基于生態足跡的琿春市生態承載力分析

焉恒琦,金日,朱衛紅*,王宗明,,毛德華

(1.延邊大學 地理與海洋科學學院 濕地生態功能與生態安全重點實驗室,吉林 延吉 133002；2.中國科學院 東北地理與農業生態研究所 濕地生態與環境重點實驗室,吉林 長春 130102)

0 引言

近年來，隨著城市化與工業化進程不斷地加快，土地的生態問題日益突出，因此土地生態安全問題受到人們的關注.生態足跡(ecological footprint)理論最早由W.E.Rees[1]提出，該理論可對區域的可持續發展進行定量測算，且計算簡單，因此該理論常被學者用以預測某一國家或地區的可持續發展程度.2000年，張志強等[2]首次將生態足跡的概念引入國內，并隨后利用該理論對2000年中國西部12省(區市)的生態足跡[3]和甘肅省1998年的生態足跡[4]進行了研究.隨著生態足跡理論的不斷應用，一些學者發現利用生態足跡理論研究土地生態承載力時會存在一些問題，如生物生產性面積的確定以及均衡因子和產量因子的選取等.為此，研究者對生態足跡理論的相關參數進行了優化.例如：熊德國等[5]利用生產性生態足跡測算了區域可持續發展，并明確區分了生產性與消費性的生態足跡；顧曉薇等[6]利用國家公頃代替全球公頃對沈陽市的生態足跡進行了計算與分析；劉某承等[7-8]利用凈初級生產力計算了我國的均衡因子和產量因子等.上述優化方法不僅完善了生態足跡理論，也使得該方法的評價結果更為客觀合理.

2006年，趙先貴等[9]首次提出了生態壓力這一概念，該概念可以很好地反映區域生態環境的承壓程度.2013年，黃海等[10]依據生態足跡理論并結合生態壓力指數對重慶市合川區的土地生態安全狀況進行了評價，結果表明采用生態足跡理論進行區域土地生態安全評價是科學有效的.基于此，本文以琿春市為研究對象，利用生態足跡模型并結合RS與GIS，定量計算2006年和2017年琿春市的生態足跡與生態承載力，并對其土地生態安全狀況進行評價，以期為琿春市的可持續發展提供依據.

1 研究區域與數據來源

1.1 研究區概況

琿春市位于吉林省東部(東經130°03′～131°18′，北緯42°25′～ 43°30′)，地處中、朝、俄三國交界，如圖1所示.琿春市的地貌主要包括山地、丘陵、盆地3個梯度[11]，其東、南和北部以山地為主，主要分布的是針葉林和針闊混交林，西部是琿春河沖積平原[12].琿春市作為我國唯一處在中、朝、俄交界的邊境城市，目前已成為東北亞地區合作的重要平臺.

圖1 研究區的地理位置

1.2 數據來源及處理

研究數據通過以下方式獲取:①選取2006年和2017年的Landsat TM/OLI遙感影像(表1)作為本研究中土地覆被信息提取的基礎數據源，影像在美國地質勘探局(USGS)官方網站(http：//glovis.usgs.gov/)下載獲得.遙感解譯所選用的影像均為所對應的年份(5月下旬到9月).②通過琿春市統計年鑒、統計公報和中國統計年鑒獲取生物資源和能源資源消費數據以及人口等數據.③均衡因子和產量因子均參考相關文獻獲取.

表1 所用遙感影像的信息

獲得遙感影像數據后，首先對其進行預處理，包括輻射校正、大氣校正.預處理通過ENVI 5.3的Radiometric Calibration工具和FLAASH工具實現.完成預處理后以1∶5萬地形圖為基準，對遙感影像進行幾何糾正，并將誤差控制在1個像元以內.最后根據研究區的范圍對影像進行拼接和裁剪.參照國家土地覆被圖集的分類系統[13]并結合本研究目的，確定本研究區的土地覆被分類系統.確定的系統包括林地、草地、耕地(旱地和水田)、建設用地(居住地和交通用地)、水域(河流、湖泊、水庫、坑塘、運河與水渠)、化石能源用地與其他用地共7種類型.因其他土地類型包含的是沒有生產能力的土地，如沙地、裸土等，因此本文在研究中不考慮該土地類型.

