王路, 白晶晶, 鄭春麗, *

內(nèi)蒙古自治區(qū)生態(tài)承載力歷史演化及預(yù)測

王路2, 白晶晶1, 鄭春麗1, *

1. 內(nèi)蒙古科技大學能源與環(huán)境學院, 包頭 014010 2. 內(nèi)蒙古科技大學白云鄂博礦多金屬資源綜合利用省部共建國家重點實驗室, 包頭 014010

論文選取中國重要的生態(tài)屏障內(nèi)蒙古自治區(qū)為研究對象，通過收集研究區(qū)2010?2018年生態(tài)、環(huán)境和社會經(jīng)濟各類指標數(shù)據(jù)，建立生態(tài)承載力三維評價模型，采用主、客觀綜合賦權(quán)法對模型中的指標進行賦權(quán)，計算研究區(qū)生態(tài)承載力現(xiàn)狀及對其變化敏感的指標，并預(yù)測未來發(fā)展趨勢，為保護我國北疆的生態(tài)環(huán)境安全提供科學依據(jù)和數(shù)據(jù)支撐。研究結(jié)果表明：影響研究區(qū)生態(tài)承載力的主要指標為人均水資源量和森林覆蓋率，研究區(qū)整體生態(tài)承載力呈逐漸上升趨勢，但短期仍處于中低水平，需加強生態(tài)、環(huán)境與社會經(jīng)濟的互相協(xié)調(diào)與可持續(xù)發(fā)展。未來，研究區(qū)生態(tài)承載力將逐漸增高，增長速率加快，對經(jīng)濟和社會的發(fā)展更具包容性。

生態(tài)承載力; 三維評價模型; 馬爾科夫鏈; 灰色預(yù)測模型; 內(nèi)蒙古

0 前言

目前關(guān)于生態(tài)承載力的研究, 代表方法主要有生態(tài)足跡法、人類凈初級生產(chǎn)力占用法、狀態(tài)空間法、綜合指標法、系統(tǒng)模型法和生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)消耗評價法等[1-6]。這些方法各有優(yōu)劣, 根據(jù)研究目的的不同, 需要選取適合的方法進行研究。

內(nèi)蒙古自治區(qū)作為中國北方最重要的生態(tài)屏障, 擔負著構(gòu)筑我國北疆生態(tài)長城, 保護我國北方地區(qū)環(huán)境的重要任務(wù), 它的承載力大小直接影響我國北方地區(qū)的生態(tài)安全。從1996年至2016年的21年里, 內(nèi)蒙古地區(qū)生產(chǎn)總值增速一直高于中國國內(nèi)生產(chǎn)總值增速, 然而, 這一階段經(jīng)濟高速增長主要依賴能源、冶金等資源型產(chǎn)業(yè), 對環(huán)境造成了較大污染[7]。因此迫切需要了解內(nèi)蒙古自治區(qū)目前的生態(tài)承載力現(xiàn)狀及其未來發(fā)展狀況, 提前做好防控預(yù)案, 為區(qū)域生態(tài)安全措施的制定, 區(qū)域循環(huán)經(jīng)濟及可持續(xù)發(fā)展提供依據(jù)。

基于此, 本文選取綜合指標法, 通過分析生態(tài)、環(huán)境和社會經(jīng)濟發(fā)展之間的關(guān)系, 建立包含生態(tài)子系統(tǒng)、環(huán)境子系統(tǒng)和社會子系統(tǒng)的三維評價模型, 對區(qū)域生態(tài)承載力進行評價。

1 研究方法

1.1 生態(tài)承載力研究方法

生態(tài)承載力的研究方法各有利弊。其中, 生態(tài)足跡法中太陽能值和轉(zhuǎn)換率受不同產(chǎn)品、不同生態(tài)類型和效率變化的影響, 較難以提出系統(tǒng)可持續(xù)性的閾值; 人類凈初級生產(chǎn)力占用法只是在生產(chǎn)力角度對生態(tài)承載力進行評價, 不能反映生態(tài)環(huán)境的變化以及人類各種社會經(jīng)濟活動對生態(tài)的影響; 狀態(tài)空間法對人的主觀能動作用、資源替代作用不夠重視; 綜合指標法主要存在的問題就是指標選取的依據(jù)和精度; 系統(tǒng)模型法模型構(gòu)建困難, 結(jié)果驗證困難; 生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)消耗評價法模型參數(shù)彈性較小, 小范圍承載力研究準確度低[8]。綜合指標法考慮因素較為全面, 可跨越不同單位尺度, 適合對內(nèi)蒙古自治區(qū)生態(tài)、環(huán)境和社會經(jīng)濟可持續(xù)發(fā)展的研究目的。

