基于生態(tài)足跡模型的資源型城市生態(tài)承載力評(píng)價(jià)
——以黑龍江省大慶市為例

趙 正， 寧 靜， 周非飛， 杜 可， 榮國(guó)華

(1.福建師范大學(xué) 地理科學(xué)學(xué)院, 福建 福州 350007; 2.東北農(nóng)業(yè)大學(xué) 資源與環(huán)境學(xué)院， 黑龍江 哈爾濱 150036;3.中國(guó)農(nóng)業(yè)科學(xué)院 農(nóng)業(yè)資源與農(nóng)業(yè)區(qū)劃研究所, 北京 100081; 4.西北農(nóng)林科技大學(xué) 資源與環(huán)境學(xué)院, 陜西 楊凌 712100)

在大力倡導(dǎo)可持續(xù)發(fā)展戰(zhàn)略的今天，是否擁有健康的生態(tài)生產(chǎn)模式和富余的生態(tài)承載能力，是衡量區(qū)域社會(huì)經(jīng)濟(jì)發(fā)展?jié)摿Φ闹匾蛩豙1]。傳統(tǒng)資源型城市的發(fā)展通常伴隨著能源開(kāi)采所導(dǎo)致的“三廢”污染以及生態(tài)景觀(guān)破壞等問(wèn)題，而這些問(wèn)題不可避免會(huì)對(duì)區(qū)域生態(tài)承載能力產(chǎn)生負(fù)面影響，進(jìn)而限制了區(qū)域發(fā)展?jié)摿2-3]，由此，科學(xué)的評(píng)估生態(tài)承載力，是該類(lèi)城市生態(tài)測(cè)度的基礎(chǔ)，也是區(qū)域產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)調(diào)整的重要依據(jù)。生態(tài)足跡模型經(jīng)Mathis Wackernagel建立后[4]，因其科學(xué)的測(cè)算方法與區(qū)域普適性，迅速被研究者及相關(guān)機(jī)構(gòu)采納并應(yīng)用于國(guó)家尺度[5-8]、城市及地區(qū)尺度[9-11]的生態(tài)承載力測(cè)算中。生態(tài)足跡模型的計(jì)算是基于區(qū)域的生態(tài)及能源物質(zhì)消耗進(jìn)行的，側(cè)重于生態(tài)系統(tǒng)供給服務(wù)功能[12]，這與當(dāng)前資源型城市生態(tài)系統(tǒng)所面臨的主要壓力方向是相吻合的，適用于該類(lèi)型區(qū)域生態(tài)承載力的評(píng)價(jià)。大慶市作為國(guó)家能源儲(chǔ)備基地，其生態(tài)承載力的變化一定程度上限制了大慶市資源產(chǎn)出，進(jìn)而對(duì)國(guó)家能源安全產(chǎn)生重要的影響[13]。隨著生產(chǎn)力的發(fā)展，土地濫用、資源過(guò)度開(kāi)采所造成的生態(tài)破壞的問(wèn)題接踵而來(lái)，使得該市生態(tài)承載能力呈現(xiàn)劣化趨勢(shì)[14]。本文結(jié)合資源型城市特點(diǎn)，構(gòu)建生態(tài)足跡模型，測(cè)算黑龍江省大慶市總體及5個(gè)行政區(qū)域生態(tài)足跡、生態(tài)盈虧、生態(tài)壓力指數(shù)、生態(tài)協(xié)調(diào)系數(shù)，揭示大慶市及各區(qū)域1986—2016年生態(tài)承載力狀況及變化趨勢(shì)，并通過(guò)偏最小二乘法探究了大慶市生態(tài)承載力影響因素，旨在為該市及同類(lèi)城市生態(tài)改良及可持續(xù)發(fā)展提參考依據(jù)。

