基于生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)價(jià)值的生態(tài)足跡計(jì)算與分析*
——以瑪納斯河流域?yàn)槔?/h1>

2022-03-25 03:54:28李鵬輝張茹倩徐麗萍

中國農(nóng)業(yè)資源與區(qū)劃訂閱 2022年1期 收藏

關(guān)鍵詞：瑪納斯當(dāng)量足跡

李鵬輝，張茹倩，徐麗萍

（石河子大學(xué)理學(xué)院，新疆石河子 832000）

0 引言

自然資本和生態(tài)服務(wù)是人類賴以生存和現(xiàn)代文明得以延續(xù)的基礎(chǔ)，是社會(huì)經(jīng)濟(jì)可持續(xù)發(fā)展的重要支持系統(tǒng)[1]。隨著工業(yè)化、城鎮(zhèn)化、全球化的快速推進(jìn)，人類對(duì)于自然資源的過速消耗所帶來的一系列生態(tài)環(huán)境效益縮減和區(qū)域發(fā)展瓶頸問題愈加凸顯。據(jù)IPBES 全球評(píng)估報(bào)告，受氣候變化和人類活動(dòng)共同影響，全球正面臨自然衰退“史無前例”和物種滅絕率“加速”的局面[2]。構(gòu)建科學(xué)的評(píng)價(jià)方法和指標(biāo)體系，充分反映區(qū)域的資源利用和生態(tài)狀況已成為當(dāng)前亟待解決的熱點(diǎn)問題。生態(tài)足跡將人類發(fā)展所消耗的資源及其產(chǎn)生的廢棄物轉(zhuǎn)化為相應(yīng)的生物生產(chǎn)性土地面積，實(shí)現(xiàn)了對(duì)自然資本消耗的統(tǒng)一性核算，為可持續(xù)評(píng)價(jià)提供了有效途徑[3]。憑借其框架簡明、思路清晰、操作簡便的獨(dú)特優(yōu)勢(shì)，生態(tài)足跡在不同空間尺度上都展示了良好的普適性，并被廣泛地應(yīng)用在生態(tài)安全[4]、生態(tài)補(bǔ)償[5]、生態(tài)效率[6]、綠色發(fā)展[7]、土地優(yōu)化[8]等相關(guān)領(lǐng)域，但該方法仍存在部分缺憾。理論層面，生態(tài)足跡理論側(cè)重于土地的生物生產(chǎn)性功能，僅考慮土地初級(jí)產(chǎn)品供給能力，忽略了生態(tài)系統(tǒng)的氣候調(diào)節(jié)、土壤保持、美學(xué)景觀等其他服務(wù)功能；方法層面，生態(tài)足跡模型忽視了區(qū)域社會(huì)經(jīng)濟(jì)和地理環(huán)境的異質(zhì)性，易導(dǎo)致間接折算誤差[9]，且通用因子在局域小尺度上的適用性不佳[10]。

生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)是可持續(xù)發(fā)展研究的核心內(nèi)容之一，單一的生態(tài)足跡或生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)價(jià)值方法均難以充分反映區(qū)域生態(tài)環(huán)境質(zhì)量的實(shí)際狀況[11]，如何將生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)與生態(tài)足跡模型有機(jī)結(jié)合，仍在進(jìn)一步探索中。閔慶文等[12]在對(duì)傳統(tǒng)生態(tài)足跡局限性分析的基礎(chǔ)上，提出基于生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)的生態(tài)足跡概念，并構(gòu)建污染足跡模型進(jìn)一步完善。張義和焦雯珺等[13,14]以水生態(tài)系統(tǒng)為突破點(diǎn)，基于水生態(tài)系統(tǒng)的多種生態(tài)服務(wù)功能，構(gòu)建了基于生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)的水生態(tài)足跡。曹智等[15]認(rèn)為生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)是生態(tài)系統(tǒng)提供給人類生存和發(fā)展的限制性資源，以“生態(tài)系統(tǒng)—生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)—人口和經(jīng)濟(jì)（承載力）”為研究主線，構(gòu)建了基于生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)的生態(tài)承載力評(píng)估模型。曹瑞芬等[16]和陳芳淼等[17]將生態(tài)服務(wù)價(jià)值引入到土地資源供需平衡研究中，并展開生態(tài)補(bǔ)償和土地資源承載力評(píng)估。王恒博等[18]將生態(tài)足跡與生態(tài)服務(wù)價(jià)值法相結(jié)合，提出生態(tài)足跡-服務(wù)價(jià)值法，并對(duì)山西省縣域生態(tài)承載力進(jìn)行時(shí)空動(dòng)態(tài)分析。朱文博等[19]基于生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)足跡分析了中國省域間食物供給足跡、淡水供給足跡、固碳服務(wù)足跡的動(dòng)態(tài)流動(dòng)規(guī)律。郭慧等[20]基于生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)價(jià)值測算了北京市門頭溝區(qū)耕地、林地、水域的均衡因子和產(chǎn)量因子。上述研究對(duì)生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)與生態(tài)足跡的結(jié)合進(jìn)行了有益探索，極大地豐富了相關(guān)研究成果，但同時(shí)也存在部分缺陷，如放棄均衡因子、產(chǎn)量因子，只能分類比較，無法形成整體判斷，或僅展開單一類型生態(tài)系統(tǒng)研究，無法實(shí)現(xiàn)對(duì)區(qū)域生態(tài)狀況的統(tǒng)一核算。