本文通過選取生態(tài)、環(huán)境和社會因素中有代表性的指標, 利用綜合指標法, 評價區(qū)域生態(tài)承載力的大小并預(yù)測未來變化(圖1)。

影響生態(tài)承載力的指標主要分為兩類: 基礎(chǔ)指標和特征指標。其中基礎(chǔ)指標主要指影響生態(tài)承載力的一些共有因素。本文通過總結(jié)前人進行生態(tài)承載力研究所使用的指標[9-16], 確定共有指標類型, 作為研究區(qū)域生態(tài)承載力的基礎(chǔ)指標; 特征指標主要針對研究區(qū)域的不同, 選取能代表各自特點的特殊指標。由于影響生態(tài)承載力的指標較多, 指標體系龐大, 在收集數(shù)據(jù)和計算時會耗費大量的時間和精力, 但有些指標對生態(tài)承載力的影響并不明顯, 因此本文采用“取舍原則”, 即對生態(tài)承載力的影響小于1%的指標舍去。需要注意由于不同地域的特殊性, 在使用該原則進行指標篩選時, 還需結(jié)合研究區(qū)的特點進行, 避免誤刪重要指標, 使結(jié)果不可信。針對較難收集的指標, 可以選取與其相關(guān)性較高的同類指標替代, 這樣既節(jié)省了精力, 又不會對結(jié)果產(chǎn)生較大影響。同時, 需要避免指標體系中出現(xiàn)相關(guān)度較高的指標, 這類指標不但增加了工作量, 還會干擾后期的分析。

圖1 基于三維模型的生態(tài)承載力研究路線圖

Figure 1 Research roadmap of ecological carrying capacity based on three-dimensional model

本文借鑒“資源環(huán)境承載能力和國土空間開發(fā)適宜性評價技術(shù)指南(試行)的方法”和前人研究成果[17-19],選取生態(tài)、環(huán)境和社會經(jīng)濟指標進行生態(tài)承載力研究, 并對指標進行分級(表1)。所有指標分為差、中和優(yōu)三個等級, 首先計算數(shù)據(jù)收集區(qū)間內(nèi)某指標平均值, 然后再計算其標準差, 最后將均值減去標準差所得到的數(shù)值作為差等級界限, 將均值加上標準差所得到的數(shù)值作為優(yōu)等級界限。

1.2 三維生態(tài)承載力模型

基于生態(tài)質(zhì)量、環(huán)境質(zhì)量和社會經(jīng)濟發(fā)展的相互關(guān)系和發(fā)展變化, 建立區(qū)域生態(tài)環(huán)境對環(huán)境經(jīng)濟發(fā)展承載能力的三維評價模型。對應(yīng)的生態(tài)質(zhì)量指數(shù)水平為X軸、環(huán)境質(zhì)量指數(shù)水平為Y軸、社會經(jīng)濟發(fā)展指數(shù)水平為Z軸, 構(gòu)建更為完善的立方體評價模型[20]。X軸上的OX(YA), 隨著X值的增加, 生態(tài)質(zhì)量逐漸增加。OY(XA)在Y軸上, Y值越高, 環(huán)境質(zhì)量越高。Z軸上的OZ(AD)值越大, 社會經(jīng)濟發(fā)展水平越高。模型分為Ⅰ—Ⅷ 8個區(qū)塊, 分別代表研究區(qū)內(nèi)8種不同的生態(tài)質(zhì)量、社會經(jīng)濟和環(huán)境質(zhì)量綜合狀況; 區(qū)域經(jīng)濟—污染—環(huán)境三維評價模型可以通過空間化和可視化表達區(qū)域環(huán)境經(jīng)濟綜合水平; 具有評價區(qū)域綜合狀態(tài)、所處經(jīng)濟發(fā)展與環(huán)境治理變化階段、演變路徑等的功能[21]。(圖2)。

