基于生態系統服務價值的生態足跡模型均衡因子及產量因子測算

郭 慧,董士偉,吳 迪,裴順祥,辛學兵,*

1 中國林業科學研究院華北林業實驗中心,北京 102300 2 國家農業信息化工程技術研究中心,北京農業信息技術研究中心,北京 100097

隨著社會經濟的發展,人口的膨脹,資源消耗,環境污染等日益超過生態環境的承載力,可持續發展成為人類共識。生態承載力的合理評估,社會經濟發展評價體系的不斷完善和生態文明建設的開展,均可以為生態環境和社會可持續發展提供理論支持。生態足跡法以其簡潔易懂的定量測量生態狀態原理,在生態承載力和資源消耗的研究中被廣泛使用[1]。國內外學者提出很多有價值的方法構建生態足跡模型并進行改進,是目前生態足跡模型研究的重要方向[2- 15]。

生態足跡模型中最重要的兩個參數是均衡因子和產量因子,對生態承載力的評估結果有決定性影響。國外針對均衡因子和產量因子時間序列動態變化特征研究較多[16- 18],但國內大部分生態足跡模型應用多借用全球或者國家等大尺度的均衡因子和產量因子[19-20],也有部分研究開展本地化參數研究[8,20- 22]。李金城等人[20]研究表明,不同計算方法獲得的均衡因子和產量因子差距較大,全國/全球尺度的均衡因子和產量因子不適用于小尺度生態足跡模型核算。本地化參數的研究目前有兩種,一種是基于研究區域生物性土地的產量,選擇主要的產品進行統計計算。該方法較難避免產品統計不全的問題,而且將研究區假設一個封閉的環境,根據生物性生產產品為基礎構建研究生態足跡模型的均衡因子和產量因子,模擬區域生態承載力。在物質流通迅速的現代社會,不同地區存在生產分工,物質生產也并非區域發展的限制因素,該種方式并不能體現生態環境的壓力。劉某承等[21-22]基于植被的凈初級生產力對生態足跡模型中均衡因子和產量因子進行研究,避免了在主要產品統計不完整的問題,但是依然以植被生產力為基礎計算均衡因子和產量因子,并未考慮人類活動帶來消耗和污染后,生態系統的自凈能力和吸納廢棄物等生態服務[23]。生態系統提供服務的能力是可持續發展的重要框架[24],但如何將生態服務引入到生態足跡模型中,還在不斷研究中。閔慶文等[25]提出基于生態系統服務的生態足跡模型(ESEF)概念,通過構建污染足跡的理論初步完善該概念。張義等[26]提出構建基于生態系統服務的水生態足跡,通過水生態系統的物質生產、水資源供應和水環境凈化研究區域水生態系統的生態承載力。曹智等[27]將生態系統服務看作生態系統提供給人類生存和發展的限制性資源,構建“生態系統-生態系統服務-人口和經濟(承載力)”的主線研究生態承載力。上述研究放棄了均衡因子和產量因子,只能進行分類比較,無法形成總體判斷。焦雯珺等[28]以水生態系統為突破點,構建水污染的均衡因子和污染物吸納能力因子,評估了水污染物對水環境的影響,局限于單一水生態系統。綜上,基于生態系統服務構建不同類型生態系統均衡因子和產量因子研究區域生態足跡模型的相關成果不足。

本研究以北京市門頭溝區為例,計算基于生態系統服務價值的均衡因子和產量因子,以北京市生態涵養發展區門頭溝為例,對區內森林生態系統、農田生態系統和水生態系統的生態系統服務承載能力進行研究,并結合通用因子的生態足跡模型計算結果進行對比分析,為門頭溝區作為“生態涵養發展區”經濟發展和進一步合理規劃提供理論參考和科學依據,以期推動基于生態系統服務的生態足跡模型的不斷發展和完善。