瑪納斯河流域?qū)俚湫偷母珊祬^(qū)內(nèi)陸河流域，該流域是“天山北坡經(jīng)濟(jì)帶”和“絲綢之路”經(jīng)濟(jì)帶核心區(qū)的重要組成部分。隨著人類活動(dòng)的不斷增強(qiáng)，人工綠洲規(guī)模持續(xù)擴(kuò)張，流域濕地退化嚴(yán)重，生態(tài)服務(wù)價(jià)值整體下降[21]，區(qū)域發(fā)展面臨著巨大的現(xiàn)實(shí)困境及潛在的生態(tài)安全風(fēng)險(xiǎn)，亟需對(duì)該流域的生態(tài)狀況進(jìn)行系統(tǒng)評(píng)價(jià)。文章在生態(tài)足跡的模型框架下，以生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)價(jià)值理論為指導(dǎo)思想，構(gòu)建了基于生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)價(jià)值的生態(tài)足跡模型，對(duì)瑪納斯河流域的生態(tài)足跡進(jìn)行統(tǒng)一核算，以期為流域的社會(huì)經(jīng)濟(jì)發(fā)展和綠洲生態(tài)穩(wěn)定提供參考依據(jù)，同時(shí)有助于進(jìn)一步完善和補(bǔ)充基于生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)的生態(tài)足跡模型研究。

1 研究區(qū)與數(shù)據(jù)

1.1 研究區(qū)概況

瑪納斯河流域地處天山北麓中段、準(zhǔn)噶爾盆地南緣，地理位置處于43°05′N～45°58′N，85°01′E～86°32′E，行政區(qū)劃上包括石河子市、瑪納斯縣、沙灣縣、兵團(tuán)第六師的新湖總場以及克拉瑪依市的小拐鄉(xiāng)等（圖1）。流域發(fā)育有干旱區(qū)典型的“山地—綠洲—荒漠”生態(tài)系統(tǒng)，上游山區(qū)是流域的集水匯流區(qū)和水源涵養(yǎng)地，中游綠洲區(qū)是流域水土資源的精華，撫育了89.4 萬人，創(chuàng)造的經(jīng)濟(jì)總值年均增長12.4%[22]，下游荒漠區(qū)約占流域總面積的1/3。該流域灌溉農(nóng)業(yè)發(fā)達(dá)，是新疆重要的商品棉和糧食生產(chǎn)基地，但長期以來農(nóng)業(yè)用水嚴(yán)重?cái)D占工業(yè)、生活和生態(tài)用水，進(jìn)一步加劇了流域水資源的供需矛盾，同時(shí)也誘發(fā)了濕地退化、鹽漬化擴(kuò)大、生態(tài)服務(wù)價(jià)值下降等生態(tài)環(huán)境效應(yīng)[23,24]。21世紀(jì)以來，瑪納斯河流域工業(yè)化和城鎮(zhèn)化發(fā)展進(jìn)入快速階段，人類干擾活動(dòng)愈加強(qiáng)烈，綠洲規(guī)模持續(xù)擴(kuò)張，土地利用類型轉(zhuǎn)換復(fù)雜，荒漠化與綠洲化演替頻繁[25]，目前該流域已成為我國典型的生態(tài)脆弱區(qū)[26]?？傮w而言，瑪納斯河流域是一個(gè)生態(tài)單元完整、經(jīng)濟(jì)發(fā)展快速而潛在生態(tài)安全風(fēng)險(xiǎn)巨大，且相對(duì)獨(dú)立的干旱區(qū)內(nèi)陸河流域。

圖1 研究區(qū)概況

1.2 數(shù)據(jù)來源及處理

該研究采用的數(shù)據(jù)主要包括瑪納斯河流域土地利用數(shù)據(jù)和社會(huì)經(jīng)濟(jì)統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)兩類，前者主要用來測算流域的生態(tài)承載力，后者主要用來測算模型參數(shù)和流域生態(tài)足跡。流域土地利用數(shù)據(jù)來源于中國科學(xué)院資源環(huán)境科學(xué)數(shù)據(jù)中心（數(shù)據(jù)獲取地址：http://www.resdc.cn/），空間分辨率為30m，結(jié)合流域景觀特征和研究需要，依據(jù)“中國土地利用/土地覆蓋遙感監(jiān)測數(shù)據(jù)分類系統(tǒng)”對(duì)2000年、2005年、2010年、2015年、2018 年研究區(qū)的土地利用類型進(jìn)行重分類，分為耕地、林地、草地、水域、建設(shè)用地和未利用地6類。在均衡因子和產(chǎn)量因子計(jì)算過程中，全國不同生態(tài)系統(tǒng)的當(dāng)量因子采用謝高地等的研究成果[27]，全國糧食作物的種植和生產(chǎn)數(shù)據(jù)來自《中國統(tǒng)計(jì)年鑒》，各類糧食作物的價(jià)格來自于相應(yīng)年份的《中國農(nóng)產(chǎn)品價(jià)格調(diào)查年鑒》。流域生態(tài)足跡的核算內(nèi)容及社會(huì)統(tǒng)計(jì)基礎(chǔ)數(shù)據(jù)來源見表1。

