摘要 應(yīng)用傳統(tǒng)模型和基于凈初級生產(chǎn)力的模型，分別計算了2007—2016 年福建省能源足跡，并對2 組結(jié)果進行了比較分析。研究結(jié)果表明：10 年間，采用傳統(tǒng)模型計算的福建省人均能源足跡由0.767 hm2增至1.073 hm2，采用凈初級生產(chǎn)力模型計算的福建省人均能源足跡由0.243 hm2增至0.378 hm2。2種模型的計算結(jié)果在整體變化趨勢和構(gòu)成順序上較為一致，但在歷年變化速率和具體構(gòu)成份額上存在一定差別。2 組結(jié)果都表明，2007—2016 年福建省能源足跡持續(xù)增加，區(qū)域可持續(xù)狀況日趨嚴峻。最后，結(jié)合福建省的區(qū)域特點提出了一些降低能源足跡的對策。

關(guān)鍵詞 生態(tài)足跡；能源足跡；凈初級生產(chǎn)力；可持續(xù)發(fā)展；福建省

中圖分類號 S181 文獻標識碼 A 文章編號 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，F(xiàn)uzhou，F(xiàn)ujian 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

基金項目 福建省中青年教師教育科研項目（JAT170465）。

作者簡介 薛若晗（1978— ），女，福建福州人，講師，碩士，從事生態(tài)環(huán)境研究。

收稿日期 2018-05-31

對區(qū)域可持續(xù)狀態(tài)準確有效的評價方法，是各方學(xué)者進行可持續(xù)發(fā)展研究的重點之一。從20世紀80年代至今，不少學(xué)者提出了各種定量評價區(qū)域可持續(xù)狀態(tài)方法，如能值分析理論、綠色GDP、人文發(fā)展指數(shù)、可持續(xù)經(jīng)濟福利指數(shù)、生態(tài)足跡分析法等[1]。其中，由加拿大生態(tài)經(jīng)濟學(xué)家William Rees和他的博士生Wackernagel首先提出的生態(tài)足跡分析法[2]，自提出起就引起各方學(xué)者注意，對其的研究和應(yīng)用日漸廣泛。能源足跡是生態(tài)足跡的重要組成部分，傳統(tǒng)的生態(tài)足跡分析法，只承認林地的碳吸收功能，計算出的能源足跡是吸收能源燃燒產(chǎn)生的CO2所需要的林地面積。近年來，國內(nèi)外學(xué)者開始研究區(qū)域綜合碳吸收能力的準確定量測定方法，并在此基礎(chǔ)上進一步研究區(qū)域能源足跡，如謝鴻宇等[3]、Venetoulis等[4]分別采用凈生態(tài)系統(tǒng)生產(chǎn)力（net ecosystem productivity，NEP）和凈初級生產(chǎn)力（net primary productivity，NPP）表征生態(tài)系統(tǒng)碳吸收能力。也有不少學(xué)者運用能源足跡進行區(qū)域可持續(xù)狀態(tài)研究，如楊繼松等[5]、張樂勤等[6]先后通過對能源足跡變化的分析，研究了遼寧省和安徽省池州市的區(qū)域生態(tài)狀況；秦艷[7]、賈首杰等[8]分別運用能源足跡來分析廣西省和河南省的經(jīng)濟發(fā)展、城市擴張帶來的區(qū)域生態(tài)壓力；方愷等[9]、檀菲菲等[10]也是運用了能源足跡及改進模型的能源足跡，分別對浙江省金牛村和環(huán)渤海地區(qū)的可持續(xù)發(fā)展狀態(tài)進行評價。運用生態(tài)足跡法準確評價區(qū)域可持續(xù)發(fā)展狀態(tài)的關(guān)鍵在于準確計算出區(qū)域生態(tài)足跡，這就包括對能源足跡的準確計算。因此，對區(qū)域能源足跡計算方法的研究具有重要的理論和現(xiàn)實意義。

筆者以傳統(tǒng)生態(tài)足跡計算模型為基礎(chǔ)，結(jié)合區(qū)域凈初級生產(chǎn)力（NPP），構(gòu)建基于NPP的能源足跡計算模型。運用此模型，對福建省2007—2016年的能源足跡進行動態(tài)分析，以期為社會經(jīng)濟發(fā)展規(guī)劃提供參考，同時推動區(qū)域能源足跡研究的不斷深化。