1.3 數(shù)據(jù)處理方法

本文各指標權(quán)重值按照主、客觀綜合賦權(quán)法進行賦權(quán)[22], 既兼顧到?jīng)Q策者對屬性的偏好, 同時又力爭減少賦權(quán)的主觀隨意性, 也將指標固有屬性的客觀性加入進去, 提高可信度和準確度, 使屬性的賦權(quán)達到主觀與客觀的統(tǒng)一, 進而使決策結(jié)果更加真實、可靠。同時本研究對指標未來發(fā)展使用了定性(馬爾科夫鏈)和定量(灰色模型)預(yù)測相結(jié)合的方法, 對區(qū)域未來5年的生態(tài)承載力進行模擬, 并對模擬結(jié)果進行檢驗。

表1 生態(tài)承載力綜合指標體系和分級標準

圖2 三維評價模型總體框架

Figure 2 Total framework of the three-dimensional evaluation model

1.4 數(shù)據(jù)來源

本次構(gòu)建的三維生態(tài)承載力模型, 共21個指標, 指標數(shù)據(jù)來源于2010—2018年《內(nèi)蒙古統(tǒng)計年鑒》及歷年《國民經(jīng)濟和社會發(fā)展統(tǒng)計公報》。

2 內(nèi)蒙古自治區(qū)生態(tài)承載力歷史演化及預(yù)測

2.1 內(nèi)蒙古自治區(qū)生態(tài)承載力歷史演化分析

2.1.1 指標權(quán)重

本研究共選取21項指標, 其中12項為正向指標, 9項為反向指標。對各指標進行標準化處理, 采用綜合賦權(quán)法計算各指標權(quán)重, 結(jié)果如圖3所示。

研究區(qū)生態(tài)承載力指標權(quán)重排名: 人均水資源量(0.1031)>森林覆蓋率(0.0911)>每千人擁有的醫(yī)院位數(shù)(0.0737)>草地占區(qū)域面積(0.0622)>農(nóng)民人均純收入(0.0587)>城鎮(zhèn)登記失業(yè)率(0.0503)>城鎮(zhèn)居民可支配收入(0.0499)>工業(yè)固廢綜合利用率(0.0485)。其中人均水資源量、森林覆蓋率、草地占區(qū)域面積屬于生態(tài)子系統(tǒng)中的指標因素; 工業(yè)固廢綜合利用率屬于環(huán)境子系統(tǒng)中的指標因素; 每千人擁有的醫(yī)院位數(shù)、農(nóng)民人均純收入、城鎮(zhèn)登記失業(yè)率、城鎮(zhèn)居民可支配收入屬于社會子系統(tǒng)中的指標因素。生態(tài)子系統(tǒng)、環(huán)境子系統(tǒng)及社會子系統(tǒng)的權(quán)重分別為: 0.2977、0.2100、0.4923。

2.1.2 指標得分

根據(jù)綜合指標體系和分級標準, 計算各子系統(tǒng)得分及綜合得分的差、中、優(yōu)三類標準值(表2), 然后計算各子系統(tǒng)及整體生態(tài)承載力綜合得分(表3)。結(jié)果顯示: 各子系統(tǒng)處于中等水平, 逐漸向較高水平發(fā)展, 但是發(fā)展速度較慢。

圖3 生態(tài)承載力指標權(quán)重雷達圖

Figure 3 Radar chart of indicator weights for ecological carrying capacity

2.1.3 內(nèi)蒙古自治區(qū)生態(tài)承載力歷史演化

根據(jù)表3計算結(jié)果, 建立三維生態(tài)承載力評價模型。各子系統(tǒng)指標和區(qū)域生態(tài)環(huán)境綜合承載力水平對社會經(jīng)濟發(fā)展的影響在三維模型中如圖4所示;生態(tài)承載力綜合指數(shù)如圖5所示。

