基于净初级生产力模型的福州市能源生态足迹和生态承载力研究

摘要 生态足迹是研究区域可持续状况的常用方法。分别采用传统生态足迹模型和加入净初级生产力改进的模型，计算福州市2011—2017年化石能源地生态足迹，并对2组结果进行了比较分析。同时，采用净初级生产力改进模型计算福州市2011—2017年的化石能源地生态承载力和生态盈余。结果表明，2011—2017年，传统模型计算的福州市人均化石能源地生态足迹由1.281 hm2减少到0.978 hm2，凈初级生产力模型计算的人均化石能源地生态足迹由0.456 hm2减少到0.408 hm2。2种模型的计算结果整体变化趋势较为一致，但年变化速率和具体构成份额都存在差别。福州市2011—2017年的人均化石能源地生态承载力呈下降趋势，从2.873 hm2减少到2.681 hm2。在人均化石能源地生态承载力的构成中，水域近海和林地占85%以上。福州市化石能源地的生态盈余在逐渐减少，区域可持续状况不乐观。

关键词 生态足迹，生态承载力，化石能源地，净初级生产力，福州市

中图分类号 S181文献标识码 A

文章编号 0517-6611（2020）06-0064-04

Abstract Ecological footprint was a common method to study regional sustainable development. By applying the traditional model and the net primary productivity（NPPEEF） model， the ecological footprint of fossil energy land of Fuzhou City from 2011 to 2017 were calculated， and the results between the two models were compared and analyzed.At the same time， the NPPEEF model was used to calculate the ecological carrying capacity and ecological surplus of fossil energy sources in Fuzhou City from 2011 to 2017.The results showed that， from 2011-2017， the ecological footprint of fossil energy land per capita decreased from 1.281 hm2 to 0.978 hm2 by the traditional model， while the ecological footprint of fossil energy land per capita decreased from 0.456 hm2 to 0.408 hm2 by NPPEEF model.The results of the two models were consistent in the overall trend of change， but the annual rate of change and the proportion of composition were different. During 2011 to 2017， the ecological carrying capacity of fossil energy land decreased from 2.873 hm2 to 2.681 hm2. In the composition of the ecological carrying capacity of per capita fossil energy sources， the offshore waters and forest land account for more than 85%. The ecological surplus of fossil energy land of Fuzhou was gradually decreasing， and the regional sustainability is not optimistic.

Key words Ecological footprint，Ecological carrying capacity，Fossil energy land，Net primary productivity，Fuzhou City

由加拿大生态经济学家William Rees首先提出的生态足迹法[1]，是已知常用于评价区域可持续状态的方法之一。在各国学者对生态足迹和生态承载力研究中，化石能源地生态足迹和承载力是受到重视却又颇具争议的重要组成部分。化石能源地生态足迹和承载力计算方法，能直接影响生态足迹计算结果的精确程度，以及区域可持续发展评价结论是否准确有效。近年来，应用生态足迹模型对单类土地进行的研究越来越多，研究区域也从国家尺度向区域、省甚至单个城市等更小尺度发展。一些国内外学者选择区域综合碳吸收能力为着眼点，用实际生物生产力取代潜在生物生产力表征碳吸收能力，研究化石能源地生态足迹和承载力，如Venetoulis等[2]将净初级生产力（net primary productivity， NPP） 加入和改进生态足迹模型，计算各类型生态系统的碳吸收能力、各类土地的均衡因子，并计算生态足迹。国内也涌现了一些基于NPP改进生态足迹及其参数的研究，如王红旗等[3]运用基于NPP的生态足迹法探讨了内蒙古的均衡因子、产量因子和生态足迹，汤榕珺等[4]评估了苏州市吴中区生态状况 ，鲁凤等[5]计算了江苏省生态足迹模型中的参数，周宁[6]从时空动态变化的角度研究重庆市的生态承载力等。

在已有研究基础上，笔者从碳吸收角度入手，运用基于NPP的改进生态足迹模型及生态承载力计算模型，对福州市2011—2017年的化石能源地生态足迹（以下简称能源足迹）和化石能源地生态承载力（以下简称能源生态承载力）进行动态分析，丰富和深化区域生态可持续状态的研究内容。

1 研究方法

1.1 基于传统模型的能源足迹计算方法 参考《国家生态足迹账户计算基本方法和框架（2011版）》计算能源足迹，所用的计算模型和所选取的各项相关参数都出自其中[7-9]。计算公式如下：