1 研究區(qū)概況與數(shù)據(jù)來(lái)源

1.1 研究區(qū)概況

大慶市位于黑龍江省西部、松遼盆地北部，該市行政區(qū)域總面積2.11×104km2,經(jīng)緯跨度為東經(jīng)123°45′—125°47′，北緯45°23′—47°29′，轄林甸縣、肇州縣、肇源縣和杜爾柏特縣，處于大陸性溫帶季風(fēng)氣候區(qū)。該市地形總體為南北走向，南部較北部地勢(shì)寬闊。高程特點(diǎn)為由東北地區(qū)至西南地區(qū)逐漸遞減，高程范圍125～163 m。大慶地區(qū)自然資源豐富，以豐沛的石油和天然氣資源聞名全國(guó)，據(jù)地質(zhì)勘探預(yù)測(cè)，至少蘊(yùn)藏著8.00×109～1.00×1010t可開(kāi)采石油儲(chǔ)量。大慶地區(qū)石油黏度高，凝點(diǎn)高，含硫量少，是優(yōu)質(zhì)的石化原料，同時(shí)石油伴生天然氣每立方米含有75～130 g凝析油，工業(yè)利用價(jià)值很高。大慶油田至20世紀(jì)60年代初正式投產(chǎn)至今，仍可以保證4.00×107t左右的石油年產(chǎn)，屬于典型的高產(chǎn)穩(wěn)產(chǎn)油田。

1.2 數(shù)據(jù)來(lái)源

研究需獲取大慶市研究期內(nèi)不同生產(chǎn)性土地類(lèi)型的利用面積，具體方法為：在地理空間數(shù)據(jù)云網(wǎng)站(www.gscloud.cn)下載大慶市1986，1996，2007年三期TM衛(wèi)星遙感影像(分辨率：30 m)以及2016年Lansat 8OLI_TRIS影像數(shù)據(jù)(分辨率：15 m)，經(jīng)過(guò)幾何校正、圖像拼接、影像裁剪等處理后，進(jìn)行地類(lèi)解譯與數(shù)據(jù)提取。其中2016年土地利用數(shù)據(jù)是通過(guò)已有年份(2014，2015年)的解譯矢量數(shù)據(jù)結(jié)合2016年遙感影像進(jìn)行LUCC動(dòng)態(tài)解析獲得，1986，1996，2007年三期土地利用數(shù)據(jù)為人工目視解譯獲得，并通過(guò)與相鄰年土地利用狀況進(jìn)行比對(duì)，確保解譯結(jié)果可靠性。解譯精度為： ①變化面狀地類(lèi)目標(biāo)地物的最小單元應(yīng)大于4×4個(gè)象元(120 m×120 m)，線(xiàn)狀地物圖斑短邊寬度最小為2個(gè)象元，長(zhǎng)邊最小為6個(gè)象元；屏幕解譯線(xiàn)劃描跡精度為2像元，并且保持圓潤(rùn)。 ②圖斑要素判讀精度為一級(jí)分類(lèi)>90%，二級(jí)分類(lèi)>85%。

其他所需計(jì)算數(shù)據(jù)均來(lái)自于《大慶市統(tǒng)計(jì)年鑒(1986，1996，2007，2016年)》與《黑龍江省統(tǒng)計(jì)年鑒(1986，1996，2007，2016年)》及黑龍江省國(guó)土資源廳公開(kāi)資料。為保證后期計(jì)算口徑的一致，數(shù)據(jù)中部分計(jì)量單位按照通行慣例進(jìn)行折算并于文中注明。

2 研究方法

2.1 生態(tài)足跡模型

2.1.1 計(jì)算方法 生態(tài)足跡評(píng)價(jià)模型的核心是為假定區(qū)域的生態(tài)物質(zhì)消耗可以折合為生物生產(chǎn)性土地面積，進(jìn)而為各類(lèi)自然資源轉(zhuǎn)換方式提供了一個(gè)統(tǒng)一的度量標(biāo)準(zhǔn)。其步驟為，從區(qū)域資源需求層面得出該區(qū)域生態(tài)足跡，從資源供給角度得出生態(tài)承載力，二者相比較后，根據(jù)產(chǎn)生的生態(tài)赤字或盈余來(lái)判斷生態(tài)承載狀況[15]。計(jì)算中均衡因子、產(chǎn)量因子與評(píng)價(jià)體系需要根據(jù)研究區(qū)做出調(diào)整。

生態(tài)足跡是指在特定的時(shí)間條件下供給區(qū)域內(nèi)人口所消費(fèi)的自然資源與燃料能源需的生產(chǎn)性土地的面積，生態(tài)足跡越大則表示產(chǎn)生的生態(tài)負(fù)荷越多。生態(tài)足跡的計(jì)算公式為：

