生態足跡與均衡因子

生態軌跡模型是一種基于社會經濟代謝的生態系統評估方法。從生態學的角度來看，它研究了人類對資源的利用、這一程度的消費對生態系統的影響。與其他生態系統評估工具相比,生態足跡模型表達問題的視角新穎,核算方法簡單,結果表征形象而生動,目前被廣泛應用于衡量系統的壓力與狀態評估、人口享有和占用自然資本及其服務功能的公平性評估、自然資源配置的時空適當性評估,并為生態補償決策和消費的生態合理性評估提供科學依據。在生態足跡的計算中,不同的資源和能源消費類型均被折算為耕地、草地、林地、建筑用地、能源用地和水域6種生物生產性土地類型的面積。但由于這6類土地的生物生產力不同,為便于加和比較,需將其面積轉換為具有相同生物生產力的面積,其轉換系數稱為均衡因子(equivalencefactor)。然而,目前國內的研究尚沒有系統的基于中國實際土地生產力水平的均衡因子,在計算中只是簡單地套用國外的研究成果,使得生態足跡模型在核算結果的可靠性等方面存在一定的缺陷,一定程度上弱化了生態足跡作為生態系統評估工具的能力。生態足跡在中國的研究與實踐自1999年開始,研究具有如下特色:方法以生態足跡基本模型為主;研究的時間尺度以點時間尺度研究為主;研究的空間尺度以區域綜合生態影響為主;計算的各項參數(生產力標準、均衡因子等)以參考國外研究為主。總體上,我國的生態足跡研究主要是回顧性評估全國、省區尺度的生態系統的壓力與狀態,但在生態足跡模型的改進和本地化以及計算結果的應用方面存在不足。本文對中國的均衡因子進行了測算。在計算方法方面,用凈初級生產力(NetPrimaryProduction,NPP)代表土地的生物生產力,使均衡因子能真實反映各類土地生產力的差別,也可以使生態足跡的計算結果更能真實反映人類消費對生態系統供給能力的占用;同時,在6種土地類型NPP的計算過程中,針對我國這樣一個幅員遼闊、生態系統多樣、生產力水平差異較大的國家,結合生態足跡模型計算的實際要求,對土地覆蓋類型進行了細化,分別計算不同類型生態系統的NPP,最后按照各自的面積加權得到6種土地類型的凈初級生產力。1土地均衡因子生態足跡研究中把消費和供給轉化為6種類型的生物生產性土地面積,為了以一種精確而現實的方法將這6種類型的空間面積合計為生態足跡和區域生物承載力,將這些具有不同生態生產力的生物生產面積乘上一個均衡因子。某類生物生產性土地的均衡因子等于該類土地的平均生產力除以研究區域內所有各類土地的平均生產力。例如均衡因子為2.8表明生物生產面積的生物生產力是全球生態系統平均生產力的2.8倍,取后者為1。均衡處理后的6類生態系統的面積即為具有區域平均生態生產力的、可以相加的區域平均生物生產面積。國外已有許多相關研究(表1)。其中,MathisWackernagel利用聯合國糧農組織全球農業生態區(GAEZ)及國際應用系統分析研究所(IIASA)估計的土地最大潛在農作物產量的相關數據計算的各類土地均衡因子,是最早的成果,應用也非常廣泛。除此之外,比較有影響的是WWF的LivingPlanetReport報告,該報告不僅計算了全球和各主要國家歷年的生態足跡和生物承載力,還提供了計算的各項參數,均衡因子就是其中的重要一項。國內有關均衡因子的研究很少,在生態足跡計算中基本上都是直接引用國外有關均衡因子的研究結果。東北大學劉建興在其碩士論文中,基于中國統計年鑒和世界糧農組織網站的數據,用6類土地產品的平均產量代替其各自的生產力,粗略估算了我國6種生物生產性土地的均衡因子,耕地和建筑用地的均衡因子為5.25,林地和能源用地為0.21,草地為0.09,水域為0.14。其計算公式為:rj=PjˉˉˉˉPˉˉˉ?其中?Pjˉˉˉˉ=PjAj?Pˉˉˉ=∑jPˉˉˉj6rj=ΡjˉΡˉ?其中?Ρjˉ=ΡjAj?Ρˉ=∑jΡˉj6式中,rj為第j類土地利用的均衡因子;Pj為第j類土地的全國總產量;Aj為第j類土地的全國總面積;PjˉˉˉˉΡjˉ為第j類土地的平均產量;PˉˉˉΡˉ為6類土地的平均產量。劉建興的計算做了極其有意義的嘗試,但由于其計算方法方面存在不足,使得計算結果沒有在國內推廣開來。用單位面積的產量代表土地生物生產力存在以下兩方面的不足:對于PjˉˉˉˉΡjˉ的計算,用全國總產量除以全國總面積來計算,導致林地、草地和水域的平均產量偏小;對于PˉˉˉΡˉ的計算,由于各種類型的土地分布面積差異較大,簡單的平均并不能代表中國的6種土地類型的平均生產力。