基于灰色预测的生态足迹方法研究

［摘 要］近年来,生态足迹分析法作为一种衡量自然资源可持续利用的生物物理定量评价方法,得到有关国际机构、政府部门、非政府组织和研究机构的广泛关注。但由于存在着静态性、缺乏预测性和结论单一性等许多不足之处,在学术界引起的争议比较大,甚至遭到一些研究者批评。本文在系统解析生态足迹概念、假设条件、计算方法及其缺陷基础上介绍了如何对生态足迹指标进行灰色预测,试图对生态足迹方法进行更好阐释和有益补充。

［关键词］生态足迹；生态承载力；灰色预测

［中图分类号］F224.7 ［文献标识码］A ［文章编号］1005-6432（2010）49-0187-04

工业革命推动着人类经济社会呈现出惊人的发展速度,但它是以过度破坏生态环境和大量消耗自然资源代价的,造成了自然资源过度消耗、环境污染和生态恶化等严重问题,威胁人类的生存,从而人类开始关注自然环境和生态问题。生态足迹(Ecological Footprint,EF)模型作为一种衡量人类对自然利用程度以及自然界为人类提供生命支持服务功能的方法,以其理论思想的新颖性、概念的形象性、可操作性、全球可比性等优点很快得到广泛关注。

1 生态足迹的基本假设及其计算方法

“生态足迹”这个术语最早是由加拿大生态经济学家William E.Rees教授于1992年提出,后来由其学生M.Wackernagel于1996年完善。生态足迹定义为：任何已知人口(个人、社区、城市、国家)的生态足迹是生产相应人口所消费的所有资源和消纳所产生的废物所需要的生态生产性土地面积。它代表了既定技术条件和消费水平下特定人口对环境的影响规模和持续生存对环境提出的需求。

1.1 生态足迹的基本假设

生态足迹理论基于六个基本假设:①人类维持生存必须消耗自然界提供的各种资源,跟踪人类社会消费的大部分资源和产生的废弃物是可能的；②大部分资源消费量和废物流量可折算为生态生产性土地面积；③各类可用生物生产能力不同的土地,可以折算成标准公顷――全球公顷；④各种土地利用都是排他性的,因而总需求可通过加总各种资源利用与废物吸收的面积得到；⑤总的人类活动占用的生态生产性土地面积与自然提供的生态生产性土地面积可直接对比；⑥生态足迹可以超越生物承载力。

根据生产力大小,地球表面的生态生产性土地分六大类：耕地、草地、林地、能源用地、建设用地和水域。生态承载力(Biological Capacity,BC)指一个地区所能提供给人类的生态生产性土地面积总和(包括陆地和水域),又叫生态容量。生态足迹和生态承载力之差就是生态赤字或盈余(Ecological Deficit/Remainder,ED/ER)。

1.2 生态足迹的计算方法

传统的生态足迹计算方法分为综合法和成分法。综合法最初由Wackernagel提出,经Wackernagel、Monfreda等改进,日趋完善。综合法以各类物资的宏观统计量为基础,通常用于全球、国家和区域层级的生态足迹计算。成分法最早由Simmons提出,Barrett、Wright等进行了改进。成分法则以构成消费成分的单体测量为基础，计算研究对象的物资消费量和生态足迹,适合于小单元对象的生态足迹计算,如城镇、村庄、公司、学校、个人或单项活动等,计算方法实质上与综合法一致。基本计算步骤如下图所示。

生态足迹模型计算流程简图

(1)追踪资源消费和废物吸纳

人类活动所引起的消费(包括直接的家庭消费、间接消费、最终使家庭受益的商业和政府消费、服务等)和污染消纳(包括水、气、声、固废、辐射等污染的消纳)被分别归结为各种资源的消耗。然后,将资源消耗量按照区域的生态生产能力分别折算成六类生态生产性土地的面积Ai,计算公式为:

(3)计算产量因子

由于不同国家和地区同类生态生产性土地生产力存在差异,实际面积不能直接对比,需要乘以产量因子yj进行调整。

yj=一个国家(或地区)第j类土地平均产量世界同类土地平均产量(4)