式中：EF——區(qū)域生態(tài)足跡；n——區(qū)域人口數(shù)； ef——區(qū)域人均生態(tài)足跡；j取值為1～6的整數(shù)，分別代表6類(lèi)生產(chǎn)性土地類(lèi)型(耕地、林地、草地、水域、化石能源用地、建設(shè)用地)； efj——不同類(lèi)型土地的人均生態(tài)足跡；rj——不同類(lèi)型土地的均衡因子。

生態(tài)承載力是指內(nèi)部的資源所能供養(yǎng)的最大負(fù)荷量。計(jì)算公式為：

式中：BC——生態(tài)承載力；bc——人均生態(tài)承載力；j取值為1～5的整數(shù)，代表除化石能源用地以外的5種生物生產(chǎn)性土地類(lèi)型，原因?yàn)榛茉从玫厣鷳B(tài)足跡是通過(guò)其他生態(tài)生產(chǎn)性土地吸收二氧化碳的面積進(jìn)行折算，產(chǎn)量因子為0，故在計(jì)算中不再考慮；aj——各類(lèi)土地利用類(lèi)型面積；yj——不同類(lèi)型土地產(chǎn)量因子。

2.1.2 模型中的適應(yīng)性調(diào)整

(1) 均衡因子的作用是對(duì)于不同類(lèi)型土地的生產(chǎn)力進(jìn)行無(wú)量綱標(biāo)準(zhǔn)化處理。計(jì)算通常基于聯(lián)合國(guó)糧農(nóng)組織全球農(nóng)業(yè)生態(tài)區(qū)(GAZE)提供的不同土地類(lèi)型的適宜性指數(shù)進(jìn)行。目前使用較為廣泛的有Wackemagel以及世界自然基金會(huì)(WWF)結(jié)合聯(lián)合國(guó)糧農(nóng)組織(FAO)公布數(shù)據(jù)所提出的全球均衡因子。在我國(guó)目前影響較廣的有劉建興[16]根據(jù)第三次全國(guó)農(nóng)業(yè)普查數(shù)據(jù)計(jì)算的中國(guó)各土地類(lèi)型的均衡因子，以及劉某承[17]基于植被凈初級(jí)生產(chǎn)力得出的全國(guó)均衡因子 (表1)。過(guò)去多年中全球均衡因子僅發(fā)生了細(xì)微的變化，劉建興根據(jù)生產(chǎn)性土地產(chǎn)量表征生態(tài)生產(chǎn)力所得出的測(cè)算結(jié)果中，草地、耕地、建設(shè)用地均衡因子與其他明顯偏差過(guò)大，而NPP測(cè)算法能夠準(zhǔn)確體現(xiàn)出植物群落在不同生產(chǎn)性土地中的真實(shí)生產(chǎn)力，因此在本研究中，考慮到我國(guó)土地生產(chǎn)狀況與全球的差異性，采用劉某承提出的均衡因子進(jìn)行測(cè)算。

表1 各土地類(lèi)型均衡因子

(2) 產(chǎn)量因子為某地區(qū)特定生態(tài)生產(chǎn)性土地的生產(chǎn)力與世界同種類(lèi)型土地生產(chǎn)力的比值，受地區(qū)水熱條件、土壤條件、生產(chǎn)技術(shù)等因素的影響很大。目前較為通行的產(chǎn)量因子為Wackemagel以及WWF所提出的全球產(chǎn)量因子，國(guó)內(nèi)很多專(zhuān)家[17-18]也提出了中國(guó)產(chǎn)量因子 (表2)。大慶市作為全國(guó)產(chǎn)糧大市，農(nóng)業(yè)耕種技術(shù)積累深厚，土地生產(chǎn)力也通常優(yōu)于全球平均水平，所以生產(chǎn)性土地的產(chǎn)量因子也略高于全球，為了保持研究區(qū)生產(chǎn)能力與供給能力測(cè)算的銜接，采用劉某承根據(jù)全國(guó)不同生態(tài)系統(tǒng)NPP測(cè)算出的中國(guó)產(chǎn)量因子進(jìn)行計(jì)算。