2 研究方法

2.1 分類方法與驗證

分類土地覆被數據時，首先運用e Cognition Developer 9.0軟件中的面向對象功能以及目視解譯的分類方法，并結合NDVI、NDWI和NDBI等指數，得到2017年琿春市土地覆被的初步結果；然后通過對初步結果進行驗證和修改，得到最終的2017年琿春市的土地覆被數據；最后對照2006年琿春市Landsat TM遙感影像修改最終的2017年琿春市的土地覆被數據，以此得到最終的2006年琿春市的土地覆被數據.本文采用實地考察得到的GPS驗證點和采樣點分別對2006年和2017年的最終土地覆被數據進行精度檢驗.

2.2 生態足跡模型

生態足跡模型包括生態足跡和生態承載力兩部分.其中生態足跡能較好地揭示地區人口、資源、環境和經濟發展之間的關系，還可判斷城市可持續發展的程度.計算生態足跡時，需確定絕大多數消費資源及其產生廢棄物的量，然后將其轉換成相應的生物生產性面積[14].生態足跡的計算公式[15]為

式中：EF為總的生態足跡，N為人口數，ef為人均生態足跡，ct為第t種消費品的消費量，pt為第t種消費品全國年平均生產量，t為消費品和所投入的類型，rk為第k類生物生產性土地的均衡因子.

2.3 生態承載力模型

生態承載力是指一個地區所能提供給人類的生態生產性土地面積的總和，即一個地區環境所能承受來自人類生活壓力的閾值，是生態足跡理論的核心內容之一[16].依據世界環境與發展委員會報告，計算生態承載力時，需至少要留出12%的生物生產性土地面積來保護生物多樣性.生態承載力的計算公式為

EC=(1-12%)×N×ec=

式中:EC為生態承載力，N為人口數，ec為人均生態承載力，ai為第i類生物生產性人均土地面積，yk為第k類生物生產性土地的產量因子.

2.4 生態壓力指數模型

生態壓力指數(ecological tension index)是某一國家或地區可更新資源的人均生態足跡與人均生態承載力的比值，表示生態環境承載壓力的程度[17].因化石能源屬于不可再生能源，所以本文不將化石能源列入計算生態壓力指數范圍內.生態壓力指數的計算公式為

ETI=ef/ec.

式中:ETI表示生態壓力指數，ef表示人均生態足跡，ec表示人均生態承載力.ETI指數越大，表明該地區的土地生態壓力越大，土地生態安全性越差；反之，表明土地生態安全性越好.本文根據文獻[18]對生態壓力指數進行等級劃分，如表2所示.

表2 生態壓力指數等級的劃分標準

3 結果與分析

3.1 土地覆被分類結果

利用GPS驗證點和采樣點等數據分別對2006年和2017年的土地覆被數據進行混淆矩陣檢驗顯示，2期的土地覆被數據的總體精度、用戶精度和生產者精度均在85%以上，且kappa系數為0.88.上述結果表明，本文所用的土地覆被數據的精度可以滿足研究需要.2006年和2017年的琿春市土地覆被空間格局如圖2所示.

圖2 2006年和2017年的琿春市土地覆被空間格局

3.2 琿春市土地生態承載力評價

3.2.1均衡因子與產量因子的確定 由于不同生產性土地的生產力不同，因此計算生態足跡時，需將不同生產性土地的生產力轉換為有可比性的生物生產性的土地面積，轉換過程中使用的參數即為均衡因子[19].根據琿春市的土地生產狀況，本文采用劉某承等[7]提出的中國均衡因子計算琿春市的生態足跡.

由于區域內各土地類型與消費項目的生產能力不同，為保持生產能力與供給能力測算的一致性，本文利用均衡因子和產量因子將其轉化為生態承載力,其中產量因子采用劉某承等[7]根據全國不同生態系統NPP 測算出的產量因子.

3.2.2生態足跡的計算結果及分析 生態足跡主要包括生物資源消費、能源消費和貿易調整3個部分，但因進出口所占生態足跡的比例較小，且數據存在缺失，所以本文不考慮貿易調整部分.根據琿春市的統計年鑒和統計公報，琿春市的生物資源消費主要有農產品、動物產品、林產品和水產品，其中每一部分又包括不同的消費項目，結果如表3和表4所示.為減少誤差，計算生態足跡時本文采用全國平均產量，并以世界上單位化石能源土地面積的平均發熱量為標準，將能源消費(原煤和發電)折算成相應的生態生產性土地面積，結果如表3和表4所示.將計算得出的生物能源消費的生態足跡和能源消費的生態足跡進行匯總，得到琿春市2006年和2017年的人均生態足跡，如表5所示.

