基于能值生态足迹的丘陵区生态安全变化态势分析——以江西省九江市为例

徐 玥，黄宏胜*，袁 刚

(1.江西农业大学，江西省鄱阳湖流域农业资源与生态重点实验室，南昌 330045；2.江西农业大学国土资源与环境学院，南昌 330045)

随着生态优先、绿色发展理念的深入，如何正确处理社会经济发展与生态环境之间的关系，已成为生态文明建设与可持续发展的战略问题。将人类社会的需求纳入自然系统的生态承载范围内，科学测度生态安全，避免出现生态赤字以实现区域绿色科学发展。生态足迹模型[1]是当前最有代表性的生态安全测度方法，将一定区域内的资源供给与人类生态需求进行比较，用以判断该区域生态承载力是否超载。由于生态足迹模型精度较低且忽略了土地本身的动态变化与多功能性，其结果存在较大的不确定性，适用于精度要求较低的大尺度区域[2]。为克服生态足迹模型计算的不确定性，Zhao等[3]、Wang等[4]将生态足迹模型与能值理论相结合，引入区域能值密度及全球能值密度这两个指标，改进后的能值生态足迹模型具有以下优点：①将能值转换率作为量化的手段，可使结果统一度量；②能值生态足迹模型可将各种用途的生物生产性土地包含在内，具有更强的包容性；③能值生态足迹模型能够表达土地利用的多功能性，引入能值转换率后，可使得计算结果更加精确[5-8]。

近年来，能值生态足迹法被广泛地运用到区域评价分析当中，对不同尺度的区域可持续发展进行研究。尚海龙等[9]、程丽等[10]分别运用能值生态足迹法定量评价了2007—2016年西藏牧区的能值生态足迹，结果表明西藏牧区的生态系统出现能值赤字，人均能值生态承载分布呈现稳定缓慢下降的趋势，体现出西藏对能源开发与利用程度欠充分，处于较弱水平的不可持续发展状态。易其国等[11]将绿色国内生产总值(green gross domestic product，GGDP)核算与能值生态足迹模型相结合，对贵州省的可持续发展水平进行评价分析，结果表明贵州省始终处于生态赤字状态，且该省绿色GDP的增长速度远远低于GDP增长速度，这表明贵州省的发展主要依赖于消耗不可更新资源。Koiwanit等[12]对泰国家庭近十年碳生态足迹进行评估并对其可持续资源供应问题进行研究，分析了国家生态资源可持续应用的管理方法。

江西省作为国家生态文明试验区，坚持绿色发展理念。九江市位于江西省北部，以丘陵地貌为主，面积约1.91×104km2，是长江两大经济开发带与京九的交叉点。九江市作为江西省“绿水青山就是金山银山”实践创新基地，近些年加强生态环境保护、大力发展生态产业，在经济发展和生态保护中取得了较大进展。当前生态安全研究多集中于生态脆弱地区和截面评价，而对生态文明试验区生态安全的长期变化研究较少。鉴于此，基于能值生态足迹模型，测算出九江市的生态足迹和生态承载力，对九江市2007—2023年的生态安全态势进行测度与预测，利用万元GDP生态足迹等指标分析社会经济发展中面临的问题及成因，以探索区域可持续发展的绿色道路。

1 研究方法

1.1 数据来源

数据主要选取2008—2019年《九江市统计年鉴》《九江市国民经济和社会发展公报》《九江市水资源公报》，能源的能值转换系数参考蓝盛芳等[13]编著的《生态经济系统能值分析》。

1.2 能值生态足迹计算模型

能值生态足迹理论是将能值理论与生态足迹理论相结合，将不同类型、无法对比的能量转化为统一单位的太阳能，再除以区域能值密度，转换成具有生物生产力的土地面积，即能值生态足迹[14-15]。

1.2.1 人均能值生态足迹

人均能值生态足迹的计算公式[16-18]为

(1)

式(1)中：EF为人均能值生态足迹，hm2/cap；ai为第i种资源人均能值生态足迹，hm2/cap；ci为第i种资源人均能值，sej/cap；p2表示区域能值密度，sej/hm2，即区域可更新资源的年均总能值(sej)/区域土地面积。