1 研究區概況

圖1 門頭溝區概況Fig.1 Study area

門頭溝區地處北京西部山區(115°25′00″—116°10′07″E,39°48′34″—40°10′37″N),位于華北平原向蒙古高原的過渡地帶,地勢西北高,東南低,國土面積1455 km2,山地面積占98.5%(圖1),森林資源豐富,是北京市重要生態涵養發展區。區內山地山高谷深,為宜林地；近山麓與河谷階地區有較厚的土壤,但是由于有一定坡度,因此宜林果；永定河沖積平原是城市化地區,該區內土層肥厚,宜耕。門頭溝區屬于中緯度大陸性季風氣候,西部山區(年均溫10.2℃)與東部平原(年均溫11.7℃)氣候差異顯著,年均降水量約600 mm。東部耕地是嚴格保護的土地利用類型,也是門頭溝區的城市化地區,城市化不斷發展和保護耕地之間形成突出的矛盾；門頭溝社會經濟的發展導致區內人口不斷增長、經濟迅速發展,門頭溝區生態環境壓力日益增大。區內采礦歷史久遠,生態環境脆弱,近年來礦山修復工程、京津風沙源治理工程、三北防護林工程和太行山綠化工程對區內生態環境好轉有巨大貢獻。

2 研究方法與數據來源

本研究通過遙感影像數據獲取門頭溝區1990、2005和2015年土地利用,以此為基礎構建基于生態系統服務價值的均衡因子和產量因子,計算區域生態承載力和生態足跡,并與常用的國際通用Wackernagel和Rees[29]的均衡因子和產量因子計算結果進行對比分析。

2.1 生態足跡模型

傳統的生態承載力指特定區域可以提供給人類生態服務面積的總和,生態足跡指的是特定區域人口在某一時段所消費的服務所需要的生物生產性土地面積。計算公式如下：

(1)

(2)

式中,ECC為地區總生態承載力,是各類土地生態承載力之和,單位：ghm2；N為總人口數,單位：人；eccj為人均生態承載力,單位：ghm2；aj為人均占有j類生物生產土地面積,單位：hm2；rj為均衡因子；yj為產量因子；n為參與評估的生態系統種類數量。EF為生態足跡,單位：ghm2,ef為人均生態足跡單位：ghm2/人。

生態赤字(盈余)可用來計量人地系統間生態服務的供需情況和可持續程度。如出現生態赤字,則表明該地區的人類負荷超過其生態容量；反之,為生態盈余。計算公式如下：

ED=ECC-EF

(3)

ED≥0,ED為生態盈余,單位：hm2；ED<0,ED為生態赤字,單位：ghm2。

傳統的均衡因子和產量因子的計算均假定每類土地只具有生物生產功能,模型的計算主要集中在初級產品供給和消耗方面,對生態系統提供的調節和支持服務考慮較少。承認生態系統的多功能性,將生態足跡模型構建于生態系統服務的基礎上,可以更加全面衡量人類活動對生態系統產生的影響。

2.2 均衡因子

在生態足跡模型的計算中,由于不同類型的生物生產性土地具有生產力不同,為了便于比較,需將面積轉換為具有相同生物生產力的土地面積,該轉換系數為均衡因子[22,30]。本研究中,以生態系統服務價值為基礎研究區域均衡因子,對比分不同類型的生物生產性土地具有的生態系統服務價值。本文采用的計算公式為：

(4)

式3中,Dt的計算公式為：

Dt=Sr×Fr+Sw×Fw+Sc×Fc

(5)

式中,Sr,Sw和Sc分別表示研究區t年度稻谷、小麥和玉米的播種面積占三種作物播種總面積的百分比(%)；Fr,Fw和Fc分別表示t年度研究區稻谷,小麥和玉米的單位面積平均凈利潤,單位：元/hm2。

2.3 產量因子

產量因子是為了便于不同區域之間生物生產性土地面積的對比,體現定區域某一類土地面積的生產能力與對應的整體平均水平的差異[21,30]。本研究中,以生態系統服務價值研究區域內產量因子,對比分析區域內生物生產性土地與全國生物生產性土地提供生態系統服務的差異。計算公式為：

(6)

由于本研究基于生態系統服務價值的方法構建生態足跡模型中的均衡因子和產量因子,因此本文主要研究對象為研究區內具有生態系統服務價值的森林生態系統、農田生態系統、水生態系統。