由表3和表4可知：在耕地類型中，禽蛋的消費最多，其人均生態足跡在2006年和2017年分別為1.907 7 hm2/人和0.633 0 hm2/人；其次為豬肉，分別為0.560 5 hm2/人和0.300 5 hm2/人.在草地類型中，牛肉的消費最多，2006年和2017年的人均生態足跡分別為0.745 9 hm2/人和0.505 1 hm2/人；其次是羊肉，分別為0.044 6 hm2/人和0.031 3 hm2/人.原煤為琿春市人均生態足跡中最大的消費項目，2006年和2017年分別為6.575 3 hm2/人和9.934 2 hm2/人.其原因一是冬季供暖需要消耗大量煤炭，二是工業對原煤的需求量較大.

表3 2006年琿春市生物資源與能源資源的消費情況

表4 2017年琿春市的生物資源與能源資源的消費情況

表5顯示，2006—2017年琿春市的人均生態足跡需求呈增加的趨勢，即從2006年的10.116 hm2/人增加到2017年的11.667 hm2/人(年均增加0.141 hm2/人)，提高了13.29%，增速約為1.21%.該結果表明琿春市的經濟發展與生態足跡需求呈正相關.在6種生態生產性土地類型中，增幅最大的為化石能源用地與建筑用地，其原因是城市化進程增加了對化石能源用地和建筑用地的需求；其次是水域和林地，但增幅不大.耕地與草地的人均生態足跡呈下降趨勢，其中耕地的人均生態足跡由2006年的2.665 hm2/人，降到2017年的1.119 hm2/人，降幅達到58.01%，該結果可能與2017年一些農作物的減產有關；草地的人均生態足跡由2006年的0.817 hm2/人降到2017年的0.538 hm2/人，降幅達到34.15%，該結果可能與政府實施的生態環境保護政策相關.

表5 2006年和2017年琿春市的生態足跡

3.2.3生態承載力的計算分析 由表6和表7可以看出，琿春市的土地生態承載力由2006年的2.89 hm2/人下降到2017年的2.76 hm2/人，降幅為4.50%(年均降幅為0.41%).從各土地類型占生態承載力的比例來看，11年間琿春市林地與耕地的人均生態承載力的所占比例略呈下降趨勢(年平均分別下降為0.009 hm2/人和0.003 hm2/人)，但林地和耕地一直占琿春市生態承載力的95%以上；建設用地和草地在11年間呈增長趨勢，但增加的不明顯.11年間琿春市的水域呈下降趨勢，但下降趨勢較弱.以上數據表明琿春市的人均生態承載力系統呈略微下降趨勢，但仍處于可控狀態.琿春市人均生態承載力系統下降的原因主要是由建筑用地和人口增加所致.

表6 2006年琿春市的生態承載力

表7 2017年琿春市的生態承載力

3.3 生態壓力指數的分析

利用琿春市人均生態足跡與生態承載力的數據，計算琿春市的生態壓力指數.計算結果顯示，2006年的生態壓力指數為1.23，2017年的生態壓力指數為0.63.由表2可知，琿春市的土地生態安全已從2006年的較為不安全轉變為2017年的較為安全.琿春市的土地生態安全轉好的原因與琿春市政府近年來實施的環境保護政策及2017東北虎豹國家公園的建立密切相關.

4 結論

研究結果表明：①琿春市2006年和2017年的人均生態足跡分別為10.116 hm2/人和11.667 hm2/人，人均生態承載力分別為2.89 hm2/人和2.76 hm2/人，這表明琿春市的土地利用處于透支狀態.②剔除化石能源用地生態足跡的影響后，琿春市2006年和2017年的生態壓力指數分別為1.23和0.63，表明琿春市的土地生態安全已由不安全轉變為較為安全，即土地生態安全呈好轉趨勢.本文研究結果可為琿春市今后的經濟發展與生態保護提供參考.本文在研究中未能考慮經濟發展與科技進步對生態承載力的影響，以及缺少對研究區域空間變化的分析等，因此在今后的研究中我們將結合更多的影響因素和評價指標，以此建立更為完善的評價體系和評價方法.