1 研究方法

1.1 傳統(tǒng)能源足跡計算模型 該研究中，傳統(tǒng)能源足跡計算模型以及均衡因子、產(chǎn)量因子的取值，均是參照全球足跡網(wǎng)絡(luò)（WWF）《國家生態(tài)足跡賬戶計算基本方法和框架（2011版）》中的計算模型和參數(shù)，計算所得的能源足跡單位是全球公頃，1 全球公頃代表全球平均生產(chǎn)水平下1 公頃土地的生產(chǎn)能力[11-12]，計算公式為：

EEF=N×eef=ni=1Qi×ki/pi （1）

式（1）中，區(qū)域EEF為能源足跡；eef為區(qū)域人均能源足跡；Qi為該區(qū)域第i種能源的消費量；ki為第i種能源的折算系數(shù)；pi為第i種能源的全球平均足跡。

1.2 基于NPP的能源足跡計算模型

1.2.1 基本原理。

和傳統(tǒng)能源足跡模型相同，基于NPP的能源足跡模型有如下2個基本假設(shè)：①區(qū)域的絕大多數(shù)能源消費量和產(chǎn)生的廢棄物量可以被測定；②這些能源消費和廢棄物可折算成生物生產(chǎn)性土地面積[1]。同時，基于NPP的能源足跡模型認同土地系統(tǒng)有提供生物產(chǎn)品的功能，同時也有碳吸收功能，其碳吸收量受到區(qū)域NPP與土地面積的影響。

相對于其他生物生產(chǎn)力指標而言，NPP的數(shù)據(jù)更容易獲取，且區(qū)域綜合碳吸收能力又與該區(qū)域的NPP密切相關(guān)?；贜PP的能源足跡模型在計算能源足跡時，用“區(qū)域NPP”取代傳統(tǒng)模型中的“潛在生物生產(chǎn)力”來表征區(qū)域綜合碳吸收能力[1]。區(qū)域土地利用變化是影響該區(qū)域NPP的最直接因素之一，計算區(qū)域NPP要經(jīng)過區(qū)域土地利用變化的調(diào)整，才能更準確地表示出區(qū)域?qū)嶋H的綜合碳吸收能力。

1.2.2 計算方法。

將研究區(qū)域內(nèi)各類生態(tài)系統(tǒng)的NPP和相對應(yīng)的土地面積相乘后加和，計算該區(qū)域總凈初級生產(chǎn)量，區(qū)域NPP為該區(qū)域總凈初級生產(chǎn)量與各類型生態(tài)系統(tǒng)土地總面積相除的結(jié)果[1]，計算公式為：

NPP=mj=1Aj×NPPjmj=1Aj（2）

式（2）中，NPP為區(qū)域平均凈初級生產(chǎn)力；NPPj為第j類生態(tài)系統(tǒng)的凈初級生產(chǎn)力；Aj為第j類生態(tài)系統(tǒng)的土地面積。為便于進行國際比較，區(qū)域各類生態(tài)系統(tǒng)的NPP取全球平均值（表1）。

基于NPP的能源足跡模型就是通過能量折算系數(shù)和碳排放系數(shù)將區(qū)域能源消費量轉(zhuǎn)化為CO2排放量，然后結(jié)合區(qū)域NPP計算出吸收這些CO2排放量所需的土地面積，即該區(qū)域的能源足跡[1]。計算所得能源足跡的單位也是全球公頃，計算公式為：

EEF=niQi×cvi×ceiNPP（3）

式（3）中，cvi為燃燒熱值系數(shù)；cei為碳排放系數(shù)。

2 研究區(qū)域與數(shù)據(jù)來源

2.1 研究區(qū)域概況

福建省地處我國東南部沿海，接臨浙江、江西、廣東3省，與臺灣隔海峽相望，陸域面積12.4 萬km2，陸地海岸線長3 751.5 km，2016年全省人口3 874 萬人。福建省現(xiàn)轄福州、莆田、泉州、廈門、漳州、龍巖、三明、南平、寧德以及平潭綜合實驗區(qū)[13]。福建省近年的各種統(tǒng)計資料較為完善，為該研究提供了數(shù)據(jù)資料。