2 研究方法

2.1 基于生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)價(jià)值的生態(tài)足跡模型

2.1.1 生態(tài)足跡模型

生態(tài)足跡的核心思想是將區(qū)域發(fā)展消耗的資源及排放的廢棄物轉(zhuǎn)化為一定面積的生物生產(chǎn)性土地，進(jìn)而從供需兩個(gè)層面的比較來判斷區(qū)域可持續(xù)發(fā)展?fàn)顩r[28]。雖然有效地測度了人類對(duì)自然環(huán)境的生態(tài)占用狀況，但忽略了土地的多功能性，無法體現(xiàn)資源消耗所帶來的生態(tài)服務(wù)功能變化，難以精準(zhǔn)追蹤生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)價(jià)值的流動(dòng)過程[29]。因此，該文基于生態(tài)足跡和生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)價(jià)值兩大理論，構(gòu)建了基于生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)價(jià)值的生態(tài)足跡模型（圖2）。此時(shí)，生態(tài)足跡反映生態(tài)系統(tǒng)的需求，表示為維持一個(gè)區(qū)域人類生存和發(fā)展所需要的具有完整生態(tài)服務(wù)功能的地域面積；生態(tài)承載力反映生態(tài)系統(tǒng)的供給，表示一個(gè)區(qū)域能夠提供給人類社會(huì)發(fā)展的各類生態(tài)系統(tǒng)面積總和。

圖2 基于生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)價(jià)值的生態(tài)足跡模型框架

式（1）（2）（3）中，EF表示生態(tài)足跡，N為區(qū)域人口數(shù)量，ef為人均生態(tài)足跡，ri為第i類生態(tài)系統(tǒng)的均衡因子，aai為人均占用交易商品折算后的第i類生態(tài)系統(tǒng)面積，EC表示生態(tài)承載力，ec為人均生態(tài)承載力，ai為實(shí)際人均占有的第i類生態(tài)系統(tǒng)面積，yi為第i類生態(tài)系統(tǒng)的產(chǎn)量因子，ER表示生態(tài)盈余，ED表示生態(tài)赤字。當(dāng)EC＞EF時(shí)，表示生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)供給能力＞耗損能力，區(qū)域處于生態(tài)盈余狀況，EC-EF=ER；當(dāng)EC＜EF時(shí)，表示生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)供給能力＜耗損能力，區(qū)域處于生態(tài)赤字狀況，EC-EF=ED。

2.1.2 均衡因子

在生態(tài)足跡測算過程中，由于不同類型生物生產(chǎn)性土地的生產(chǎn)能力不同，無法直接比較，因此通過均衡因子將其轉(zhuǎn)化為同一生產(chǎn)性質(zhì)的土地面積，進(jìn)行統(tǒng)一核算。在基于生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)價(jià)值的生態(tài)足跡框架中，均衡因子表示某一生態(tài)系統(tǒng)類型的生態(tài)服務(wù)能力與區(qū)域所有生態(tài)系統(tǒng)的平均生態(tài)服務(wù)能力的差異，可由研究區(qū)某一生態(tài)系統(tǒng)類型單位面積提供的生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)價(jià)值與該區(qū)域所有生態(tài)系統(tǒng)類型平均單位面積所能提供的生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)價(jià)值的比值表示[20]。計(jì)算公式為：

式（4）中，Pi為研究區(qū)第i類生態(tài)系統(tǒng)單位面積的生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)價(jià)值量，單位：元/（hm2·年）為研究區(qū)所有生態(tài)系統(tǒng)單位面積的平均生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)價(jià)值量，單位：元/（hm2·年）；Dt為t年度研究區(qū)1個(gè)標(biāo)準(zhǔn)當(dāng)量因子的生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)價(jià)值量，單位：元/hm2；Fi為研究區(qū)第i類生態(tài)系統(tǒng)的服務(wù)價(jià)值當(dāng)量因子之和；Si為研究區(qū)第i類生態(tài)系統(tǒng)的面積，單位：hm2。

2.1.3 產(chǎn)量因子

在生態(tài)承載力測算過程中，由于同一生物生產(chǎn)性土地在不同區(qū)域之間的生產(chǎn)能力存在差異，因此通過產(chǎn)量因子的橋梁作用，使區(qū)域之間的生物生產(chǎn)性土地面積具有可比性。在基于生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)價(jià)值的生態(tài)足跡模型中，產(chǎn)量因子表示區(qū)域某一生態(tài)系統(tǒng)類型的生態(tài)服務(wù)能力與全國同類生態(tài)系統(tǒng)的平均生態(tài)服務(wù)能力的差異，可由研究區(qū)某一生態(tài)系統(tǒng)類型單位面積提供的生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)價(jià)值與全國同類的生態(tài)系統(tǒng)平均單位面積所能提供的生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)價(jià)值的比值表示[20]。計(jì)算公式為：

式（5）中，為全國第i類生態(tài)系統(tǒng)單位面積的生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)價(jià)值量，單位：元/（hm2·年）；為t年度全國1 個(gè)標(biāo)準(zhǔn)當(dāng)量因子的生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)價(jià)值量，單位：元/hm2；為全國第i類生態(tài)系統(tǒng)的服務(wù)價(jià)值當(dāng)量因子之和；Pi、Dt、Fi含義同上。