表2 各土地類(lèi)型產(chǎn)量因子

(3) 傳統(tǒng)的生態(tài)足跡的指標(biāo)是根據(jù)區(qū)域生物消費(fèi)量給出的，然而當(dāng)前許多研究核算中生產(chǎn)量與消費(fèi)量混合使用，造成計(jì)算結(jié)果的混亂。大慶市人口密度低，居民生活消費(fèi)生態(tài)足跡不高，然而作為全國(guó)知名的產(chǎn)糧大市與化石能源輸出地，如果按照傳統(tǒng)消費(fèi)量進(jìn)行評(píng)價(jià)，無(wú)疑會(huì)低估當(dāng)?shù)厝祟?lèi)活動(dòng)對(duì)生態(tài)系統(tǒng)造成的影響。從這個(gè)角度來(lái)看，研究使用大慶市生物生產(chǎn)量進(jìn)行核算生態(tài)足跡，能夠反映出貿(mào)易交流所流失的生態(tài)壓力，更真實(shí)的體現(xiàn)當(dāng)?shù)爻休d狀況與可持續(xù)性。在此理念的基礎(chǔ)上，評(píng)價(jià)體系選取與6類(lèi)生態(tài)生產(chǎn)性土地緊密相關(guān)的22個(gè)生物生產(chǎn)量指標(biāo)，分屬生物資源賬戶(hù)與能源賬戶(hù)，其中，生物資源賬戶(hù)包括除建設(shè)用地及化石燃料用地之外的所有生產(chǎn)性土地類(lèi)型，關(guān)聯(lián)15個(gè)生物生產(chǎn)量指標(biāo)：豬肉、禽類(lèi)、羊肉、牛奶、牛肉、蛋類(lèi)、水產(chǎn)品、水稻、小麥、玉米、大豆、油料作物、瓜果、蔬菜、木材，指標(biāo)統(tǒng)計(jì)單位為t,其中木材原統(tǒng)計(jì)單位為m3，按照通行的每1 m3等于0.7 t進(jìn)行折算。能源賬戶(hù)設(shè)立7個(gè)指標(biāo)：煤炭、原油、汽油、柴油、燃料油、液化石油氣、電力，除電力歸位建設(shè)用地外，其余指標(biāo)歸為化石能源用地，指標(biāo)統(tǒng)計(jì)單位為t。電力原統(tǒng)計(jì)單位為kW·h，按照每104kW·h為1.299 t標(biāo)準(zhǔn)煤進(jìn)行折算。

2.2 生態(tài)赤字與生態(tài)壓力指數(shù)

生態(tài)盈虧ed反映了資源消耗狀況與生態(tài)系統(tǒng)承載能力的差額，為人均生態(tài)承載力(bc)與人均生態(tài)足跡(ef)之差，即：

ed=bc-ef

若ed為正數(shù)，表示區(qū)域處于生態(tài)盈余狀態(tài)，生態(tài)資源供給可以滿(mǎn)足消耗；若ed為負(fù)數(shù)，則表示產(chǎn)生了生態(tài)赤字，區(qū)域生態(tài)系統(tǒng)已經(jīng)超載。

資源型城市的化石能源產(chǎn)出具有很強(qiáng)的外部性，在計(jì)算中能源賬戶(hù)生態(tài)足跡所產(chǎn)生的影響相較一般地區(qū)會(huì)更加明顯。生態(tài)壓力指數(shù)(ecological tension index, ETI)的引入則可以更好地反映出可再生能源的承載狀況，與生態(tài)盈虧相互補(bǔ)充與印證，其計(jì)算公式為：

ETI=EF′/BC

式中：ETI——生態(tài)壓力指數(shù)； EF′——可再生資源生態(tài)足跡； BC——生態(tài)承載力。

對(duì)生態(tài)壓力計(jì)算結(jié)果進(jìn)行分級(jí)有利于直觀(guān)的表達(dá)區(qū)域中各類(lèi)土地資源的安全狀況，本研究以趙先貴等人根據(jù)WWF2004年世界各地區(qū)生態(tài)環(huán)境發(fā)展水平設(shè)立的生態(tài)壓力評(píng)價(jià)系統(tǒng)為基礎(chǔ)，結(jié)合大慶市生態(tài)狀況經(jīng)濟(jì)結(jié)構(gòu)實(shí)際情況，對(duì)生態(tài)壓力指數(shù)等級(jí)進(jìn)行了劃分(表3)。