(4)确定生物承载力确定耕地、林地、草地、水域和建设用地的实际面积,分别乘以均衡因子,得出该区域各类生态生产性土地面积；再乘以产量因子,加总就得出该区域带有世界平均产量的总生物承载力。考虑到化石能源是不可再生能源,故传统生物承载力计算方法将化石能源用地生物承载力视为0。

式(5)中,j为生物生产性土地类型,bc为人均生物承载力(gha/cap),aj为第j类实际土地面积(hm2),yi为产量因子。

(5)计算生态盈余/赤字

ed(er)=bc-ef(6)

式(6)中,ed为区域人均生态赤字(gha/cap),er为区域人均生态盈余(gha/cap),bc为区域人均生物承载力(gha/cap),ef为区域人均生态足迹(gha/cap)。差值为正值,则为生态盈余,表明该地区的人类负荷处于本地区所提供的可控生态容量之内,处于生态可持续状态；差值为负值,则为生态赤字,表明该地区的人类负荷大于本地区所提供的生态容量,处于生态不可持续状态。

2 生态足迹方法的优缺点

生态足迹理论的出现引起了广泛关注,在研究的理论和实践取得成绩和进展的同时仍然存在一些不足,主要的优缺点如下。

2.1 生态足迹方法的优点

(1)概念形象，内涵丰富

将生态足迹的现实需求与自然能够提供的生态服务的实际供给两方面进行定量比较,能反映在一定的社会发展阶段和技术条件下,人们的社会经济活动与当时生态承载力之间的差距,形象地反映人类对地球的影响,理论思想角度新颖,包含了可持续性的机制内涵。

(2)实现了对生态目标的定量测定

生态足迹模型首次基于“全球平均生态生产性土地面积”这一简单、直观的公用单位来实现对各种自然资本的统一描述,通过引入均衡因子、产量因子,使得特定人口不同尺度区域的各类土地面积可加、可比。

(3)可操作性强

资料的获得相对容易，计算方法的可操作性和可重复性,使得生态足迹分析具有广泛的应用范围,可以计算个人、家庭、城市、地区、国家乃至全球这些不同对象的生态足迹,对它们进行纵向的和横向的对比分析。

2.2 生态足迹方法的缺点

(1)忽视了土地功能的多样性

土地功能的“空间互斥性”假设对各类土地功能单一化的处理使土地的功能多样性和一定程度的功能替代被完全忽略。例如,对CO2的吸收只考虑了林地,而忽略了所有陆地生态系统和海洋生态系统均吸收CO2等温室气体。同样,在计算林地生物承载力时,只是基于其木材产出功能。但林地还具有涵养水源、调节气候、维持大气水分循环、防止土壤流失等诸多生态功能。

(2)生态偏向性

生态足迹分析法强调的是人类发展对环境系统的影响及其可持续性,而不关心经济、社会、技术方面的可持续性,并不考虑人类对现有消费模式的满意程度,具有生态偏向性。

(3)计算结果偏小

生态足迹分析没有把自然系统提供资源、消纳废弃物的功能描述完全,没有包括生物圈所遭受的生态影响,几乎忽略了排放到环境中的污染物质的影响,忽视了地下资源和水资源的估算,排斥了不可再生资源与可再生资源的替代性,计算结果可能低估了人类实际所耗用的生态系统的服务。

(4)静态性、瞬时性

生态足迹指标是一种基于现状静态数据的分析方法,其计算结果不能反映未来的发展趋势,不能反映人类活动的方式、管理水平的提高和技术的进步等因素的影响,其所得结论具有瞬时性,警示教育功能有余而决策咨询作用不足。据测算,中国、印度、巴基斯坦是最具可持续性的国家,这一结论也只是瞬时性的,中国与印度都具有庞大的人口基数,3个国家人民的物质生活水平都不高,经济都处于发展中,人口的增长、生活生产消费水平的提高都会导致这种“可持续性”的缺失；同时,技术进步、对资源的配置效率提高等反过来也可能会加强此“可持续性”。

(5)一些研究结果与可持续发展理论所阐述的基本原则不相符

很多学者将生态足迹用于国家或区域层次的可持续发展评价,常常会出现地区越不发达、人们生活水平越低,可持续性越强的情况。而可持续发展理论认为,贫穷是最大的不可持续,可持续发展首要的是发展。

