渾太流域生態足跡動態預測與驅動因素探究

孫志強

(鐵嶺市水利事務服務中心，遼寧 鐵嶺 112000)

人口增長和經濟社會發展使人們對水資源的需求不斷增加，而水污染和氣候變化等問題則使水的供應減少，這不僅成為限制國家經濟增長的主要制約因素，而且對社會的健康發展構成嚴重威脅。水是一種重要的自然資本，可持續性是自然資本管理的核心，而水的生態足跡是評估水可持續性的關鍵指標之一。生態足跡，又稱“生態占用”，是指一定數量的人在一定的生活方式下所消費的自然生態系統所提供的商品和服務的數量，以及環境(生態系統)在此過程中產生的廢物量，以生物生產用地(或水域)面積表示的一種操作性量化方法。

現已在全球、國家、城市和個人層面上被廣泛使用。根據周文華等人提出的定義，任何特定人口的水生生態足跡是指它為生產它所消耗的水資源和服務以及為利用現有技術同化它所產生的廢物而占用的生物生產用地[1-2]。目前，中國正在開展一些關于水資源現狀、水需求評估和水容量評估的研究，為水資源進一步優化配置和決策管理提供理論依據，但是對生態足跡的分析卻少之又少。如今，水資源供需之間的不匹配越來越明顯，水環境也在退化，水資源的供需平衡是可持續經濟發展中一個越來越重要的因素，分析一個地區的水資源供需平衡是一個具有重大社會意義的問題。在我國，一些學者對水的生態足跡進行了大量的研究。許多學者在計算生態足跡的基礎上，逐步開展了生態足跡的預測，根據目前水資源生態足跡的研究成果，可分為兩個部分：水資源評價指數和衡量水資源現狀和預測水資源趨勢的模型，主要集中在城市水資源生態足跡預測方面；然而，有關對流域生態足跡分析的研究甚少。渾太流域是遼寧省第二大流域，有兩條主要河流渾河和太子河，穿過遼寧省經濟最發達的城鎮和地區。近年來，在該地區社會經濟日益發展的情況下，缺水和污染問題已成為該流域發展的主要障礙[3-4]。為了給流域水資源配置和社會發展規劃提供參考，有必要對流域水資源的可持續利用程度進行評價，本文采用SD-EF模型分析該流域的生態足跡。

1 模型原理

首先，利用SD-EF模型對流域生態承載力進行分析：

(1)

式中，ECr—年平均水生態承載力，hm2；e—生態能量替代循環值(sej)。

P能量密度的實際值表示為：

(2)

計算一個地區的初始水生態系統維持能力的EC0公式為：

(3)

式中，i—生態系統資源要素類別；Ci—每種類型的生態系統要素的計算承載能力值；yi——生態資源人均值，hm2；Ti—不同生態要素的換算系數。

河流流域的生態足跡是根據計算出的河流流域的生態承載能力來估算的，計算公式為：

(4)

式中，EF—年均生態足跡計算值，hm2；i—污染源類別；ai—不同類別的平均計算生態足跡，hm2；Ci—不同類別的居民人均污染負荷。

通過將社會經濟統計數據與流域分析的數據相結合，根據SD-EF模型來測算該流域的生態足跡，以及分析其驅動因素。

2 模型應用

2.1 渾太流域概況

渾太流域發源于遼寧清原縣灣甸子鎮，流經撫順、沈陽、遼陽、鞍山、盤錦及營口，該河流長495km，流域面積28260km2。主要由渾河和太子河組成，是中國遼寧省乃至東北地區的重要經濟中心。遭受著較為嚴重的工業點源污染，水污染問題突出。

2.2 模型參數設置

SD-EF模型的參數設置是根據渾太流域水資源公報、沿途各市社會經濟統計年鑒和區域經濟規劃數據確定的，其參數設置見表1。

表1 分析模型參數設置

2.3 模型方程構建

SD-EF模型采用統計回歸原理，建立影響流域生態足跡因素的回歸方程，以達到和預測生態足跡目的。本文用F檢驗和SPSS統計檢驗對不同的回歸方程進行了檢驗和分析，分析預測流域生態足跡的最佳回歸方程。SD-EF模型各方程統計檢驗見表2。

