基于净初级生产力模型的福建省能源足迹研究

摘要 应用传统模型和基于净初级生产力的模型，分别计算了2007—2016 年福建省能源足迹，并对2 组结果进行了比较分析。研究结果表明：10 年间，采用传统模型计算的福建省人均能源足迹由0.767 hm2增至1.073 hm2，采用净初级生产力模型计算的福建省人均能源足迹由0.243 hm2增至0.378 hm2。2种模型的计算结果在整体变化趋势和构成顺序上较为一致，但在历年变化速率和具体构成份额上存在一定差别。2 组结果都表明，2007—2016 年福建省能源足迹持续增加，区域可持续状况日趋严峻。最后，结合福建省的区域特点提出了一些降低能源足迹的对策。

关键词 生态足迹；能源足迹；凈初级生产力；可持续发展；福建省

中图分类号 S181 文献标识码 A 文章编号 0517-6611（2018）27-0064-04

Study on Energy Ecological Footprint of Fujian Based on NPP-EEF Model

XUE Ruohan

（Department of Geographic Science，Minjiang University，Fuzhou，Fujian 350108）

Abstract By applying the traditional model and NPP-EEF model，the EEF of Fujian Province from 2007 to 2016 were calculated，and the results between the two models were compared and analyzed.The results showed that during the 10 years，the EEF per capita increased from 0.767 hm2 to 1.073 hm2 by the traditional model，while the EEF per capita increased from 0.243 hm2 to 0.378 hm2 by NPP-EEF model.Although the EEF and their components of two models had the consistent trend basically，the annual change and distribution rates of the EEF both represented some differences.The results of the two models showed that the EEF per capita increased during the 10 years，and the situation of sustainable development was not optimistic.Finally，some countermeasures were put forward.

Key words Ecological footprint；Energy ecological footprint；Net primary productivity；Sustainable development；Fujian Province

基金项目 福建省中青年教师教育科研项目（JAT170465）。

作者简介 薛若晗（1978— ），女，福建福州人，讲师，硕士，从事生态环境研究。

收稿日期 2018-05-31

对区域可持续状态准确有效的评价方法，是各方学者进行可持续发展研究的重点之一。从20世纪80年代至今，不少学者提出了各种定量评价区域可持续状态方法，如能值分析理论、绿色GDP、人文发展指数、可持续经济福利指数、生态足迹分析法等[1]。其中，由加拿大生态经济学家William Rees和他的博士生Wackernagel首先提出的生态足迹分析法[2]，自提出起就引起各方学者注意，对其的研究和应用日渐广泛。能源足迹是生态足迹的重要组成部分，传统的生态足迹分析法，只承认林地的碳吸收功能，计算出的能源足迹是吸收能源燃烧产生的CO2所需要的林地面积。近年来，国内外学者开始研究区域综合碳吸收能力的准确定量测定方法，并在此基础上进一步研究区域能源足迹，如谢鸿宇等[3]、Venetoulis等[4]分别采用净生态系统生产力（net ecosystem productivity，NEP）和净初级生产力（net primary productivity，NPP）表征生态系统碳吸收能力。也有不少学者运用能源足迹进行区域可持续状态研究，如杨继松等[5]、张乐勤等[6]先后通过对能源足迹变化的分析，研究了辽宁省和安徽省池州市的区域生态状况；秦艳[7]、贾首杰等[8]分别运用能源足迹来分析广西省和河南省的经济发展、城市扩张带来的区域生态压力；方恺等[9]、檀菲菲等[10]也是运用了能源足迹及改进模型的能源足迹，分别对浙江省金牛村和环渤海地区的可持续发展状态进行评价。运用生态足迹法准确评价区域可持续发展状态的关键在于准确计算出区域生态足迹，这就包括对能源足迹的准确计算。因此，对区域能源足迹计算方法的研究具有重要的理论和现实意义。

笔者以传统生态足迹计算模型为基础，结合区域净初级生产力（NPP），构建基于NPP的能源足迹计算模型。运用此模型，对福建省2007—2016年的能源足迹进行动态分析，以期为社会经济发展规划提供参考，同时推动区域能源足迹研究的不断深化。

1 研究方法

1.1 传统能源足迹计算模型 该研究中，传统能源足迹计算模型以及均衡因子、产量因子的取值，均是参照全球足迹网络（WWF）《国家生态足迹账户计算基本方法和框架（2011版）》中的计算模型和参数，计算所得的能源足迹单位是全球公顷，1 全球公顷代表全球平均生产水平下1 公顷土地的生产能力[11-12]，计算公式为：