式中，EEF为区域能源足迹，N为区域总人口数，eef为人均能源足迹，Qi为第i种能源消费量，n为能源消费种类数，ki为第i种能源的折算系数，pi为第i种能源的全球平均足迹。

1.2 基于NPP模型的能源足迹计算方法

1.2.1 基本原理。

基于NPP模型认同传统模型2个基本假设，即：可以确定区域消耗的绝大多数能源及其产生的废弃物种类和数量，这些能源消费量和废弃物产生量能被换算成生物生产性土地面积[9-10]。由于各种类型的土地可以同时具有生产生物产品和碳吸收等多种功能，基于NPP模型计算区域碳吸收总量时注意到了这一点，因此，采用区域各类型生物生产性土地面积和对应的各类生态系统的NPP计算碳吸收总量[9-10]，然后算出经过土地利用变化调整的区域NPP，进而算出区域能源足迹，它可以解释为吸收能源消耗产生CO2的土地面积。

1.2.2 计算方法。

将研究区域内各类生物生产性土地面积、对应类型生态系统的NPP以及各类土地总面积计算后得到区域NPP。计算公式为：

式中，NPP为区域平均净初级生产力，NPPj为第j类生物生产性土地生态系统的净初级生产力，Aj为第j类生物生产性土地面积，m为生物生产性土地类型数。该研究采用区域各类生物生产性土地生态系统NPP的全球平均值（表1）进行计算，以便于国际对比。

能源消费量经过燃烧热值系数和碳排放系数折算成区域碳排放量，对比区域NPP值，得出区域能源足迹[2，7，9-11]。计算公式为：

1.3 基于NPP的能源生态承载力计算模型

1.3.1 基本原理。

基于NPP的能源生态承载力计算和传统模型一样是基于碳吸收转化思想，增加了碳吸收的土地类型，计算区域所能提供的用于碳吸收的土地面积上限[12-13]。由于土地碳吸收功能往往会随着土地类型的不同、区域或者时间变化而变化。因此，在生态承载力计算模型中加入了表征土地碳吸收能力时空差异特征的NPP，用于将能源生态承载力计算结果调整为具有全球平均NPP便于在区域间横向比较的土地面积。

1.3.2 均衡因子和能源转换因子计算。用公式（2）将全球各类型生物生产性土地面积数据和对应的各类生态系统的全球平均NPP（表1）代入，可求得全球NPP，然后分别用各类土地生态系统的全球平均NPP与全球NPP算出该类土地的均衡因子rj[12-13]，数值如表1所示。计算公式为：

式中，rj为第j类生物生产性土地均衡因子，NPPj，glo为第j类生物生产性土地全球平均净初级生产力，NPPglo为全球净初级生产力。

能源转换因子cffel的计算公式如下[12-13]：

1.3.3 能源生态承载力计算公式。

各类生物生产性土地面积经过均衡因子以及能源转换因子换算成具有全球平均NPP的土地面积[12-13]，具体计算公式为：

2 研究区域与数据来源

2.1 研究区域概况 福州市为福建省省会，位于福建省东部沿海，共有6 个市辖区、1 个县级市、6 个县，全市总面积12 251 km2，海岸线长1 137 km。2017年常住人口766万（含平潭）。福州市是我国（福建）自由贸易试验区三片区之一，是“海上丝绸之路”的永久会址，经济增速快，2017年实现地区生产总值7 086 亿元[14]。

2.2 研究数据来源 计算福州市能源足迹所选取的能源消费类型包括原煤、焦炭、原油、汽油、柴油、煤油、燃料油、液化石油气、电力和天然气共10 项（新能源占比低，统计资料不甚完备，故不在统计范围内），原始消费数据来自《福州统计年鑒》[14]。计算能源生态承载力所涉及的福州市各类生物生产性土地类型包括耕地、林地、草地、建设用地、近海和水域、远海和低生产力地，基础数据来自《第二次全国土地调查主要数据成果公报》的数据成果[15]和《福州统计年鉴》[14]。

3 数据计算与分析

3.1 能源足迹

将数据代入公式（1），采用传统模型计算福州市2011—2017年人均能源足迹，结果见表2。将数据代入公式（2）、（3），采用基于NPP模型计算福州市2011—2017年人均能源足迹，结果见表3。基于2种模型计算的人均能源足迹结构分析见图1和图2。

