基于能值生態(tài)足跡與灰色預(yù)測模型的西藏可持續(xù)性評價

李文龍， 魏 巍*, 宋 瑜， 劉陳立， 蘇文亮， 許 靜， 朱高峰

(1. 草地農(nóng)業(yè)生態(tài)系統(tǒng)國家重點實驗室， 蘭州大學(xué)草地農(nóng)業(yè)科技學(xué)院， 甘肅 蘭州 730020；2. 蘭州財經(jīng)大學(xué)農(nóng)林經(jīng)濟管理學(xué)院， 甘肅 蘭州 730020； 3. 蘭州大學(xué)資源環(huán)境學(xué)院， 甘肅 蘭州 730020)

可持續(xù)發(fā)展是實現(xiàn)人類社會長治久安的必要保障，但是隨著經(jīng)濟社會的高速發(fā)展，我們賴以生存的生態(tài)系統(tǒng)不斷惡化，生態(tài)環(huán)境逐漸難以維持人類的發(fā)展[1]。為了實現(xiàn)環(huán)境與資源的可持續(xù)利用，促進人類社會的長遠發(fā)展，我們必須慎重考慮環(huán)境保護與經(jīng)濟發(fā)展、當(dāng)代利益與未來子孫福利之間的矛盾[2]。盡管一些早期的文獻，如增長的極限[3]、我們共同的未來[4]、世界觀察研究所的年度報告等在一定程度上提高了人們對環(huán)境現(xiàn)狀的認(rèn)知，但是并沒有阻止環(huán)境惡化的趨勢。因此，我們必須對資源環(huán)境的可持續(xù)做出定量化評估，以便讓人們更清晰地明白資源與環(huán)境的狀況及其可供人類發(fā)展的空間。

迄今為止已有許多專家學(xué)者采用不同的方法對社會經(jīng)濟系統(tǒng)的可持續(xù)進行了研究，如物質(zhì)流分析法[5-6]、生態(tài)足跡法[7-9]、能值分析法[10-12]等，這些方法對量化可持續(xù)性、促進環(huán)境保護和節(jié)約資源方面做出了很大的貢獻，但有不足之處：1)物質(zhì)流分析和生態(tài)足跡方法難以反映社會經(jīng)濟系統(tǒng)中環(huán)境的整體性，也無法真實反映生態(tài)系統(tǒng)對經(jīng)濟發(fā)展的貢獻[13]；2)傳統(tǒng)的生態(tài)足跡模型一般采用國際統(tǒng)一產(chǎn)量因子和均衡因子，且沒有考慮可再生土地、不可再生土地和低生物生產(chǎn)力土地，所以結(jié)論的有效性和可信度較低[14-15]。