EEF=N×eef=ni=1Qi×ki/pi （1）

式（1）中，区域EEF为能源足迹；eef为区域人均能源足迹；Qi为该区域第i种能源的消费量；ki为第i种能源的折算系数；pi为第i种能源的全球平均足迹。

1.2 基于NPP的能源足迹计算模型

1.2.1 基本原理。

和传统能源足迹模型相同，基于NPP的能源足迹模型有如下2个基本假设：①区域的绝大多数能源消费量和产生的废弃物量可以被测定；②这些能源消费和废弃物可折算成生物生产性土地面积[1]。同时，基于NPP的能源足迹模型认同土地系统有提供生物产品的功能，同时也有碳吸收功能，其碳吸收量受到区域NPP与土地面积的影響。

相对于其他生物生产力指标而言，NPP的数据更容易获取，且区域综合碳吸收能力又与该区域的NPP密切相关。基于NPP的能源足迹模型在计算能源足迹时，用“区域NPP”取代传统模型中的“潜在生物生产力”来表征区域综合碳吸收能力[1]。区域土地利用变化是影响该区域NPP的最直接因素之一，计算区域NPP要经过区域土地利用变化的调整，才能更准确地表示出区域实际的综合碳吸收能力。

1.2.2 计算方法。

将研究区域内各类生态系统的NPP和相对应的土地面积相乘后加和，计算该区域总净初级生产量，区域NPP为该区域总净初级生产量与各类型生态系统土地总面积相除的结果[1]，计算公式为：

NPP=mj=1Aj×NPPjmj=1Aj（2）

式（2）中，NPP为区域平均净初级生产力；NPPj为第j类生态系统的净初级生产力；Aj为第j类生态系统的土地面积。为便于进行国际比较，区域各类生态系统的NPP取全球平均值（表1）。

基于NPP的能源足迹模型就是通过能量折算系数和碳排放系数将区域能源消费量转化为CO2排放量，然后结合区域NPP计算出吸收这些CO2排放量所需的土地面积，即该区域的能源足迹[1]。计算所得能源足迹的单位也是全球公顷，计算公式为：

EEF=niQi×cvi×ceiNPP（3）

式（3）中，cvi为燃烧热值系数；cei为碳排放系数。

2 研究区域与数据来源

2.1 研究区域概况

福建省地处我国东南部沿海，接临浙江、江西、广东3省，与台湾隔海峡相望，陆域面积12.4 万km2，陆地海岸线长3 751.5 km，2016年全省人口3 874 万人。福建省现辖福州、莆田、泉州、厦门、漳州、龙岩、三明、南平、宁德以及平潭综合实验区[13]。福建省近年的各种统计资料较为完善，为该研究提供了数据资料。

2.2 研究数据来源

计算能源足迹所涉及的能源消费数据来自《福建统计年鉴》[14]，包括原煤、焦炭、原油、燃料油、汽油、柴油、煤油、天然气、液化石油气和电力，共10个项目。福建省土地资源数据来自“第二次全国土地调查主要数据成果公报”中福建数据成果[15]。各类生态系统的NPP采用Venetoulis等[4]公布的数据（表1）。各种能源的能量折算系数和碳排放系数均来自《省级温室气体清单编制指南》（发改办气候〔2011〕1041号）。

3 数据计算

3.1 基于传统模型的能源足迹计算

运用传统能源足迹模型计算得到福建省2007—2016年的人均能源足迹。

3.2 基于NPP的能源足迹计算

运用基于NPP的能源足迹模型计算得到福建省2007—2016年的人均能源足迹。

安徽农业科学 2018年

4 结果与分析

4.1 能源足迹计算结果分析

由表2可知，基于传统能源足迹模型计算，福建省2007—2016年的人均能源足迹从2007年的0.767 hm2增至2016年的1.073 hm2，总体呈增长趋势，总增幅达39.9%，在2014年达到近10年的最大值1270 hm2。

由表3可知，基于NPP的能源足迹模型计算，福建省2007—2016年的人均能源足迹从2007年的0.243 hm2增至2016年的0.378 hm2，总体同样呈增长趋势，总增幅达555%，同样是在2014年达到近10年的最大值0.425 hm2。