從三維模型可以看出, 研究區(qū)2010—2014年屬于模型區(qū)塊Ⅳ。2015—2018年均處在模型區(qū)塊Ⅷ。生態(tài)承載力綜合指數(shù)整體呈逐漸上升趨勢, 后期超過中檔線。研究區(qū)生態(tài)系統(tǒng)良好, 均高于中值; 從選取的評價指標來看, 草地占區(qū)域面積、人均公共綠地面積和森林覆蓋率保持良好的積極發(fā)展趨勢, 人均水資源量略有波動。草地占區(qū)域面積在生態(tài)系統(tǒng)中有決定性影響, 與實際情況相符。環(huán)境質(zhì)量有顯著上升, 總體呈現(xiàn)“W”型曲線, 但均處于中值以下, 未達到相對穩(wěn)定狀態(tài), 自身環(huán)境修復能力較差。在2012年達到拐點位置; 在此之后有所上升, 但仍未達到中級。從選取的評價指標來看, 化學需氧量排放量、SO2排放量和工業(yè)煙(粉塵)排放量呈逐年下降趨勢; 但工業(yè)固廢產(chǎn)生量逐年增加, 環(huán)境污染治理投資占GDP比率有所下降, 導致工業(yè)固廢綜合利用率有所下降。顯然研究區(qū)在經(jīng)濟發(fā)展初期, 并未注重對生態(tài)環(huán)境的保護和修復, 導致出現(xiàn)生態(tài)系統(tǒng)的較大波動。社會經(jīng)濟發(fā)展水平指數(shù)持續(xù)上升, 在2015—2018年達到中值水平; 從選取的評價指標來看, 第二產(chǎn)業(yè)占GDP比重較高, 第三產(chǎn)業(yè)占比相對較低。第二產(chǎn)業(yè)占GDP比重在工業(yè)化中期以后一般呈下降趨勢, 顯然研究區(qū)經(jīng)濟發(fā)展并未改變依賴能源、冶金等資源型產(chǎn)業(yè)的狀況。

內(nèi)蒙古自治區(qū)綜合發(fā)展水平在2013年達到中值, 2014年有所回落, 2015—2018年又回到中值以上; 研究區(qū)生態(tài)承載力發(fā)展狀態(tài)良好, 但生態(tài)承載力仍處于中低水平的“徘徊”階段, 需要經(jīng)濟與環(huán)境協(xié)調(diào)發(fā)展?？偟膩碚f, 社會經(jīng)濟發(fā)展水平較低、污染物排放量大是其癥結(jié)所在, 區(qū)域發(fā)展的不均勻, 與經(jīng)濟欠發(fā)達和不合理的產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)有重大關(guān)聯(lián)。

表2 生態(tài)承載力評價標準

表3 生態(tài)承載力子系統(tǒng)得分

圖4 內(nèi)蒙古自治區(qū)生態(tài)承載力三維模型

Figure 4 Three-dimensional model of ecological carrying capacity in study area

圖5 研究區(qū)生態(tài)承載力綜合指數(shù)

Figure 5 Comprehensive index of ecological carrying capacity in study area

2.1.4 不確定性分析

本文不確定性分析主要針對影響生態(tài)承載力的各類指標的敏感度進行。選取所有指標數(shù)值±10%的變化范圍進行敏感度系數(shù)的計算, 將2010—2018年影響生態(tài)承載力的21個指標的平均值, 作為敏感度分析的基礎(chǔ)數(shù)據(jù), 將21個指標的敏感性進行排序如下(表4)。

敏感性分析結(jié)果顯示對研究區(qū)生態(tài)承載力影響前五位指標分別為: 草地占區(qū)域面積、人均水資源量、工業(yè)廢水排放量、人均公共綠地面積、SO2排放量; 從指標類型上來看, 影響生態(tài)承載力的指標主要集中在生態(tài)子系統(tǒng)和環(huán)境子系統(tǒng)。

2.2 內(nèi)蒙古自治區(qū)生態(tài)承載力預(yù)測分析

對研究區(qū)生態(tài)承載力的預(yù)測主要采用定性(馬爾科夫鏈)和定量(灰色模型)相結(jié)合的方法對內(nèi)蒙古自治區(qū)未來5年生態(tài)承載力的變化情況進行預(yù)測。

