保護地生態承載力不確定性多目標優化模型研究
——以黃河源區瑪多縣為例

王慧慧,曾維華,馬冰然,李 晴（.北京師范大學環境學院,北京 00875；2.北京師范大學流域環境生態工程研發中心,廣東 珠海 59087；3.北京師范大學地理科學學部,北京 00875；4.中國科學院西北高原生物研究所,青海 西寧8000）

建立生態保護地體系是實施生態保護的重要手段[1].為推進自然資源科學保護和合理利用,促進人與自然和諧共生,2017年9月我國首次提出建立國家公園體制[2],并明確提出“構建國土空間開發保護制度,完善主體功能區配套政策,建立以國家公園為主體的自然保護地體系”.現階段,我國自然保護地建設比較完善,擁有自然保護區、國家公園、森林公園、地質公園、濕地公園、風景名勝區等諸多類型[3],自然保護地是生物多樣性保護戰略重點區域,是國家生態安全關鍵區域,是推進我國生態文明建設的關鍵手段[4-5].然而,面對快速城市化的今天,多數自然保護地的生態系統與自然文化遺產受到自然因素和人為因素的威脅.

生物多樣性危機已成為世界各國面臨的一項重大挑戰.造成這一現象的原因包括人類活動增強、資源過度開發和利用、道路等基礎設施建設增多、棲息地減少與破碎化、環境污染、物種入侵、以及氣候變化等,其中人類活動造成棲息地喪失和破碎化是生物多樣性減少的首要原因[4].應對上述危機的有效措施是建立自然保護地網絡,自然保護地能夠為人類社會提供多種重要的生態系統服務（包括支持服務、供給服務、調節服務和文化服務）,從而支持人類社會的可持續發展.改革開放以來,我國自然保護地的數量和面積出現了大幅增長,建立了國家公園體制試點區、自然保護區、風景名勝區、地質公園、濕地公園,以及森林公園等多種類型的自然保護地[6].至今,中國陸地自然保護地覆蓋率已達18%,其中自然保護區覆蓋率達 14.8%[7].然而,我國生物多樣性下降的總體趨勢尚未得到有效遏制.據估計,我國野生高等植物瀕危比例達15%～20%,野生動物瀕危程度不斷加劇,有 233種脊椎動物面臨滅絕,約 44%的野生動物數量呈下降趨勢,非國家重點保護野生動物種群下降趨勢明顯[8].

為有效管理草原生物多樣性和取得最大經濟效益,一些學者將承載力理論引入到草原管理中,隨之草地承載力、最大載畜量等相關概念被提出.生態承載力指在一定區域范圍內,作為子項的自然資源、生態環境以及社會經濟等協調可持續發展的前提下,自然-經濟-社會復合生態系統所能最大限度地容納的人類活動強度[9-10].生態承載力概念的誕生,可以說是對資源與環境承載力概念的擴展與完善.目前應用于生態承載力的研究方法眾多,其中自然植被第一性生產力法、供需平衡法、生態承載力綜合評價法、狀態空間法和生態足跡法等應用較為廣泛[11-13].然而大多數學者還是延續了矢量模法的思路,建立生態承載力指標體系,利用各種綜合評價方法對區域生態承載力進行綜合評價,而忽略了生態承載力矢量表征方法,以及基于多目標規劃方法,對承載人口與經濟規模閾值的進一步研究,即使利用多目標優化方法也只涉及生態承載力的單要素,最終仍歸結于生態承載力指數[14].生態承載力研究的目的在于確定具體生態系統所能承載人類活動的閾值（適度人口與經濟規模）.確保一個地區生態系統功能結構不被破壞前提下,生態系統所能承載的適度人口與經濟規模,才是研究生態承載力的實質.鑒于此,本研究針對多種類型保護地社區與生態保護對象空間分布錯綜復雜的特點,建立一種保護地生態綜合承載力核算技術,通過對保護地生態承載力進行評估,以期權衡保護與開發之間的矛盾,促進自然保護地的可持續發展;本研究以黃河源區瑪多縣為例,構建一種區域生態承載力不確定性多目標優化模型,確定保護地適度發展規模與結構;從宏觀規模、結構優化調控角度,研發保護地經濟建設和與自然生態保護協調發展的創新技術方法.