為了彌補上述方法的不足，Zhao等[16]將能值轉(zhuǎn)換率和能值密度引入傳統(tǒng)生態(tài)足跡模型中，提出了能值生態(tài)足跡模型。該模型將人類活動所消耗的資源和產(chǎn)品數(shù)量直接轉(zhuǎn)換為對該資源和產(chǎn)品所蘊含的能量的消耗，這不僅可以讓不同性質(zhì)的產(chǎn)品基于統(tǒng)一的單位進行比較，而且使得該模型在機理上更加適用于可持續(xù)發(fā)展的研究。由于生態(tài)系統(tǒng)中的各種產(chǎn)品和服務(wù)的太陽能值轉(zhuǎn)換率相對穩(wěn)定，受時間和空間的限制較小，因此，能值生態(tài)足跡模型具有更為廣泛的適用性[17-18]。近年來，已被不斷應(yīng)用于不同時間和空間尺度的可持續(xù)性評估，2014年高新才等[19]利用能值生態(tài)足跡方法評價了甘肅武威市可持續(xù)發(fā)展?fàn)顟B(tài)；同年，Wu X F等[20]基于能值生態(tài)足跡模型評價了1種典型沼氣系統(tǒng)的可持續(xù)性；陳春鋒等[21]利用傳統(tǒng)生態(tài)足跡和能值生態(tài)足跡對黑龍江的可持續(xù)性進行了評價，發(fā)現(xiàn)能值生態(tài)足跡更符合現(xiàn)實情況。但是在現(xiàn)有的能值生態(tài)足跡研究中，大多是關(guān)于東中部地區(qū)可持續(xù)性的研究，缺乏對高寒地區(qū)可持續(xù)性的長時間段的連續(xù)性動態(tài)研究。青藏高原作為世界第三極，其可持續(xù)發(fā)展對于維護國家乃至世界的經(jīng)濟、社會、生態(tài)安全具有重要意義。因此，本文利用改進的能值生態(tài)足跡模型，以西藏(青藏高原主體部分)為研究區(qū)，研究了該地區(qū)2005-2014年的可持續(xù)性，并采用灰色模型對研究區(qū)未來10年的可持續(xù)性進行預(yù)測?；疑Ｐ?Grey Model)簡稱GM模型，由鄧聚龍[22]在1992年提出。該模型輸入數(shù)據(jù)少、建立模型方便、編程容易，且不用考慮原始序列的邏輯影響因子[23]，因此得到了廣泛的應(yīng)用，2015年Xie N[25]等利用灰色預(yù)測模型和馬爾科夫模型模擬了中國2006-2011年的能源生產(chǎn)和消費，并預(yù)測了2015年和2020年的能源生產(chǎn)與消費的發(fā)展趨勢，2012年P(guān)ao H[24]等利用改進的灰色模型模擬了中國1980-2009年的二氧化碳排放量、能源消耗以及經(jīng)濟增長的速度并預(yù)測了這三個變量在2011-2020年的結(jié)果。能值生態(tài)足跡模型與灰色預(yù)測模型均有其特有的優(yōu)勢，本文綜合兩種方法研究了西藏現(xiàn)在以及未來的可持續(xù)發(fā)展?fàn)顟B(tài)，以期為高寒地區(qū)的生態(tài)環(huán)境保護與資源可持續(xù)發(fā)展提供有益的參考。

1 材料與方法

1.1 研究區(qū)概況

西藏(78°25′～99°06′ E，26°50′～36°53′ N)位于中國西南邊疆，是青藏高原的主體部分，平均海拔在4 000 m以上。該地區(qū)北鄰新疆，東連四川，南與緬甸、印度、不丹、錫金、尼泊爾等國毗鄰，西與克什米爾地區(qū)接壤，東北緊靠青海，東南連接云南。行政上包括拉薩市、山南地區(qū)、日喀則地區(qū)、那曲地區(qū)、阿里地區(qū)、昌都地區(qū)等6區(qū)1市，占地面積廣闊，達122.84萬km2，約占全國總面積的1/8。西藏地勢高亢，有高原、盆地、峽谷、冰川等地貌類型，氣候?qū)儆诟咴降貧夂颍諝庀”?，太陽輻射強，全區(qū)平均溫度在—2.8～11.9℃之間，年降水量在74.8 mm～901.5 mm之間，多夜雨，雨季主要分布在6-9月份，干濕季分明[26]。由于特殊的地理環(huán)境和氣候條件，西藏擁有眾多珍稀動植物，當(dāng)?shù)氐纳锓N類豐富且極具特殊性，但生態(tài)環(huán)境十分脆弱[27]。因此，重視、加強當(dāng)?shù)氐沫h(huán)境保護具有重要意義。

西藏是我國藏族居民最主要的聚居區(qū)，藏民數(shù)量達到人口總數(shù)的93.2%，其他少數(shù)民族占1.2%，漢族占到人口總數(shù)的5.6%。境內(nèi)資源豐富，多種資源儲量(水資源、礦產(chǎn)資源、森林資源等)均位于全國前列[28]。高原農(nóng)牧業(yè)為當(dāng)?shù)氐膫鹘y(tǒng)產(chǎn)業(yè)和基礎(chǔ)產(chǎn)業(yè)，地區(qū)經(jīng)濟發(fā)展落后，2001年實施西部大開發(fā)戰(zhàn)略以來，西藏經(jīng)濟發(fā)展速度加快。截止到2014年，生產(chǎn)總值達到921億元，形成了以優(yōu)勢礦產(chǎn)業(yè)、民族手工業(yè)、藏醫(yī)藥業(yè)等為主體的特色產(chǎn)業(yè)體系，現(xiàn)代服務(wù)業(yè)也隨之興起，推動了該地區(qū)第三產(chǎn)業(yè)穩(wěn)步發(fā)展。

