基于生態足跡模型的資源型城市生態承載力評價
——以黑龍江省大慶市為例

趙 正， 寧 靜， 周非飛， 杜 可， 榮國華

(1.福建師范大學 地理科學學院, 福建 福州 350007; 2.東北農業大學 資源與環境學院， 黑龍江 哈爾濱 150036;3.中國農業科學院 農業資源與農業區劃研究所, 北京 100081; 4.西北農林科技大學 資源與環境學院, 陜西 楊凌 712100)

在大力倡導可持續發展戰略的今天，是否擁有健康的生態生產模式和富余的生態承載能力，是衡量區域社會經濟發展潛力的重要因素[1]。傳統資源型城市的發展通常伴隨著能源開采所導致的“三廢”污染以及生態景觀破壞等問題，而這些問題不可避免會對區域生態承載能力產生負面影響，進而限制了區域發展潛力[2-3]，由此，科學的評估生態承載力，是該類城市生態測度的基礎，也是區域產業結構調整的重要依據。生態足跡模型經Mathis Wackernagel建立后[4]，因其科學的測算方法與區域普適性，迅速被研究者及相關機構采納并應用于國家尺度[5-8]、城市及地區尺度[9-11]的生態承載力測算中。生態足跡模型的計算是基于區域的生態及能源物質消耗進行的，側重于生態系統供給服務功能[12]，這與當前資源型城市生態系統所面臨的主要壓力方向是相吻合的，適用于該類型區域生態承載力的評價。大慶市作為國家能源儲備基地，其生態承載力的變化一定程度上限制了大慶市資源產出，進而對國家能源安全產生重要的影響[13]。隨著生產力的發展，土地濫用、資源過度開采所造成的生態破壞的問題接踵而來，使得該市生態承載能力呈現劣化趨勢[14]。本文結合資源型城市特點，構建生態足跡模型，測算黑龍江省大慶市總體及5個行政區域生態足跡、生態盈虧、生態壓力指數、生態協調系數，揭示大慶市及各區域1986—2016年生態承載力狀況及變化趨勢，并通過偏最小二乘法探究了大慶市生態承載力影響因素，旨在為該市及同類城市生態改良及可持續發展提參考依據。

1 研究區概況與數據來源

1.1 研究區概況

大慶市位于黑龍江省西部、松遼盆地北部，該市行政區域總面積2.11×104km2,經緯跨度為東經123°45′—125°47′，北緯45°23′—47°29′，轄林甸縣、肇州縣、肇源縣和杜爾柏特縣，處于大陸性溫帶季風氣候區。該市地形總體為南北走向，南部較北部地勢寬闊。高程特點為由東北地區至西南地區逐漸遞減，高程范圍125～163 m。大慶地區自然資源豐富，以豐沛的石油和天然氣資源聞名全國，據地質勘探預測，至少蘊藏著8.00×109～1.00×1010t可開采石油儲量。大慶地區石油黏度高，凝點高，含硫量少，是優質的石化原料，同時石油伴生天然氣每立方米含有75～130 g凝析油，工業利用價值很高。大慶油田至20世紀60年代初正式投產至今，仍可以保證4.00×107t左右的石油年產，屬于典型的高產穩產油田。

1.2 數據來源

研究需獲取大慶市研究期內不同生產性土地類型的利用面積，具體方法為：在地理空間數據云網站(www.gscloud.cn)下載大慶市1986，1996，2007年三期TM衛星遙感影像(分辨率：30 m)以及2016年Lansat 8OLI_TRIS影像數據(分辨率：15 m)，經過幾何校正、圖像拼接、影像裁剪等處理后，進行地類解譯與數據提取。其中2016年土地利用數據是通過已有年份(2014，2015年)的解譯矢量數據結合2016年遙感影像進行LUCC動態解析獲得，1986，1996，2007年三期土地利用數據為人工目視解譯獲得，并通過與相鄰年土地利用狀況進行比對，確保解譯結果可靠性。解譯精度為： ①變化面狀地類目標地物的最小單元應大于4×4個象元(120 m×120 m)，線狀地物圖斑短邊寬度最小為2個象元，長邊最小為6個象元；屏幕解譯線劃描跡精度為2像元，并且保持圓潤。 ②圖斑要素判讀精度為一級分類>90%，二級分類>85%。

其他所需計算數據均來自于《大慶市統計年鑒(1986，1996，2007，2016年)》與《黑龍江省統計年鑒(1986，1996，2007，2016年)》及黑龍江省國土資源廳公開資料。為保證后期計算口徑的一致，數據中部分計量單位按照通行慣例進行折算并于文中注明。