1 保護地生態承載力不確定性多目標優化模型

1.1 保護地綜合生態承載力概念與表征方法

1.1.1 概念內涵 承載力源于物理力學中的一個物理量,指物體在不產生任何破壞時的最大負荷[11-15].生態承載力是目前生態系統可持續性研究中的重要議題.而保護地生態系統主要是以提供生態系統服務為核心,具有一定的自我調節能力,當外力與人為干擾的程度超過生態系統本身的承載與調節能力范圍時,系統平衡和生態系統服務功能會被破壞.因此,保護地內所承載的一切活動都必須限制在生態系統所能承載干擾的閾值之內,這一承載閾值即保護地生態系統的承載力.

本研究將保護地綜合生態承載力定義為生態系統在保護地生態空間、生產空間、生活空間和游憩空間當中維持其重要生態系統服務功能的能力.即保護地綜合生態承載力是指在確保保護地生態系統功能結構不被破壞,以及野生動物可持續生存繁衍前提下,保護地生態系統可持續支撐人類活動強度閾值,其中人類生活活動強度是指人類生活代謝對資源的需求與污染物排放對生態系統的影響程度;放牧與生態旅游等活動強度是人類生產活動需要的資源與排放的污染物對生態系統的干擾程度.

1.1.2 表征方法 對于保護地綜合生態承載力的量化,可利用發展變量與限制變量間的關系來定量描述[16-18].表示區域人類生活活動強度以及放牧與生態旅游等活動強度的變量是發展變量,可以通過區域的總人口、地區生產總值、旅游規模、載畜規模、能源和資源利用量以及各種污染物排放量來表征,以上因素的集合構成發展變量集合,其中的元素被稱為發展因子,可表示為n維矢量:

與發展變量相對應的是限制變量,是指資源、能源和生態系統條件對人類生活活動以及放牧與生態旅游等活動限制的體現.與發展變量相似,限制變量集合是由全體限制因素組成,集合中元素稱為限制因子,同樣可用n維矢量表示:

在此基礎上,保護地綜合生態承載力可以表示為在不超過限制變量閾值的范圍內,發展變量的最大值,同理可以表示為n維矢量:

因此保護地綜合生態承載力可以表示成在相應的產業結構下,區域資源、能源和生態系統所能負載的人口數與經濟規模的閾值,即區域資源、能源和生態環境所能承載的最大人口數與經濟規模,它是保護地區域產業結構調整的基礎.

三江源國家公園以草地生態系統為主,其綜合生態承載力表示為一定時期內,一定社會經濟技術條件,維持保護地草地生態系統多樣性與完整性,不危害保護物種可持續生存繁衍前提下,草地生態系統所能負載的人口數、旅游規模及載畜規模的閾值,它是保護地區域經濟建設與生態保護協同,維持保護地持續健康發展的基礎.本研究針對三江源國家公園生態系統的特點,主要選擇草地生態系統畜牧業規模（載畜量）與放牧結構,以及旅游規模作為優化目標,對區域生態承載力和載畜規模進行優化調控.首先給出研究區具體的發展因子和限制因子.

（1）發展因子選擇

發展變量用以度量人類活動（生活活動與經濟開發活動）對生態系統作用的強度,以各種資源利用量與向環境排放的各種污染物量表示,它們的全體構成發展變量集,集合中的元素稱為發展因子.黃河源區瑪多縣地區發展因子包括:人口規模、放牧結構、載畜規模、旅游規模.

（2）限制因子選擇

限制因子是生態系統狀況對人類活動限制作用的表現.通常,限制因子可分為以下幾類:環境類限制因子、資源類限制因子、市政工程類限制因子與心理類限制因子.針對三江源國家公園生態系統的特點,黃河源區瑪多縣地區限制因子包括:野生動物規模、產草量、旅游承載力指標、草地面積指標、保護區面積指標.

