區域畜禽養殖環境承載力評價及預警研究*

豆志杰，鐘明艷，孟颯

(長春大學管理學院，長春市，130022)

0 引言

畜禽養殖業是農業生態經濟系統中的一個重要產業單元[1]，其發展受到諸多環境因素的制約。產業發展現狀、自然資源狀態、社會需求狀況、經濟發展水平、技術發展水平、社會治理和響應能力等共同構建畜禽養殖環境系統，當畜禽養殖業發展造成環境污染超過了區域環境系統的整體吸納和承載能力時[2]，大量廢棄物嚴重影響并威脅區域環境質量的局面就會出現[3]。因此，建設節約型、生態文明型社會，區域畜禽養殖業的發展必須維持在環境系統可承受的能力范圍之內。

近年來，國內學者在畜禽養殖環境承載力相關領域做了一些研究，王延吉、董法秀、劉然然、許翼等[4-7]基于灰色理論分別對延邊地區、長沙市、山東省、沈陽市的畜禽養殖環境承載力進行分析和預測；黃顯雷[8-9]、李登赴[10]、褚明輝等[11]利用養分平衡的方法核算畜禽養殖環境承載力；陳曉燕[12]利用系統分析模型評估杭州市各地區的畜禽養殖環境承載力現狀；而安晶潭等[13]利用系統動力學法預測大理州的畜禽養殖環境承載力現狀。這些研究為我們研究吉林省各地區的畜禽養殖環境承載力提供了參考。

因此，本文擬從經濟、社會、自然角度考慮，選取發展類和限制類指標構建畜禽養殖環境系統承載力評價指標體系，基于灰色預測模型和系統分析方法對吉林省各區域畜禽養殖產業的環境承載力進行評價和預測，通過量化的“承載力”關注當前和未來一段時間內畜禽養殖產業系統與區域環境系統的協調度和可持續發展程度[14-15]，在環境系統的允許和約束下推動區域畜禽養殖產業健康發展。

1 畜禽養殖環境系統承載力評價指標體系構建

借鑒國內外相關研究成果，秉持科學性、完整性、可預測性等原則，從經濟、自然、社會三個維度構建區域畜禽養殖環境承載力系統模型，用發展類和限制類指標度量區域畜禽養殖環境承載力。人口增長、經濟發展等人類為滿足自身發展和社會福利改善而產生的各種消耗性活動會導致環境沒有更多的承載能力支撐畜禽養殖活動的發展，把這一類指標定義為限制類指標。限制類指標與畜禽養殖承載能力之間成負相關關系，指標的數值越大，代表人類活動強度越大，越不利于畜禽養殖環境系統承載力的改善和畜禽養殖活動的增加；技術進步、社會治理、新資源的發現等經濟社會活動和響應機制會降低環境污染和破壞，或為畜禽養殖業的發展提供更多可利用的資源環境，使環境有更多的承載能力支撐畜禽養殖活動的發展[16]，把這一類指標定義為發展類指標。發展類指標與畜禽養殖承載能力之間成正相關關系，指標數值越大，越有利于畜禽養殖環境系統承載力改善，有利于畜禽養殖活動的增加。本文構建的畜禽養殖環境承載力系統承載力評價指標體系如表1所示。

表1 畜禽養殖環境系統承載力評價指標體系及說明Tab.1 Evaluation index and description of environmental carrying capacity of livestock and poultry breeding system

上述指標體系綜合反映了區域現有畜禽養殖業發展和污染現狀、區域土地資源、水資源和生物資源消耗水平、人類經濟社會發展情況等對區域畜禽養殖環境系統的限制性影響[17]。

近似描述了區域土地資源、水資源和生物資源現狀、區域經濟發展水平、社會管理水平、污染治理水平、科技投入水平等對區域畜禽養殖環境系統的支持能力；綜合反映了區域自然系統、經濟社會系統、產業系統、環境響應系統的相互影響和相互作用，較全面地勾勒了畜禽養殖環境系統的各個維度和方面，能較好地評價區域畜禽養殖環境系統承載力的綜合狀態。