由表2可知，传统模型计算的福州市2011—2017年人均能源足迹数值虽在2013年和2017年都比之前一年有所上升，但7年内总体下降，从2011年的1.281 hm2下降到2017年的0.978 hm2，下降了23.7%，在2016年达到7年间的最低值0.794 hm2。

由表3可知，基于NPP模型计算的福州市2011—2017年人均能源足迹数值起伏不大，总体亦平缓下降，从2011年的0.456 hm2下降到2017年的0.408 hm2，下降了10.5%，在2016年达到7年间的最低值0.347 hm2。

由表2～3可见，2种模型计算出的能源足迹变化趋势一致，除了总体下降幅度不同，在每年的变化速率上也存在差别，如下降最明显的3年的年降幅，2012年分别为14.0%和9.0%，2015年分别为18.4%和14.0%，2016年分别为14.9%和9.2%，而两者的最大增幅都出现在2017年，分别为23.2%和17.6%。可见，基于NPP模型计算的能源足迹计算结果变动幅度更缓和。

对比分析能源足迹的组成结构，基于2种模型的计算结果都是电力足迹明显上升，汽油足迹也略有上升，其余各成分足迹都在下降，尤其原煤足迹下降最多（图1～2）。两组能源足迹结构比例中，原煤、焦炭足迹之和（可以归为煤炭类足迹）所占比例皆为最大，原油、柴油、汽油、燃料油、煤油、液化石油气足迹之和（可以归为石油类足迹）居于次位，电力足迹位于第3，天然气足迹居于末位。而能源足迹组成结构的不同点在于，各组分占比数值有较明显不同，煤炭类足迹差别相当明显，基于NPP模型的计算结果比传统模型的低了近32百分点。电力足迹差异也很大，基于NPP模型的计算结果约为传统模型的6 倍。基于传统模型和基于NPP模型的计算基础和方法有所不同，尤其是后者在计算电力足迹时，先将电力耗能用平均热值换算成与之相当的原煤消耗量，再按原煤足迹进行计算，这种计算方法，修正了传统模型存在的部分误差，使得电力足迹数值能更准确反映实际状况。

3.2 能源生态承载力

将数据代入公式（5）、（6），运用基于NPP模型，计算得到福州市2011—2017年人均能源生态承载力，并将其与同样基于NPP模型计算的能源足迹相比，得出生态盈余，具体见图3，分析福州市2011—2017年人均能源生态承载力组成结构，具体见图4。

图3表明，福州市2011-2017年人均能源生态承载力缓慢匀速下降，从2011年的2.873 hm2减少到2017年的2.681 hm2，减少了6.7%。说明福州市区域生态系统碳吸收能力以及生态环境承受能源消费的能力在逐渐削弱。

由图4可见，2011—2017年，福州市人均能源生态承载力构成比例数值大小顺序保持不变，居于前3的土地类型是水域近海、林地和耕地，尤其是水域近海和林地2项比例之和，每年都超过85%。这种构成比例是由于福州地处福建东部沿海，天然的大陆架渔场面积大，区域资源禀赋决定了当前的生态承载力构成状况。

基于NPP模型计算的福州市2011-2017年每年的人均能源足迹，基本保持在同年能源生态承载力的15%左右，说明在研究期间化石能源地存在较大生态盈余，区域碳吸收能力可以支撑能源消费。同时，能源足迹和能源生态承载力都逐年下降，但是后者下降的数值更多，这就导致生态盈余持续减少，表明区域生态状况正往不可持续方向发展。

4 结论与建议

4.1 结论

基于传统模型和NPP模型计算出的福州市2011—2017年人均能源足迹逐年下降，这是福州市近年来节能减排措施政策的逐步推广、能源消耗降低产生的效果。基于NPP模型计算出的能源足迹，不仅与区域能源消费情况有关，还与区域土地利用结构以及各类生态系统的碳吸收能力密切相关，因此计算结果比传统模型计算结果数值低，且偏低的幅度和区域NPP值的高低有关。从计算公式可看出，若区域NPP值较高，计算结果与传统模型的相差较大，反之，则计算结果的相差较小。福州市目前的林地面积和近海水域面积占总面积比例较大，这2种土地类型都属于高NPP生态系统，在此基础上计算得出的区域NPP值较高，所以，基于NPP模型的能源足迹数值比传统模型的计算结果减少较多。