2种模型计算的福建省2007—2016年能源足迹呈现同样的变化过程，这种变化趋势与福建省近10年的经济发展密切相关，尤其是福建省第二产业的发展势头带动了能源消费的不断增加，能源足迹相应地持续增长，其中以原油足迹的增长最为明显。从2007—2011年，人均能源足迹逐年上升。在2012年短暂回落后，继续上升，在2014年达到最高值，之后，福建省“十二五”规划中的节能减排措施效果逐渐显现，人均能源足迹开始下降。

4.2 2种模型能源足迹计算结果比较分析

4.2.1 能源足迹数值比较分析。基于NPP模型计算出的能源足迹数值明显小于由传统模型得到的能源足迹。这主要是因为：首先，传统模型只计算了林地的碳吸收数值，其他类型土地系统的碳吸收数值被视为0，而基于NPP模型综合考虑研究各种类型土地系统对CO2的吸收。虽然目前福建省林地面积占5种用地类型总面积的70%以上，但其他各种类型用地的碳吸收数值是不容忽视的。所以传统模型对吸收CO2排放量所需要的林地面积估值明显偏大。其次，传统模型采用的林地碳吸收能力取值为1.420 t/（hm2·a）（以C计），而基于NPP模型采用的林地NPP为6.583 t/（hm2·a）（以C计），这就使得用后者计算吸收CO2排放量所需林地面积时，结果较前者大幅降低。

5 结论与建议

基于NPP模型计算出能源足迹受区域资源禀赋的影响较大，它将吸收CO2的生态系统从林地扩大至区域内各种土地类型，因此计算出的能源足迹数值小于传统模型计算出的数值。且由计算方法可知，若某区域内高NPP生态系统比例较大，则区域NPP值较高，计算出的能源生态足迹较传统模型计算出的数值下降幅度大，而若区域内低NPP生态系统占较大比重，则计算结果下降幅度较小。2007—2016年的福建省是全国森林覆盖率最高的省份之一，林地是高NPP生态系统，因此，基于NPP模型计算出的能源足迹与传统模型计算出的能源足迹之间差值较大。

但无论是基于NPP模型还是传统模型，计算出的2组能源足迹数据都说明了

2007—2016年福建省人均能源足迹总体呈增长趋势，并且人口数量逐年增加，这使得区域总能源消费持续增加，对生态环境的影响逐渐增大。2组能源足迹数据都在2014年达到最高值，2015年和2016年有所下降，这是福建省近年来节能减排措施成效的初步体现。建议福建省应该采取措施进一步降低能源足迹：首先，抓住发展“一带一路”的契机，继续推动产业结构优化，促进能源消费向集约型、低碳型转变；其次，依靠技术进步，调整能源结构，加大优质能源使用比例，进一步降低单位GDP的能源足迹；再次，改善土地利用方式，提高植被固碳能力，提升能源生态承载力。

参考文献

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[3] 谢鸿宇，陈贤生，林凯荣，等.基于碳循环的化石能源及电力生态足迹[J].生态学报，2008，28（4）：1729-1735.

[4] VENETOULIS J，TALBERTH J.Refining the ecological footprint[J].Environment，development and sustainability，2008，10（4）：441-469.

[5] 杨继松，胡晓钧，吴昊.辽宁省能源足迹变动的分析[J].生态环境学报，2009，18（6）：2216-2219.

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[9] 方恺，沈万斌，王黎黎.基于能源足迹改进模型的农业区可持续性分析[J].地理与地理信息科学，2010，26（6）：66-69.

[10] 檀菲菲，陆兆华，张萌.基于能源足迹的环渤海可持续发展评价[J].湖北农业科学，2014，53（11）：2508-2513.

[11] Global Footprint Network.Accounting for demand and supply of the Biospheres regenerative capacity：the National Footprint Accounts underlying methodology and framework.2011 Edition.Oakland[EB/OL].（2012-02-20）[2018-05-08].http：//www.footprintnetwork.org/images/uploads/Methods_Paper_Draft_2011.pdf.

[12] 薛若晗.生态足迹模型视角下的福建省可持续发展评价[J].合肥学院学报（综合版），2017，34（2）：16-19，50.

[13] 福建年鉴编纂委员会.福建年鉴2016[EB/OL].[2018-05-08].http：//

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[14] 福建省统计局.福建统计年鉴2016[M].北京：中国统计出版社，2016.

[15] 福建省國土资源厅.福建省第二次全国土地调查主要数据成果公报[EB/OL].（2014-07-04）[2018-05-08].http：//www.mlr.gov.cn/tdzt/tdgl/decdc/dccg/gscg/201407/t20140704_1322754.htm.