3 预测生态足迹的方法之灰色预测

经济系统是一个复杂的系统,具有明显的层次复杂性、结构关系的模糊性、动态变化的随机性、指标数据的不完全和不确定性。影响生态足迹和生态承载力供需平衡的因素是多种多样的,如国家政策、经济的发展、科学技术的进步、人民生活水平的提高、土地利用结构的变化、人们的消费习惯与消费心理等。在数据样本量小的情况下,用一般的预测方法不可能真正得到所研究事物的概率特性或隶属特性,因而也就不可能得到一个恰当的系统数学模型,如果系统数学模型不正确,则基于模型的一切研究就没有任何实际意义。由于技术方法、人为因素、自然环境变化等造成各种数据误差、短缺甚至虚假现象,亦即灰色性,反映的数据很少。

灰色系统理论是中国学者邓聚龙教授1982年3月首先提出的。经过在多个领域中的使用,证实了灰色理论模型的精确度,且使用简便,既可用于软科学,如社会、经济等方面,又可用于硬科学。由于生态足迹的变化受到自然、社会、经济、政策、法律等多因素的影响,且这些因素既有已知信息,又有未知信息。因此,为提高预测结果精度及可靠性、本文采用GM(1,1)模型进行了预测,从而为动态测度生态足迹和生态承载力的变化提供一种可行的方法,同时也拓展了GM(1,1)模型的应用领域。

3.1 灰色GM(1,1)预测模型的构建

灰色系统模型是模糊数学派生的一种决策预测方法,把预测对象作为灰色系统来处理,是用已知的完全明确的白色信息,将一些灰色信息白色化,可用于社会经济活动决策和预测。该方法是经济预测中一种非常有效的方法,具有建模所需原始数据不多、原理简单、计算量适中、方法简便并具有较高准确性等诸多优点。

3.2 模型的优缺点

灰色预测方法,在短短的几年里,已推广应用到社会经济的各个领域,收到了良好的效果。概括起来有以下几个特点:

(1)需要的原始数据少。传统的数理统计方法,需要大量数据,且有一定的统计规律。而灰色系统理论,由于将随机变量看做是灰色量,将随机过程看做灰色过程,所以灰色预测不一定需要大量历史数据,而只要根据实际情况选择适量的数据,作累加生成就可将杂乱无章的数据理出一定的规律来,建模预测,容易取得资料,而且工作量大大减少。

(2)计算方法简单。虽然GM模型是建立在较深的高等数学基础上的,但它的计算步骤却不烦琐,非常简单,特别是借助于计算机,计算时间极短,适合于实时预测。既可以用于近期、短期预测,也可用于中长期预测,因而应用范围较广。

(3)精度仍有待于提高。十几年来的实践证明,与其他预测方法相比,普遍精度高,误差小,且现已产生了多种检验方法,可以确定模型是否可靠及预测值的可信度,但精度预测仍然有待进一步提高。GM(l,1)灰色预测模型是具有偏差的指数模型。在许多领域的实际应用中,利用GM(1,1)模型进行预测既有很多成功的实例,同时也存在一些预测偏差过大的情况。影响GM(1,1)模型预测精度及其适应性的关键因素,是模型中背景值的构造及预测公式中初值的选取。

4 结 论

生态足迹模型可以说是一个静态指标、瞬时指标、它假定人口、技术、物质消费水平不变,因此仅能评估现状,无法揭示人口增长、技术进步以及社会经济发展对生态足迹的影响,对未来发展趋势的预测功能。因此,引入灰色预测方法加强生态足迹模型的预测性研究,定量分析、评价以及监测研究对象在发展过程中的可持续发展变化,是对生态足迹方法的一个有益的补充。

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［基金项目］北京市重点学科“资源、环境及循环经济”交叉学科项目(0330005412002)。

［作者简介］周毅(1983―),女,湖南常德人,硕士研究生,研究方向：生态经济、循环经济、可持续发展；宗刚(1957―),男,北京人,北京工业大学经济与管理学院教授、博士生导师,研究方向:产业经济分析、技术经济评价、交通发展政策、区域经济规划、循环经济战略等。