2.2.1 定性分析

根據(jù)生態(tài)承載力評價標準(表2), 將研究區(qū)歷年綜合承載力狀況列表如下(表5):

2010—2018年, 研究區(qū)綜合承載力處于差等狀態(tài)的情況有4年, 中等狀態(tài)有5年, 優(yōu)等狀態(tài)有0年。計算研究區(qū)轉(zhuǎn)移概率矩陣如下:

2018年研究區(qū)生態(tài)承載力狀態(tài)為中等, 因此初始狀態(tài)向量都定為(1, 0, 0); 經(jīng)過矩陣計算得到2019—2024年共6年的生態(tài)承載力變化狀況預(yù)測結(jié)果, 見表6。

表4 生態(tài)承載力指標敏感度分析

表5 研究區(qū)歷年生態(tài)承載力狀態(tài)

表6 生態(tài)承載力定性預(yù)測

從表6可以看出, 研究區(qū)生態(tài)承載力水平未來將可能長期處于中差等水平, 但隨著時間的推移, 差等水平的概率逐漸降低, 中等水平的概率逐漸升高。

2.2.2 定量預(yù)測

根據(jù)生態(tài)承載力計算結(jié)果, 建立灰色預(yù)測模型, 對未來指標進行預(yù)測, 并對模型進行檢驗。通常使用相對殘差Q檢驗、后驗誤差C檢驗、小誤差概率P檢驗對模型的精度精細判定[23-24], 精度檢驗等級如下(表7)。

根據(jù)灰色預(yù)測模型原理建模, 得到2019—2024年內(nèi)蒙古自治區(qū)未來6年生態(tài)承載力的預(yù)測值(表8)。

研究區(qū)預(yù)測模型檢驗2個好, 1個合格。預(yù)測模型通過模型檢驗標準, 模型精度較好, 預(yù)測結(jié)果可信。

研究區(qū)未來6年生態(tài)承載力處于中等水平, 但是僅是剛過中等線, 長期處于逐漸上升趨勢, 且上升速度較快。這一結(jié)果與定性預(yù)測結(jié)果一致, 兩種預(yù)測方法相互印證, 說明研究區(qū)環(huán)境治理方面成果顯著, 未來環(huán)境將持續(xù)轉(zhuǎn)好。

3 討論

指標選取一直是綜合評價法的一個需要嚴謹討論的問題, 指標選取受到多方面的影響, 比如指標的共性和特征, 指標之間是否具有相關(guān)性(相關(guān)性過高的指標, 會影響之后模型的計算)等。我們針對共性指標的選取主要建立在前人研究的基礎(chǔ)之上, 雖然是公認的指標, 但受到認知的不斷完善影響, 還是存在一定的不確定性。對于特性指標的選取我們也是從研究區(qū)公認的特殊性的角度出發(fā)進行選取, 隨著時間的推移這種指標體系可能會存在需要增加或減少指標類型的可能性, 但這并不影響本文的意義, 本文主要在當前認知的基礎(chǔ)之上, 對研究區(qū)現(xiàn)有生態(tài)承載力水平進行的系統(tǒng)性研究, 提供一套完整的、可推廣的研究方案。

預(yù)測模型一直是各領(lǐng)域?qū)＜矣懻摰臒狳c問題。用統(tǒng)計學或數(shù)學的方法進行預(yù)測一直是公認的方法, 這類預(yù)測模型成熟, 并有相應(yīng)模型檢測的方法, 可以最大限度的降低結(jié)果的不確定性, 增加預(yù)測結(jié)果的可信度。本次研究使用定性與定量兩種預(yù)測模型相結(jié)合的預(yù)測方法, 互相印證結(jié)果, 使得結(jié)果更加可信。但是這樣的預(yù)測往往忽略掉了生態(tài)環(huán)境本身的自然屬性以及各因素之間的相關(guān)性, 更加完善的預(yù)測模型, 需要基于數(shù)學和統(tǒng)計的方法之上, 從相關(guān)生態(tài)過程研究入手, 將這類變化加入預(yù)測模型之中, 模擬生態(tài)環(huán)境的自然變化, 會使結(jié)果更加準確和可信。