表3 大慶市生態(tài)壓力指數(shù)等級(jí)劃分標(biāo)準(zhǔn)

2.3 生態(tài)協(xié)調(diào)系數(shù)

生態(tài)協(xié)調(diào)系數(shù)作為衡量地區(qū)生態(tài)資源承載協(xié)調(diào)性的重要指標(biāo)，已在多種土地生態(tài)利用研究中得到應(yīng)用。該系數(shù)可以有效反映區(qū)域生態(tài)供給與需求間的協(xié)調(diào)程度，其計(jì)算公式為：

式中：D——生態(tài)協(xié)調(diào)系數(shù)，D值的變化區(qū)間為1～1.414，越趨近于1，表示生態(tài)協(xié)調(diào)性愈差，反之則越好。目前研究上通常以1.2作為土生態(tài)協(xié)調(diào)能力較好與較差的界定。

2.4 偏最小二乘

偏最小二乘(partial least squares, PLS)是OLS的延伸算法。生態(tài)足跡是整個(gè)地區(qū)生態(tài)系統(tǒng)狀況的綜合反映，各影響因子之間極易存在多重相關(guān)性。在OLS計(jì)算中，當(dāng)自變量之間存在嚴(yán)重多重相關(guān)性時(shí)，會(huì)導(dǎo)致模型誤差擴(kuò)大，最終喪失模型的穩(wěn)定性。PLS算法相較于OLS，突出優(yōu)點(diǎn)為：能夠在自變量存在多重相關(guān)性的條件下進(jìn)行回歸建模，對(duì)變量完整性保存與抗噪性能方面有更好的表現(xiàn)。具體計(jì)算步驟見(jiàn)文獻(xiàn)[19]。

將研究期生態(tài)足跡作為Y序列，根據(jù)生態(tài)足跡的生產(chǎn)性特征，結(jié)合研究區(qū)數(shù)據(jù)完整性，以《大慶市統(tǒng)計(jì)年鑒》以及《黑龍江省統(tǒng)計(jì)年鑒》為數(shù)據(jù)來(lái)源，選取可能對(duì)生態(tài)足跡有密切影響的14個(gè)指標(biāo)建立影響體系(表4)。

表4 生態(tài)足跡影響因子指標(biāo)體系

3 結(jié)果與分析

3.1 生態(tài)盈虧分析

對(duì)大慶市生態(tài)承載力與生態(tài)足跡的數(shù)據(jù)匯總，得到該市總體生態(tài)盈虧狀況(圖1)。大慶市生態(tài)系統(tǒng)處于嚴(yán)重的生態(tài)赤字狀態(tài)，1986—1996年，大慶市生態(tài)赤字呈現(xiàn)出明顯的上升趨勢(shì)，漲幅為18.1%；在之后的10 a中，赤字狀況略所緩解，對(duì)比1996年，2007年降幅為5.4%，但仍然高出1986年赤字水平；但在接下來(lái)的10 a中，赤字水平并沒(méi)有延續(xù)下降的趨勢(shì)，反而呈現(xiàn)了劇烈的增長(zhǎng)，截止2016年，生態(tài)赤字已經(jīng)突破了10 hm2/人,達(dá)到了30 a中的峰值，相較于基期增長(zhǎng)幅度高達(dá)64.4%。