2.4 數據來源

(1)遙感數據：本文所需遙感數據為Landsat TM 123/032 1990-09- 18影像L2數據產品(分辨率為30 m),來源于美國地質勘探局；Landsat TM 123/032 2005-05-06影像L4數據產品(分辨率為30 m)、Landsat OLI 123/032 2014-09-04 影像L4數據產品(分辨率為30 m)(由于2015年數據質量較差,根據華北地區植被特點,選擇2014年9月數據代替,以下內容均寫為2015年),來源于中國科學院遙感與數字地球研究所。本研究通過ENVI5.1對遙感影像進行預處理。1990年Landsat TM數據為L2級,需進行坐標轉換和幾何精糾正,像元匹配誤差小于0.5 個像元。2005年Landsat TM數據和2014年Landsat OLI數據為L4級,可直接進行分類。土地利用類型分類標準采用中國科學院資源環境數據中心的一級類型分類標準。根據門頭溝地區用地特點,采用最大似然法將門頭溝區土地覆被分為5類：林地、耕地、建筑用地、水域和未利用土地。通過野外GPS野外觀測點和年鑒資料對三期土地覆被數據分類結果進行評價。1990年、2005年和2015年的全國土地覆被數據來源于中國科學院資源環境科學數據中心(http://www.resdc.cn)。

(2)社會經濟數據：由于受年鑒數據限制,本文所需社會經濟數據以中國和北京市數據為基礎進行計算。社會經濟數據主要包括中國和北京市的稻谷、小麥、玉米的凈產值,來源于1991年、2006年和2016年出版的《全國農產品成本收益資料匯編》；中國和北京市的稻谷、小麥、玉米的種植面積,來源于1991年、2006年和2016年出版的《中國農村統計年鑒》、《中國統計年鑒》和《北京統計年鑒》。

3 結果與分析

3.1 均衡因子

由表1可看出,門頭溝區三種生態系統的均衡因子每年不同。其中水域的均衡因子變化最大,最高值出現在2015年,達到8.90,最低值出現在2005年,為8.01,其峰值變化達到0.89。耕地的均衡因子變化最小,最高值為2005年,達到0.25,最低值出現在1990年,為0.23,峰值變化僅為0.02。林地的均衡因子也有較為顯著的變化,最高值出現在2005年,為0.74,最低值出現在2015年,為0.67,其峰值變化為0.07。對各類生態系統土地的均衡因子進行比較可知,水域的均衡因子最高,平均值達到8.37,林地和耕地的均衡因子均小于1,耕地均衡因子最小,平均值僅有0.24,林地的均衡因子平均值為0.71。

表1 門頭溝區1990年、2005年和2015年3種生態系統的均衡因子

3.2 產量因子

基于上述研究方法,本文計算了門頭溝區1990年、2005年和2015年的林地、耕地和水域三類生態系統土地的產量因子。由表2可以看出,門頭溝區1990年、2005年和2015年3類生態系統土地的產量因子差別較小,且變化趨勢相同,均為1990年最高,其次為2005年,2015年最低。其中耕地的產量因子最高,平均值可達0.90,1990年最高,為1.13,2015年最低,為0.75。其次為林地的產量因子,平均值為0.87,最高值為1.1,出現在1990年,最低值出現在2015年,為0.73。水域的產量因子最低,平均值為0.86,其最高值出現在1990年,為1.09,最低值出現在2015年,為0.72。三種生態系統的土地產量因子變化差別較小,最大為耕地,峰值變化為0.38,林地和水域的峰值變化均為0.37。

表2 北京市1990年、2005年和2015年三種生態系統的產量因子

3.3 生態承載力及生態足跡測算結果

以土地利用結果為基礎,根據2.1的研究結果,采用公式1、公式2和公式3計算獲取的生態承載力和生態足跡結果見表3。由表3可知,門頭溝區人均生態承載力從1990年到2005年減少了25.95%,從2005年到2015年增加了21.29%,整體降低了10.19%；人均生態足跡從1990年到2005年提高了3.20%,從2005年到2015年降低了11.62%,整體降低8.79%?？偵鷳B承載力從1990年到2005年減少了24.90%,從2005年到2015年增加了36.50%,整體提高了1.66%；總生態足跡從1990年到2005年提高了5.74%,從2005年到2015年降低了2.37%,整體降低3.23%。在門頭溝區生態承載力和生態足跡的足跡成中,林地所占比例最大。1990年,門頭溝區為生態盈余,2005年區內生態赤字嚴重,到2015年,區內恢復生態盈余狀態。不同土地利用類型的生態承載力狀況不同。1990年,區內林地、耕地和水域均為生態盈余；2005年,三種用地類型全部為生態赤字狀態；到2015年,區內耕地和水域依然為生態赤字,且生態赤字有所增加,但林地轉換為生態盈余狀態。