1.2.2 人均能值生态承载力

自然资源可分为可更新资源与不可再生资源，随着时间的推移，不可再生资源不断被消耗殆尽，且相当长的一段时间内无法再生，因此对于人均生态承载力的计算暂且只考虑可更新资源，即太阳辐射能、雨水势能、雨水化学能、风能和地球旋转能[19]。同样地利用平均能值密度将这5类可再生资源转化为具有生物生产力的土地或水域面积，即可得到区域生态承载力。将各种资源的生态承载力除以区域总人口数，可得到人均区域生态承载力[20]，其计算公式为

EC=e/p2

(2)

式(2)中：EC为区域人均能值生态承载力，hm2/cap；e为可更新资源的人均太阳能值，sej/cap。

1.3 生态安全评价指标

1.3.1 生态赤字/盈亏

生态赤字/盈余是衡量区域可持续发展的重要指标，能值生态赤字/盈亏的计算公式为

ED=EC-EF

(3)

式(3)中：ED为能值生态赤字/盈余，hm2/cap。判断差值ED的正负性，当差值为负时则称为生态赤字，差值为零时即生态平衡，差值为正时称为生态盈余。

1.3.2 生态压力指数

生态压力指数具体定义为：一定区域内单位能值生态承载面积上的能值生态足迹。其计算公式为

(4)

式(4)中：EFI为生态压力指数。生态压力指数的等级评价标准如表1所示[21-22]。

表1 生态压力指数的等级评价标准Table 1 Evaluation standard of ecological pressure index

1.3.3 万元GDP生态足迹

万元GDP生态足迹用于反映区域资源的利用效益，是指产生每一万元GDP所需要占用的生态足迹，即所需要占用的生态生产性土地的面积。其计算公式为

万元GDP生态足迹=EF/GDP

(5)

式(5)中：GDP单位为万元；万元GDP生态足迹的数值与区域内资源利用率成反相关，即数值越大说明资源利用率越低，反之则表示资源利用率越高。

2 九江市能值生态足迹测算

2.1 人均能值生态足迹

九江市能值生态足迹的测算基于国内生产总值计算中的国土原则，即将地球上的土地主要分为：耕地、草地、林地、水域、化石能源用地以及建筑用地六大类具有生物生产力的土地[8,23-24]。根据九江市的实际情况，选出各类土地一系列的账户指标，如耕地生态系统中生态足迹的账户指标包括稻谷、小麦、玉米、大豆、红薯、棉花、油菜籽油、花生油以及芝麻油。确定了各类土地的产出能量后结合能值转换系数统一转换成太阳能，从而进行数据间的分析。

从《九江市统计年鉴》中获取各类不同种类、不同来源的账户指标的产量后，根据产量的能量转换系数转换成各类指标的原始能量，用能值转换系数可将原始能量均转换成统一的太阳能值。即：①能源/资源太阳能值=各类指标原始能量×能值转换率；②各类指标的原始能量=各类指标产量×指标产量的能量转换系数。这样各类指标单位即统一化，便于后续进行定量计算分析。具体的产量的能量转换系数以及能值转换率如表2所示。

通过上述数据，将各类指标的不同类型以及不同等级的能量都换算成太阳能值，再利用区域能值密度计算可得对应的生物生产性土地的面积。

2.2 人均能值生态承载力

根据能值理论，将太阳辐射能、雨水势能、雨水化学能、风能、地球旋转这5类可更新资源都统一转换成太阳能进行生态承载力的分析[25-27]，计算公式为

表2 各指标的产量的能量转换系数及能值转换率Table 2 The energy conversion coefficient and energy conversion rate of output of each index

(6)

式(6)中：太阳辐射能单位为J;区域面积单位为m2;太阳光平均辐射量单位为J/m2。

(7)

式(7)中：雨水势能单位为J;年降雨量单位为m；面积单位为m2；密度单位为103kg/m2；重力加速度单位为9.8 m/s2；平均海拔高度单位为m。

(8)

式(8)中：雨水化学能单位：J；年降水量单位：m；面积单位：m2；密度单位：103kg/m3。

(9)

