2013—2021年西安市生態足跡與生態承載力動態分析

摘要：生態足跡與生態承載力密切聯系，可用于衡量區域可持續發展水平。依據西安市年度統計資料，采用生態足跡模型，深入分析城市生態環境狀況。結果表明，2013—2021年，人均生態足跡增長約50%，達到0.287 3 hm2，而平均生態承載力減少50%以上，從0.148 8 hm2降低到0.128 2 hm2。隨著經濟的高速發展，西安市面臨的生態壓力變大，應加大生態環境領域的投入。

關鍵詞：生態足跡；生態承載力；生態赤字；生態盈余；西安市

中圖分類號：F323.211；X321 文獻標識碼：A 文章編號：1008-9500（2025）03-0-03

Dynamic Analysis of Ecological Footprint and Ecological Carrying Capacity in Xi’an City from 2013 to 2021

HUANG Yaojia1， WANG Chao2

（1. University of California， Irvine， Irvine CA92697， USA; 2. School of Ecology and Environment， Northwestern Polytechnical University， Xi’an 710129， China）

Abstract： Ecological footprint is closely related to ecological carrying capacity and can be used to measure the level of regional sustainable development. Based on the annual statistical data of Xi’an city， the ecological footprint model is used to conduct a comprehensive analysis of the urban ecological environment. The results showed that from 2013 to 2021， the per capita ecological footprint increased by about 50%， reaching 0.287 3 hm2， while the average ecological carrying capacity decreased by more than 50%， from 0.148 8 hm2 to 0.128 2 hm2. With the rapid development of the economy， Xi’an city is facing increasing ecological pressure and should increase investment in the field of ecological environment.

Keywords： ecological footprint; ecological carrying capacity; ecological deficit; ecological surplus; Xi’an city

生態足跡是一種重要的量化指標，主要用來衡量人類行為給大自然帶來的影響[1-2]。選取西安市作為研究區，結合近年統計資料和土地利用信息，應用生態足跡模型估算人均生態足跡和生態承載力，探討環境資源供給需求的變化趨勢，進一步為區域生態安全評價和可持續發展策略制訂提供數據模型支持。

1 數據與方法

1.1 數據來源

用于計算生態足跡的原始數據來源于2013—2021年西安市發布的統計年鑒（http：//tjj.xa.gov.cn/），包括生物資源消耗（如糧食、肉類、水產品）和能源消耗（如煤炭、電力、天然氣）。作物的全球平均產量數據來自聯合國糧食及農業組織（Food and Agriculture Organization of the United Nations，FAO）統計數據庫（https：//www.fao.org/faostat/en/#home）。

1.2 生態足跡計算

生態足跡代表特定區域居民消耗的自然資源及其產生的廢物所需的生物性土地的總量，采用式（1）進行計算。這種衡量方式把各種生物資源與能量需求都換算成生物生產性土地數量。這些土地被劃分為6類[3-5]，即農地、林地、畜牧地、漁業水域、化石能源用地以及建筑用地。人均生態足跡由生物資源消費足跡和能源消費足跡兩部分構成。不同土地利用類型的均衡因子和產量因子如表1所示。

F=N×f=N×∑（ki×ri/pi）（1）

式中：F為研究區總生態足跡；N為研究區總人口；f為人均生態足跡；ki為第i類資源的人均消費量；ri為對應消費項目的均衡因子；pi為對應消費項目的全球平均生產能力。

不同的生態承載力與均衡因子相乘，然后將生物生產面積轉化為具有相同生態生產能力的面積。在計算生物資源使用的土地面積時，通過對比各類生物資源的消耗量與全球平均產出量，得出生物生產面積。2013—2021年，西安市生物資源消費生態足跡如表2所示。在將能源使用量轉化成生態足跡時，使用能源折算系數和全球平均能源足跡將各種能源的使用量轉化為化石燃料所需的土地面積。其中，能源主要按照原煤、天然氣和電力的消費數據核算。