表3 門頭溝區1990、2005、2015年各土地利用類型的生態承載力及生態足跡/ghm2

ECC: 生態承載力 Ecological carrying capacity; EF: 生態足跡 Ecological footprint; ED: 生態赤字 Ecological deficit

3.4 與通用因子生態足跡模型結果比較

本文利用通用因子生態足跡模型[29]計算門頭溝區1990年、2005年和2015年的生態足跡與生態承載力,并與基于生態系統服務價值的獲取均衡因子和產量因子的生態足跡模型結果進行比較,具體計算結果見表4。表4中,通用因子生態足跡模型計算的門頭溝地區的生態承載力和生態足跡均大于基于生態系統服務價值的生態足跡模型計算結果。其中林地和耕地的生態承載力和生態足跡均大于基于生態系統服務價值的生態足跡模型計算結果,但是水域的生態承載力和生態足跡結果小于基于生態系統服務價值的生態足跡模型計算結果,說明基于生態系統服務價值的生態足跡模型更加看重水域對人類生活環境的調節和影響?；趥鹘y生態足跡模型獲取的門頭溝區均為生態盈余。由于水域的生產因子為1,因此水域的生態盈余/赤字為0。

表4 門頭溝區通用因子生態足跡模型的生態承載力及生態足跡計算結果/ghm2

Table 4 Ecological carrying capacity and ecological footprint of land use types in 1990, 2005, and 2015 in Mentougou district based on generic factor

土地利用類型Land-use type199020052015ECCEFEDECCEFEDECCEFED林地Forest616937.28 342742.93 274194.35 645150.29 358416.83 286733.46 632459.02 351366.12 281092.90耕地Cultivated land9257.01 7714.18 1542.84 238.19 198.50 39.70 2450.73 2042.27 408.45水域Water area44.32 44.32 0.00 115.52 115.52 0.00 84.04 84.04 0.00門頭溝區Mentougou area626238.61 350501.43 275737.18 645504.01 358730.85 286773.16 634993.78 353492.43 281501.35

4 討論

(1)與不同研究中生態足跡模型因子對比

本文采用的通用因子為Wackernagel和Rees[29]研究所得,其均衡因子分別為：林地2.8、耕地1.1,水域0.2；產量因子分別為林地1.8,耕地1.2,水域1。其中林地和耕地的均衡因子均大于本文研究結果,水域的均衡因子僅為本研究水域均衡因子的1/42。通用因子的產量因子均略大于基于生態系統服務價值獲得的產量因子。李金城等[20]統計國內引用量前20的文章,發現不同研究內容采用的均衡因子和產量因子存在極大差異,在林地、耕地和水域三種生態系統類型中,變化最大的是耕地的均衡因子和產量因子,見表5。本研究中獲取的林地和耕地均衡因子均低于最低值,水域均衡因子高于最高值。三種生態系統類型的產量因子均低于最低值。該結果同時受到研究地點和因子計算研究方法的影響。與劉某承等[21- 22]基于植被凈初級生產力測算獲取的北京市均衡因子和產量因子相比,本研究獲取的水域均衡因子較高,林地和耕地均衡因子較低,林地產量因子較高,耕地的產量因子與劉某承等的結果近似,水域產量因子較低。該結果主要由于研究方法不同造成,說明水域生態系統服務較高,體現了目前水是區域可持續發展的重要制約因素。基于生態系統服務價值獲取的耕地的產量因子與基于凈初級生產力獲得的耕地產量因子結果近似,說明耕地的生態服務價值與其生產力直接相關。

表5 不同研究中生態足跡模型因子對比

(2)基于生態系統服務價值獲取的因子特點

均衡因子和產量因子是生態足跡模型中的重要參數,直接決定生態足跡模型的結果。由3.4研究結果可知,國際通用的均衡因子和產量因子與本研究計算的門頭溝區實際均衡因子和產量因子相差較大,因此在中小尺度研究生態足跡和生態承載力時,采用國際通用的研究成果,會與實際區域有很大差別?；谏鷳B系統服務的均衡因子和產量因子的獲取,建立在多個生態系統的多種生態功能基礎上,不僅能夠衡量生態系統獲取生物生產性產品的能力,還能夠衡量人類對非生物生產性產品的利用情況。本研究通過當量因子法將多個生態系統納入到基于生態系統服務的生態足跡模型均衡因子和產量因子的測算中,為從生態服務角度衡量生態涵養區的生態環境承載能力提供方法和實現途徑。