2 研究方法

2.1 生態足跡模型

2.1.1 計算方法 生態足跡評價模型的核心是為假定區域的生態物質消耗可以折合為生物生產性土地面積，進而為各類自然資源轉換方式提供了一個統一的度量標準。其步驟為，從區域資源需求層面得出該區域生態足跡，從資源供給角度得出生態承載力，二者相比較后，根據產生的生態赤字或盈余來判斷生態承載狀況[15]。計算中均衡因子、產量因子與評價體系需要根據研究區做出調整。

生態足跡是指在特定的時間條件下供給區域內人口所消費的自然資源與燃料能源需的生產性土地的面積，生態足跡越大則表示產生的生態負荷越多。生態足跡的計算公式為：

式中：EF——區域生態足跡；n——區域人口數； ef——區域人均生態足跡；j取值為1～6的整數，分別代表6類生產性土地類型(耕地、林地、草地、水域、化石能源用地、建設用地)； efj——不同類型土地的人均生態足跡；rj——不同類型土地的均衡因子。

生態承載力是指內部的資源所能供養的最大負荷量。計算公式為：

式中：BC——生態承載力；bc——人均生態承載力；j取值為1～5的整數，代表除化石能源用地以外的5種生物生產性土地類型，原因為化石能源用地生態足跡是通過其他生態生產性土地吸收二氧化碳的面積進行折算，產量因子為0，故在計算中不再考慮；aj——各類土地利用類型面積；yj——不同類型土地產量因子。

2.1.2 模型中的適應性調整

(1) 均衡因子的作用是對于不同類型土地的生產力進行無量綱標準化處理。計算通常基于聯合國糧農組織全球農業生態區(GAZE)提供的不同土地類型的適宜性指數進行。目前使用較為廣泛的有Wackemagel以及世界自然基金會(WWF)結合聯合國糧農組織(FAO)公布數據所提出的全球均衡因子。在我國目前影響較廣的有劉建興[16]根據第三次全國農業普查數據計算的中國各土地類型的均衡因子，以及劉某承[17]基于植被凈初級生產力得出的全國均衡因子 (表1)。過去多年中全球均衡因子僅發生了細微的變化，劉建興根據生產性土地產量表征生態生產力所得出的測算結果中，草地、耕地、建設用地均衡因子與其他明顯偏差過大，而NPP測算法能夠準確體現出植物群落在不同生產性土地中的真實生產力，因此在本研究中，考慮到我國土地生產狀況與全球的差異性，采用劉某承提出的均衡因子進行測算。

表1 各土地類型均衡因子

(2) 產量因子為某地區特定生態生產性土地的生產力與世界同種類型土地生產力的比值，受地區水熱條件、土壤條件、生產技術等因素的影響很大。目前較為通行的產量因子為Wackemagel以及WWF所提出的全球產量因子，國內很多專家[17-18]也提出了中國產量因子 (表2)。大慶市作為全國產糧大市，農業耕種技術積累深厚，土地生產力也通常優于全球平均水平，所以生產性土地的產量因子也略高于全球，為了保持研究區生產能力與供給能力測算的銜接，采用劉某承根據全國不同生態系統NPP測算出的中國產量因子進行計算。

表2 各土地類型產量因子

(3) 傳統的生態足跡的指標是根據區域生物消費量給出的，然而當前許多研究核算中生產量與消費量混合使用，造成計算結果的混亂。大慶市人口密度低，居民生活消費生態足跡不高，然而作為全國知名的產糧大市與化石能源輸出地，如果按照傳統消費量進行評價，無疑會低估當地人類活動對生態系統造成的影響。從這個角度來看，研究使用大慶市生物生產量進行核算生態足跡，能夠反映出貿易交流所流失的生態壓力，更真實的體現當地承載狀況與可持續性。在此理念的基礎上，評價體系選取與6類生態生產性土地緊密相關的22個生物生產量指標，分屬生物資源賬戶與能源賬戶，其中，生物資源賬戶包括除建設用地及化石燃料用地之外的所有生產性土地類型，關聯15個生物生產量指標：豬肉、禽類、羊肉、牛奶、牛肉、蛋類、水產品、水稻、小麥、玉米、大豆、油料作物、瓜果、蔬菜、木材，指標統計單位為t,其中木材原統計單位為m3，按照通行的每1 m3等于0.7 t進行折算。能源賬戶設立7個指標：煤炭、原油、汽油、柴油、燃料油、液化石油氣、電力，除電力歸位建設用地外，其余指標歸為化石能源用地，指標統計單位為t。電力原統計單位為kW·h，按照每104kW·h為1.299 t標準煤進行折算。

