西北地區三維生態足跡生態安全評價及驅動力分析

魯 鈺,趙銀娣,2,*,董霽紅

1 中國礦業大學環境與測繪學院,徐州 221116

2 自然資源部退化及未利用土地整治工程重點實驗室,西安 710075

區域生態安全是促進生態文明建設并實現可持續發展的重要基礎[1],對區域社會、經濟和環境的協調發展具有重要意義[2—3]。生態安全評價采用的方法主要有壓力-狀態-響應模型[4],系統聚類法[5],生態足跡法[6]、綜合指數法[7]、模糊綜合評價法[8]和神經網絡模型[9]。上述生態安全評價的定量方法中,生態足跡法從生態視角核算自然資本,衡量人類對地球再生能力的直接和間接需求,并將其與地球上現有的生物能力相比較[10—11],是一種易于閱讀的生態可持續性衡量工具[12]。隨著研究深入,傳統生態足跡模型未能區分自然資本流量與存量,也無法反映生態赤字在時間上的累積,三維生態足跡模型[13—15]更能體現出不可再生資源對生態穩定發展的重要性。方愷[13—15]將三維生態足跡引入中國進行優化與完善,并評估全球11個國家的自然資本利用狀況。陳蓓[16]借助生態足跡模型利用生態壓力指數、生態足跡多樣性指數和生態協調系數對川西南高原地區進行生態安全評價,王濤[17]利用千米尺度的凈初級生產力(NPP)計算生態壓力指數進行河南生態安全診斷,鄭德鳳[18]基于足跡深度和廣度分析了中國自然資本的時空演變和驅動力機制。目前三維生態足跡在足跡核算方面研究較多,對不同地區自然資本利用的深入研究不足,足跡的計算和空間刻畫仍然需要優化,也缺乏從資本流量和存量方面評價生態安全,同時迫切需要深入探討省際自然資本格局形成的驅動力。

西北地區作為我國重要的礦產和能源供應基地,生態環境脆弱,經濟持續發展和資源的過度開發導致生態退化嚴重[1],有必要進行生態安全評價和驅動力分析。西北地區的生態足跡研究比較缺乏且多集中在二維層面,研究區時空異質性大,基于NPP的均衡因子和產量因子研究多為千米尺度,導致足跡計算結果不夠準確；其次,生態安全評價研究鮮有對自然資本利用存量和流量的分析；也少有省域生態安全評價的同時探討三維生態足跡自然資本格局形成的驅動力。故本研究利用2009—2017年的MCD12Q1和MOD17A3HGF影像合并的500 m×500 m的格網單元進一步細化均衡因子和產量因子,采用三維生態足跡改進模型定量估算和可視化西北地區足跡深度、足跡廣度以及區域三維生態足跡,然后計算生態壓力指數、生態協調指數、生態足跡多樣性指數、流量資本占用率和存量資本流量利用比描述生態安全變化,最后基于STIRPAT (Stochastic Impacts by Regression on Population, Affluence and Technology) 擴展模型[19]結合主成分回歸模型[20],在多重共線性嚴重存在的情況下[21]加強對影響三維生態足跡自然資本格局演變的主要驅動因素的分析,為西北地區生態安全發展提供科學依據和決策支撐,研究技術路線如圖1所示。

圖 1 研究技術路線圖

1 數據來源及處理

1.1 研究區概況

西北地區(73°3′—111°14′E,31°42′—49°6′N)行政區劃包括陜西省、寧夏回族自治區、甘肅省、青海省和新疆維吾爾族自治區,圖2為研究區2017年生態型土地利用圖。研究區主要屬于溫帶大陸性氣候,氣候干旱,降水稀少,地形多為盆地、山地和沙漠,植被由東向西為草原、荒漠、戈壁流沙、內流河和綠洲,人口多為少數民族,礦產資源豐富,生態環境脆弱。