式(9)中：风能单位为J；面积单位为m2；空气层平均高度为m；空气密度单位为kg/m3；空气比热单位为kJ/(kg·K)；水平均温度梯差单位为K；平均风速单位为m/s。

地球旋转能=面积×热通量

(10)

式(10)中：地球旋转能单位为J；面积单位为m2；热通量单位为J/m2,地质稳定的区域地球热通量为1.45×106J/m2。

各种更新资源的太阳能值转换率分别如下：太阳辐射能为1 sej/J、雨水势能为8 888 sej/J、雨水化学能为15 444 sej/J、风能为663 sej/J、地球旋转能为29 000 sej/J，计算九江市2007—2018年可更新资源的太阳能值，结果如表3所示。

表3 九江市2007—2018年可更新资源的太阳能值Table 3 Solar energy value of renewable resources in Jiujiang City from 2007 to 2018

从表3可以看出，太阳辐射能、风能和地球旋转能在2007—2018年间数量基本不发生变化，雨水势能以及雨水化学能都存在数量上的差异，这是由于不同年份的降水量不同而导致。在可更新资源中，除雨水势能和化学能外，其他3种资源太阳能值几乎不变，又由于这5类能值都是通过大阳光转换而来，所以在计算的过程中，为了避免能量的重复计算，在此只选择可更新资源中的最大值雨水化学能来进行区域能值生态承载力的计算[28]，计算结果如图1所示。

根据图1，九江市人均能值生态足迹从2007年5.00 hm2/cap上升至2018年7.27 hm2/cap。其中,2010—2012年人均能值生态足迹水平较低，这与九江市经济发展水平相吻合。除了在2011年、2012年这两年数值有所下降，由趋势线可直观感受到九江市人均能值生态足迹整体上呈现稳步上升的趋势。

九江市除2011、2013年的区域人均生态承载力有波动外，在2007—2018年这11年内的区域人均能值生态承载力整体呈现波动上升的态势，在2018年达到了高值，主要是由于九江市在2018年的降水量异常偏多，排历史第二高位，此举导致可更新资源的总能值升高。且区域人均承载力在2011、2013年下降后均出现了回升现象，这表明生态系统在一定的耐受程度上具有良好的自我调节能力。

3 九江市生态安全变化分析

3.1 生态赤字/盈余分析

生态赤字/盈余是衡量区域可持续发展的重要指标，将人均区域生态承载力(EC)减去人均能值生态足迹(EF)后，当差值为负时称为生态赤字，表明研究区域的人类负荷程度已超出该区域的生态承受力，即研究区的发展处于不可持续利用的状态；反之差值为正时称为生态盈余，表示该区域生态容量可以承受人类负荷，即区域发展处于可持续利用状态[29]。

从图1可以看出，2007—2018年九江市ED一直为负数即表现为生态赤字，人均能值生态承载力与人均能值生态足迹的差距越大表示生态赤字情况越严重，即研究区域可持续发展愈发艰难。

九江市生态赤字呈上升趋势，2012年出现低值主要原因是降雨量充沛，导致雨水势能以及雨水化学能总能值变大，生态承载力达到了最高；生态赤字在2013年增长幅度最大，高达88.35%，这一年九江市的需求增长达到其自身生态系统可以供应能力的3.87倍，这远远不满足区域可持续发展的条件。意味着还将需要3.87个具有九江市生物生产力的国土面积，九江市的经济、资源等才可以达到可持续发展的状态。生态赤字的持续增大，表明九江市在当前情况下对生态的需求早已超过九江市生态系统承载力的阈值，某些地区的生态承载力并非仅由该地区来所承担，部分是全省甚至全国来负担，即九江市目前的发展不是依赖自身的资源能量，而是来源于外部生态承载力的输入，其发展已偏离了可持续发展目标。因此必须采取有效措施降低生态赤字。

图1 九江市2007—2018年生态赤字变化趋势Fig.1 Change trend of EF and EC in Jiujiang City from 2007 to 2018

3.2 生态压力分析

为了更加准确地描述研究区资源环境承载力的状况，可以采用生态压力指数[式(4)]测度能值生态足迹超载程度[30]。此模型不同于生态赤字/盈余的绝对角度，它是从相对数的角度来考虑研究区域内生态压力的变化，计算结果如表4所示。

