浑太流域生态足迹动态预测与驱动因素探究

孙志强

(铁岭市水利事务服务中心，辽宁 铁岭 112000)

人口增长和经济社会发展使人们对水资源的需求不断增加，而水污染和气候变化等问题则使水的供应减少，这不仅成为限制国家经济增长的主要制约因素，而且对社会的健康发展构成严重威胁。水是一种重要的自然资本，可持续性是自然资本管理的核心，而水的生态足迹是评估水可持续性的关键指标之一。生态足迹，又称“生态占用”，是指一定数量的人在一定的生活方式下所消费的自然生态系统所提供的商品和服务的数量，以及环境(生态系统)在此过程中产生的废物量，以生物生产用地(或水域)面积表示的一种操作性量化方法。

现已在全球、国家、城市和个人层面上被广泛使用。根据周文华等人提出的定义，任何特定人口的水生生态足迹是指它为生产它所消耗的水资源和服务以及为利用现有技术同化它所产生的废物而占用的生物生产用地[1-2]。目前，中国正在开展一些关于水资源现状、水需求评估和水容量评估的研究，为水资源进一步优化配置和决策管理提供理论依据，但是对生态足迹的分析却少之又少。如今，水资源供需之间的不匹配越来越明显，水环境也在退化，水资源的供需平衡是可持续经济发展中一个越来越重要的因素，分析一个地区的水资源供需平衡是一个具有重大社会意义的问题。在我国，一些学者对水的生态足迹进行了大量的研究。许多学者在计算生态足迹的基础上，逐步开展了生态足迹的预测，根据目前水资源生态足迹的研究成果，可分为两个部分：水资源评价指数和衡量水资源现状和预测水资源趋势的模型，主要集中在城市水资源生态足迹预测方面；然而，有关对流域生态足迹分析的研究甚少。浑太流域是辽宁省第二大流域，有两条主要河流浑河和太子河，穿过辽宁省经济最发达的城镇和地区。近年来，在该地区社会经济日益发展的情况下，缺水和污染问题已成为该流域发展的主要障碍[3-4]。为了给流域水资源配置和社会发展规划提供参考，有必要对流域水资源的可持续利用程度进行评价，本文采用SD-EF模型分析该流域的生态足迹。

1 模型原理

首先，利用SD-EF模型对流域生态承载力进行分析：

(1)

式中，ECr—年平均水生态承载力，hm2；e—生态能量替代循环值(sej)。

P能量密度的实际值表示为：

(2)

计算一个地区的初始水生态系统维持能力的EC0公式为：

(3)

式中，i—生态系统资源要素类别；Ci—每种类型的生态系统要素的计算承载能力值；yi——生态资源人均值，hm2；Ti—不同生态要素的换算系数。

河流流域的生态足迹是根据计算出的河流流域的生态承载能力来估算的，计算公式为：

(4)

式中，EF—年均生态足迹计算值，hm2；i—污染源类别；ai—不同类别的平均计算生态足迹，hm2；Ci—不同类别的居民人均污染负荷。

通过将社会经济统计数据与流域分析的数据相结合，根据SD-EF模型来测算该流域的生态足迹，以及分析其驱动因素。

2 模型应用

2.1 浑太流域概况

浑太流域发源于辽宁清原县湾甸子镇，流经抚顺、沈阳、辽阳、鞍山、盘锦及营口，该河流长495km，流域面积28260km2。主要由浑河和太子河组成，是中国辽宁省乃至东北地区的重要经济中心。遭受着较为严重的工业点源污染，水污染问题突出。

2.2 模型参数设置

SD-EF模型的参数设置是根据浑太流域水资源公报、沿途各市社会经济统计年鉴和区域经济规划数据确定的，其参数设置见表1。

表1 分析模型参数设置

2.3 模型方程构建

SD-EF模型采用统计回归原理，建立影响流域生态足迹因素的回归方程，以达到和预测生态足迹目的。本文用F检验和SPSS统计检验对不同的回归方程进行了检验和分析，分析预测流域生态足迹的最佳回归方程。SD-EF模型各方程统计检验见表2。