圖1 研究區(qū)示意圖Fig.1 A diagram of the study area

1.2 數(shù)據(jù)來源及處理

本研究的統(tǒng)計數(shù)據(jù)來源于《西藏統(tǒng)計年鑒》和青藏高原科學(xué)數(shù)據(jù)中心(http://www.tpedatabase.cn/portal/index.jsp)，各種產(chǎn)品、資源的能值折算系數(shù)、太陽能值轉(zhuǎn)換率以及5種可再生資源的太陽能值轉(zhuǎn)換率參考Odum[29]、藍盛芳[30]、朱玉林[31]等的研究成果以及其他相關(guān)參考文獻[2,19,32-33]。研究區(qū)降雨量和平均風(fēng)速數(shù)據(jù)利用ANUSPLIN軟件對青藏高原及其周邊地區(qū)的154個氣象臺站數(shù)據(jù)(來自中國氣象數(shù)據(jù)網(wǎng)(http://data.cma.cn/))進行插值生成[34-35]。研究區(qū)的數(shù)字高程數(shù)據(jù)來源于地理空間數(shù)據(jù)云(http://www.gscloud.cn/)，地表的太陽輻射能是通過使用ArcGIS10.4軟件中的Area Solar Radiation工具對30 m×30 m分辨率的數(shù)字高程數(shù)據(jù)產(chǎn)品進行處理得到。

1.3 研究方法

1.3.1 能值生態(tài)足跡模型 能值是指一種流動或儲存的能量中所蘊含的另一種能量的量，通常以太陽能為標(biāo)準(zhǔn)來度量各種能量的能值。基于能值的生態(tài)足跡模型在2005年由Zhao等[16]提出。該模型將人類所消耗的各種資源通過能值轉(zhuǎn)換率轉(zhuǎn)化為太陽能值，然后利用能值密度折算成生物生產(chǎn)性土地面積，得出能值生態(tài)足跡[36]。本文對Zhao的能值生態(tài)足跡模型作出如下改進：1)計算能值生態(tài)足跡與能值生態(tài)承載力時，用區(qū)域能值密度代替了地球能值密度，以求反映研究區(qū)生態(tài)系統(tǒng)的真實承載力[37]；2)采用生產(chǎn)性生態(tài)足跡反映當(dāng)?shù)刭Y源環(huán)境的壓力；3)在建設(shè)用地賬戶添加廢棄物數(shù)據(jù)。

1)能值生態(tài)足跡的計算公式如下：

(1)

公式(1)中，EF代表總生態(tài)足跡，ef代表人均生態(tài)足跡，N代表區(qū)域總?cè)丝冢琣i是第i種資源的人均生態(tài)足跡，ci是第i種資源的人均能值(sej)，p1是區(qū)域能值密度(sej·m-2·a-1)，即區(qū)域總能值/區(qū)域總面積。

計算區(qū)域總能值時，主要考慮太陽輻射能、雨水化學(xué)能、雨水勢能、風(fēng)能和地球旋轉(zhuǎn)能這5種可再生資源[29]。但是同一性質(zhì)的能量在計算時只取最大值。前四者均是太陽能的轉(zhuǎn)化形式，故以前四者之中的最大值與地球旋轉(zhuǎn)能之和作為區(qū)域總能值[38]。計算公式如下：

RE=SA×AR×RD×G

(2)

RP=SA×AR×RD×H×g

(3)

WE=SA×AD×k×WS3×
(362.25×24×3600s)

(4)

EF=SA×HF

(5)

公式(2)～(5)中，RE代表雨水化學(xué)能，SA代表研究區(qū)面積(m2)，AR是年降雨量(m·yr-1)，RD是雨水密度(kg·m-3)，G是吉布斯自由能(J·kg-1)，RP代表雨水勢能，H是云層平均海拔高度差(m)，g是重力加速度(m·s-2)，WE代表風(fēng)能，AD是空氣密度(kg·m-3)，k是阻力系數(shù)，WS是平均風(fēng)速(m·s-1)，EF代表地球旋轉(zhuǎn)能，HF是熱通量(J·m-2·a-1)。相關(guān)參數(shù)值見表1。