基于生態系統服務價值的水域均衡因子遠高于其他生態系統用地類型的均衡因子,說明該種方法充分認定了水域提供生態系統服務的能力。該種方法林地的均衡因子高于耕地,主要由于雖然林地保護導致林產品有限,但是森林提供生態系統服務的能力遠高于耕地。因此耕地雖然獲得產品最高,但是考慮提供生態系統服務的能力,耕地均衡因子最低。已有研究結果證明[32],均衡因子變化較小,不容易受時間影響,因此較為穩定,規律性明顯。本研究結果中,三種生態系統用地類型的均衡因子均較為穩定,與已有研究趨勢一致。產量因子的引入是為了將本地的各類土地面積轉化為一個對應的整體性面積。基于生態系統服務價值獲取的產量因子呈現逐年減小,說明北京市的各類土地生產力低于全國平均生產力水平。從側面反映北京地區生態環境巨大的壓力,如何更好地提升區內土地生產力是改善區內生態環境,緩解環境壓力的有效途徑。

(3)自然資源及政策對區域生態承載力的影響

自然資源特點決定門頭溝區的生態承載力和生態足跡特點。門頭溝區林地面積廣闊,是區內生態涵養發展區建設的主要內容,對門頭溝區生態承載力的影響起主導作用,是平衡區內生態系統服務赤字的重要生態系統類型。區內多山地,水域和耕地不足,在區域經濟發展中,存在服務提供的欠缺,主要表現為水資源的短缺。社會經濟發展對門頭溝區生態承載力有極大的影響。1990年到2005年,門頭溝區經濟和人口飛速發展,區內生態赤字嚴重；2006年到2015年,隨著區內經濟結構的調整,雖然經濟發展速度有所減緩,但整體生態環境得到極大改善。政策導向對門頭溝區生態承載能力的提高有極大的促進作用。2006年,門頭溝區被確定為生態涵養發展區,關停大部分煤炭企業和全部砂石廠、石灰廠,礦山修復和永定河清淤工作全面展開,本研究選擇2005年作為時間節點,較好的反映了政府政策因素對生態環境的引導作用。在生態足跡模型中,引入生態系統服務價值計算均衡因子和產量因子,計算結果體現了區內生態環境的變化,采用大尺度研究的均衡因子和產量因子計算的生態足跡模型針對小尺度區域計算結果則較難反應區內現狀。因此,根據區域特點制定政策,優化門頭溝區內森林建設和發展,合理規劃區內經濟結構,對提高門頭溝區生態承載力,降低生態足跡有重要作用。

5 結論

本研究以1990年、2005年和2015年的遙感影像作為信息源,提取門頭溝地區3個時段的土地利用/覆被變化信息,采用基于生態系統服務價值計算的生態足跡模型均衡因子和產量因子,研究門頭溝地區林地、耕地和水域的生態足跡和生態承載力。研究發現：在基于生態系統服務價值獲取不同生態系統類型的均衡因子和產量因子中,水域均衡因子最高,其次為林地,耕地均衡因子最低,該順序充分體現了不同生態系統類型目前為人類提供服務的能力；產量因子較為穩定,各生態系統類型差別較小,受氣候環境影響較大,反映了門頭溝區生態系統提供服務的能力與國家平均水平的差異。門頭溝地區整體生態承載力從生態盈余轉變為生態赤字再轉變為生態盈余,耕地和水域生態服務消耗一直增大,林地提供的生態服務則從生態盈余轉變為生態赤字,再完善為生態盈余。本研究結果與通用因子獲取生態足跡模型相比,凸顯了不同生態系統提供生態服務的能力,從一定程度上實現了生態足跡模型的參數本地化,較好的實現對生態涵養發展區的生態承載力評估,為從生態系統服務的角度深入理解區域可持續發展提供新思路,為進一步優化生態足跡模型提供理論支持。