表4 九江市2007—2018年生态压力指数表Table 4 Ecological pressure index of Jiujiang City from 2007 to 2018

九江市整体生态压力指数较大(表4)，2007—2018年总体生态压力指数均大于2，区域处于严重不安全状态，表明九江市区域经济与生态的协调性仍然存在不足，生态不安全的程度偏高，整个城市的可持续发展能力有待加强。九江市自2016—2018年的生态压力指数处于缓慢降低状态，这表明虽然九江市目前仍处于生态赤字，但研究区域整体上的生态环境情况是向好的，说明九江市为区域可持续发展做出了努力，从2016年生态压力指数小幅度上升可发现效果还是不稳定，九江市为了保证健康稳定的发展，还是应该更进一步改善生态环境、减少生态压力。

3.3 万元GDP生态足迹

万元GDP生态足迹旨在描述万元GDP所需要的生态资源空间[式(5)][31]。万元GDP生态足迹反映研究区域每产出一个万元GDP时所需要的各种资源折合成具有生物生产力的土地或水域的面积，同时可以表示经济发展对研究区具有生物生产力的土地或水域利用效率的高低。计算得出九江市2007—2018年万元GDP生态足迹结果如表5所示。

由表5可知，九江市2007—2018年的万元GDP生态足迹整体呈下降的趋势，其中原因包括研究区GDP的提高，也体现出科学技术不断的进步使九江市提升了生态资源利用效率。2007—2012年这6年九江市万元GDP生态足迹从4.02 hm2/万元下降到1.49 hm2/万元，是下降幅度较大的一个区间，说明九江市这6年间具有生物生产力的土地或水域有比之前更大的生产潜力。但随后一年内的万元GDP生态足迹又有增长的趋势，为了控制其增长，九江市必须加大对生态资源利用率的提高，在发展经济的同时也要发掘具有生态生产力的土地和水域的潜力，这样才可以使得生态空间利用率不断提高，保证生态可持续发展。

表5 九江市2007—2018年的万元GDP生态足迹Table 5 Ecological footprint of Jiujiang’s GDP from 2007 to 2018

4 九江市生态安全趋势预测

4.1 预测模型

将使用GM(1,1)模型来对九江市生态安全趋势进行预测，其思想就是利用灰色数据，即不完全的、少量的数据构建原始数列，经过数据累加、作紧邻均值等生成新的数列，进而弱化原始数列的随机不确定性，最后对累加生成的新数列建立GM(1,1)灰色数列模型[32-34]。建模过程如下。

(1)将原始数据(人均能值生态承载力以及人均能值生态足迹)按时间顺序排列：

x(0)={x(0)(1),x(0)(2),…,x(0)(n)}

(11)

(2)经过数据累加、作紧邻均值等生成新的数列，进而弱化原始数列的随机不确定性，生成较有规律的新数列(1-AGO)：

x(1)={x(1)(1),x(1)(2),…,x(1)(n)}

(12)

式(12)中：x(1)(k)为原始数列前k项数据一次累加,可表示为

(13)

(3)定义数列x(1)(k)的紧邻均值(背景值)为

k=2,3,…,n

(14)

(4)建立GM(1,1)灰微分方程的白化方程为

(15)

式(15)中：x为灰色预测模型函数，此处代表将要预测的人均能值生态承载力/人均能值生态足迹；k为x里的时间序列；dx/dk是对x的一阶求导；a、b为灰色参数，其中a为发展系数，b为协调系数。

经过转换最终整理可得灰度预测公式为

(16)

4.2 人均能值生态承载力以及生态足迹预测

4.2.1 数据处理

选取10年间人均生态承载力作为原始数据构建灰色GM(1,1)模型，将原始数据按时间顺序构建数列：x(0)={0.74，1.12，0.67，1.13，0.82，0.95，1.13，1.13，1.20，1.38}。对原始数列x(0)作1-AGO即一次累加生成得到数列：x(1)={0.74，1.86，2.53，3.66，4.48，5.43，6.56，7.69，8.89，10.27}。