表1 可再生資源計算相關(guān)參數(shù)值Table 1 Parameters to calculate renewable resources

2)能值生態(tài)承載力

生態(tài)承載力是指在一定自然環(huán)境和社會經(jīng)濟條件下，生物生產(chǎn)性土地的最大值。當(dāng)能值生態(tài)承載力大于本地區(qū)的能值生態(tài)足跡時，區(qū)域處于可持續(xù)發(fā)展?fàn)顟B(tài)，反之，區(qū)域不可持續(xù)。自然資源分為可再生資源與不可再生資源，生態(tài)承載力的計算只考慮可再生資源[16]，并扣除12%的生物多樣性保護面積。公式如下：

ec=(e/p1)×0.88

(6)

EC=N×ec

(7)

公式(6)～(7)中，EC代表總生態(tài)承載力，ec代表人均生態(tài)承載力，N是區(qū)域總?cè)丝?，e是人均可再生資源能值(sej)，p1是區(qū)域能值密度(sej·m-2·a-1)。

1.3.2 灰色預(yù)測模型 通常用到的灰色模型主要有1階單變量模型GM(1,1)和1階多變量模型GM(1,N)。本文主要通過研究西藏及其各地級市2005-2014年的人均生態(tài)盈余量來預(yù)測2015-2024年的可持續(xù)發(fā)展?fàn)顟B(tài)，故采用GM(1,1)模型。模型的建立過程如下：

1)假設(shè)需要預(yù)測的指標(biāo)的原始數(shù)列為：X(0)={x(0)(1),x(0)(2),…,x(0)(n)}；

2)對原始數(shù)列進行一次累加生成：X(1)={x(1)(1),x(1)(2),…,x(1)(n)}，

3)累減生成：X(0)(k)=X(1)(k)-X(1)(k-1)；

4)建立GM(1,1)模型：

微分方程

(8)

對于已知系數(shù)的微分方程(8)求解，得出

(9)

(10)

5)后驗差檢驗：

(11)

小誤差概率：

(12)

表2 后驗差檢驗標(biāo)準(zhǔn)Table 2 The after test rule

2 結(jié)果與分析

2.1 能值生態(tài)足跡模型結(jié)果分析

2.1.1 生態(tài)承載力與生態(tài)足跡趨勢分析 2005-2014年西藏的人均生態(tài)承載力持續(xù)降低，從2005年的38.30 hm2減少到2014年的33.81 hm2。人均生態(tài)足跡不斷上升，總體上從6.83 hm2增加到11.59 hm2(圖2)。從2010年開始，西藏的人均生態(tài)足跡上升速度加快，5年間增加了3.60 hm2，增加量大約是前5年的4.29倍，表明人類對資源的消耗量不斷增加。10年間研究區(qū)的生態(tài)盈余空間不斷縮小，可持續(xù)能力不斷下降，但是人均生態(tài)足跡一直保持在人均生態(tài)承載力的范圍之內(nèi)，當(dāng)?shù)丨h(huán)境仍然處于可持續(xù)發(fā)展的狀態(tài)。

圖2 西藏2005-2014年人均生態(tài)承載力和人均生態(tài)足跡Fig.2 Ecological carrying capacity per capita and ecological footprint per capita of Tibet

2.1.2 生態(tài)足跡指數(shù)分析 生態(tài)足跡指數(shù)由吳隆杰[39]在評估我國可持續(xù)發(fā)展?fàn)顩r時提出，是指某區(qū)域的生態(tài)承載力與生態(tài)足跡的差值在生態(tài)承載力中所占的比值，表現(xiàn)了該區(qū)域為今后所保留的可持續(xù)發(fā)展能力的百分比。公式如下：

EFI=(EC-EF)/EC×100%

(13)

陳成忠等[40]根據(jù)EFI將區(qū)域的可持續(xù)發(fā)展?fàn)顟B(tài)劃分為4個等級：當(dāng)0

2005-2014年西藏的生態(tài)足跡指數(shù)呈下降趨勢，2005-2010年緩慢下降，5年間平均每年減少0.66%，2010-2014年快速下降，平均每年下降2.38%，是前5年年均下降率的3.61倍(圖3)。根據(jù)陳成忠等[40]對可持續(xù)發(fā)展?fàn)顟B(tài)的分級，可以看出西藏的生態(tài)足跡指數(shù)仍然保持在65%以上，處于強可持續(xù)發(fā)展?fàn)顟B(tài)。