與之相比,NPP是指綠色植物在單位面積、單位時間內所累積的有機物數量,是由光合作用所產生的有機質總量中扣除自氧呼吸后的剩余部分。它直接反映植物群落在自然環境條件下的生產能力。本文用生態系統凈初級生產力代表土地的生物生產力,可以準確直觀地反映各種土地類型的生產力差別,同時可以使得生態足跡的計算結果能夠真實地反映人類對生態系統生產能力和供給能力的直接占用,從而更好地評估一個地區的生態持續性。2不同土地類型下植物凈初級生產力的計算本文采用中國2001年1kmMODIS數據,根據植被的凈初級生產力,對中國的平均均衡因子進行了測算:首先,在6種基本土地類型的基礎上,按照生態足跡模型的具體要求,對我國的土地覆被類型進行了劃分;其次,分別計算了不同類型生態系統植被的凈初級生產力,并按照各自的面積加權得到6種土地類型的凈初級生產力;最后,按照各自的生產力計算出中國的均衡因子。2.1實測產量和生態因子回歸法近年來,許多調查和研究對中國陸地生態系統生產力進行了評估,主要采用的方法可以分為4種類型:實測產量法、實測產量-生態因子回歸法、潛力模型評估法和遙感評估法。縱觀國內外相關研究,實測產量法較為準確,但需要消耗大量時間和經費;實測產量-生態因子回歸法結合實測產量和生態因子,往往對一定范圍內的估算有較好效果;潛力模型評估法得出的結果是潛在生產力,一般遠大于實際生產力。本文采取基于陸地植被生產力遙感估算方法,與非遙感的方法相比,耗費較低,數據獲取速度快,范圍廣;與基于NDVI的生產力遙感估算方法相比,不需要現實陸地植被生產力數據。從得到植被光能利用率(LUE)架構上實現的植被NPP,其模型機理性較強,計算過程相對直接,適用空間范圍更加廣泛。2.1.1對耕地亞類劃分在生態足跡模型的計算中,土地覆蓋類別的劃分是基礎性的一個環節。為得到更加合理的均衡因子,本文基于2001年中國陸地生態系統lkm土地覆蓋類型數據1,針對生態足跡計算的實際要求進行了細化。如對耕地的亞類劃分,就是為了滿足在生態足跡計算中復種指數的要求,把播種面積準確折算成實際耕地面積,因此將其分為一年一熟、一年兩熟(兩季小麥)、一年水旱(一季水稻、一季小麥)和雙季稻4個亞類。在分類技術上引入了先驗知識。考慮到中國的植被類型具有一定的地理分布規律性,加入經度、緯度和高程信息可以進行增強識別;考慮到多波段影像上低植被覆蓋類別荒漠裸地與沙漠光譜差異較大,直接采用非監督分類進行識別;考慮到南方丘陵山區植被類型的破碎及混合像元在1km分辨率尺度上易造成的混分,加入土地利用中的林地區域信息進行森林灌叢類型識別區域的限制。2.1.2x,t的時空分布本文利用衛星遙感數據、CASA模型等以月或更短時間為步長估算陸地NPP,即通過植被吸收的光合有效輻射(APAR)和光能利用效率ε來計算NPP:APAR取決于太陽總輻射和植被對光合有效輻射的吸收比例:APAR(x,t)=Rs(x,t)×0.5×FPAR(x,t)(1)AΡAR(x,t)=Rs(x,t)×0.5×FΡAR(x,t)(1)式中,Rs(x,t)為t月份像元x處的太陽總輻射量(MJ/m2);FPAR(x,t)為植被層對入射光合有效輻射(PAR)的吸收比例;常數0.5表示植被所能利用的太陽有效輻射占太陽總輻射的比例。ε是指植被把所吸收的PAR轉化為有機碳的效率,在現實條件下,ε主要受溫度和水分的影響:ε(x,t)=Tε1(x,t)×Tε2(x,t)×Wε(x,t)×ε?(2)ε(x,t)=Τε1(x,t)×Τε2(x,t)×Wε(x,t)×ε*(2)式中,Tε1,Tε2為溫度對光能轉化率的影響;Wε為水分脅迫影響系數,反映水分條件的影響;ε*為理想條件下的最大光能轉化率(gC/MJ),取值為0.389。NPP由APAR和ε的乘積得到:NPP(x,t)=APAR(x,t)×ε(x,t)(3)ΝΡΡ(x,t)=AΡAR(x,t)×ε(x,t)(3)式中,t為時間;x為空間位置。x位置的年均NPP即各t時間段NPP(x,t)總和除以365d的商。森林、草地、水域、耕地和荒漠等5個大類各自的平均NPP由各種植被覆蓋類型的NPP及其面積得到:NPP=∑jNPPj?Aj∑jAj(4)ΝΡΡ=∑jΝΡΡj?Aj∑jAj(4)式中,NPPj為各種植被類型的NPP,Aj為各種植被類型的面積。