2 數據來源與評價方法

2.1 原始數據來源

本文選取長春、吉林、四平、通化、白城、白山、松原、延邊、遼源作為代表性地區研究吉林省畜禽養殖業的發展。吉林省畜禽養殖基礎數據、人口數、工業產值、牧業產值、工業廢水排放量、生活污水排放量、化學肥料施用量、耕地面積、糧食作物產量、地表徑流、地面水水質達標率、飲用水源達標率、“三廢”綜合利用產品產值、“三同時”執行率、環評執行率、工業企業廢水排放達標率、科技支出、GDP、環保投資占GDP比重等指標均來源于歷年《吉林省統計年鑒》《中國統計年鑒》和《中國農業統計年鑒》；養殖量用生豬當量來表示(30只蛋雞折算1頭豬，60只肉雞折算1頭豬，1頭奶牛折算10頭豬，1頭肉牛折算5頭豬，3只羊折算1頭豬)；養殖結構用大牲畜存欄量與養殖總量的比值來確定；土地資源消耗水平用養殖生豬當量除以年末常用耕地面積；水資源消耗水平用養殖用水量同地表徑流量比值來確定；生物資源消耗水平用畜禽養殖產值除以糧食產量來確定；養殖污水排放用畜禽養殖量乘以單位養殖污水排放量來確定；養殖固廢排放量用畜禽養殖量乘以單位養殖固廢排放量來確定；廢水排放相對強度用畜禽養殖污水排放量除以工業廢水與生活污水排放量的總和來確定；固廢排放相對強度用畜禽養殖固廢排放量除以工業固廢與生活垃圾排放量的總和來確定；污染物排放相對強度用畜禽養殖污染物排放量(COD)除以總COD排放(工業廢水、生活污水污染物之和)來確定。

2.2 畜禽養殖環境系統承載力評價方法選擇

本文選擇系統分析模型作為畜禽養殖環境承載力量化方法，通過計算并比較區域環境系統承載力的綜合值、適宜值和警戒值，來確認區域環境承載力的具體狀態[3]。

在研究區域畜禽養殖環境承載力評價及預警中，針對n個指標給出了不同年份的畜禽養殖環境承載力分量，假設環境承載力在m個年份的承載力為Xj(j=1，2，3，…，m)，而不同年份m畜禽養殖環境承載力又由若干個指標n所確定的分量構成，既有xij=(x1j，x2j，x3j，…，xnj)。對其進行歸一化處理之后，有Xij=(X1j，X2j，X3j，…，Xnj)，其中Xij代表第i個指標在第j年份下的具體指標值。為了消除不同指標數據量綱之間的差異，本文約定，對于限制類指標用式(1)進行歸一化處理。

(1)

對于發展類指標用式(2)進行歸一化處理。

(2)

那么，第j年份環境承載力的綜合值用歸一化后矢量的模來表示，如式(3)。

(3)

此外，本文把各指標年度平均值設定為適宜值，用來表征畜禽養殖生態環境承載力最理想的狀態；各指標所有年份的最小值設定為警戒值，表征畜禽養殖生態環境承載力的最大承受力度。

2.3 畜禽養殖環境系統承載力預測模型選擇

灰色預測模型(Grey Model)是對灰色系統建立的預測模型，簡稱GM模型，經常運用在農業、經濟等方面。作為預測用的GM模型分為GM(1,1)模型和GM(n,1)模型。當原始時間序列含有指數變化規律時，GM(1,1)是比較理想的預測模型，畜禽養殖環境承載力測度既有已知因素又含有未知因素，可以看成一個灰色過程，因此本文選用累加生成數列的GM(1,1)模型預測未來10年吉林省各區域畜禽養殖環境承載力現狀[4]。基本步驟如下。

1)對原始數據做一次累加。設變量X(0)={X(0)(i)，i=1，2，…，n}為預測吉林省各區域畜禽養殖環境承載力的非負單調原始數據列。為克服原始數列的波動性和隨機性，首先對X(0)進行一次累加，生成一次累加序列

X(1)={X(1)(k),k=1,2,…，n}

(4)

式中：k——時間序列。

2)建立GM(1，1)模型。對X(1)建立微分方程，即GM(1，1)模型

(5)

式中：a——發展灰度；

u——內生控制灰度。

X(0)(k)=-aX(1)(k)+u(k=1,2,3,…，n)

(6)

即矩陣形式為

Y=B(a,u)T

其中：Y=[X(0)(2)，X(0)(3)，…，X(0)(n)]T，

用最小二乘求得參數的估計值

(7)

因此，解式(5)，得到離散化的時間響應模型

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(8)

由式(8)計算得到的是在k+1時刻生成數列的預測值，欲求原始數列的預測值，尚需進行累減運算。因此得到原數列的預測值為

(9)

3)模型檢驗。預測數列與原始數列的擬合精度高可直接用于外推預測，否則，須經殘差修正后再用于預測，擬合檢驗指標有后驗差值比C及小誤差概率P，具體檢驗過程如下。

首先，計算原始數列X(0)的均值和方差。

(10)

(11)

(12)

(13)

最后，求后驗差比值與小誤差概率。后驗差比值

(14)

小誤差概率

(15)

當C<0.35,P>0.95，預測模型精度為一級，當0.35

2.4 畜禽養殖環境系統承載力評價標準確定

表2 區域畜禽養殖環境系統承載力評價標準Tab.2 Evaluation criteria for environmental carrying capacity of regional livestock and poultry breeding system