4 結(jié)論

(1)影響內(nèi)蒙古自治區(qū)生態(tài)承載力穩(wěn)定的關(guān)鍵指標是人均水資源量和森林覆蓋率。因此, 要想快速提升區(qū)域生態(tài)承載力, 應(yīng)從增加水源供給、節(jié)約用水、退耕還林, 治理沙漠化等方面著手。另外, 環(huán)境污染仍是制約研究區(qū)生態(tài)承載力提高的重要因素, 其中工業(yè)固體廢棄物的再利用和無害化處理仍是關(guān)鍵。

(2)2012—2018年生態(tài)承載力綜合指數(shù)整體呈逐漸上升趨勢, 但仍處于中低水平的“徘徊”階段, 處于經(jīng)濟與環(huán)境協(xié)調(diào)發(fā)展的階段。未來需要進一步協(xié)調(diào)經(jīng)濟的發(fā)展與生態(tài)環(huán)境之間的關(guān)系, 在保證經(jīng)濟發(fā)展的同時, 更加注重生態(tài)環(huán)境水平的提高, 構(gòu)筑我國北疆綠色長城。

表7 灰色預(yù)測模型檢驗標準

(3)如果不改變現(xiàn)狀, 研究區(qū)生態(tài)承載力水平未來將可能長期處于中低等水平, 其余指標對生態(tài)承載力影響都較弱, 要想提高生態(tài)承載力, 仍需全方位的提升才可以使承載力有較大的提高, 實際上執(zhí)行起來難度較大, 這也是內(nèi)蒙古近年來生態(tài)承載力一直處于中游水平, 上升緩慢的原因。但值得肯定的是隨著時間的推移, 承載力水平是呈現(xiàn)逐漸上升趨勢, 相信隨著我國生態(tài)文明建設(shè)的推進, 這種趨勢會越來越明顯, 我國北方的生態(tài)環(huán)境也會因此更上一個臺階。

表8 研究區(qū)2019—2024年生態(tài)承載力預(yù)測及檢驗

附件：內(nèi)蒙古自治區(qū)生態(tài)承載力指標數(shù)據(jù)

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WANG Lu, BAI Jingjing, ZHENG Chunli. Historical evolution and prediction of ecological carrying capacity in Inner Mongolia Autonomous Region[J]. Ecological Science, 2021, 40(5): 155–163.

Historical evolution and prediction of ecological carrying capacity in Inner Mongolia Autonomous Region

WANG Lu2, BAI Jingjing1, ZHENG Chunli1, *

1. School of Energy and Environment, Inner Mongolia University of Science and Technology, Baotou 014010, China 2. Key Laboratory of Integrated Exploitation of Bayan Obo Multi-Metal Resources, Inner Mongolia University of Science and Technology, Baotou 014010, China

This paper selects Inner Mongolia Autonomous Region, an important ecological barrier in China as the study object. Through collecting the data of ecological, environmental and socio-economic indicators of the study area from 2010 to 2018, we established a three-dimensional evaluation model of ecological carrying capacity. The subjective and objective comprehensive weighting methods were used to weight the indicators in the model, calculate the current situation of ecological carrying capacity of the study area and the indicators sensitive, and predict the development trend. We provide scientific method and data support for protecting ecological environment security of Northern Frontier of China. The results show that the main indicators affecting the ecological carrying capacity of the study area are the per capita water resources and the forest coverage rate. The total ecological carrying capacity of the study area is gradually increasing, but it is still at a medium-low level in the short period. It is necessary to strengthen the coordination and sustainable development of ecology, environment and social economy. In the future, the ecological carrying capacity of the study area will gradually increase; the growth rate will accelerate; the economic and social development will be more inclusive.

ecological carrying capacity; three-dimensional evaluation model; Markov chain; gray prediction model; Inner Mongolia

10.14108/j.cnki.1008-8873.2021.05.020

X826

A

1008-8873(2021)05-155-09