2.2城鎮建設用地的均衡性中國6種生物生產性土地的平均均衡因子測算,由于能源消費足跡是通過吸收能源消費產生的CO2所需要的林地面積來表征的,因此能源用地的均衡因子與森林相同;而城鎮建設多占用的是耕地,因此盡管城鎮綠化用地表現出一定的NPP,但城鎮建設用地的均衡因子仍用耕地的因子代替;對于森林、草地、耕地和水域的均衡因子計算,通過某類生物生產性土地的NPP除以這4種類型土地的平均NPP得到:rj=NPPjNPP(5)rj=ΝΡΡjΝΡΡ(5)式中,NPPj為某類生物生產性土地的NPP,NPP為這4類土地的平均NPP,參考式(4)得到。3結果與分析3.1植被覆蓋分類結果分類結果包括森林、灌叢、草地、荒漠、耕地、水體及城鎮建筑用地等7個大類;每個大類下,根據實際情況和生態足跡模型的需要又分為若干亞類,總計21個亞類。表2顯示了分類結果及各類型的面積比例。根據基于MODIS的植被覆蓋分類結果,2001年中國森林面積約占國土總面積的16.5%;耕地面積約占國土面積的13.58%;草地面積224.71×104km2,是陸地生態系統中面積最大的一類土地類型,占全國面積的25.47%,相當于耕地面積的1.88倍,森林面積的1.54倍。各類土地面積與國家統計局的數據吻合良好。3.2植物的意義基于npp計算結果見圖1。由圖1可以看出不同植被類型的NPP差異明顯,在森林植被中,以針闊混交林的NPP為最高,其次為落葉闊葉林,常綠針葉林的NPP最小;城鎮建設用地也有一定的NPP,這是城鎮中的綠化用地表現出來的;農作物也有很高的NPP,這是由于在計算中考慮了復種的問題,一年兩熟、一年水旱和雙季稻都有春秋兩季收獲。就NPP均值而言,由耕地、森林、灌叢、草地、水域、城鎮用地、荒漠的次序遞減,以荒漠NPP為最低,這是因為荒漠地區植被稀疏,且高溫、干旱,植物的光合積累極低。與前人研究結果相比(圖2),本文對各類植被類型的模擬與前人[17,18,19,20,21,22,23,24]的研究結果非常接近。從圖2可以直觀地看出,本文對森林、灌叢、草地、耕地等不同植被覆蓋類型土地生產力的計算結果均在前人研究成果的范圍之內,同時5種森林類型生產力的計算結果也在第5次森林資源清查的實測值范圍之內。3.3不同類型生態系統的均衡因子正如在計算方法中提到的,同其他均衡因子的研究一樣,本文的能源用地均衡因子與森林相同,建筑用地均衡因子與耕地相同。因而,通過對森林、草地、耕地和水域的均衡因子計算得到表4。耕地和建筑用地的均衡因子最高,為1.74,其次是林地和能源用地(1.41)、草地(0.44)和水域(0.35)。不同類型生態系統的均衡因子見表5。針闊混交林均衡因子最大,達到2.17;其次為雙季稻,2.03。均衡因子超過1的還有落葉闊葉林(1.94)、常綠闊葉林(1.78)、一年水旱耕地(1.77)、一年兩熟耕地(1.67)、一年一熟(1.53)及落葉針葉林(1.05);而常綠針葉林(0.87)、各類草地和水域的均衡因子則低于平均水平。4生態足跡模型的標準化和本土化研究本文對中國6類生物生產性土地的平均均衡因子作了測算,并進一步計算了不同植被覆蓋類型土地的均衡因子,在生態足跡模型的標準化和本地化研究方面作了初步的探索。結果表明,就中國平均均衡因子而言,生產力水平最高的耕地,其均衡因子最大(1.74),水域的因子最小(0.35);就不同生態系統類型而言,針闊混交林的均衡因子最大(2.17),其次為雙季稻(2.03),而湖泊、河流和冰川的因子最小。4.1世界平均均衡因子1996年Wackernagel提出的全球平均均衡因子是最早的成果,應用也非常廣泛,與之相比,本文計算的中國的耕地均衡因子偏小,林地和水域偏高;另外,由于本文的計算是基于2001年的圖像數據,因此與WWF給出的2001年世界平均均衡因子相比,本文中耕地的均衡因子偏小,其他因子相差不大(表6)。究其原因,一是中國各種類型生物生產性土地的生產能力與全球平均生產能力不同,因此本文的計算結果與全球平均值存在差異;二是三者的計算方法不同,各種方法各有其優缺點,計算全球均衡因子時,由于大尺度上的計算上存在著數據和計算手段等方面的限制,而計算單一國家的均衡因子時,則可以進行詳細的分類和計算。4.2實際應用中的技術性問題生態系統中的能量流動開始于綠色植物的光合作用。NPP是綠色植物在單位面積、單位時間內所累積的有機物數量,是由光合作用所產生的有機質總量中扣除自氧呼吸后的剩余部分。它直接反映不同生態系統中植物群落在自然或人工環境條件下的真實生產能力。另一方面,生態足跡模型中為了將6類生物生產力不同的土地類型面積轉換為具有相同生物生產力的面積以便加和