2.2 單位面積生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)價(jià)值測算

依托謝高地等[27]提出的中國單位面積生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)價(jià)值當(dāng)量因子，借鑒已有相關(guān)成果，結(jié)合干旱區(qū)內(nèi)陸河流域不同土地類型的生態(tài)系統(tǒng)特征和綠洲實(shí)際生產(chǎn)活動(dòng)狀況，修正了瑪納斯河流域的單位面積生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)價(jià)值當(dāng)量因子表（表2）。由于瑪納斯河流域年均降水量不足200mm，蒸散量高達(dá)1 521mm[30]，水文調(diào)節(jié)能力顯著低于全國平均水平[31]，同時(shí)流域冰川積雪面積達(dá)6.76×104hm2，占水域面積的33.26%（冰川積雪的水文調(diào)節(jié)當(dāng)量僅7.13[27]），結(jié)合朱增云等[32]的研究成果，最終將研究區(qū)水域的水文調(diào)節(jié)當(dāng)量確定為44.53。謝高地等[33]提出將單位面積農(nóng)田生態(tài)系統(tǒng)糧食生產(chǎn)的凈利潤作為1 個(gè)標(biāo)準(zhǔn)當(dāng)量因子的生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)價(jià)值量，但查閱《全國農(nóng)產(chǎn)品成本收益資料匯編》發(fā)現(xiàn)部分年份（如2016年、2017年和2018年）糧食生產(chǎn)凈利潤為負(fù)值，導(dǎo)致該方法失效。且已有研究表明，沒有生產(chǎn)力投入的自然土地利用/覆被類型生態(tài)系統(tǒng)所提供的服務(wù)價(jià)值是現(xiàn)有農(nóng)田單位面積所能提供的食物生產(chǎn)價(jià)值的1/7[34,35]。因此標(biāo)準(zhǔn)當(dāng)量因子的生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)價(jià)值量可由下式得到：

式（6）（7）（8）中，Dt為t年度1個(gè)標(biāo)準(zhǔn)當(dāng)量因子的生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)價(jià)值量，j為糧食作物種類，mj為第j類糧食作物的播種面積，單位：hm2；pj為第j類糧食作物的價(jià)格，單位：元/kg；qj為第j類糧食作物的單位面積產(chǎn)量，單位：kg/hm2；Mt為t年度n種糧食作物的總播種面積。Fi為第i類生態(tài)系統(tǒng)的服務(wù)價(jià)值當(dāng)量因子之和，eik表示第i類生態(tài)系統(tǒng)的第k種生態(tài)服務(wù)價(jià)值的當(dāng)量因子（表2）。Pi為第i類生態(tài)系統(tǒng)單位面積的生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)價(jià)值量。

表2 瑪納斯河流域單位面積生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)價(jià)值當(dāng)量因子

2.3 敏感性指數(shù)

基于生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)價(jià)值的生態(tài)足跡模型中均衡因子和產(chǎn)量因子的確定均與研究區(qū)單位面積生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)價(jià)值的當(dāng)量因子有關(guān)，為反映測算結(jié)果對(duì)當(dāng)量因子的依賴程度，該文引入基于經(jīng)濟(jì)學(xué)中彈性系數(shù)的敏感性指數(shù)（Coefficient of Sensitive，CS）分析方法[36]，用兩個(gè)變量變動(dòng)的比率，來驗(yàn)證當(dāng)量因子對(duì)生態(tài)足跡測算結(jié)果的影響程度。

式（9）中，CS為敏感性指數(shù)，Y為生態(tài)足跡的測算結(jié)果，e為當(dāng)量因子，0、1 分別表示初始值和調(diào)整50%之后的數(shù)值。當(dāng)CS=0 時(shí)，表明Y對(duì)e完全無彈性；當(dāng)0＜CS＜1 時(shí)，表明Y對(duì)e缺乏彈性；當(dāng)CS=1時(shí)，表明Y對(duì)e單位彈性；當(dāng)CS＞1時(shí)，表明Y對(duì)e富有彈性。CS值越大，說明Y對(duì)e的依賴度越高，當(dāng)量因子的準(zhǔn)確性對(duì)測算結(jié)果越關(guān)鍵。

3 結(jié)果與分析

3.1 瑪納斯河流域生態(tài)足跡模型參數(shù)分析

3.1.1 均衡因子

瑪納斯河流域耕地、林地、草地、水域和未利用地生態(tài)系統(tǒng)的均衡因子存在年際差異，均是在2015年達(dá)到最高值，在2000 年處于最低值，但總體波動(dòng)幅度不大（表3）。世界自然基金會(huì)（WWF）發(fā)布的《Living Planet Repot 2012》中將能源用地定義為“用于吸收化石能源燃燒排放的溫室氣體的森林”[37]，但實(shí)際上草地和耕地也同樣具有碳匯功能，考慮到瑪納斯河流域林地僅占總面積的4%左右，若僅以林地為測算對(duì)象，難以反映流域?qū)嶋H情況，因此能源用地的均衡因子平均值由林地、草地和耕地按比例確定為1.39。隨著城鎮(zhèn)化的快速發(fā)展，建設(shè)用地多由耕地轉(zhuǎn)入，因此建設(shè)用地的均衡因子選取與傳統(tǒng)模型一樣，由耕地?cái)?shù)值代替。各類生態(tài)系統(tǒng)的均衡因子平均值按照大小排序?yàn)椋核颍?6.87）＞林地（4.62）＞能源用地（1.39）＞草地（1.37）＞耕地（1.07）=建設(shè)用地（1.07）＞未利用地（0.30）。其中水域和林地的均衡因子顯著高于其他土地類型，這與干旱區(qū)內(nèi)陸河流域的資源稟賦特征密切相關(guān)，充分體現(xiàn)了水資源和森林資源對(duì)于綠洲生態(tài)穩(wěn)定和可持續(xù)發(fā)展的重要意義。