2.2 生態赤字與生態壓力指數

生態盈虧ed反映了資源消耗狀況與生態系統承載能力的差額，為人均生態承載力(bc)與人均生態足跡(ef)之差，即：

ed=bc-ef

若ed為正數，表示區域處于生態盈余狀態，生態資源供給可以滿足消耗；若ed為負數，則表示產生了生態赤字，區域生態系統已經超載。

資源型城市的化石能源產出具有很強的外部性，在計算中能源賬戶生態足跡所產生的影響相較一般地區會更加明顯。生態壓力指數(ecological tension index, ETI)的引入則可以更好地反映出可再生能源的承載狀況，與生態盈虧相互補充與印證，其計算公式為：

ETI=EF′/BC

式中：ETI——生態壓力指數； EF′——可再生資源生態足跡； BC——生態承載力。

對生態壓力計算結果進行分級有利于直觀的表達區域中各類土地資源的安全狀況，本研究以趙先貴等人根據WWF2004年世界各地區生態環境發展水平設立的生態壓力評價系統為基礎，結合大慶市生態狀況經濟結構實際情況，對生態壓力指數等級進行了劃分(表3)。

表3 大慶市生態壓力指數等級劃分標準

2.3 生態協調系數

生態協調系數作為衡量地區生態資源承載協調性的重要指標，已在多種土地生態利用研究中得到應用。該系數可以有效反映區域生態供給與需求間的協調程度，其計算公式為：

式中：D——生態協調系數，D值的變化區間為1～1.414，越趨近于1，表示生態協調性愈差，反之則越好。目前研究上通常以1.2作為土生態協調能力較好與較差的界定。

2.4 偏最小二乘

偏最小二乘(partial least squares, PLS)是OLS的延伸算法。生態足跡是整個地區生態系統狀況的綜合反映，各影響因子之間極易存在多重相關性。在OLS計算中，當自變量之間存在嚴重多重相關性時，會導致模型誤差擴大，最終喪失模型的穩定性。PLS算法相較于OLS，突出優點為：能夠在自變量存在多重相關性的條件下進行回歸建模，對變量完整性保存與抗噪性能方面有更好的表現。具體計算步驟見文獻[19]。

將研究期生態足跡作為Y序列，根據生態足跡的生產性特征，結合研究區數據完整性，以《大慶市統計年鑒》以及《黑龍江省統計年鑒》為數據來源，選取可能對生態足跡有密切影響的14個指標建立影響體系(表4)。

表4 生態足跡影響因子指標體系

3 結果與分析

3.1 生態盈虧分析

對大慶市生態承載力與生態足跡的數據匯總，得到該市總體生態盈虧狀況(圖1)。大慶市生態系統處于嚴重的生態赤字狀態，1986—1996年，大慶市生態赤字呈現出明顯的上升趨勢，漲幅為18.1%；在之后的10 a中，赤字狀況略所緩解，對比1996年，2007年降幅為5.4%，但仍然高出1986年赤字水平；但在接下來的10 a中，赤字水平并沒有延續下降的趨勢，反而呈現了劇烈的增長，截止2016年，生態赤字已經突破了10 hm2/人,達到了30 a中的峰值，相較于基期增長幅度高達64.4%。

圖1 大慶市生態盈虧情況

通過觀察，承載力水平在研究期內幾乎恒定不變，生態赤字變化趨向與生態足跡呈較明顯負相關。這種現象表明了大慶市目前土地開發潛力已經所剩無幾，通過提高土地供給緩解當地生態承載壓力的作用十分有限，顯然生態足跡才是生態赤字變化的決定性因素。根據各地區生態足跡與生態承載力計算當地生態赤字(圖2)。大慶市各地區生態赤字變化趨勢差異較大，這與不同地區土地資源結構與產業定位差異密不可分。肇源縣與杜蒙縣生態赤字呈不斷上升趨勢，且每一期上升速度較上期均有增加，兩縣土地構成以耕地與草地為主，是農產品對外輸出大縣，隨著糧食及牲畜肉奶需求的增加，土地生產壓力不可避免的隨之上升。林甸與肇州縣變化趨勢相似，2007年生態赤字較1986年均有所下降，但在2007—2016年出現明顯反彈。兩縣林地與耕地所占比例很大，1996年三北防護林第三期工程正式開展，林甸與肇州縣作為東北防護體系的重點建設區域，林地生產壓力快速下降，之后由于耕地生物產量的上升，生態赤字又隨之增加。市區生態赤字變化態勢分為3個階段，在1986—1996年呈現上升態勢，之后緩慢下降，2007—2016年趨勢表現平穩。市區是大慶市工業生產的重心與人口最為集中的地區，承擔了絕大多數能源消耗所帶來的生態壓力，生態赤字快速增加的背后是能源生態足跡的增加與城市擴張所帶來的大量墾荒，隨著未利用地開墾殆盡，生態赤字增長趨勢有所下降，但消耗需求依然不會減少，生產壓力會通過生物產品輸入轉向于其他區域。