分别对基于2种模型计算出的福州市2011—2017年人均能源足迹进行结构分析，煤炭类足迹和石油类足迹所占比例居于第一、二位，这说明目前福州市能源结构依然是以不可再生资源为主。但同样可以看到，在研究期间，电力足迹上升最多，而原煤足迹下降最多，这在一定程度上是福州市整体能源结构调整的结果。

对福州市2011—2017年能源生态承载力的研究表明，人均能源生态承载力总体呈下降趋势，部分原因是福州市城镇化进程加速，导致低NPP类型土地面积扩张，高NPP类型土地面积减少。在福州市人均能源生态承载力结构中，所占比例最高的土地类型是近海水域和林地。福州市2011—2017年的化石能源地始终存在生态盈余，但生态盈余数值在逐渐减少，表明能源消费对当地生态环境的影响正增大，生态状况正往不可持续的方向发展。

4.2 建议

根据目前福州市的能源足迹和能源承载力状况，建议采取以下措施改善区域生态可持续状况：

首先，进一步加强产业政策的引导，繼续推广低碳环保新能源的使用，提升其使用行业范围，扩大其使用比例，降低社会对不可再生资源的依赖。依靠技术升级和科技革新改造传统产业，逐步降低单位GDP能源足迹。

其次，努力优化生活能源消费结构，提倡绿色出行、绿色生活，减少生活能源消费量，鼓励能源节约型社会消费习惯，降低生活能源足迹。

最后，改善土地利用方式，合理保护和充分发挥自然植被的碳吸收能力，进一步保持和提升区域能源生态承载力。

参考文献

[1] WACKERNAGE L M，REES W E.Perceptual and structural barriers to investing in natural capital： Economics from an ecological footprint perspective [J]. Ecological economics， 1997， 20（1）： 3-24.

[2] VENETOULIS J，TALBERTH J. Refining the ecological footprint[J]. Environment development and sustainability， 2008， 10（4）： 441-469.

[3]王红旗，张亚夫，田雅楠，等. 基于NPP的生态足迹法在内蒙古的应用[J]. 干旱区研究，2015，32（4）：784-790.

[4] 汤榕珺，刚成诚，李建龙，等. 苏州市吴中区生态环境质量现状定量评估与分析[J]. 天津农业科学，2015，21（6）：78-83.

[5] 鲁凤，陶菲，钞振华，等. 基于净初级生产力的省公顷生态足迹模型参数的计算：以江苏省为例[J]. 地理与地理信息科学，2016，32（2）：83-88.

[6] 周宁. 基于改进生态足迹方法的重庆市生态承载力时空动态研究[D].重庆：重庆师范大学，2017.

[7] BORUCKE M，MOORE D，CRANSTON G，et al.Accounting for demand and supply of the Biospheres regenerative capacity：The National Footprint Accounts underlying methodology and framework[J].Ecological indicators，2013，24：518-533.

[8] 世界自然基金会（WWF）. 中国生态足迹与可持续消费研究报告[EB/OL]. （2014-04-03） [2019-05-10].http：//www.wwfchina.org/content/press/publication/2014/CN2014footprint.pdf.

[9] 薛若晗. 基于净初级生产力模型的福建省能源足迹研究[J]. 安徽农业科学，2018，46（27）：64-67.

[10] 方恺，董德明，沈万斌. 基于净初级生产力的能源足迹模型及其与传统模型的比较分析[J]. 生态环境学报，2010，19（9）：2042-2047.

[11] 胡秀莲，李爱仙，陈海红，等.综合能耗计算通则：GB/T 2589—2008[S].北京：中国标准出版社，2008.

[12] 方恺，沈万斌. CO2排放承載力计算模型的构建与应用[J].生态科学，2010，29（6）：558-562.

[13] 薛若晗. 福建省化石能源地生态承载力研究[J]. 安徽农业科学，2018，46（28）：76-78，81.

[14] 福州市统计局.2018福州统计年鉴[M].北京：中国统计出版社，2018.

[15] 福建省国土资源厅.福建省第二次全国土地调查主要数据成果公报[EB/OL].（2014-07-01）[2019-07-10]. http：//www.fujian.gov.cn/zc/tjxx/tjgb/201407/t20140702_1134283.htm.