綜上所述,三江源國家公園黃河源區瑪多縣地區發展變量集D可規定為:

式中:DP為人口規模;DT為旅游規模;DN為載畜規模.

對應限制因子集C為:

式中:CW為野生動物規模約束;CG為產草量約束指標;CT為旅游承載力約束指標;CGA為草地面積約束指標;CBA為保護區面積約束指標.

1.2 生態承載力約束下的不確定性多目標優化模型構建

1.2.1 不確定性多目標優化研究概述 多目標優化問題得到的是 Pareto優化解集或非被占優解集.目前多目標優化方法已成功應用于多個領域,例如能源系統優化[19]、工業生產過程優化[20]、能源消費預測與優化[21]、基于環境承載力的排污權分配[22]、水資源配置[23-24]、固體廢棄物管理[25]、人力資源調度模型[26]、供應鏈優化[27]和基于水資源約束的產業結構優化[28]等.作為生態系統功能結構表征的生態承載力是由多個分量構成的,且總是存在諸多不確定性,因此在研究生態承載力時選擇不確定性多目標優化方法會更為有效（IFMOP,Inexact fuzzy multi-objective programming）,IFMOP允許將不確定性作為區間直接引入到規劃流程中[29-30].該方法已成功地應用于工程應用,如在區域發展規劃[31]、區域產業優化[32]和環境經濟管理[33].

1.2.2 不確定性多目標優化概念模型 本研究建立了一個生態承載力約束下的保護地區域發展規模與結構優化的概念模型（Optimal Model of Development Scale and Structure Optimization of Protected Area under the Constraint of Ecological Carrying Capacity,OMDSSOPECC）.一般形式:

1.2.3 綜合生態承載力約束下的瑪多縣發展規模與結構優化模型建立 綜合考慮瑪多縣生態系統各方面因素,構建一個適合該區域的生態承載力不確定性多目標優化模型,通過設定目標函數和約束條件,其中目標函數包括適度人口規模、區域最大載畜量以及適度旅游規模三部分,約束條件考慮產草量約束、旅游環境承載力約束、土地資源等承載力分量約束、野生動物保護約束、人口規模約束以及旅游規模約束等.構建模型如下:

1）目標函數:

2）約束條件:

（1）野生動物規模約束:

（2）產草量約束:

（3）旅游環境承載力指標約束:

① 旅游資源約束

旅游資源約束主要包括生活垃圾、生活污水指標的約束:

② 以面積為限制性因子的計算公式如下:

③ 以長度為限制性因子的計算公式如下:

④ 旅游環境承載力綜合值計算公式如下:

（4）草地面積約束:

式中:GLA±為最大草地面積.

（5）野生動物保護區約束:

（6）人口規模約束:

式中:MAXPi±為人口規模上限,人;MINPi±為人口規模下限,人.

（7）旅游規模約束:

式中:MAXPj±為旅游規模上限,人;MINPj±為旅游規模下限,人.

（8）非負約束:

2 黃河源區瑪多縣生態承載力及規模結構優化

2.1 研究區概況

三江源地區是青藏高原生態系統的典型代表區域,也是青藏高原生態屏障重要的組成部分.三江源國家公園是中國首個國家公園體制試點區,包括黃河源、長江源、瀾滄江源三個子園區.其中黃河源區瑪多縣隸屬果洛藏族自治州,位于青海省南部,巴顏喀拉山北麓（96°50′N～99°20′E,33°50′N～35°40′E）,土地面積 2.53萬 km2,屬高平原地區,平均海拔4200m（圖1）.

圖1 研究區區位Fig.1 Location of the study area

近年,青海省在“生態立省”理念的指導下,加大了三江源地區的生態保育與恢復力度,大力實施的三江源生態保護和建設工程.雖然瑪多縣生態保護取得了階段性成果,生態效益有所提高,但整體來說,瑪多縣作為傳統牧區縣,草地生態系統是主體生態系統,其生態本底脆弱,生態環境承載力壓力較大.因此,有序整合生態保護與牧民生計的沖突,進一步協調生態保護與經濟建設的矛盾,如此才能保障區域生態系統朝著良性方向演化.