表3 2000—2018年瑪納斯河流域不同生態(tài)系統(tǒng)的均衡因子

3.1.2 產(chǎn)量因子

瑪納斯河流域耕地、林地、草地、水域和未利用地生態(tài)系統(tǒng)的產(chǎn)量因子存在年際差異，其中耕地的波動(dòng)幅度最大，未利用地的波動(dòng)幅度最?。ū?）。由于自然系統(tǒng)中沒有專門用來生產(chǎn)能源的土地，傳統(tǒng)生態(tài)足跡模型將能源用地的產(chǎn)量因子確定為0，建設(shè)用地的產(chǎn)量因子則由耕地?cái)?shù)值代替[38]。為使核算內(nèi)容完整統(tǒng)一，該研究對(duì)能源用地和建設(shè)用地產(chǎn)量因子的處理方法與傳統(tǒng)生態(tài)足跡模型保持一致。各類生態(tài)系統(tǒng)的產(chǎn)量因子平均值按照大小排序?yàn)椋焊兀?.42）=建設(shè)用地（1.42）＞水域（1.31）＞林地（1.04）＞草地（0.95）＞未利用地（0.45），可以發(fā)現(xiàn)耕地、水域和林地生態(tài)系統(tǒng)單位面積的生態(tài)服務(wù)價(jià)值高于全國水平，而草地和未利用地則低于全國平均水平。其主要原因是瑪納斯河流域是新疆重要的商品棉和糧食生產(chǎn)基地，糧食單產(chǎn)較高于全國平均水平，從而引起標(biāo)準(zhǔn)當(dāng)量因子值較高。對(duì)比發(fā)現(xiàn)，各類生態(tài)系統(tǒng)產(chǎn)量因子的最大值出現(xiàn)在2005年，最小值出現(xiàn)在2015年。這主要與兩個(gè)年份標(biāo)準(zhǔn)當(dāng)量因子的生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)價(jià)值量有關(guān)，受作物收成和市場價(jià)格影響，2005 年瑪納斯河流域的標(biāo)準(zhǔn)當(dāng)量因子數(shù)值是全國的1.6倍，而在2015年是1.2倍。

表4 2000—2018年瑪納斯河流域不同生態(tài)系統(tǒng)的產(chǎn)量因子

3.2 瑪納斯河流域生態(tài)足跡測算結(jié)果分析

3.2.1 瑪納斯河流域生態(tài)赤字呈擴(kuò)大之勢(shì)

由于流域和全國的單位面積生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)價(jià)值均存在年度波動(dòng)，難以厘清兩種變動(dòng)對(duì)產(chǎn)量因子的具體貢獻(xiàn)，為避免可能導(dǎo)致的“生態(tài)足跡幻覺”，該研究用均衡因子和產(chǎn)量因子的多年平均值對(duì)瑪納斯河流域的生態(tài)足跡和生態(tài)承載力進(jìn)行測算。結(jié)果顯示，瑪納斯河流域生態(tài)足跡持續(xù)增加，生態(tài)承載力波動(dòng)變化，可持續(xù)狀態(tài)由生態(tài)盈余轉(zhuǎn)為生態(tài)赤字，且生態(tài)赤字呈擴(kuò)大之勢(shì)（圖3）。流域生態(tài)足跡在2000—2018 年呈增加趨勢(shì)，由2000 年的2.58×106hm2增加到2018 年的11.25×106hm2，增長速度達(dá)0.48×106hm2/年；而生態(tài)承載力則呈波動(dòng)變化趨勢(shì)，在均值3.68×106hm2附近波動(dòng)，變化幅度在-0.41×106～0.49×106hm2，最高值出現(xiàn)在2005 年，為4.18×106hm2，最低值出現(xiàn)在2015 年，為3.27×106hm2；流域2000年處于生態(tài)盈余（0.95×106hm2），之后進(jìn)入生態(tài)赤字狀況，2018 年赤字高達(dá)-7.49×106hm2，年均增速為-0.47×106hm2/年。從人均水平來看，瑪納斯河流域的人均生態(tài)足跡穩(wěn)定增加，由2000 年的3.76hm2/人增加至2018年的12.59hm2/人，18年間增加了2.35倍；而人均生態(tài)承載力呈現(xiàn)波動(dòng)變化，最高值出現(xiàn)在2005年為5.99 hm2/人，最低值出現(xiàn)在2015 年為3.88 hm2/人，總體上呈略有下降的趨勢(shì)，由2000 年的5.14 hm2/人下降至2018 年的4.21 hm2/人；人均生態(tài)赤字快速擴(kuò)大，由2000 年的生態(tài)盈余（1.38 hm2/人）增大到2018年的-8.38 hm2/人，年均擴(kuò)張速度達(dá)-0.54 hm2/（人·年）。其中，生態(tài)足跡的變化主要受人口增長和經(jīng)濟(jì)高速發(fā)展影響較大，而生態(tài)承載力的變化則與流域的耕地?cái)U(kuò)張和造林活動(dòng)關(guān)系密切。

