基于能值生态足迹与灰色预测模型的西藏可持续性评价

李文龙， 魏 巍*, 宋 瑜， 刘陈立， 苏文亮， 许 静， 朱高峰

(1. 草地农业生态系统国家重点实验室， 兰州大学草地农业科技学院， 甘肃 兰州 730020；2. 兰州财经大学农林经济管理学院， 甘肃 兰州 730020； 3. 兰州大学资源环境学院， 甘肃 兰州 730020)

可持续发展是实现人类社会长治久安的必要保障，但是随着经济社会的高速发展，我们赖以生存的生态系统不断恶化，生态环境逐渐难以维持人类的发展[1]。为了实现环境与资源的可持续利用，促进人类社会的长远发展，我们必须慎重考虑环境保护与经济发展、当代利益与未来子孙福利之间的矛盾[2]。尽管一些早期的文献，如增长的极限[3]、我们共同的未来[4]、世界观察研究所的年度报告等在一定程度上提高了人们对环境现状的认知，但是并没有阻止环境恶化的趋势。因此，我们必须对资源环境的可持续做出定量化评估，以便让人们更清晰地明白资源与环境的状况及其可供人类发展的空间。

迄今为止已有许多专家学者采用不同的方法对社会经济系统的可持续进行了研究，如物质流分析法[5-6]、生态足迹法[7-9]、能值分析法[10-12]等，这些方法对量化可持续性、促进环境保护和节约资源方面做出了很大的贡献，但有不足之处：1)物质流分析和生态足迹方法难以反映社会经济系统中环境的整体性，也无法真实反映生态系统对经济发展的贡献[13]；2)传统的生态足迹模型一般采用国际统一产量因子和均衡因子，且没有考虑可再生土地、不可再生土地和低生物生产力土地，所以结论的有效性和可信度较低[14-15]。

为了弥补上述方法的不足，Zhao等[16]将能值转换率和能值密度引入传统生态足迹模型中，提出了能值生态足迹模型。该模型将人类活动所消耗的资源和产品数量直接转换为对该资源和产品所蕴含的能量的消耗，这不仅可以让不同性质的产品基于统一的单位进行比较，而且使得该模型在机理上更加适用于可持续发展的研究。由于生态系统中的各种产品和服务的太阳能值转换率相对稳定，受时间和空间的限制较小，因此，能值生态足迹模型具有更为广泛的适用性[17-18]。近年来，已被不断应用于不同时间和空间尺度的可持续性评估，2014年高新才等[19]利用能值生态足迹方法评价了甘肃武威市可持续发展状态；同年，Wu X F等[20]基于能值生态足迹模型评价了1种典型沼气系统的可持续性；陈春锋等[21]利用传统生态足迹和能值生态足迹对黑龙江的可持续性进行了评价，发现能值生态足迹更符合现实情况。但是在现有的能值生态足迹研究中，大多是关于东中部地区可持续性的研究，缺乏对高寒地区可持续性的长时间段的连续性动态研究。青藏高原作为世界第三极，其可持续发展对于维护国家乃至世界的经济、社会、生态安全具有重要意义。因此，本文利用改进的能值生态足迹模型，以西藏(青藏高原主体部分)为研究区，研究了该地区2005-2014年的可持续性，并采用灰色模型对研究区未来10年的可持续性进行预测。灰色模型(Grey Model)简称GM模型，由邓聚龙[22]在1992年提出。该模型输入数据少、建立模型方便、编程容易，且不用考虑原始序列的逻辑影响因子[23]，因此得到了广泛的应用，2015年Xie N[25]等利用灰色预测模型和马尔科夫模型模拟了中国2006-2011年的能源生产和消费，并预测了2015年和2020年的能源生产与消费的发展趋势，2012年Pao H[24]等利用改进的灰色模型模拟了中国1980-2009年的二氧化碳排放量、能源消耗以及经济增长的速度并预测了这三个变量在2011-2020年的结果。能值生态足迹模型与灰色预测模型均有其特有的优势，本文综合两种方法研究了西藏现在以及未来的可持续发展状态，以期为高寒地区的生态环境保护与资源可持续发展提供有益的参考。