3 吉林省畜禽養殖環境承載力評價結果分析

3.1 畜禽養殖環境承載力現狀不容樂觀

應用上述畜禽養殖環境承載力測算方法，對2010—2019年吉林省各區域畜禽養殖環境承載力的綜合值、適宜值和警戒值進行計算，具體結果如表3所示。

表3 2010—2019年吉林省各地區畜禽養殖環境承載力綜合值、適宜值和警戒值Tab.3 Comprehensive value,suitable value and warning value of environmental carrying capacity of livestock and poultry breeding system in different regions of Jilin Province from 2010 to 2019

由表3可知，2010—2019年吉林省吉林、松原、白城的畜禽養殖環境承載力的綜合值波動幅度較大，總體呈現下降的趨勢，多數年份的綜合值均低于警戒值，表明這三個地區的生態環境承載力弱；長春、通化、遼源、四平地區歷年的畜禽養殖環境承載力綜合值大多介于警戒值和適宜值之間，畜禽養殖生態環境承載力水平較弱；延邊、白山的畜禽養殖環境承載力綜合值大多大于適宜值，且逐漸偏離適宜值，表明延邊和白山兩地區畜禽養殖環境承載力較強。當前，吉林省9個行政區域中吉林、松原和白城的畜禽養殖環境承載力最弱，長春、通化、四平和遼源居中，延邊和白山的整體情況較好，區域畜禽養殖環境承載能力受到了一定程度的挑戰[19]。詳見表4。

表4 吉林省各城市畜禽養殖環境承載力的現狀Tab.4 Current situation of environmental carrying capacity of livestock and poultry breeding system in Jilin province

3.2 畜禽養殖環境承載力前景堪憂

為了考察區域畜禽養殖環境系統承載力的累積效應、滯后效應和長期影響，增強對產業發展方向和整體產業布局的預判，本文利用上述灰色預測模型對吉林省代表性城市的畜禽養殖環境承載力進行預測。以長春為例，計算結果如表5所示。

表5 長春畜禽養殖環境承載力實際值與預測值Tab.5 Actual and predicted values of environmental carrying capacity of livestock and poultry breeding system in Changchun

可以發現，2010—2019年長春市禽養殖環境承載力實際值與預測值擬合度較高，實際數據和預測數據兩者相差不大且兩者數據的變動都呈遞減趨勢。表明本文選取的畜禽養殖產業環境承載力實證分析方法和構建的評價指標體系均適用。可以據此對長春地區2020—2029年的畜禽養殖環境承載力進行預測，相應的畜禽養殖生態承載力測度的預測模型

X(t+1)=12.33e0.060 1t-12.241 8

(16)

同理，分別構建其他8個行政區域的畜禽養殖環境承載力預測模型，并據此進行區域環境承載力預測，限于篇幅，在這里不一一贅述。2020—2029年吉林省各地區畜禽養殖環境承載力預測結果匯總情況如表6所示。

表6 2020—2029年吉林省各地區畜禽養殖環境承載力預測值Tab.6 Predicted values of environmental carrying capacity of livestock and poultry breeding system in different regions of Jilin Province from 2020 to 2029

依據前文提出的評價標準，吉林省各地區畜禽養殖業環境承載力前景預測結果匯總如表7所示。

表7 吉林省各地區畜禽養殖業環境承載力前景Tab.7 Prospects of environmental carrying capacity of livestock and poultry breeding in different regions of Jilin Province

對比各地區畜禽養殖環境系統承載力現狀可以發現：(1)未來10年吉林省各地區畜禽養殖環境系統承載力基本沿襲和繼承了現有基礎，9個行政區中6個(延邊、白山、遼源、吉林、松原、白城)地區的畜禽養殖環境承載力水平維持不變，說明區域畜禽養殖環境系統的系統慣性和累積效應很難突破；(2)長春市受自然生態系統，特別是高水平的經濟社會系統、環境治理響應系統等對養殖環境系統支撐能力的顯著影響，雖然當前畜禽養殖環境承載力較弱，但未來前景較樂觀，是9個地區中唯一一個有機會實現系統修復和逆生長的地區；(3)吉林和四平地區在自然、經濟和社會系統的綜合作用下，現有畜禽產業生態環境系統的負面影響將在未來10年進一步顯化，區域畜禽養殖環境承載能力將進一步惡化，由當前的中等水平直線滑落至較弱水平，前景堪憂；(4)總的看來，9個行政區域中將有5個，超過55%的地區變成畜禽養殖環境系統承載力薄弱地區，進入重警狀態，省域范圍內畜禽養殖業整體發展前景不樂觀。上述預測結果說明，區域畜禽養殖環境系統承載力不僅是可繼承的，也是可逆行和再生的，其綜合狀態取決于系統內發展類指標和限制類指標的相互作用和影響，既要尊重現有系統承載力現狀和基礎，又要積極采取恰當的系統干預策略，充分發揮經濟、社會和生態系統對產業系統的促進作用，實現區域畜禽養殖環境系統的良性和可持續發展。