圖2 研究區域圖

1.2 數據準備及處理

本研究所用統計數據來源于統計年鑒,遙感數據為2009—2017年的MCD12Q1土地利用數據和MOD17A3HGF的NPP數據。生態足跡計算時分為生物資源賬戶與能源資源賬戶,耕地、草地、林地和水域對應生物資源賬戶,化石能源用地和建設用地對應能源資源賬戶。生物資源的各類指標消費數據包括農產品、畜牧產品、林產品和水產品等,這些數據來源于2010—2018年的《陜西統計年鑒》、《寧夏統計年鑒》、《甘肅發展年鑒》、《青海統計年鑒》、《新疆統計年鑒》和《中國統計年鑒》；原煤、原油、焦炭、汽油、煤油、柴油、燃料油消費量以及電力和熱力消費量等能源資源來源于《中國能源統計年鑒》,全球平均生物產量和全球平均能源足跡來自聯合國糧食及農業組織。MCD12Q1土地利用數據選取IGBP方案,影像數據的缺失值進行Majority分析；NPP數據將無效值剔除,與比例因子相乘。根據全國和西北地區的行政區劃邊界矢量圖用ArcGIS 10.5裁剪得到全國和研究區的土地利用數據和NPP數據,疊加合并,得到2009—2017年500 m×500 m的格網的各種生產性土地類型的NPP數據。

2 研究方法

2.1 三維生態足跡改進模型

三維生態足跡[15]在傳統的生態足跡模型中加入表征資本存量消耗情況的足跡深度和表征資本流量占用情況的足跡廣度,但無法準確表達生態損益值,積累不同類型的土地時,自然資本供需的矛盾可能被弱化,改進的三維生態足跡模型公式如下[22—23]:

(1)

(2)

式中,EFsize,region代表區域足跡廣度,EFdepth,region代表區域足跡深度,EFi代表第i種生態生產性土地的生態足跡,ECi代表第i種生態生產性土地的生態承載力。

相應地,區域的三維生態足跡以及地類尺度的足跡廣度和足跡深度的公式[13]如下:

EF3D,region=EFsize,region×EFdepth,region

(3)

EFsize,i=min{EFi,ECi}

(4)

(5)

式中,EF3D,region代表區域三維生態足跡,EFdepth,i為第i種生產性土地的足跡深度,EFsize,i第i種生產性土地的足跡廣度。

全國生態足跡時空異質性較大,為了使三維生態足跡模型的結果更加準確,生態安全評價更具有針對性,對模型中的均衡因子和產量因子進行細化。均衡因子指區域內某種生產性土地的年均NPP與所有生產性土地的年均NPP的比值,化石能源用地本指吸收CO2的用地,但森林是吸收CO2的主要貢獻者,化石能源用地的均衡因子用林地的均衡因子替代。由于建筑用地占用的是耕地,建筑用地的均衡因子用耕地的均衡因子代替。產量因子是指區域內某種生產性土地的年均NPP與全國相應的生產性土地的年均NPP的比值。化石能源的產量因子為0,建設用地的產量因子等同于耕地的產量因子,公式如下:

(6)

式中,ri是均衡因子,pi為第i種生產性土地的年均NPP,p為4類生產性土地的年均NPP。yi是產量因子,fi是第i種生產性土地的年均NPP,Fi為全國第i種生產性土地的年均NPP。

2.2 生態安全評價指標

根據上述三維生態足跡模型計算結果,計算生態壓力指數(ecological pressure index,EPI)[24]、生態協調系數(ecological coordination coefficient,ECC)[25]、生態足跡多樣性指數(ecological footprint diversity index,EFDI)[26]、資本流量占用率和存量流量利用比[27]對研究區進行生態安全評估。

生態壓力指數可反映區域范圍內的生態環境承壓能力的強弱[24],公式如下:

EPI=ef′/ec

(7)

式中,EPI為生態壓力指數,ef′為可更新資源的人均生態足跡,ec為人均生態承載力。

生態赤字只是一個差值,不能反映要素稟賦與區域發展間的關系,因此引入生態協調系數,其可反映區域生態環境和社會經濟發展間的協調程度,ECC的數值越接近與1.414,協調性越好,相反地,ECC數值越接近與1,協調性越糟糕[25],公式如下:

(8)

式中,ef′為可更新資源的人均生態足跡,ec為人均生態承載力,ECC為生態協調系數。

生態足跡多樣性指數包含兩個方面:豐富度和公平度,分別反映不同土地利用類型的比例情況和生態足跡的分配情況,采用Shannon-Weaver公式[28]計算,公式如下:

EFDI=-∑(pi×lnpi)

(9)

式中,EFDI為生態足跡多樣性指數,pi是第i類土地利用類型的生態足跡在總生態足跡中所占的比例。

存量流量利用比是指在資本流量完全被占用,存量資本開始逐漸被消耗的情況下,人類利用自然資本中存量和流量之間的大小關系[27],公式如下:

(10)

資本流量占用率是指當處于生態盈余時能夠準確表征對自然資本的實際占用情況[27],公式如下:

(11)

式中,ORflow代表資本流量占用率,EFsize,region代表區域的足跡廣度,EC代表生態承載力。

2.3 灰色相關分析

灰色相關分析是依據灰色系統理論定量研究事物間的關聯程度,計算出參考序列和若干比較序列間的關聯系數和關聯度,查看系統因素的主要關系[29]。灰色關聯度越大,說明發展趨勢越相近,表明兩數列的影響越大。該方法主要包括以下4個步驟[30]:

(1)選擇比較序列和參考序列:可表征系統行為特征的序列為參考數列,對系統行為因素產生影響的序列為比較序列。

(2)數據無量綱化處理:系統中因素的物理意義大不相同,數據的量綱也可能不同,因此數據需要無量綱化處理。

(3)計算關聯系數:關聯程度是曲線幾何形狀間的差別程度,其衡量尺度可用曲線間差值大小來表示。

(12)

式中,ξi為關聯系數,Δ(min)是第二級最小差,Δ(max)是兩級最大差。Δoi(k)為各比較數列與參考數列每個數值絕對差值。ρ為分辨系數,一般在0—1之間,通常取0.5。

回到家，楚墨已經做好了晚飯。油燜大蝦、蜜汁苦瓜、海帶排骨、萵筍木耳、紫菜雞蛋湯，一瓶紅葡萄酒擺在餐桌一角。念蓉問他：“忙了多長時間？”楚墨說：“一個下午。”念蓉說：“今天不是咱倆的生日吧？”楚墨在圍裙上擦擦手，說：“都是你喜歡的菜。知道你昨晚沒有睡好，燒幾道好菜給親愛的補補。”

(4)求得關聯度:關聯系數有多個值,且信息過于分散,整體性比較效果差,將曲線中的各點的關聯系數求取平均值,作為關聯程度的數量表示。

(13)

式中,ri為關聯度,N為值的個數。

2.4 驅動力分析方法

2.4.1驅動力指標的選取

本研究的初始模型從經濟、社會和技術三方面選擇驅動力指標。隨著人民生活水平的提高,消費能源增多,生態環境影響加大,而人均GDP是國民生活水平的重要體現,同時研究區第二產業發達,所以采用人均GDP和第二產業增加值作為經濟層面指標。人口數量的增加對環境造成著影響,隨著城市化進程的加快,必然促使基礎設施和建筑等必需品的快速發展,因此在社會層面采用人口、城市化水平和城鎮就業人員作為反映城市化程度的指標。能源的消費量和利用效率是生態環境的重要影響因素,所以技術層面的指標選取能源終端消費量和萬元GDP能耗。

2.4.2STIRPAT擴展模型方法

STIRPAT是一種隨機的環境影響評估模型,將人類驅動力與環境問題的核心因素結合起來,形成一個分析框架,由于其良好的擴展性可以靈活地定量分析環境問題[19]。本研究基于傳統STIRPAT模型,利用其可擴展性從社會、經濟和技術三方面選擇驅動力指標,篩選檢驗后構建適合當地實際的STIRPAT擴展模型框架,選取的STIRPAT擴展模型公式如下:

I=N×Ab×Cc×Ud×Pe×Tf×Eg×Rh×ξ

(14)