2.2 模型參數選取

通常自然保護地按照被保護的重要性和可利用性劃可分為核心區、緩沖區、實驗區或旅游區.因此,在進行生態承載力核算時,空間范圍的界定可以在各類保護地現有功能分區的基礎上,以保持生態系統完整性為原則,遵從保護面積不減少、保護強度不降低、保護性質不改變的總體要求,將功能分區對應于相應的生態、生產、生活、旅游功能空間,合理確定承載力核算的邊界范圍.對于不同承載力對象,分別參照對應方法,搜集統計數據、調查數據,計算每一類生態系統服務的供給量和承載對象的個體消耗量.由于不同類型保護地的保護目標和社會經濟發展現狀不一,達到承載力的精確核算較為困難,因此需根據案例區的自然屬性、生態價值和管理目標對承載力核算中生態系統服務消耗量設置相應的約束參數.

本研究根據《三江源國家公園總體規劃》目標,將規劃期分近期（2020年）與遠期（2025和2035年）3個階段.數據來源包括遙感圖像解譯、中國科學院資源環境科學與數據中心、青海年鑒、青海省統計年鑒、瑪多縣國民經濟和社會發展統計公報及年鑒、三江源國家公園規劃及相關文獻[34-37]（表1和表2）.參數的不確定性是通過取值區間解決的,取值空間多從獲取信息中直接確定,其他部分參數采用取中間值上下浮動10%的方法確定取值空間.

表1 不確定性多目標優化模型的主要約束參數Table 1 Main constraint parameters of the uncertain type multi-objective optimum model

表2 模型重要參數Table 2 Important parameters of the model

2.3 方案設計與模型求解

2.3.1 方案設計 本研究基于構建的保護地生態承載力不確定性多目標優化模型,對保護地生態系統供給能力的計算和承載對象消耗量的統計,評估該保護地生態承載力,包括適度人口規模、區域最大載畜量以及適度旅游規模.由于黃河源園區內主要是以畜牧業和旅游業為生態系統提供供給服務的主要來源,因此對社會經濟活動承載力模型進行相應簡化.本研究以2018年為基準年,2020、2025、2035年為目標年,設定兩種情景:基準情景（BAU 情景）和規劃目標情景（PO情景）,利用構建的不確定性多目標優化模型對瑪多縣不同情景下區域發展規模與結構進行優化.本研究主要利用 LINGO 軟件對黃河源區瑪多縣生態承載力不確定性多目標優化模型進行求解.

2.3.2 模型求解 不確定性多目標優化模型求解,需結合FLP 轉換、模糊目標構建、ILP 轉換、目標分解與不確定多目標優化子模型構建以及最終人機交互等步驟完成整個模型求解過程[14].

2.4 結果分析

利用構建的不確定性多目標優化模型對不同情景進行求解,BAU情景下的求解結果如表3所示,規劃目標情景下的求解結果見表4.

表3 BAU情景下的規模與結構Table 3 Scale and structure in BAU scenario

表4 規劃目標情景下的規模與結構Table 4 Scale and structure in PO scenario

2.4.1 區域野生動物規模分析 瑪多縣黃河源園區內的核心保育區和生態保育修復區是野生動物的重要棲息地,植被類型以高寒草原和高寒草甸為主.瑪多縣可利用草地面積為 22536.86km2.該地區內廣泛分布的大型食草野生動物為藏野驢和藏原羚,每只藏野驢換算為4個羊單位,每只藏原羚換算為 0.5個羊單位.地區在發展畜牧業的同時保護野生動物種群數量,經計算瑪多縣可以承載野生動物為30萬個羊單位.根據多目標優化模型計算不同情景下瑪多縣野生動物規模（圖 2和圖 3）,由圖可知,BAU情景下,2020年瑪多縣野生動物規模在31808～35438羊單位,2025年的規模為 332316～48220羊單位,2035年的規模為56108～63847羊單位,在此情景下野生動物規模發展迅速,但距離經濟發展目標較遠.

