子和产量因子来说，基于“世界公顷”的各地类参数值相较于基于“国家公顷”存在不同程度的高估。对于主要农牧产品平均产量来说，随着科学技术的进步推动农牧业的发展，各类生物资源的单位面积产量会不断提高，采用固定的农牧产品平均产量将会导致测算结果不准确。

2.6 桂林市可持续发展的建议

依据本文的桂林市生态承载力评估结果，对桂林市生态安全建设提出以下几点建议：(1)优化土地利用开发结构，合理利用各类土地资源。桂林市社会经济建设中各类土地的需求量和供应量呈不对等现象，无规划、无节制的发展只可能导致更大的生态赤字。根据本地区的自然环境状况，优化土地利用开发结构，合理利用耕地处于生态盈余这一优势(图3b)，统筹规划，合理利用各类土地资源，有利于改善生态赤字的现象。(2)以技术为核心，提高土地利用效率。从桂林市各类土地生态盈亏波动情况来看，林地、建设用地和化石能源用地是导致桂林市总生态足迹波动的主要原因(图2和图3)。在城市化、工业化的过程中，在现有的技术条件下，建设用地和化石能源用地的生态足迹必然会进一步增大，生态赤字也会进一步扩大。因此，发展与桂林市产业相适应的科技创新成果，推行产业发展的新机制、新模式，有利于推动桂林市绿色产业发展，提高土地利用效率，减小生态赤字。(3)推动第三产业发展，提高生态利用效率。桂林市景观资源、农业资源丰富(图1)，近年来第三产业在桂林市经济建设中发挥了重要的作用(图5)，但是生态利用效率相较于其他旅游城市仍处于较低水平。合理利用自身丰富的景观资源和农业资源，推动旅游业与其他多种产业融合发展，是提高桂林市生态利用效率、形成生态环境可持续发展的“桂林模式”的有效途径。(4)提高人口素质，改变消费观念。生态足迹和生态承载力的高低与各类生物资源和能源资源的消费有密切的关系，在桂林市人口基数大且人口迅速增加的背景下，提高人口素质，减少各类消费品的浪费，可降低生态赤字，逐步实现资源环境的可持续发展。

3 结论与讨论

(1)2000—2018年桂林市的总生态承载力略微增加，总生态足迹和生态赤字先增加(在2010年达到峰值)后减小。桂林市自然资源需求量的变化是导致生态赤字变化的主要因素。各土地利用类型对总生态足迹和总生态承载力的贡献率存在较大差异，社会经济建设中各类土地的需求和供应水平不对等。

(2)桂林市足迹广度除2005年稍有下降外，基本呈逐年增长的趋势，足迹深度则呈先增长后下降的趋势。由于生态赤字的累积效应，虽然桂林市在2010年后生态赤字的累积速度降低，但仍处于生态赤字状态，其中，自然资源过度消耗是影响桂林市生态环境可持续发展的重要因素。

(3)2000—2018年桂林市单位生态足迹所能创造的经济效益显著提高，三种产业类型的生态利用效率均有不同程度的提高，桂林市资源利用效率正逐步提高，第三产业逐渐在经济建设中占主要地位，经济发展潜力较大。

此外，本文将基于遥感反演的NPP均衡因子和产量因子评估方法引进到三维生态足迹模型中，对于生态承载力计算空间化具有重要意义[29-30]。NPP不仅与当地气候条件直接相关，如受气温、降水、日照等条件的调控，还受到人类活动干扰(如土地利用变化等)的影响，在评估生态承载力动态变化时如何有效分离这些影响的贡献，需要今后做更深入的研究工作。同时，本文重点侧重分析了桂林市的生态承载力变化趋势，对其背后驱动因素并未探讨，使得对桂林市可持续发展的对策建议针对性不够强，这是本文研究的一个不足，希望在以后更深入的研究工作中加以完善。