根据式(16)得到：a=-0.049 357，b=0.803 3；因此所构建的人均能值生态承载力的灰色GM(1,1)预测模型为

(17)

选取10年人均能值生态足迹作为原始数据构建灰色GM(1,1)模型，过程同人均能值生态承载力类似，最终构建出的人均能值生态足迹的灰色GM(1,1)预测模型为

(18)

4.2.2 生态安全趋势分析

根据灰色GM(1,1)模型预测2009—2018年人均能值生态承载力、生态足迹的模拟数据(预测值)及残差数列如表6所示。

表6 基于10维灰色GM(1,1)模型的生态承载力与生态足迹结果分析Table 6 Analysis of ecological carrying capacity and ecological footprint based on 10-dimensional grey GM(1,1)mode

灰色GM(1,1)是由残差和相对误差的大小来判断模型的优劣：残差大，说明模型精度低；当灰度预测模型相对误差绝对值小于3%时，说明模型精度已达到做预测的标准，且相对误差越小则表明该模型精度越高。由表6可知，人均能值生态承载力与生态足迹的10维灰色GM(1,1)预测模型GM(1,1)预测模型的残差绝对值基本小于0.5且相对误差分别为2.487%、3.205%，表明预测模型精度较高。因此，可以采用10维灰色GM(1,1)模型对九江市2019—2023年的人均能值生态承载力、生态足迹以及人均生态赤字的情况进行预测。预测结果如表7所示。

根据预测，2023年九江市人均能值生态承载力和人均能值生态足迹分别达到1.64 hm2/cap和9.95 hm2/cap，生态赤字达8.31 hm2/cap，生态赤字持续扩大。九江市要实现可持续发展，必须采取有效措施：控制九江市人口增长速度、提高土地利用效率、调整经济产业结构以减少九江市能源消耗、加大科学技术创新及发展绿色清洁能源等。

表7 九江市生态安全预测Table 7 Prediction of ecological security of Jiujiang City

5 结论

可持续发展观体现了中国维护国际生态文明的大国担当，江西省作为国家生态文明试验区，坚持绿色可持续发展理念，不断加大生态保护力度、推进生态文明建设，建设人与自然的生命共同体。以江西省九江市作为例，基于“能值-生态足迹”模型，从区域人均能值生态足迹、人均能值生态承载力以及生态压力等多方面分析九江市2007—2018年的生态安全状况，采用10维灰色GM(1,1)模型预测了2019—2023年九江市的生态安全态势。主要结论如下。

(1)2007—2018年，九江市人均生态承载力从0.67 hm2/cap上升到1.38 hm2/cap，同期九江市人均能值生态足迹由5.00 hm2/cap上升到7.27 hm2/cap，人均生态赤字呈现波动增长趋势，由2007年的4.33 hm2/cap上升到2018年的5.89 hm2/cap，处于生态赤字状态。

(2)万元GDP生态足迹显示九江市经济发展迅速，对资源的需求不断增加。2007—2018年九江市万元GDP生态足迹呈下降趋势，表明研究区资源利用效率逐年上升，但期间出现小幅度波动，说明高质量资源利用的不稳定性，需加强资源与能源的利用，积极推进能源结构调整。

(3)基于10维灰色GM(1,1)模型预测2019—2023年九江市人均生态承载力和人均生态足迹，结果显示九江市2023年生态赤字达8.31 hm2/cap。

根据九江市生态安全变化态势分析结果，为实现区域绿色可持续发展，建议：①加大对区域清洁能源的投入，鼓励绿色交通，建设清洁绿色能源发电设施；②管控重点地区的排污系统，结合实际严管环境污染严重的企业，坚决淘汰不满足要求、产能落后的“五小”企业，以能源与资源高效利用为核心，发展环保产业，促进区域企业的经济循环发展；③在土地开发的过程中，采取积极地生态完善保护措施，加强民众生态保护意识，合理规划建设用地、永久基本农田以及生态用地，实施一批节能改造与集约用地示范工程；④加强湿地等自然生态系统保护工作，突出重点生态功能区的管理与保护，保持水土涵养能力，提升区域生物多样性。