圖2 BAU情景下野生動物規模Fig.2 Wildlife scale in BAU scenario

圖3 規劃目標情景下野生動物規模Fig.3 Wildlife scale in PO scenario

在規劃目標情景下,2020年瑪多縣地區野生動物規模在 35438～37048羊單位,2025年規模為44192～48035羊單位,2035年規模為 56831～61210羊單位,在此情景下能保證野生動物種群數量發展的同時畜牧業發展相對較為迅速.

2.4.2 區域畜牧業結構與規模分析 在瑪多縣畜牧業發展規劃中,產業種類以牛、羊、馬為主.近年來,隨著產業結構、企業組織結構、市場結構和產品結構的進一步調整,實施一系列改革發展戰略,瑪多縣畜牧業已具備了一定的基礎和實力,符合該地區工業發展規劃定位.本研究根據相關文獻數據及青海省統計年鑒并結合三江源國家公園規劃以及瑪多縣統計資料及年鑒利用不確定多目標優化模型計算 BAU情景和規劃目標情景下 2020、2025和2035年的畜牧業載畜規模（圖 4～圖 9）.由圖可看出,瑪多縣地區以養殖家牦牛為主,藏羊次之,馬的養殖規模最小.其中,在BAU情景下,2020年家牦牛、藏羊、馬的載畜規模分別為246138～389037羊單位、74587～117890羊單位、4475～7073羊單位,2025年分別達到 258905～458972羊單位、78456～ 139083羊單位、4707～8345羊單位,2035年分別達到278432～558426羊單位、84373～169220羊單位、5062～10153羊單位,在此情景下地區畜牧業發展緩慢,距離發展目標較遠.在規劃目標情景下,2020年瑪多縣地區畜牧業家牦牛、藏羊、馬的載畜規模最大分別達到287615～363303羊單位、87156～11092羊單位、5229～6606羊單位,2025年分別達到302752～438991羊單位、91743～133027羊單位、5504～7982羊單位,2035年分別達到 378440～514679羊單位、114679～155963 羊單位、6881～9358 羊單位,在此情景下畜牧業發展相對較為迅速.與 BAU情景相比,規劃目標情景下瑪多縣畜禽養殖規模更合理.

圖4 BAU情景下牦牛養殖規模Fig.4 Yak breeding scale in BAU scenario

圖5 BAU情景下藏羊養殖規模Fig.5 Tibetan sheep breeding scale in BAU scenario

圖6 BAU情景下養馬規模Fig.6 Raising horses scale in BAU scenario

圖7 規劃目標情景下牦牛養殖規模Fig.7 Yak breeding scale in PO scenario

圖8 規劃目標情景下藏羊養殖規模Fig.8 Tibetan sheep breeding scale in PO scenario

圖9 規劃目標情景下養馬規模Fig.9 Raising horses scale in PO scenario

2.4.3 區域人口規模分析 由圖10～圖11可看出,在 BAU情景下,瑪多縣 2020年人口規模為 1.975～2.705萬人,2025年為 2.164～3.443萬人,2035年為2.329～3.75萬人;而在規劃目標情景下,2020年、2025年和 2035年人口規模區間分別為 1.606～2.068萬人、2.100～2.350萬人和2.388～2.698萬人,而瑪多縣2019年總人口接近1.60萬人,因此,規劃目標情景的人口規模比較合理,符合規劃人口目標.進一步對牧民人口規模進行分析,由圖 12-圖 13可以看出,在BAU情景下,

圖10 BAU情景下總人口規模Fig.10 Total population scale in BAU scenario

圖11 規劃目標情景下總人口規模Fig.11 Total population scale in PO scenario

圖12 BAU情景下牧民人口規模Fig.12 Population scale of herdsmen in BAU scenario

圖13 規劃目標情景下牧民人口規模Fig.13 Population scale of herdsmen in PO scenario

2020年牧民人口規模為1.525～2.202萬人,2025年為 1.740～2.836 人,2035 年為 1.852～3.135 萬人;在規劃目標情景下,2020年、2025年和2035年牧民人口規模區間分別為1.25～1.65萬人、1.65～1.83萬人和1.863～2.135萬人,瑪多縣2019年牧民人口為1.26萬人,因此,規劃目標情景下的牧民人口規模比較合理,符合規劃人口目標.