1.3 生態承載力計算

生態承載力是指一個區域所能支撐的人類生態生產性土地總面積，即該地區內部的生物生產性土地面積之和，使用式（2）進行計算。2013—2021年，西安市生態承載力構成變化如表3所示。其中，生物多樣性保護面積占西安市土地面積的12%。

C=N×c=N×∑（ai×ri×yi）（2）

式中：C為研究區生態承載力；c為研究區人均生態承載力；ai為第i類生物生產土地的人均面積；yi為對應生物生產土地的產量因子。

1.4 生態赤字/盈余計算

生態赤字/盈余是指區域人口對于資源的消耗程度，使用式（3）進行計算。若生態足跡小于生態承載

力，差值為正，則出現生態盈余；若差值為負，則出現生態赤字。

A=C-F（3）

式中：A為研究區生態承載力與總生態足跡的差值。

2 結果分析

2.1 西安市生態足跡動態趨勢分析

2013—2021年，西安市生態足跡及對應的生態承載力如圖1所示。從2013—2021年數據變化趨勢來看，西安市人均生態足跡呈穩定且逐步提升的狀態，其間增加0.137 4 hm2/人。同時，人均生態承載力表現出波動降低的趨勢，其中最高值出現在2015年，最低點則是2021年。生態赤字的變化曲線呈上升趨勢，表明社會發展與生態環境的矛盾逐漸顯現。

2.2 各類單項生態足跡與生態承載力演變

各類用地生態足跡的相對貢獻比例如圖2所示。從生態足跡構成來看，農林牧漁的生態足跡占比由2013年的84%下降到2021年的55%，能源消費和城市建設則在不斷增加，到2021年占用45%的生態足跡。結果表明，能源消費增加和城市擴張是導致生態足跡增長的主要原因。對于各類單項生態足跡與生態承載力動態，2013年除林地以外都處于盈余狀態，但到2021年除農地還略有盈余外，其他土地類型都出現生態赤字。

2.3 西安市萬元GDP生態足跡變化

地區生產總值（Gross Domestic Product，GDP）是指單位時間內一個地區的經濟所生產的全部最終產品和勞務價值。如圖3所示，2015—2021年，西安市的萬元GDP生態足跡呈現顯著下滑的趨勢，從2015年的0.045 6 hm2降至2021年的0.034 3 hm2。這表明在經濟增長的同時，資源使用效率提升。

3 結論

2013—2021年，西安市人均生態足跡緩慢增加，但人均生態承載力相對下降，生態赤字上升，環境壓力逐步增大，因此經濟發展和環境承載力的沖突不容忽視。同時，萬元GDP的生態影響力逐步降低，這反映資源利用的優化。隨著西氣東輸二線的運行，西安市自2012年起逐步增加天然氣的使用，推廣新能源汽車，能源消費中原煤比例逐步下降，緩解人口增長和消費升級給城市環境帶來的壓力，避免人均生態足跡的大幅度增長。西安市處于西氣東輸、西電東輸的關鍵節點，具有推廣清潔能源的優勢，可以通過增加清潔能源降低單位GDP能耗。要進一步加強建筑用地管理，集中零散、未被利用或已棄用的土地，推進歷史遺留的城中村改建工作。最后，重點發展新能源汽車、電子信息、航空軍工、生物制藥等高科技產業，建設西部科技中心，提升可持續發展水平。

參考文獻

1 Wackernagel M，Rees W.Our ecological footprint：reducing human impact on the earth[M].Gabriola Island：New Society Publishers，1996.

2 Wackernagel M，Onisto L，Bello P，et al.National natural capital accounting with the ecological footprint concept[J].Ecological Economics，1999（3）：375-390.

3 張 威.基于生態服務價值與生態足跡理論的耕地生態補償研究：以徐州市為例[J].安徽農業科學，2024（14）：42-46.

4 張晚軍，張海峰，楊春月，等.基于生態足跡的青藏高原生態脆弱區可持續發展能力評價與預測：以青海省海南藏族自治州為例[J].生態科學，2024（3）：144-152.

5 劉 燦，楊 敏.重慶市2013—2017年生態足跡動態分析[J].環境與發展，2020（6）：200-202.