1 材料与方法

1.1 研究区概况

西藏(78°25′～99°06′ E，26°50′～36°53′ N)位于中国西南边疆，是青藏高原的主体部分，平均海拔在4 000 m以上。该地区北邻新疆，东连四川，南与缅甸、印度、不丹、锡金、尼泊尔等国毗邻，西与克什米尔地区接壤，东北紧靠青海，东南连接云南。行政上包括拉萨市、山南地区、日喀则地区、那曲地区、阿里地区、昌都地区等6区1市，占地面积广阔，达122.84万km2，约占全国总面积的1/8。西藏地势高亢，有高原、盆地、峡谷、冰川等地貌类型，气候属于高原山地气候，空气稀薄，太阳辐射强，全区平均温度在—2.8～11.9℃之间，年降水量在74.8 mm～901.5 mm之间，多夜雨，雨季主要分布在6-9月份，干湿季分明[26]。由于特殊的地理环境和气候条件，西藏拥有众多珍稀动植物，当地的生物种类丰富且极具特殊性，但生态环境十分脆弱[27]。因此，重视、加强当地的环境保护具有重要意义。

西藏是我国藏族居民最主要的聚居区，藏民数量达到人口总数的93.2%，其他少数民族占1.2%，汉族占到人口总数的5.6%。境内资源丰富，多种资源储量(水资源、矿产资源、森林资源等)均位于全国前列[28]。高原农牧业为当地的传统产业和基础产业，地区经济发展落后，2001年实施西部大开发战略以来，西藏经济发展速度加快。截止到2014年，生产总值达到921亿元，形成了以优势矿产业、民族手工业、藏医药业等为主体的特色产业体系，现代服务业也随之兴起，推动了该地区第三产业稳步发展。

图1 研究区示意图Fig.1 A diagram of the study area

1.2 数据来源及处理

本研究的统计数据来源于《西藏统计年鉴》和青藏高原科学数据中心(http://www.tpedatabase.cn/portal/index.jsp)，各种产品、资源的能值折算系数、太阳能值转换率以及5种可再生资源的太阳能值转换率参考Odum[29]、蓝盛芳[30]、朱玉林[31]等的研究成果以及其他相关参考文献[2,19,32-33]。研究区降雨量和平均风速数据利用ANUSPLIN软件对青藏高原及其周边地区的154个气象台站数据(来自中国气象数据网(http://data.cma.cn/))进行插值生成[34-35]。研究区的数字高程数据来源于地理空间数据云(http://www.gscloud.cn/)，地表的太阳辐射能是通过使用ArcGIS10.4软件中的Area Solar Radiation工具对30 m×30 m分辨率的数字高程数据产品进行处理得到。

1.3 研究方法

1.3.1 能值生态足迹模型 能值是指一种流动或储存的能量中所蕴含的另一种能量的量，通常以太阳能为标准来度量各种能量的能值。基于能值的生态足迹模型在2005年由Zhao等[16]提出。该模型将人类所消耗的各种资源通过能值转换率转化为太阳能值，然后利用能值密度折算成生物生产性土地面积，得出能值生态足迹[36]。本文对Zhao的能值生态足迹模型作出如下改进：1)计算能值生态足迹与能值生态承载力时，用区域能值密度代替了地球能值密度，以求反映研究区生态系统的真实承载力[37]；2)采用生产性生态足迹反映当地资源环境的压力；3)在建设用地账户添加废弃物数据。

1)能值生态足迹的计算公式如下：

(1)

公式(1)中，EF代表总生态足迹，ef代表人均生态足迹，N代表区域总人口，ai是第i种资源的人均生态足迹，ci是第i种资源的人均能值(sej)，p1是区域能值密度(sej·m-2·a-1)，即区域总能值/区域总面积。

计算区域总能值时，主要考虑太阳辐射能、雨水化学能、雨水势能、风能和地球旋转能这5种可再生资源[29]。但是同一性质的能量在计算时只取最大值。前四者均是太阳能的转化形式，故以前四者之中的最大值与地球旋转能之和作为区域总能值[38]。计算公式如下：

RE=SA×AR×RD×G

(2)

RP=SA×AR×RD×H×g

(3)

WE=SA×AD×k×WS3×
(362.25×24×3600s)

(4)

EF=SA×HF

(5)