圖3 2000—2018年瑪納斯河流域生態(tài)足跡與生態(tài)承載力

3.2.2 瑪納斯河流域生態(tài)足跡呈不均衡變化

瑪納斯河流域生態(tài)足跡和生態(tài)承載力均呈現(xiàn)不均衡變化（表5）。生態(tài)足跡各組分差異懸殊，各地類對(duì)流域生態(tài)足跡總量的平均貢獻(xiàn)率依次為：草地（54.71%）＞能源用地（30.34%）＞耕地（8.16%）＞水域（4.27%）＞林地（1.51%）＞建設(shè)用地（1.01%）；變化趨勢(shì)上，除林地、能源用地在2010 年有所下降隨后上升外，其余類型的生態(tài)足跡均呈現(xiàn)出逐年增加的趨勢(shì)，各類型生態(tài)足跡增長速度依次為：草地（33.54×104hm2/年）＞能源用地（9.94×104hm2/年）＞耕地（2.26×104hm2/年）＞水域（1.82×104hm2/年）＞林地（0.38×104hm2/年）＞建設(shè)用地（0.22×104hm2/年）。生態(tài)承載力各組分變化差異較大，水域和草地的生態(tài)承載力呈下降趨勢(shì)，下降速度分別為3.55×104hm2/年和0.25×104hm2/年；耕地持續(xù)增加，增長速度達(dá)3.92×104hm2/年；林地和建設(shè)用地在2010 年略有下降隨后上升，增長速度分別為0.68×104hm2/年和0.33×104hm2/年；未利用地呈波動(dòng)變化，總體增加速度為0.16×104hm2/年。各土地類型對(duì)流域生態(tài)承載力總量的貢獻(xiàn)能力也不相同，以2018 年為例，耕地（37.39%）＞草地（29.46%）＞水域（13.06%）＞林地（11.13%）＞未利用地（5.83%）＞建設(shè)用地（3.13%）。

表5 2000—2018年瑪納斯河流域生態(tài)足跡與生態(tài)承載力計(jì)算結(jié)果 萬hm2

3.3 瑪納斯河流域生態(tài)足跡敏感性指數(shù)分析

瑪納斯河流域基于生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)價(jià)值的生態(tài)足跡測算結(jié)果對(duì)當(dāng)量因子比較敏感，尤其是各土地利用類型的生態(tài)赤字對(duì)當(dāng)量因子的準(zhǔn)確性依賴度較高。計(jì)算結(jié)果顯示：生態(tài)足跡的敏感性指數(shù)為0，生態(tài)承載力的敏感性指數(shù)為1，生態(tài)赤字的敏感性指數(shù)逐漸降低，由2000 年的1.78 下降至2018 年的0.26（圖4），即在當(dāng)量因子變化1%時(shí)，生態(tài)足跡未發(fā)生變化，生態(tài)承載力增加或減少100%，生態(tài)赤字的變化量則呈遞減趨勢(shì)，由2000 年的變化178%下降到2018 年的變化26%。表明生態(tài)足跡對(duì)當(dāng)量因子完全無彈性，生態(tài)承載力對(duì)當(dāng)量因子為單位彈性，生態(tài)赤字對(duì)當(dāng)量因子的敏感度在下降，在2000 年富有彈性，在2005年、2010年、2015年和2018年缺乏彈性。不難發(fā)現(xiàn)，這一結(jié)果主要是由計(jì)算原理決定的，由式（4）（5）可知當(dāng)各土地利用類型的當(dāng)量因子調(diào)整一定比例時(shí)，該地類的均衡因子并未改變，而產(chǎn)量因子卻發(fā)生相同比例變化，因而生態(tài)足跡值沒有變化，生態(tài)承載力同比例變化。由圖3可知流域生態(tài)足跡持續(xù)增加，生態(tài)承載力基本不變，二者差距持續(xù)拉大，生態(tài)承載力發(fā)生100%的變化對(duì)生態(tài)赤字的影響逐漸減弱，因此生態(tài)赤字的敏感性指數(shù)呈下降趨勢(shì)。

圖4 2000—2018年瑪納斯流域生態(tài)足跡、承載力、赤字的敏感性指數(shù)分析

對(duì)各地類生態(tài)赤字的敏感性指數(shù)進(jìn)行計(jì)算發(fā)現(xiàn)，除草地的敏感性指數(shù)在2010年、2015年和2018年低于1 外，其他類型始終≥1，表明各土地利用類型的生態(tài)赤字對(duì)當(dāng)量因子富有彈性（圖5）。從變化趨勢(shì)上看，水域呈顯著上升趨勢(shì)，由1.16上升至41.80；耕地呈緩慢增加趨勢(shì)，由1.78增至2.02；林地基本不變，在均值1.37 附近波動(dòng)，波動(dòng)范圍在-0.14～0.09；建設(shè)用地在均值3.62 附近呈波動(dòng)變化，波動(dòng)幅度為-40.5%～27.0%；草地的敏感性指數(shù)呈下降趨勢(shì)，由3.03 下降至0.19；未利用地始終為1。由于能源用地只產(chǎn)生生態(tài)足跡，未利用地只提供生態(tài)承載力，合計(jì)流域總體生態(tài)盈虧時(shí)，易將不同地類間生態(tài)盈余與赤字進(jìn)行抵消，因而導(dǎo)致總生態(tài)赤字對(duì)當(dāng)量因子的敏感性低于各地類生態(tài)赤字對(duì)當(dāng)量因子的敏感性。