式中,I代表三維生態足跡,A代表人均富裕程度即人均GDP,C代表第二產業增加值,U代表人口規模即城鄉結構,P代表城鎮就業人員,T代表技術能力即萬元GDP能耗,E代表能源終端消費量指標,R代表人口,N為模型系數(常數),b、c、d、e、f、g、h分別為A、C、U、P、T、E、R的驅動力指數；ξ為隨機誤差項。為了確定模型中各參數,對兩邊分別取對數,公式如下:

lnI=a+blnA+clnC+dlnU+elnP+flnT+glnE+hlnR+ξ

(15)

2.4.3主成分回歸模型

主成分回歸模型是通過降維技術把主成分作為回歸因子的線性回歸模型[20],在多重共線性嚴重存在的情況下可加強對某些綜合因素的分析并擬合到回歸方程,保持原始變量的大量信息[21],這種方法得出的結果精確可靠同時具有代表性。該方法主要可分為6個步驟,在SPSS 26.0軟件中進行:

(1)對原始變量進行標準化。

(2)相關性分析:為了進一步確定驅動力因子的準確性,對驅動力因子和三維生態足跡的時間序列數據進行皮爾遜相關性檢驗,以甘肅省為例,結果見表1,驅動力因子與三維生態足跡的相關性系數均在0.05水平上顯著相關(雙側)。

表1 甘肅三維生態足跡與驅動力因子相關性檢驗(雙側)

(3)共線性診斷:回歸模型中的一些解釋變量若存在精確或高度相關關系會導致模型失真。

(4)計算特征值,得到相應的因子載荷矩陣。

(5)求主成分和特征向量:根據方差貢獻率選取主成分的個數,根據特征值得到標準正交化特征向量。

(6)線性回歸:對選取的主成分做關于中心化因變量的最小二乘回歸分析。

以甘肅省份為例,本研究每個省份均提取兩個主成分,且兩個主成分累計貢獻率均達到90%,表明可代替原始變量達到令人滿意的效果,得出lnI與兩個主要成分(F1和F2)間的最小二乘回歸結果,最終得到STIRPAT擴展模型公式為:I=NA0.059C0.186U0.026P-0.01T-0.056E0.181R1.023。

同理,可以得到研究區其余省份的STIRPAT擴展模型的計算公式(表2)。

表2 STIRPAT擴展模型回歸結果

3 結果與分析

3.1 三維生態足跡的動態分析過程

生態問題的出現是隨時間動態累積的過程,采用時間序列方法,結合三維生態足跡模型對生態狀況進行分析,并利用ArcGIS 10.5的空間可視化功能對2009—2017年研究區的耕地、林地、草地、建設用地和水域進行空間分析。

3.1.1足跡廣度演變

足跡廣度反映資源的占有程度,區域足跡廣度在2009—2017年總體上呈先升后降的趨勢,人口密度低且資源富饒的區域一般是高值區,人口稠密區大都是低值,數值大小排序為:青海>新疆>甘肅>寧夏>陜西,如圖3所示；甘肅2014年達最大值0.767 hm2/人,寧夏2015年達到最大值0.455 hm2/人,陜西、青海和新疆2016年達到最大,可能是由于產業結構升級轉型和調整土地利用結構等造成足跡廣度波動性變化。不同地類的空間足跡廣度變化如圖4所示,呈現出地區差異性,但研究區的氣候干燥,水資源匱乏,水域足跡廣度貢獻普遍小。研究區區域足跡廣度由南向北,從東向西逐漸增加,西北方的自然資本的流動性要大于東南方。青海和新疆地區草地面積廣,資源占有度大,農牧業發達,草地足跡廣度貢獻大,帶動了青海和新疆的足跡廣度。甘肅在研究區內屬于中值區,草地和耕地資源的貢獻率較大,研究期間資源占用穩定。寧夏的耕地足跡大,但是地區面積小,為了發展經濟進行地區資源開發,使自然資本流量占用增加,當資源開發到一定程度時,生態環境的調節能力下降,資本流量的利用開始加快,資本的更新程度趕不上消耗程度,最終又導致足跡廣度的下降。陜西是我國的林業發展大省,林地足跡廣度占比大,秦嶺是中國頂級生態空間,被譽為中華綠芯,陜北地區以能源工業作為主導產業,近幾年來正在向高端能源產業基地發展,導致區域足跡廣度出現波動變化。