圖3 西藏2005-2014年生態(tài)足跡指數(shù)Fig.3 Ecological footprint index of Tibet from 2005 to 2014

2.1.3 萬元GDP生態(tài)足跡分析 萬元GDP生態(tài)足跡是指某一區(qū)域每創(chuàng)造1萬元GDP所耗費的生態(tài)足跡。該指標(biāo)可以反映研究區(qū)的資源利用效率，值越大說明資源的利用率越低[41-42]。公式如下：

WEF=區(qū)域人均生態(tài)足跡/區(qū)域人均GDP

(14)

在2005-2014年間，西藏的萬元GDP生態(tài)足跡呈現(xiàn)下降的趨勢，但是2010年之前的下降速率明顯高于2010-2014年的下降速率(圖4)。萬元GDP生態(tài)足跡的減少說明該地區(qū)每生產(chǎn)1萬元GDP時所耗費的資源量減少，即資源利用效率有所提高。

圖4 西藏2005-2014年萬元GDP生態(tài)足跡Fig.4 Ecological footprint of ten thousand yuan GDP in Tibet from 2005 to 2014

2.1.4 生態(tài)足跡多樣性分析 生態(tài)足跡多樣性指數(shù)是指在總生態(tài)足跡的基礎(chǔ)上，分別計算出6種土地類型(耕地、林地、草地、水域、能源用地、建筑用地)的生態(tài)足跡，然后利用Shannon-Weaver公式計算出結(jié)果[43]。

H=-∑(Pi×lnPi)

(15)

公式(15)中，H代表生態(tài)足跡多樣性指數(shù)，Pi代表第i種土地類型的生態(tài)足跡在總生態(tài)足跡中所占的比例，i是六大類生物生產(chǎn)性土地，lnPi是不同土地類型生態(tài)足跡的分配狀況。生態(tài)足跡在不同土地類型中的分配越均勻，說明該生態(tài)系統(tǒng)的多樣性越高，可持續(xù)性也就越強[44]。

2005-2014年間西藏的生態(tài)足跡多樣性指數(shù)不斷下降，2005-2010年下降趨勢緩慢，5年共減少了0.03，但是2010年之后快速下降，減少量達到了0.14(圖5所示)。但是總體上來說，西藏的生態(tài)足跡多樣性指數(shù)水平較低，生態(tài)足跡分配不平衡，年際變動較小，產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)仍以放牧業(yè)為主，沒有明顯的改善與升級。

圖5 西藏2005-2014年生態(tài)足跡多樣性指數(shù)Fig.5 Ecological footprint diversity index of Tibet from 2005 to 2014

2.1.5 發(fā)展能力分析 采用Ulanowicz公式計算[45]，公式如下：

D=ef×H

(16)

公式(16)中，D代表發(fā)展能力指數(shù)，ef代表研究區(qū)人均生態(tài)足跡，H為生態(tài)足跡多樣性指數(shù)。

2005-2014年西藏的發(fā)展能力指數(shù)呈上升的趨勢，從2005年的8.04增加到了2014年的11.58(圖6)，說明西藏的社會經(jīng)濟發(fā)展能力處于上升的狀態(tài)。但由發(fā)展能力指數(shù)的公式可知，發(fā)展能力與生態(tài)足跡、生態(tài)足跡多樣性指數(shù)呈正相關(guān)關(guān)系。從上文分析可知，西藏的生態(tài)足跡多樣性指數(shù)不斷減少，生態(tài)足跡不斷增加，故西藏發(fā)展能力提高的主要貢獻因素為生態(tài)足跡的增加。且通過觀察西藏的生態(tài)足跡和發(fā)展能力指數(shù)的曲線，可以發(fā)現(xiàn)兩者趨勢極為相似，所以西藏社會經(jīng)濟發(fā)展能力的增強是以地區(qū)資源消耗為代價的。

圖6 西藏2005-2014年發(fā)展能力指數(shù)Fig.6 Development capacity index of Tibet from 2005 to 2014