2.4.4 區域旅游規模分析 旅游業是三江源地區一個重要產業.近幾年,瑪多縣旅游產業發展迅速,截至 2018年旅游產業帶來的總收入達到 3525萬元,接待游客人數 4.89萬人次,旅游業的發展帶動了相關產業和地方經濟的發展,加快了城鄉經濟結構調整的步伐,擴大了社會就業,增加了城鎮居民和農牧民群眾收進.旅游業的產業帶動和社會效益已在顯現.但隨著人們對黃河源生態保護意識的逐漸增強,地方政府也為有效保護三江源國家公園黃河源園區扎陵-鄂陵湖、星星海自然保護分區的生態環境和自然資源,瑪多縣政府通告,禁止在扎陵-鄂陵湖、星星海自然保護分區開展旅游活動,旨在保護黃河源頭生物多樣性,確保珍稀物種棲息地不受威脅,有效保護好黃河源頭的生態環境.因此,本研究對不同情景下瑪多縣旅游規模進行分析,由圖14和圖15可看出,在BAU情景下,瑪多縣旅游規模整體呈現增加趨勢,2020年瑪多縣地區旅游規模為7.899～9.017萬人次,2025年達到8.656～11.445萬人次,2035年達到9.716～12.533萬人次,在此情景下旅游業發展迅速發展,但未能考慮地區生物多樣性以及地方發展規劃,旅游規模持續增加.而在規劃目標情景下,2020年瑪多縣地區旅游規模最大為 4.113萬人次,2025年為4.700萬人次,2035年為5.396萬人次,在此情景下旅游業發展減緩,主要是考慮了三江源國家公園規劃試點以及地方規劃對旅游的限制開發,旨在保護地方生物多樣性以及生態環境.

圖14 BAU情景下瑪多縣旅游規模Fig.14 Tourism scale of Maduo County in BAU scenario

圖15 規劃目標情景下瑪多縣旅游規模Fig.15 Tourism scale of Maduo County in PO scenario

3 結論

3.1 綜合考慮保護地綜合生態承載力及其相關的發展因子與限制因子,利用不確定性多目標規劃方法建立一種區域生態承載力不確定性多目標優化模型得到的結果（包括適度人口與載畜規模）相比傳統方法得到的結果更接近實際情況.

3.2 草畜矛盾是制約瑪多縣社會經濟發展的瓶頸;根據《三江源國家公園總體規劃》,在保證野生動物種群數量發展的同時,2020年、2025和2035年瑪多縣地區畜牧業（家牦牛、藏羊、馬）規模分別為287615～363303羊單位、87156～11092羊單位、5229～6606羊單位,2025年分別達到302752～438991羊單位、91743～133027羊單位、5504～7982羊單位,2035年分別達到378440～514679羊單位、114679～155963羊單位、6881～9358羊單位.

3.3 由于保護地生態環境容量的限制,為持續推進“三江源國家公園試點”目標,黃河源區瑪多縣需控制其人口與旅游規模.其中2020年、2025年和2035年牧民人口規模區間分別為1.25～1.65萬人、1.65～1.83萬人和1.863～2.135萬人.2020年瑪多縣地區旅游規模最大為 4.113萬人次,2025年為 4.700萬人次,2035年為 5.396萬人次,在規劃目標情景下旅游業發展減緩,主要是考慮了三江源國家公園規劃試點以及地方規劃對旅游的限制開發,旨在保護地方生物多樣性以及生態環境.