公式(2)～(5)中，RE代表雨水化学能，SA代表研究区面积(m2)，AR是年降雨量(m·yr-1)，RD是雨水密度(kg·m-3)，G是吉布斯自由能(J·kg-1)，RP代表雨水势能，H是云层平均海拔高度差(m)，g是重力加速度(m·s-2)，WE代表风能，AD是空气密度(kg·m-3)，k是阻力系数，WS是平均风速(m·s-1)，EF代表地球旋转能，HF是热通量(J·m-2·a-1)。相关参数值见表1。

表1 可再生资源计算相关参数值Table 1 Parameters to calculate renewable resources

2)能值生态承载力

生态承载力是指在一定自然环境和社会经济条件下，生物生产性土地的最大值。当能值生态承载力大于本地区的能值生态足迹时，区域处于可持续发展状态，反之，区域不可持续。自然资源分为可再生资源与不可再生资源，生态承载力的计算只考虑可再生资源[16]，并扣除12%的生物多样性保护面积。公式如下：

ec=(e/p1)×0.88

(6)

EC=N×ec

(7)

公式(6)～(7)中，EC代表总生态承载力，ec代表人均生态承载力，N是区域总人口，e是人均可再生资源能值(sej)，p1是区域能值密度(sej·m-2·a-1)。

1.3.2 灰色预测模型 通常用到的灰色模型主要有1阶单变量模型GM(1,1)和1阶多变量模型GM(1,N)。本文主要通过研究西藏及其各地级市2005-2014年的人均生态盈余量来预测2015-2024年的可持续发展状态，故采用GM(1,1)模型。模型的建立过程如下：

1)假设需要预测的指标的原始数列为：X(0)={x(0)(1),x(0)(2),…,x(0)(n)}；

2)对原始数列进行一次累加生成：X(1)={x(1)(1),x(1)(2),…,x(1)(n)}，

3)累减生成：X(0)(k)=X(1)(k)-X(1)(k-1)；

4)建立GM(1,1)模型：

微分方程

(8)

对于已知系数的微分方程(8)求解，得出

(9)

(10)

5)后验差检验：

(11)

小误差概率：

(12)

表2 后验差检验标准Table 2 The after test rule

2 结果与分析

2.1 能值生态足迹模型结果分析

2.1.1 生态承载力与生态足迹趋势分析 2005-2014年西藏的人均生态承载力持续降低，从2005年的38.30 hm2减少到2014年的33.81 hm2。人均生态足迹不断上升，总体上从6.83 hm2增加到11.59 hm2(图2)。从2010年开始，西藏的人均生态足迹上升速度加快，5年间增加了3.60 hm2，增加量大约是前5年的4.29倍，表明人类对资源的消耗量不断增加。10年间研究区的生态盈余空间不断缩小，可持续能力不断下降，但是人均生态足迹一直保持在人均生态承载力的范围之内，当地环境仍然处于可持续发展的状态。

图2 西藏2005-2014年人均生态承载力和人均生态足迹Fig.2 Ecological carrying capacity per capita and ecological footprint per capita of Tibet

2.1.2 生态足迹指数分析 生态足迹指数由吴隆杰[39]在评估我国可持续发展状况时提出，是指某区域的生态承载力与生态足迹的差值在生态承载力中所占的比值，表现了该区域为今后所保留的可持续发展能力的百分比。公式如下：

EFI=(EC-EF)/EC×100%

(13)

陈成忠等[40]根据EFI将区域的可持续发展状态划分为4个等级：当0

2005-2014年西藏的生态足迹指数呈下降趋势，2005-2010年缓慢下降，5年间平均每年减少0.66%，2010-2014年快速下降，平均每年下降2.38%，是前5年年均下降率的3.61倍(图3)。根据陈成忠等[40]对可持续发展状态的分级，可以看出西藏的生态足迹指数仍然保持在65%以上，处于强可持续发展状态。

图3 西藏2005-2014年生态足迹指数Fig.3 Ecological footprint index of Tibet from 2005 to 2014

2.1.3 万元GDP生态足迹分析 万元GDP生态足迹是指某一区域每创造1万元GDP所耗费的生态足迹。该指标可以反映研究区的资源利用效率，值越大说明资源的利用率越低[41-42]。公式如下：

WEF=区域人均生态足迹/区域人均GDP

(14)