圖1 大慶市生態(tài)盈虧情況

通過(guò)觀(guān)察，承載力水平在研究期內(nèi)幾乎恒定不變，生態(tài)赤字變化趨向與生態(tài)足跡呈較明顯負(fù)相關(guān)。這種現(xiàn)象表明了大慶市目前土地開(kāi)發(fā)潛力已經(jīng)所剩無(wú)幾，通過(guò)提高土地供給緩解當(dāng)?shù)厣鷳B(tài)承載壓力的作用十分有限，顯然生態(tài)足跡才是生態(tài)赤字變化的決定性因素。根據(jù)各地區(qū)生態(tài)足跡與生態(tài)承載力計(jì)算當(dāng)?shù)厣鷳B(tài)赤字(圖2)。大慶市各地區(qū)生態(tài)赤字變化趨勢(shì)差異較大，這與不同地區(qū)土地資源結(jié)構(gòu)與產(chǎn)業(yè)定位差異密不可分。肇源縣與杜蒙縣生態(tài)赤字呈不斷上升趨勢(shì)，且每一期上升速度較上期均有增加，兩縣土地構(gòu)成以耕地與草地為主，是農(nóng)產(chǎn)品對(duì)外輸出大縣，隨著糧食及牲畜肉奶需求的增加，土地生產(chǎn)壓力不可避免的隨之上升。林甸與肇州縣變化趨勢(shì)相似，2007年生態(tài)赤字較1986年均有所下降，但在2007—2016年出現(xiàn)明顯反彈。兩縣林地與耕地所占比例很大，1996年三北防護(hù)林第三期工程正式開(kāi)展，林甸與肇州縣作為東北防護(hù)體系的重點(diǎn)建設(shè)區(qū)域，林地生產(chǎn)壓力快速下降，之后由于耕地生物產(chǎn)量的上升，生態(tài)赤字又隨之增加。市區(qū)生態(tài)赤字變化態(tài)勢(shì)分為3個(gè)階段，在1986—1996年呈現(xiàn)上升態(tài)勢(shì)，之后緩慢下降，2007—2016年趨勢(shì)表現(xiàn)平穩(wěn)。市區(qū)是大慶市工業(yè)生產(chǎn)的重心與人口最為集中的地區(qū)，承擔(dān)了絕大多數(shù)能源消耗所帶來(lái)的生態(tài)壓力，生態(tài)赤字快速增加的背后是能源生態(tài)足跡的增加與城市擴(kuò)張所帶來(lái)的大量墾荒，隨著未利用地開(kāi)墾殆盡，生態(tài)赤字增長(zhǎng)趨勢(shì)有所下降，但消耗需求依然不會(huì)減少，生產(chǎn)壓力會(huì)通過(guò)生物產(chǎn)品輸入轉(zhuǎn)向于其他區(qū)域。

圖2 大慶市各地區(qū)生態(tài)赤字狀況

3.2 生態(tài)壓力分析

通過(guò)ARCGIS平臺(tái)將大慶市各期土地利用圖與生態(tài)壓力計(jì)算結(jié)果結(jié)合，得到大慶市生態(tài)壓力指數(shù)時(shí)空變化狀況(圖3)。顯然，在1986—2016年，大慶市生態(tài)壓力呈現(xiàn)出劣化態(tài)勢(shì)，低生態(tài)安全性土地面積不斷擴(kuò)大，全市各地區(qū)都面臨著較大的供需失衡所造成的生態(tài)承載壓力。1986年研究區(qū)大部分地區(qū)生態(tài)壓力較低，土地供需處于良性狀態(tài)，壓力等級(jí)較高的地區(qū)集中于杜蒙縣林地區(qū)域。1996年土地生態(tài)安全度下降明顯，中部地區(qū)處于較不安全狀態(tài)。2007年與2016年，較高的生態(tài)壓力遍布各地，整體土地生態(tài)承載壓力較之前明顯增加，生態(tài)安全度均處于不安全狀態(tài)。

3.3 生態(tài)協(xié)調(diào)系數(shù)分析

通過(guò)計(jì)算，大慶市1986，1996，2007，2016年生態(tài)協(xié)調(diào)系數(shù)分別為1.159，1.138，1.141和1.104，均未超過(guò)1.2，說(shuō)明大慶市生態(tài)協(xié)調(diào)能力均處于較低水平。大慶市作為農(nóng)業(yè)與資源生產(chǎn)大市，其生態(tài)生產(chǎn)力不僅與本地社會(huì)發(fā)展消耗有關(guān)，更與區(qū)域乃至全國(guó)資源需求有著密切的聯(lián)系，生產(chǎn)力分配的外部性很強(qiáng)。這就很容易造成生態(tài)資源的超載消耗，以及各生產(chǎn)類(lèi)型的結(jié)構(gòu)畸形。1986年，肇州縣、肇源縣、林甸縣、杜爾伯特、大慶市區(qū)的生態(tài)協(xié)調(diào)系數(shù)分別為1.13，1.28，1.27，1.41與1.13，顯然肇源縣、林甸縣、杜爾伯特三縣生態(tài)資源協(xié)調(diào)能力良好，其余兩個(gè)地區(qū)生態(tài)協(xié)調(diào)度則低于大慶市總體水平；1996年5地區(qū)協(xié)調(diào)系數(shù)為1.15，1.28，1.31，1.39和1.11，較之前并無(wú)明顯變化；2007年為1.19，1.21，1.30，1.36，1.11與1996年相比，大部分地區(qū)呈下降趨勢(shì)，但肇源縣、林甸縣、杜爾伯特3縣協(xié)調(diào)能力仍處于平均水平之上；在2016年各地區(qū)協(xié)調(diào)系數(shù)分別為1.12，1.15，1.22，1.27與1.11，肇源縣協(xié)調(diào)能力下調(diào)為較差水平，其他地區(qū)也出現(xiàn)了不同程度的下降。