圖3 2009—2017年西北地區人均區域足跡深度和區域足跡廣度變化

圖4 2009—2017年西北地區地類人均足跡廣度變化

3.1.2足跡深度演變

足跡深度表示資源的消耗程度,處于生態赤字的地區轉為消耗資本存量。圖3可以看出研究區2009—2017年除寧夏顯著增加外,其余省份區域足跡深度持續平穩增加,數值大小排序為:寧夏>陜西>新疆>甘肅>青海,且均大于1 hm2/人,表明資源流量不能支撐資源的消費。資源富足且發展緩慢的地區足跡深度較低,寧夏是足跡深度最大的省份,存量資本消耗最快；青海屬于最小的省份,地區的可持續性發展較強。從地類的足跡深度上看(圖5),研究區水資源稀少,水域的足跡深度大,水域流量資本基本不能滿足消費需求。寧夏的水資源稀少,只有黃河支流,且附近人跡活動頻繁,資源消耗大,導致水域的足跡深度最大；其次是建設用地和草地,說明奶類、肉類和農產品的需求加大,生活水平逐漸提高,加上城市的不斷擴張,資源過度消耗造成的累積效應日益突出。陜西的陜北土地貧瘠,畜牧業較為發達,資源消耗地很快,生態環境復雜而且脆弱,草地和水域的足跡深度較大,在國家實施“退耕還林,退牧還草”戰略后有所改變。甘肅是我國的五大牧區之一,隨著城鎮化水平的增加和經濟的增長,建設用地和草地的足跡深度貢獻逐漸增大。新疆和青海的建設用地和耕地是足跡深度的重要組成部分,草地次之,表明人類活動強度增大,城市化進程正在加速。青海的草地的足跡深度為1 hm2/人,表明該地類資本流量能支撐起資源的消費。另外,研究期內的林地的足跡深度都是1 hm2/人,說明研究區林地都處于可持續發展狀態。

圖5 2009—2017年西北地區地類人均足跡深度變化

3.1.3三維生態足跡分析

區域三維生態足跡由足跡深度和廣度共同決定,表現區域資源的整體的利用狀況,圖6為研究區2009—2017年的三維生態足跡。研究區的三維生態足跡分布不平衡,整體趨勢為波動上升,新疆從1.868 hm2/人顯著增加至2.748 hm2/人,寧夏從1.509 hm2/人急劇增加至3.469 hm2/人。青海、甘肅和陜西三個區域的經濟發展主要依靠傳統的農業和畜牧業,發展比較平穩,加上國家實施的“退耕還林”“退牧還草”政策,三維生態足跡的變化較小。新疆在2018年之前仍屬于中期工業化時期,經濟建設需要消耗大量的資本能源,且當地工業存在“高投入,低產出”和“高污染,低效率”的現象；此外,產業和水資源分布不均,城市化進程加快,導致新疆的三維足跡逐年增加。寧夏處于西北內陸高原地帶,區域面積小且人口多,產業結構不合理,地區經濟以工業為主,研究期內資本存量無法滿足資源需求,資本消耗速度大于資本的更新速度,環境壓力巨大,隨著時間的積累,區域生態承載力逐漸下降,為了對消耗的資源缺口進行彌補,足跡深度不斷增加,增大了地區的三維生態足跡。