表2 SD-EF模型各方程的统计检验

由表2可知，其相关系数R2是最优的，F检验的值和SPSS检验的值都是最小的，所以可以认为回归方程符合检验要求，不同的回归方程显示，相关系数最低的是二次幂函数，F检验和SPSS检验值也是最小的，可以用来构建基于模型参数的变量的模型回归方程。参照该流域的水资源公报和社会统计年鉴数据进行统计分析，为模型构建回归样本数据系列，生态足迹及生态承载能力的测度值为方程目标函数，回归变量是流域的各种要素变量，建立各要素变量的目标函数和二次幂函数，分析和计算生态足迹和生态承载力。

2.4 模型检验分析

根据模型设计，在不同的检验水平上，用F检验和T检验来分析模型的生态足迹的均方差，检查模型计算的准确性是否符合要求，检验结果见表3。

各检验水平的均方差显示，随着F和T检验水平的提高，模型测得的平均人均生态足迹显示出递减的变化性。这说明，所建立的模型与流域平均生态足迹变化模型是一致的。这可以从检验值中看出，两种检验得到的SD-EF模型检验值符合模型检验的要求。每个检验水平的均方差得分显示，随着检验水平的提高，均方差得分越低，模型测试的准确性就越高。每个检验水平的均方差得分表明，随着检验水平的提高，均方差得分就会越低，其检验的准确度越高[5-7]。分析表明，在T检验中，每个检验水平的均方差没有明显的模式，而在F检验中，均方差随着检验水平的提高而减少。

2.5 生态足迹动态预测

以SD-EF模型为基础，对2014—2021年及未来规划年的浑太流域生态足迹进行了动态预测和分析，结果见表4—5。

表4 水生态足迹测度分析

表5 水生态足迹动态预测分析

浑太流域现状年(2014—2021年)的生态足迹分析表明，耗水和水污染是生态足迹的两个主要组成部分，占总生态足迹指标的50%以上，其中耗水和水污染是本地产生的，而不是由流域产生的，水的消耗和水的污染率比自然流域高。对各年水生态足迹变化的研究表明，该地区水生态足迹均值逐年减少，平均每年减少0.1245hm2，土地生态足迹的最大变化发生在城市地区，其他类型的土地使用对生态足迹的影响较小。利用SD-EF模型和流域规划相关数据，对流域生态足迹的未来状况进行了动态预测，结果显示，该流域的生态足迹已明显减少，主要是该流域增加了相应的生态管理措施，降低了水资源消耗和水污染影响的比例，使该地区的水生态资源更具可持续性[8-10]。随着水生态足迹的变化，该地区的水生态承载能力得到提高，变化的平稳性也在增加。

2.6 驱动因素分析

对影响流域生态足迹的驱动因素进行分析其敏感度，见表6。

分析结果显示，3个对生态足迹的影响的敏感度为0～0.05，7个的敏感度为0.05～0.10。水生每个水生态足迹影响因素的敏感性都小于0.10。所有影响因素都能通过敏感度测试，这说明所有因素都在不同程度上影响着水生态足迹，每个因素的敏感性分析结果显示，主要在城市和农村地区的家庭用水对水生态足迹的敏感性有很高的影响。浑太流域是辽宁省的一个农业生产区，大部分农业灌溉都在这里进行，对水的生态足迹有很大影响，与灌溉水分配相比，灌溉水的效率是最不敏感的，因为其影响相对较小。

3 结语

随着流域生态治理措施的加强，用水量和水污染的比例有所降低，地区水生态资源可持续性得到提高。随着生态足迹的改变，当地水体的生态承载能力得到改善，变化的稳定性将得到增强，生活用水对生态足迹有重大影响，其次是用于灌溉的水量，该流域是辽宁省的主要农业区，灌溉用水量较大，对生态足迹的影响也很大。与灌溉用水定额相比，灌溉效率的相对影响较小，灵敏度最低。浑太流域生态治理的逐步加强，在一定程度上遏制了该地区的水污染和用水量，已经减少了工业和生活废水的排放，减轻了对生态环境的影响，完善的生态治理措施使流域的生态承载力得到了有效提高。完善浑太流域水生态足迹规划年，保护区域内水生态的健康发展，除了需要调整区域内的农业结构，减少农业面源污染外，重点是减少流域内点源污染排放，对点源污染排放进行控制或水处理，以减少城市地区的点源污染。

总的来说，浑太流域的生态和经济系统受到了威胁，未来的发展应提高土地资源的生产力，有效合理土地资源，增加单位面积的有机生产和生态服务。使人们的生产方式得以改变，创造可持续的消费体系，节约不可再生资源。