圖2 大慶市各地區生態赤字狀況

3.2 生態壓力分析

通過ARCGIS平臺將大慶市各期土地利用圖與生態壓力計算結果結合，得到大慶市生態壓力指數時空變化狀況(圖3)。顯然，在1986—2016年，大慶市生態壓力呈現出劣化態勢，低生態安全性土地面積不斷擴大，全市各地區都面臨著較大的供需失衡所造成的生態承載壓力。1986年研究區大部分地區生態壓力較低，土地供需處于良性狀態，壓力等級較高的地區集中于杜蒙縣林地區域。1996年土地生態安全度下降明顯，中部地區處于較不安全狀態。2007年與2016年，較高的生態壓力遍布各地，整體土地生態承載壓力較之前明顯增加，生態安全度均處于不安全狀態。

3.3 生態協調系數分析

通過計算，大慶市1986，1996，2007，2016年生態協調系數分別為1.159，1.138，1.141和1.104，均未超過1.2，說明大慶市生態協調能力均處于較低水平。大慶市作為農業與資源生產大市，其生態生產力不僅與本地社會發展消耗有關，更與區域乃至全國資源需求有著密切的聯系，生產力分配的外部性很強。這就很容易造成生態資源的超載消耗，以及各生產類型的結構畸形。1986年，肇州縣、肇源縣、林甸縣、杜爾伯特、大慶市區的生態協調系數分別為1.13，1.28，1.27，1.41與1.13，顯然肇源縣、林甸縣、杜爾伯特三縣生態資源協調能力良好，其余兩個地區生態協調度則低于大慶市總體水平；1996年5地區協調系數為1.15，1.28，1.31，1.39和1.11，較之前并無明顯變化；2007年為1.19，1.21，1.30，1.36，1.11與1996年相比，大部分地區呈下降趨勢，但肇源縣、林甸縣、杜爾伯特3縣協調能力仍處于平均水平之上；在2016年各地區協調系數分別為1.12，1.15，1.22，1.27與1.11，肇源縣協調能力下調為較差水平，其他地區也出現了不同程度的下降。

圖3 大慶市1986-2016年生態壓力指數變化

3.4 影響因素分析

表5 偏最小二乘計算精度

注：h表示成分數，RhX與RhY表示h對X及Y的解釋度，Q2表示交叉有效性。

表6 各因子VIP值

4 討論與結論

(1) 大慶市生態承載壓力呈現增長態勢。在研究期內，大慶市土地生態壓力與生態赤字不斷擴大，生態協調系數不斷降低。結合研究區實際分析，原因是有多方面的：隨著城市化進程不斷加快，農村人口涌入城市定居，耕地、園地等生態用地被建筑占用，數量不斷減少的農用地卻要供養越來越多的人口，這使得生產性土地承載壓力隨之增加；盡管各縣消耗所造成的壓力不如市區明顯，但由于大慶市，乃至黑龍江在全國糧食格局中的定位，大慶市資源大量輸出也是造成生態承載壓力擴大原因；大慶市作為一個成熟型資源城市，第二產業占比居于主導地位，能源消耗量很大，化石能源生態足跡成為生態赤字重要貢獻部分。

(2) 大慶市土地生態承載壓力空間分布不均衡，這與不同地區土地類型配置及人口密度有關。總體而言，肇州縣、肇源縣、市區的生態壓力指數較大，生態協調度能力差，而林甸縣與杜蒙縣，盡管兩縣生態足跡水平也很高，但是由于生態資源較為寬裕，所以壓力狀況略好于其他地區。生態承載壓力分布均衡在一定程度上也說明在制定相關優化措施時，要注重因地制宜，切合實際。

(3) 大慶市生態承載力影響因素多樣，既包括了社會響應因子，也包含了經濟方面的影響因素。由此可見，大慶市土地承載力惡化的原因是多方面的，而在日后改善土地承載狀況的對策中，應對控制人口數量，加快產業結構優化調整，引導居民合理消費，提高土地資源集約利用水平，增加單位面積土地利用效益等措施重點加以考慮。

(4) 下一步的研究中，將通過增加研究期時間序列長度及減少研究期數間隔，更可靠地反映區域動態發展趨勢，彌補模型的靜態缺陷；進一步縮小研究的地域單元，使小區域生態問題得到更明顯的體現；著眼于其他資源城市，與大慶市計算結果進行對比分析，深入探究該類城市生態承載力普遍規律。