在2005-2014年间，西藏的万元GDP生态足迹呈现下降的趋势，但是2010年之前的下降速率明显高于2010-2014年的下降速率(图4)。万元GDP生态足迹的减少说明该地区每生产1万元GDP时所耗费的资源量减少，即资源利用效率有所提高。

图4 西藏2005-2014年万元GDP生态足迹Fig.4 Ecological footprint of ten thousand yuan GDP in Tibet from 2005 to 2014

2.1.4 生态足迹多样性分析 生态足迹多样性指数是指在总生态足迹的基础上，分别计算出6种土地类型(耕地、林地、草地、水域、能源用地、建筑用地)的生态足迹，然后利用Shannon-Weaver公式计算出结果[43]。

H=-∑(Pi×lnPi)

(15)

公式(15)中，H代表生态足迹多样性指数，Pi代表第i种土地类型的生态足迹在总生态足迹中所占的比例，i是六大类生物生产性土地，lnPi是不同土地类型生态足迹的分配状况。生态足迹在不同土地类型中的分配越均匀，说明该生态系统的多样性越高，可持续性也就越强[44]。

2005-2014年间西藏的生态足迹多样性指数不断下降，2005-2010年下降趋势缓慢，5年共减少了0.03，但是2010年之后快速下降，减少量达到了0.14(图5所示)。但是总体上来说，西藏的生态足迹多样性指数水平较低，生态足迹分配不平衡，年际变动较小，产业结构仍以放牧业为主，没有明显的改善与升级。

图5 西藏2005-2014年生态足迹多样性指数Fig.5 Ecological footprint diversity index of Tibet from 2005 to 2014

2.1.5 发展能力分析 采用Ulanowicz公式计算[45]，公式如下：

D=ef×H

(16)

公式(16)中，D代表发展能力指数，ef代表研究区人均生态足迹，H为生态足迹多样性指数。

2005-2014年西藏的发展能力指数呈上升的趋势，从2005年的8.04增加到了2014年的11.58(图6)，说明西藏的社会经济发展能力处于上升的状态。但由发展能力指数的公式可知，发展能力与生态足迹、生态足迹多样性指数呈正相关关系。从上文分析可知，西藏的生态足迹多样性指数不断减少，生态足迹不断增加，故西藏发展能力提高的主要贡献因素为生态足迹的增加。且通过观察西藏的生态足迹和发展能力指数的曲线，可以发现两者趋势极为相似，所以西藏社会经济发展能力的增强是以地区资源消耗为代价的。

图6 西藏2005-2014年发展能力指数Fig.6 Development capacity index of Tibet from 2005 to 2014

2.2 各地级市可持续发展状态分析

由于自然资源和经济活动分布的不均匀性，西藏各个地级市的可持续性存在差别。为了使研究结果更加切合实际，本研究对各个地级市的生态足迹指数进行了分析(图7)。从图7可以看出拉萨市一直处于不可持续的状态，且不可持续的状态持续加深，日喀则、那曲、阿里和林芝地区10年间一直处于强可持续状态，山南地区在2008年由强可持续转变为弱可持续状态，2010年又变为强可持续状态，主要是因为这年该地区降雨量增加，生态承载力提高；昌都从2013年进入弱可持续。但是各地级市的生态足迹指数整体上处于下降的趋势，说明整个西藏的可持续性不断降低。

图7 西藏各地级市2005-2014年可持续状态Fig.7 The sustainability of Tibetan prefecture-level cities from 2005 to 2014

2.3 未来可持续性预测

通过计算公式(8)～(12)，得出西藏及其各地级市的GM(1,1)预测模型(表3)。通过后验差检验，发现C均小于0.35，P=1，所以GM(1,1)预测模型的精度较高，结果可靠。对于西藏整体来说，未来10年的人均生态盈余量不断减少，2024年将比2005年减少50%以上；对于各地级市来说，拉萨市人均生态赤字不断扩大，到2024年将达到—290.94 hm2·人—1；其他地区的人均生态盈余量均有不同程度的下降，其中山南地区下降幅度最大，达到68.18%，阿里地区下降幅度最小，为23.18%。

表3 西藏及其各地级市2015-2024年人均生态盈余预测表Table 3 Prediction results of ecological surplus per capita of Tibet and its prefecture-level cities from 2015 to 2024