圖5 2000—2018年瑪納斯流域各地類生態(tài)赤字的敏感性指數(shù)分析

4 結(jié)論與討論

4.1 結(jié)論

（1）瑪納斯河流域的均衡因子和產(chǎn)量因子均存在年際差異，均衡因子在2015 年達(dá)到最高值，在2000年處于最低值，產(chǎn)量因子的最大值出現(xiàn)在2005年，最小值出現(xiàn)在2015年，從多年平均值看，水域的均衡因子最高，達(dá)16.87，耕地的產(chǎn)量因子最高，為1.42，而未利用地的均衡因子和產(chǎn)量因子均最低，分別為0.30和0.45。

（2）瑪納斯河流域生態(tài)赤字不斷擴(kuò)大，區(qū)域發(fā)展面臨的生態(tài)壓力持續(xù)增大，18 年間流域生態(tài)足跡增加了3.35 倍，而生態(tài)承載力無顯著變化，生態(tài)赤字年均增速為-0.47hm2/年。其中，生態(tài)足跡呈明顯的不均衡增長，草地和能源用地對(duì)流域生態(tài)足跡貢獻(xiàn)率最高，分別為54.71%和30.34%，二者的生態(tài)足跡增速同樣最快，分別為33.54×104hm2/年和9.94×104hm2/年。

（3）瑪納斯河流域基于生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)價(jià)值的生態(tài)足跡測算結(jié)果對(duì)流域單位面積生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)價(jià)值當(dāng)量因子比較敏感，受計(jì)算方法影響，生態(tài)足跡敏感性指數(shù)為0，生態(tài)承載力敏感性指數(shù)為1，生態(tài)赤字的敏感性指數(shù)不斷下降，在各類型的生態(tài)赤字敏感性指數(shù)中，除草地敏感性指數(shù)下降至0.19，未利用地為1外，其余類型敏感性指數(shù)均大于1。因此研究區(qū)域生態(tài)服務(wù)價(jià)值當(dāng)量因子的準(zhǔn)確性對(duì)生態(tài)足跡測算結(jié)果尤其是在揭示地類差異方面起關(guān)鍵作用。

4.2 討論

4.2.1 與傳統(tǒng)生態(tài)足跡模型的比較

將該研究測算的模型參數(shù)平均值與國家參數(shù)和省域參數(shù)相比，發(fā)現(xiàn)存在明顯差異（圖6）。其中國家參數(shù)來自于全球生態(tài)足跡網(wǎng)（Global Footprint Network）2017 年發(fā)布的《Working Guidebook to the National Footprint Accounts》數(shù)據(jù)[39]，省域參數(shù)來自于劉某承等基于凈初級(jí)生產(chǎn)力對(duì)新疆均衡因子和產(chǎn)量因子的測算結(jié)果[38,40]。就均衡因子而言，水域的均衡因子高達(dá)16.87，遠(yuǎn)遠(yuǎn)高于國家參數(shù)和省域參數(shù)；林地和草地的均衡因子均高于國家參數(shù)和省域參數(shù)，分別為4.62和1.37；能源用地的均衡因子高于國家參數(shù)而低于省域參數(shù)，為1.39；耕地和建設(shè)用地的均衡因子均低于國家參數(shù)和省域參數(shù)，均為1.07；未利用地的均衡因子為0.30。該結(jié)果主要與測算方法有關(guān)，基于生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)價(jià)值獲得的均衡因子反映的是區(qū)域不同土地類型的生態(tài)服務(wù)能力差異，而傳統(tǒng)生態(tài)足跡模型的均衡因子反映的是區(qū)域不同土地類型的生物生產(chǎn)能力差異。干旱區(qū)內(nèi)陸河流域水域的生態(tài)服務(wù)功能顯著，而生物資源產(chǎn)品提供能力相對(duì)較弱，因而基于生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)能力的均衡因子較高，而基于生物生產(chǎn)能力的均衡因子較低。傳統(tǒng)模型中國家參數(shù)的水域均衡因子約為該研究中水域均衡因子的1/48，這一數(shù)值與郭慧等[20]的研究結(jié)果相近。就產(chǎn)量因子而言，耕地、建設(shè)用地和水域的產(chǎn)量因子均高于國家參數(shù)和省域參數(shù)，分別為1.42、1.42和1.31；林地的產(chǎn)量因子略高于省域參數(shù)而低于全國參數(shù)，為1.04；草地的產(chǎn)量因子明顯高于省域參數(shù)而低于全國參數(shù)，為0.95；未利用地的產(chǎn)量因子為0.45。基于生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)價(jià)值獲得的產(chǎn)量因子中，耕地的產(chǎn)量因子與國家參數(shù)較接近，林地的產(chǎn)量因子與省域參數(shù)近似，表明耕地的生態(tài)服務(wù)價(jià)值與其生產(chǎn)力相關(guān)，而林地的生態(tài)服務(wù)價(jià)值與其凈初級(jí)生產(chǎn)力密切相關(guān)。