自然狀態下未來10年，延邊、長春、白山地區畜禽養殖環境承載力預測的綜合值逐年遞增，且均大于警戒值，偏向適宜值，畜禽產業發展前景樂觀，應注重生態環境保護，維持畜禽養殖業的可持續性發展模式；遼源地區畜禽環境承載力的綜合值逐年偏大，且介于警戒值和適宜值之間，生態環境的自我修復能力較強，未來發展前景較樂觀，可適度開展畜禽產業的可持續發展活動，控制好養殖數量和養殖規模；吉林、四平、通化、白城、松原的畜禽養殖環境承載力的綜合值均小于警戒值，且呈逐年下降態勢，表明這些地區畜禽養殖產業發展前景不樂觀，處于重警區域，各地區的生態環境狀況較差，畜禽養殖模式不能和生態環境共存，當前畜禽養殖模式不適合該地區，應當盡快縮減畜禽養殖的規模、數量，轉移全部或部分畜禽養殖產業，著力進行生態環境修復。

4 結論與建議

畜禽養殖業的發展是一個包含經濟、社會和環境影響的系統工程。畜禽養殖業發展涉及的影響因素有的會對產業發展有促進和支持作用，有的具有阻礙和限制作用，畜禽養殖業的發展應該綜合考慮各方影響，用系統、協同和持續的思想綜合考慮[20-21]。本文從自然生態系統、經濟社會系統、產業系統和環境響應系統等方面選取發展類和限制類指標構建區域畜禽養殖環境系統承載力評價指標體系，通過對比區域畜禽養殖環境系統承載力預測值、適宜值(各指標年度平均值)和警戒值(各指標所有年份的最小值)，對吉林省各地區禽養殖環境承載力進行了評價和預測。

首先，區域畜禽養殖環境承載力受到了一定程度的挑戰。2010—2019年，吉林、松原、白城3個地區多數年份畜禽養殖環境承載力的綜合值均低于警戒值，畜禽養殖生態環境承載力弱；長春、通化、遼源、四平4個地區歷年的畜禽養殖環境承載力綜合值大多介于警戒值和適宜值之間，畜禽養殖生態環境承載力較弱；延邊和白山2個地區的畜禽養殖環境承載力綜合值大多大于適宜值，地區畜禽養殖環境承載力相對較強。

其次，整體畜禽養殖環境承載力前景堪憂。未來10年，吉林和四平地區畜禽產業生態環境系統的負面影響將進一步顯化，區域畜禽養殖環境承載能力將進一步惡化，加上之前一直處于較弱狀態的吉林、松原和白城，省域內9個行政區域中將有5個，超過55%的地區變成畜禽養殖環境系統承載力薄弱地區，進入重警狀態，畜禽養殖業整體發展前景不樂觀。

最后，區域畜禽養殖環境系統承載力的系統慣性和累積效應很難突破。前后兩個10年的對比分析發現，吉林省9個行政區中有6個(延邊、白山、遼源、吉林、松原、白城)的畜禽養殖環境承載力狀態維持不變；有2個地區(吉林、四平)會出現進一步惡化態勢；只有1個地區(長春)受自然生態系統，特別是高水平的經濟社會系統、環境治理響應系統的支撐能力影響，有機會實現系統修復和逆生長，前景較樂觀。

上述研究結果說明，區域畜禽養殖環境系統各個子系統的相互作用機理深刻、復雜，在空間上有交叉，在時間上有繼承，有顯著的累加和滯后效應。其綜合狀態取決于系統內發展類指標和限制類指標的相互作用和影響，一旦受到破壞，在自然狀態下很難修復，多數情況只能愈演愈烈。既要尊重現有系統承載力現狀和基礎，又要積極采取恰當的系統干預策略，充分發揮經濟、社會和生態系統對產業系統的促進作用，在環境承載力約束范圍內合理地進行產業布局和產業發展政策制定，實現區域畜禽養殖環境系統的良性和可持續發展。具體說來，長春、白山、延邊等發展前景樂觀地區應注重生態環境保護，維持現有畜禽養殖的可持續性發展模式；遼源生態環境的自我修復能力較強，未來發展前景較樂觀，可適度開展畜禽產業的可持續發展活動，控制好養殖數量和養殖規模；吉林、四平、通化、白城、松原等畜禽養殖環境承載力重警區域則應迅速縮減畜禽養殖規模，進行全部或部分產業轉移，著力進行生態修復，并考慮逐步探索生態產業化道路。