3 讨论

本文运用改进的能值生态足迹模型，评价西藏资源与环境的可持续性，结果表明西藏的人均生态承载力呈现下降的趋势，人均生态足迹不断提高，但是西藏的承载力整体水平较高，可以完全覆盖当地人类经济活动带来的压力。这与安宝晟[46]、方广玲等[47]的研究结果一致，但其人均生态足迹与人均生态承载力的数值远小于本研究计算结果，主要是因为传统的生态足迹方法采用全球平均生产力与均衡因子，缺乏对区域特殊性的考虑。西藏的生态足迹指数不断下降，但在2005-2014年间一直维持在65%以上，说明西藏的资源环境可持续性较强[40]。这是因为西藏地理位置特殊，气候独特，生态系统完善，环境呈现出很大的原生态特征[27]，区域承载能力较高。境内资源消耗型企业数量少，截止到2014年全区仅有763家工业企业，54.91%以上都是轻工业，对环境的破坏程度较低；当地畜牧业较为发达，牧业产值占农林牧渔业总产值的50%左右，地区经济发展对资源环境的干扰较小；再加上西藏平均每平方公里仅有2.59人，因此区域能值生态足迹较低。但是在2005-2014年间，西藏的人口增长率达到13.29%，GDP增长率为207.11%，远超于环境的承载范围；而且当地旅游业发展迅速，旅游收入10年间翻了五番，这虽然促进了当地经济水平的提高，但导致当地资源环境过度利用，区域生态足迹上升。另外，青藏高原地区的降水量在1965-2015年间整体呈现上升趋势，倾向率为7.81 mm·(10a)-1，气温升幅为0.53 ℃·(10a)-1[48]，虽然有利于延长植被的生长季，增加牧草产量，但也间接地导致草地载畜量增加，超载放牧现象严重，加快了草地退化速度[49-50]。综上，在社会经济因素和环境因素的共同作用下，西藏的生态承载力不断下降、能值生态足迹不断提高，生态盈余空间不断缩小。

生态足迹多样性指数不断下降，但是变动较小，一直维持在较低的水平，说明当地的生态足迹分布不均衡，且较为单一，以集约化的单一牧业为主的产业结构并没有得到太大的改变，当地居民仍以牧业为主要谋生方式，随着人口和家畜数量的增加，草地承受的压力不断加大，草地出现不同程度的退化，这也进一步解释了西藏生态承载力降低的原因。不断增加的万元GDP生态足迹说明西藏的资源利用率不断提高，这与索朗央拉的研究结果一致[51]。但是西藏的万元GDP生态足迹仍高于较发达地区[41-42]乃至全国水平[52]。考虑到资源分布不均衡的情况，分析了各地级市的可持续性，发现西藏日喀则、那曲、阿里和林芝地区在2005-2014年间一直处于强可持续状态，其他地区在随后的发展中进入弱可持续状态，拉萨则一直处于不可持续状态，且在2009年变为严重不可持续。这是因为拉萨作为西藏行政首府，经济比其他地区发达，工业发展较快，随着拉萨对外开放程度的提高，旅游业已成为当地经济和社会发展的支柱产业[53]，旅游人口的急剧增加，导致自然环境破坏严重，生态赤字较高。通过对西藏及其地级市2015-2024年可持续的预测，发现西藏及各地级市的可持续性不断降低，拉萨市不可持续程度加剧。且运用后验差检验方法对GM(1,1)模型预测结果进行检验，发现模型预测精度较好，结果可靠，对高寒地区可持续性预测具有应用价值。

4 结论

2005-2014年，西藏及其各地级市的可持续状态不断恶化，2015-2024年其可持续性持续降低，拉萨逐渐变为严重不可持续状态。这与前人的研究结果一致。在本文中，西藏的人均生态足迹与生态承载力较高，是因为基于等时间间隔的能值生态足迹方法受到的地域异质性的约束较小。为了保证西藏的生态安全和经济的可持续性，需要大力发展以可再生资源为主的生态经济模式，利用地区自然资源优势，发展地区经济。同时注重提高资源利用率，节约资源、保护环境。加大退牧(耕)还草(林)、草原生态补奖政策的实施，通过生态移民有效调节区域人口密度，保证当地的可持续性。