圖6 2009—2017年西北地區人均區域三維生態足跡變化

3.2 生態安全動態分析

測算生態足跡多樣性指數(表3)、壓力指數(圖7)、協調系數(圖7)從生態供需方面分析,研究區2009—2017年EPI變化整體上與生態赤字/盈余一致,除青海外的四個省份的EPI都隨著時間增加而增大,研究區的生態環境急需改善,可持續發展面臨考驗。研究期內,青海EPI指數小,EFDI指數的上下波動最大,ECC數值在1.25和1.33之間,表明生態環境較安全,雖然生態足跡分布不均勻,與經濟發展并不協調,但可合理開發資源促進經濟發展,有廣闊的發展前景。甘肅9年間3個指數變化輕微,EPI指數大于0.8,EFDI和ECC有增大的趨勢,表明生態安全程度相對較差,區域經濟和環境正在向協調的方向發展,資源的分配還需要調整,應該引起重視。陜西和新疆3個指數大小和變化趨勢相似,EFDI和ECC數值都在減小,表明各種生態資源的利用越來越不均勻,資源的需求增大,供需失調漸漸嚴重,生態環境與經濟發展間的協調程度下降,生態壓力變大,生態環境脆弱。寧夏的EPI指數最大,EFDI在2011年急劇增加,ECC數值較低還持續下降,表明生態足跡逐年均勻,但其發展是利用自然資源來彌補生態承載力的薄弱,生態環境與經濟發展失衡越來越嚴重,生態存在嚴重問題。

圖7 2009—2017年西北地區生態壓力指數(EPI)和生態協調系數(ECC)變化

表3 2009—2017年西北地區的生態足跡多樣性指數(EFDI)變化

圖8 2009—2017年西北地區資本流量占用率(ORflow)和存量流量利用比變化

需要注意的是,三維生態足跡改進模型扣除了化石能源用地,化石能源消耗所排放的氣體具有擴散性,不僅僅由研究地承擔,化石能源足跡沒有與之對應的生態承載力[29],但根據灰色關聯分析的結果(表4)可知,化石能源地類消費與EF的關聯度最大,說明化石能源消費對EF影響最大,是導致生態赤字和資本存量減少的主要因素。研究區的變化趨勢如圖9,新疆和陜西的化石能源用地的EF逐年增加,分別到8.198 hm2/人和4.924 hm2/人；甘肅相對來說比較平穩,寧夏在2011年突增到9.074 hm2/人后又逐漸下降；青海波動變化,在2013年最大為4.794 hm2/人。

表4 生產性土地消費與生態足跡的關聯度

圖9 2009—2017年西北地區化石能源用地人均生態足跡變化

結合兩種評價方式結果可以得出,研究區2009—2017年整體生態安全持續惡化,生態壓力不斷增大,其中寧夏生態安全形勢嚴峻,新疆和陜西生態環境脆弱,甘肅生態安全程度相對較差,青海生態安全良好。不同地區地類的安全狀況基本不同,但共同點為林地最為安全,化石能源用地最不安全。為了響應國家的經濟政策,推進經濟發展,加速城鎮化和工業化的進程,必須要消耗大量的資源能源,由于地形和氣候等環境因素,不同類型的資源利用不均衡,大部分區域生態供給和需求可能存在失衡,可以通過增加土地利用的多樣性,均衡使用不同類型土地資源并提高資源利用效率來提高生態系統的發展能力。

3.3 三維生態足跡驅動力分析

在對STIRPAT模型擴展的基礎上,結合主成分回歸模型分析研究區的三維生態足跡演變的主要驅動因素,研究發現人均GDP、城鎮化率和人口是研究區增加生態資本占用的因素,萬元GDP能耗是除新疆外共有的緩解資本虧損的因素。青海地廣人稀,資源豐富,適量地增加第二產業可增加資本存量,提高萬元GDP能耗,減少能源終端消費量可減輕環境壓力。甘肅國民富裕程度的提高、第二產業產值的增加和城市化規模的擴大都會加大生態供給占用和資源的消耗,而城鎮就業以及萬元GDP能耗的提高可以對資本虧損進行緩解,能源終端消費量的增加說明研究期內甘肅省正進行產業結構優化,并且加大科技投入減弱資本占用,向可持續發展邁進。陜西萬元GDP能耗為負向驅動因素,人口、社會消費和經濟發展加大了資本利用,產業模式轉變收效甚微。本研究所選的指標因素對新疆的三維生態足跡均為正向驅動因素,人口增長,經濟規模擴大,能源消耗總量增加和效率降低都加大對資本的占用,可持續性降低,應該提高資源的利用效率,優化產業結構。寧夏地區面積狹小,人口、城鎮化水平和富裕程度的增加需要通過消耗資本來實現,城鎮就業、萬元GDP能耗以及能源終端消費量的回歸系數為負值,說明寧夏雖增加科技投入,加速產業升級轉型,仍需加大資本輸出消耗來滿足人們的生態供給需求。