2.2 各地級市可持續(xù)發(fā)展?fàn)顟B(tài)分析

由于自然資源和經(jīng)濟活動分布的不均勻性，西藏各個地級市的可持續(xù)性存在差別。為了使研究結(jié)果更加切合實際，本研究對各個地級市的生態(tài)足跡指數(shù)進行了分析(圖7)。從圖7可以看出拉薩市一直處于不可持續(xù)的狀態(tài)，且不可持續(xù)的狀態(tài)持續(xù)加深，日喀則、那曲、阿里和林芝地區(qū)10年間一直處于強可持續(xù)狀態(tài)，山南地區(qū)在2008年由強可持續(xù)轉(zhuǎn)變?yōu)槿蹩沙掷m(xù)狀態(tài)，2010年又變?yōu)閺娍沙掷m(xù)狀態(tài)，主要是因為這年該地區(qū)降雨量增加，生態(tài)承載力提高；昌都從2013年進入弱可持續(xù)。但是各地級市的生態(tài)足跡指數(shù)整體上處于下降的趨勢，說明整個西藏的可持續(xù)性不斷降低。

圖7 西藏各地級市2005-2014年可持續(xù)狀態(tài)Fig.7 The sustainability of Tibetan prefecture-level cities from 2005 to 2014

2.3 未來可持續(xù)性預(yù)測

通過計算公式(8)～(12)，得出西藏及其各地級市的GM(1,1)預(yù)測模型(表3)。通過后驗差檢驗，發(fā)現(xiàn)C均小于0.35，P=1，所以GM(1,1)預(yù)測模型的精度較高，結(jié)果可靠。對于西藏整體來說，未來10年的人均生態(tài)盈余量不斷減少，2024年將比2005年減少50%以上；對于各地級市來說，拉薩市人均生態(tài)赤字不斷擴大，到2024年將達到—290.94 hm2·人—1；其他地區(qū)的人均生態(tài)盈余量均有不同程度的下降，其中山南地區(qū)下降幅度最大，達到68.18%，阿里地區(qū)下降幅度最小，為23.18%。

表3 西藏及其各地級市2015-2024年人均生態(tài)盈余預(yù)測表Table 3 Prediction results of ecological surplus per capita of Tibet and its prefecture-level cities from 2015 to 2024

3 討論

本文運用改進的能值生態(tài)足跡模型，評價西藏資源與環(huán)境的可持續(xù)性，結(jié)果表明西藏的人均生態(tài)承載力呈現(xiàn)下降的趨勢，人均生態(tài)足跡不斷提高，但是西藏的承載力整體水平較高，可以完全覆蓋當(dāng)?shù)厝祟惤?jīng)濟活動帶來的壓力。這與安寶晟[46]、方廣玲等[47]的研究結(jié)果一致，但其人均生態(tài)足跡與人均生態(tài)承載力的數(shù)值遠小于本研究計算結(jié)果，主要是因為傳統(tǒng)的生態(tài)足跡方法采用全球平均生產(chǎn)力與均衡因子，缺乏對區(qū)域特殊性的考慮。西藏的生態(tài)足跡指數(shù)不斷下降，但在2005-2014年間一直維持在65%以上，說明西藏的資源環(huán)境可持續(xù)性較強[40]。這是因為西藏地理位置特殊，氣候獨特，生態(tài)系統(tǒng)完善，環(huán)境呈現(xiàn)出很大的原生態(tài)特征[27]，區(qū)域承載能力較高。境內(nèi)資源消耗型企業(yè)數(shù)量少，截止到2014年全區(qū)僅有763家工業(yè)企業(yè)，54.91%以上都是輕工業(yè)，對環(huán)境的破壞程度較低；當(dāng)?shù)匦竽翗I(yè)較為發(fā)達，牧業(yè)產(chǎn)值占農(nóng)林牧漁業(yè)總產(chǎn)值的50%左右，地區(qū)經(jīng)濟發(fā)展對資源環(huán)境的干擾較小；再加上西藏平均每平方公里僅有2.59人，因此區(qū)域能值生態(tài)足跡較低。但是在2005-2014年間，西藏的人口增長率達到13.29%，GDP增長率為207.11%，遠超于環(huán)境的承載范圍；而且當(dāng)?shù)芈糜螛I(yè)發(fā)展迅速，旅游收入10年間翻了五番，這雖然促進了當(dāng)?shù)亟?jīng)濟水平的提高，但導(dǎo)致當(dāng)?shù)刭Y源環(huán)境過度利用，區(qū)域生態(tài)足跡上升。另外，青藏高原地區(qū)的降水量在1965-2015年間整體呈現(xiàn)上升趨勢，傾向率為7.81 mm·(10a)-1，氣溫升幅為0.53 ℃·(10a)-1[48]，雖然有利于延長植被的生長季，增加牧草產(chǎn)量，但也間接地導(dǎo)致草地載畜量增加，超載放牧現(xiàn)象嚴(yán)重，加快了草地退化速度[49-50]。綜上，在社會經(jīng)濟因素和環(huán)境因素的共同作用下，西藏的生態(tài)承載力不斷下降、能值生態(tài)足跡不斷提高，生態(tài)盈余空間不斷縮小。