圖6 與傳統(tǒng)生態(tài)足跡模型因子對(duì)比

基于生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)價(jià)值的瑪納斯河流域生態(tài)足跡測算結(jié)果與國家參數(shù)和省域參數(shù)的測算結(jié)果相比，生態(tài)足跡顯著高于省域參數(shù)和國家參數(shù)的測算結(jié)果；生態(tài)承載力高于省域參數(shù)，而與國家參數(shù)的測算結(jié)果近似，在2000 年、2005 年和2010 年略高于國家參數(shù)的測算結(jié)果，在2015 年和2018 年略低于國家參數(shù)的測算結(jié)果；生態(tài)赤字在2000年和2005年高于國家參數(shù)的測算結(jié)果而低于省域參數(shù)的測算結(jié)果，在2015年和2018 年略高于省域參數(shù)的測算結(jié)果而低于國家參數(shù)的測算結(jié)果（圖7）。從平均值上看，該研究測算的流域生態(tài)足跡是國家參數(shù)的1.60 倍，是省域參數(shù)的1.24 倍，生態(tài)承載力是國家參數(shù)的1.02 倍，是省域參數(shù)的2.20倍；生態(tài)赤字是國家參數(shù)的3.81倍，是省域參數(shù)的0.85倍。對(duì)比已有研究成果[41]，該研究的測算結(jié)果符合流域生態(tài)服務(wù)功能的實(shí)際變化。

圖7 2000—2018年不同參數(shù)下瑪納斯河流域生態(tài)足跡測算結(jié)果對(duì)比

4.2.2 方法內(nèi)涵與結(jié)果指引

相較于傳統(tǒng)的生態(tài)足跡模型，該文構(gòu)建的基于生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)價(jià)值的生態(tài)足跡模型具有以下優(yōu)勢(shì)。

（1）強(qiáng)調(diào)了生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)功能的多樣性。傳統(tǒng)生態(tài)足跡模型的均衡因子和產(chǎn)量因子是由各地類生物生產(chǎn)性能力決定，僅考慮了土地的糧食生產(chǎn)和原材料供給的初級(jí)功能；而該研究模型中的均衡因子和產(chǎn)量因子是由生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)價(jià)值決定，完整地考慮了不同土地利用類型的多種生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)功能。

（2）生態(tài)承載力核算內(nèi)容更加豐富準(zhǔn)確。傳統(tǒng)的生態(tài)足跡模型依據(jù)世界環(huán)境與發(fā)展委員會(huì)（WCED）的建議[42]，生態(tài)承載力需扣除12%的生物多樣性保護(hù)面積，由于不同區(qū)域生境質(zhì)量差異明顯，這種“一刀切”的籠統(tǒng)做法，難以準(zhǔn)確反映區(qū)域?qū)嶋H承載能力，而該研究模型中已對(duì)生物多樣性保護(hù)功能進(jìn)行核算，因此無需再次扣除。此外，傳統(tǒng)生態(tài)足跡模型忽略了荒漠、沼澤等未利用地的生態(tài)供給能力，而對(duì)于西北干旱區(qū)而言，荒漠面積遼闊，其生態(tài)服務(wù)能力不容忽視，該研究模型將未利用地納入生態(tài)承載力的測算對(duì)象，使結(jié)果更加合理客觀。

（3）模型參數(shù)本地化，增強(qiáng)了普適性。由于區(qū)域氣候、地形、生物生產(chǎn)力等不同，傳統(tǒng)生態(tài)足跡模型中的全球或全國的因子難以真實(shí)反映小尺度（特定區(qū)域）的生態(tài)狀況[43]，而該研究模型參數(shù)是根據(jù)研究區(qū)各類生態(tài)系統(tǒng)的服務(wù)價(jià)值確定，有效解決了這一問題，同時(shí)也使得區(qū)域間的測算結(jié)果具有直接可比性。

基于生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)價(jià)值的生態(tài)足跡模型可量化人地系統(tǒng)間生態(tài)資產(chǎn)的供需情況和可持續(xù)程度，有助于揭示生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)價(jià)值流動(dòng)規(guī)律及平衡機(jī)理，探索社會(huì)經(jīng)濟(jì)活動(dòng)與生態(tài)服務(wù)功能的耦合關(guān)聯(lián)機(jī)制，同時(shí)測算結(jié)果還可服務(wù)于生態(tài)補(bǔ)償、綠洲適度規(guī)模等相關(guān)研究。該文構(gòu)建的基于生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)價(jià)值的生態(tài)足跡模型既反映了人類對(duì)于生物生產(chǎn)性土地的占用面積，也體現(xiàn)了區(qū)域發(fā)展對(duì)于生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)功能的消耗狀況，能夠有效地反映區(qū)域的生態(tài)狀況。然而建設(shè)用地的模型參數(shù)沿用傳統(tǒng)生態(tài)足跡模型的處理方法，雖實(shí)現(xiàn)了對(duì)生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)供給能力和人類對(duì)之占用程度的全面核算，但同時(shí)一定程度上也增加了測算結(jié)果的不確定性。因此，未來對(duì)于模型中建設(shè)用地的均衡因子與產(chǎn)量因子的確定有待進(jìn)一步深入研究。

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