4 討論與結論

4.1 討論

利用細化的均衡因子和產量因子計算三維生態足跡改進模型進行生態安全評估,測算出的自然資本結果與已有的研究相比[18,31—37],資本均存在虧損,自然資本結果數值存在差異但總體趨勢變化一致,原因可能與研究時序、均衡因子和產量因子的細化以及計算足跡賬戶的項目有關。從資本的利用追蹤來看,研究區水資源自然資本占有少且消耗大,需要響應國家水資源管理的號召,合理開發利用水資源；另需要優化產業結構,生態保護與資源開發并重,提高資本流動性的同時可減少存量的消耗；建立相關的環境保護的政策法規和環保機制,促進生態的可持續發展。從三維生態足跡自然資本演變的驅動機理來看,研究區經濟、社會和技術發展對資本的占用有傳導機制,經濟發展仍依靠消耗資本能源,需加大科技水平投入,改善能源結構,提高能源利用效率,促進經濟綠色發展；產業結構需要加速轉型,完善經濟體制,發展培育有潛力地區,降低對資本的依賴性。綜上所述,本研究很好地對研究區的生態安全進行評估和驅動力分析計算,但仍然存在一些不足,未來研究應選擇更長的時間序列,足跡賬戶項目和驅動力因素的選擇需要更加全面。此外,研究區的水資源缺乏,改進的水域均衡因子的結果總體偏小,導致水資源的生態足跡整體偏小,后續需加大對水資源足跡的測算。

4.2 結論

本研究基于三維生態足跡理論采用時間序列,定量估算和可視化生態系統的動態演化,計算生態壓力指數、生態足跡多樣性指數、生態協調系數、資本流量占用率和存量流量利用比對研究區的自然資本進行生態安全評估,并探討三維生態足跡自然資本格局形成的驅動力,主要結論如下:

(1)2009—2017年研究區的區域足跡廣度總體上呈現為先升后降的趨勢,2009年最低為3.116 hm2/人,2016年達到最高為3.796 hm2/人；區域足跡深度呈現一直上升的趨勢,從2009年的11.550 hm2/人上漲為19.031 hm2/人；三維生態足跡研究期內也一直增加,由6.006 hm2/人增加為9.760 hm2/人。寧夏的三維生態足跡上升最快,其次是新疆,陜西、甘肅和青海增長平緩,數值大小排序為青海>甘肅>陜西。

(2)研究區2009—2017年整體生態安全持續惡化,從區域上分析,研究區2009—2017年整體生態安全持續惡化,生態壓力不斷增大,其中寧夏生態安全形勢嚴峻,新疆和陜西生態環境脆弱,甘肅生態程度相對安全較差,青海生態安全良好；不同地區地類的安全狀況基本不同,但共有點為林地最為安全,化石能源用地最不安全。

(3)驅動力分析模型表明,研究區經濟、社會和技術發展對資本的占用有傳導機制。人均GDP、城鎮化率和人口是研究區增加生態資本占用的因素,萬元GDP能耗是除新疆外共有的緩解資本虧損的因素,經濟發展仍依靠消耗資本能源,需加大科技水平投入,改善能源結構,提高能源利用效率；產業需要加速轉型,完善經濟體制,降低對資本的依賴性。

(4)研究區整體的生態資源壓力大,資源的利用效率低,環境污染較為嚴重,生態環境與經濟發展協調性差,應該積極響應國家號召,提高資源的利用效率,促進經濟的綠色發展,建立相關的環境保護的政策法規和環保機制,保障研究區的生態與經濟的協調可持續發展。