生態(tài)足跡多樣性指數(shù)不斷下降，但是變動較小，一直維持在較低的水平，說明當(dāng)?shù)氐纳鷳B(tài)足跡分布不均衡，且較為單一，以集約化的單一牧業(yè)為主的產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)并沒有得到太大的改變，當(dāng)?shù)鼐用袢砸阅翗I(yè)為主要謀生方式，隨著人口和家畜數(shù)量的增加，草地承受的壓力不斷加大，草地出現(xiàn)不同程度的退化，這也進一步解釋了西藏生態(tài)承載力降低的原因。不斷增加的萬元GDP生態(tài)足跡說明西藏的資源利用率不斷提高，這與索朗央拉的研究結(jié)果一致[51]。但是西藏的萬元GDP生態(tài)足跡仍高于較發(fā)達地區(qū)[41-42]乃至全國水平[52]?？紤]到資源分布不均衡的情況，分析了各地級市的可持續(xù)性，發(fā)現(xiàn)西藏日喀則、那曲、阿里和林芝地區(qū)在2005-2014年間一直處于強可持續(xù)狀態(tài)，其他地區(qū)在隨后的發(fā)展中進入弱可持續(xù)狀態(tài)，拉薩則一直處于不可持續(xù)狀態(tài)，且在2009年變?yōu)閲?yán)重不可持續(xù)。這是因為拉薩作為西藏行政首府，經(jīng)濟比其他地區(qū)發(fā)達，工業(yè)發(fā)展較快，隨著拉薩對外開放程度的提高，旅游業(yè)已成為當(dāng)?shù)亟?jīng)濟和社會發(fā)展的支柱產(chǎn)業(yè)[53]，旅游人口的急劇增加，導(dǎo)致自然環(huán)境破壞嚴(yán)重，生態(tài)赤字較高。通過對西藏及其地級市2015-2024年可持續(xù)的預(yù)測，發(fā)現(xiàn)西藏及各地級市的可持續(xù)性不斷降低，拉薩市不可持續(xù)程度加劇。且運用后驗差檢驗方法對GM(1,1)模型預(yù)測結(jié)果進行檢驗，發(fā)現(xiàn)模型預(yù)測精度較好，結(jié)果可靠，對高寒地區(qū)可持續(xù)性預(yù)測具有應(yīng)用價值。

4 結(jié)論

2005-2014年，西藏及其各地級市的可持續(xù)狀態(tài)不斷惡化，2015-2024年其可持續(xù)性持續(xù)降低，拉薩逐漸變?yōu)閲?yán)重不可持續(xù)狀態(tài)。這與前人的研究結(jié)果一致。在本文中，西藏的人均生態(tài)足跡與生態(tài)承載力較高，是因為基于等時間間隔的能值生態(tài)足跡方法受到的地域異質(zhì)性的約束較小。為了保證西藏的生態(tài)安全和經(jīng)濟的可持續(xù)性，需要大力發(fā)展以可再生資源為主的生態(tài)經(jīng)濟模式，利用地區(qū)自然資源優(yōu)勢，發(fā)展地區(qū)經(jīng)濟。同時注重提高資源利用率，節(jié)約資源、保護環(huán)境。加大退牧(耕)還草(林)、草原生態(tài)補獎?wù)叩膶嵤?，通過生態(tài)移民有效調(diào)節(jié)區(qū)域人口密度，保證當(dāng)?shù)氐目沙掷m(xù)性。