表2 SD-EF模型各方程的統計檢驗

由表2可知，其相關系數R2是最優的，F檢驗的值和SPSS檢驗的值都是最小的，所以可以認為回歸方程符合檢驗要求，不同的回歸方程顯示，相關系數最低的是二次冪函數，F檢驗和SPSS檢驗值也是最小的，可以用來構建基于模型參數的變量的模型回歸方程。參照該流域的水資源公報和社會統計年鑒數據進行統計分析，為模型構建回歸樣本數據系列，生態足跡及生態承載能力的測度值為方程目標函數，回歸變量是流域的各種要素變量，建立各要素變量的目標函數和二次冪函數，分析和計算生態足跡和生態承載力。

2.4 模型檢驗分析

根據模型設計，在不同的檢驗水平上，用F檢驗和T檢驗來分析模型的生態足跡的均方差，檢查模型計算的準確性是否符合要求，檢驗結果見表3。

各檢驗水平的均方差顯示，隨著F和T檢驗水平的提高，模型測得的平均人均生態足跡顯示出遞減的變化性。這說明，所建立的模型與流域平均生態足跡變化模型是一致的。這可以從檢驗值中看出，兩種檢驗得到的SD-EF模型檢驗值符合模型檢驗的要求。每個檢驗水平的均方差得分顯示，隨著檢驗水平的提高，均方差得分越低，模型測試的準確性就越高。每個檢驗水平的均方差得分表明，隨著檢驗水平的提高，均方差得分就會越低，其檢驗的準確度越高[5-7]。分析表明，在T檢驗中，每個檢驗水平的均方差沒有明顯的模式，而在F檢驗中，均方差隨著檢驗水平的提高而減少。

2.5 生態足跡動態預測

以SD-EF模型為基礎，對2014—2021年及未來規劃年的渾太流域生態足跡進行了動態預測和分析，結果見表4—5。

表4 水生態足跡測度分析

表5 水生態足跡動態預測分析

渾太流域現狀年(2014—2021年)的生態足跡分析表明，耗水和水污染是生態足跡的兩個主要組成部分，占總生態足跡指標的50%以上，其中耗水和水污染是本地產生的，而不是由流域產生的，水的消耗和水的污染率比自然流域高。對各年水生態足跡變化的研究表明，該地區水生態足跡均值逐年減少，平均每年減少0.1245hm2，土地生態足跡的最大變化發生在城市地區，其他類型的土地使用對生態足跡的影響較小。利用SD-EF模型和流域規劃相關數據，對流域生態足跡的未來狀況進行了動態預測，結果顯示，該流域的生態足跡已明顯減少，主要是該流域增加了相應的生態管理措施，降低了水資源消耗和水污染影響的比例，使該地區的水生態資源更具可持續性[8-10]。隨著水生態足跡的變化，該地區的水生態承載能力得到提高，變化的平穩性也在增加。

2.6 驅動因素分析

對影響流域生態足跡的驅動因素進行分析其敏感度，見表6。

分析結果顯示，3個對生態足跡的影響的敏感度為0～0.05，7個的敏感度為0.05～0.10。水生每個水生態足跡影響因素的敏感性都小于0.10。所有影響因素都能通過敏感度測試，這說明所有因素都在不同程度上影響著水生態足跡，每個因素的敏感性分析結果顯示，主要在城市和農村地區的家庭用水對水生態足跡的敏感性有很高的影響。渾太流域是遼寧省的一個農業生產區，大部分農業灌溉都在這里進行，對水的生態足跡有很大影響，與灌溉水分配相比，灌溉水的效率是最不敏感的，因為其影響相對較小。

3 結語

隨著流域生態治理措施的加強，用水量和水污染的比例有所降低，地區水生態資源可持續性得到提高。隨著生態足跡的改變，當地水體的生態承載能力得到改善，變化的穩定性將得到增強，生活用水對生態足跡有重大影響，其次是用于灌溉的水量，該流域是遼寧省的主要農業區，灌溉用水量較大，對生態足跡的影響也很大。與灌溉用水定額相比，灌溉效率的相對影響較小，靈敏度最低。渾太流域生態治理的逐步加強，在一定程度上遏制了該地區的水污染和用水量，已經減少了工業和生活廢水的排放，減輕了對生態環境的影響，完善的生態治理措施使流域的生態承載力得到了有效提高。完善渾太流域水生態足跡規劃年，保護區域內水生態的健康發展，除了需要調整區域內的農業結構，減少農業面源污染外，重點是減少流域內點源污染排放，對點源污染排放進行控制或水處理，以減少城市地區的點源污染。

總的來說，渾太流域的生態和經濟系統受到了威脅，未來的發展應提高土地資源的生產力，有效合理土地資源，增加單位面積的有機生產和生態服務。使人們的生產方式得以改變，創造可持續的消費體系，節約不可再生資源。