圖3 大慶市1986-2016年生態(tài)壓力指數(shù)變化

3.4 影響因素分析

表5 偏最小二乘計(jì)算精度

注：h表示成分?jǐn)?shù)，RhX與RhY表示h對(duì)X及Y的解釋度，Q2表示交叉有效性。

表6 各因子VIP值

4 討論與結(jié)論

(1) 大慶市生態(tài)承載壓力呈現(xiàn)增長(zhǎng)態(tài)勢(shì)。在研究期內(nèi)，大慶市土地生態(tài)壓力與生態(tài)赤字不斷擴(kuò)大，生態(tài)協(xié)調(diào)系數(shù)不斷降低。結(jié)合研究區(qū)實(shí)際分析，原因是有多方面的：隨著城市化進(jìn)程不斷加快，農(nóng)村人口涌入城市定居，耕地、園地等生態(tài)用地被建筑占用，數(shù)量不斷減少的農(nóng)用地卻要供養(yǎng)越來(lái)越多的人口，這使得生產(chǎn)性土地承載壓力隨之增加；盡管各縣消耗所造成的壓力不如市區(qū)明顯，但由于大慶市，乃至黑龍江在全國(guó)糧食格局中的定位，大慶市資源大量輸出也是造成生態(tài)承載壓力擴(kuò)大原因；大慶市作為一個(gè)成熟型資源城市，第二產(chǎn)業(yè)占比居于主導(dǎo)地位，能源消耗量很大，化石能源生態(tài)足跡成為生態(tài)赤字重要貢獻(xiàn)部分。

(2) 大慶市土地生態(tài)承載壓力空間分布不均衡，這與不同地區(qū)土地類(lèi)型配置及人口密度有關(guān)?？傮w而言，肇州縣、肇源縣、市區(qū)的生態(tài)壓力指數(shù)較大，生態(tài)協(xié)調(diào)度能力差，而林甸縣與杜蒙縣，盡管兩縣生態(tài)足跡水平也很高，但是由于生態(tài)資源較為寬裕，所以壓力狀況略好于其他地區(qū)。生態(tài)承載壓力分布均衡在一定程度上也說(shuō)明在制定相關(guān)優(yōu)化措施時(shí)，要注重因地制宜，切合實(shí)際。

(3) 大慶市生態(tài)承載力影響因素多樣，既包括了社會(huì)響應(yīng)因子，也包含了經(jīng)濟(jì)方面的影響因素。由此可見(jiàn)，大慶市土地承載力惡化的原因是多方面的，而在日后改善土地承載狀況的對(duì)策中，應(yīng)對(duì)控制人口數(shù)量，加快產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)優(yōu)化調(diào)整，引導(dǎo)居民合理消費(fèi)，提高土地資源集約利用水平，增加單位面積土地利用效益等措施重點(diǎn)加以考慮。

(4) 下一步的研究中，將通過(guò)增加研究期時(shí)間序列長(zhǎng)度及減少研究期數(shù)間隔，更可靠地反映區(qū)域動(dòng)態(tài)發(fā)展趨勢(shì)，彌補(bǔ)模型的靜態(tài)缺陷；進(jìn)一步縮小研究的地域單元，使小區(qū)域生態(tài)問(wèn)題得到更明顯的體現(xiàn)；著眼于其他資源城市，與大慶市計(jì)算結(jié)果進(jìn)行對(duì)比分析，深入探究該類(lèi)城市生態(tài)承載力普遍規(guī)律。