2.2 研究數(shù)據(jù)來源

計算能源足跡所涉及的能源消費數(shù)據(jù)來自《福建統(tǒng)計年鑒》[14]，包括原煤、焦炭、原油、燃料油、汽油、柴油、煤油、天然氣、液化石油氣和電力，共10個項目。福建省土地資源數(shù)據(jù)來自“第二次全國土地調(diào)查主要數(shù)據(jù)成果公報”中福建數(shù)據(jù)成果[15]。各類生態(tài)系統(tǒng)的NPP采用Venetoulis等[4]公布的數(shù)據(jù)（表1）。各種能源的能量折算系數(shù)和碳排放系數(shù)均來自《省級溫室氣體清單編制指南》（發(fā)改辦氣候〔2011〕1041號）。

3 數(shù)據(jù)計算

3.1 基于傳統(tǒng)模型的能源足跡計算

運用傳統(tǒng)能源足跡模型計算得到福建省2007—2016年的人均能源足跡。

3.2 基于NPP的能源足跡計算

運用基于NPP的能源足跡模型計算得到福建省2007—2016年的人均能源足跡。

安徽農(nóng)業(yè)科學(xué) 2018年

4 結(jié)果與分析

4.1 能源足跡計算結(jié)果分析

由表2可知，基于傳統(tǒng)能源足跡模型計算，福建省2007—2016年的人均能源足跡從2007年的0.767 hm2增至2016年的1.073 hm2，總體呈增長趨勢，總增幅達39.9%，在2014年達到近10年的最大值1270 hm2。

由表3可知，基于NPP的能源足跡模型計算，福建省2007—2016年的人均能源足跡從2007年的0.243 hm2增至2016年的0.378 hm2，總體同樣呈增長趨勢，總增幅達555%，同樣是在2014年達到近10年的最大值0.425 hm2。

2種模型計算的福建省2007—2016年能源足跡呈現(xiàn)同樣的變化過程，這種變化趨勢與福建省近10年的經(jīng)濟發(fā)展密切相關(guān)，尤其是福建省第二產(chǎn)業(yè)的發(fā)展勢頭帶動了能源消費的不斷增加，能源足跡相應(yīng)地持續(xù)增長，其中以原油足跡的增長最為明顯。從2007—2011年，人均能源足跡逐年上升。在2012年短暫回落后，繼續(xù)上升，在2014年達到最高值，之后，福建省“十二五”規(guī)劃中的節(jié)能減排措施效果逐漸顯現(xiàn)，人均能源足跡開始下降。

4.2 2種模型能源足跡計算結(jié)果比較分析

4.2.1 能源足跡數(shù)值比較分析。基于NPP模型計算出的能源足跡數(shù)值明顯小于由傳統(tǒng)模型得到的能源足跡。這主要是因為：首先，傳統(tǒng)模型只計算了林地的碳吸收數(shù)值，其他類型土地系統(tǒng)的碳吸收數(shù)值被視為0，而基于NPP模型綜合考慮研究各種類型土地系統(tǒng)對CO2的吸收。雖然目前福建省林地面積占5種用地類型總面積的70%以上，但其他各種類型用地的碳吸收數(shù)值是不容忽視的。所以傳統(tǒng)模型對吸收CO2排放量所需要的林地面積估值明顯偏大。其次，傳統(tǒng)模型采用的林地碳吸收能力取值為1.420 t/（hm2·a）（以C計），而基于NPP模型采用的林地NPP為6.583 t/（hm2·a）（以C計），這就使得用后者計算吸收CO2排放量所需林地面積時，結(jié)果較前者大幅降低。

5 結(jié)論與建議

基于NPP模型計算出能源足跡受區(qū)域資源稟賦的影響較大，它將吸收CO2的生態(tài)系統(tǒng)從林地擴大至區(qū)域內(nèi)各種土地類型，因此計算出的能源足跡數(shù)值小于傳統(tǒng)模型計算出的數(shù)值。且由計算方法可知，若某區(qū)域內(nèi)高NPP生態(tài)系統(tǒng)比例較大，則區(qū)域NPP值較高，計算出的能源生態(tài)足跡較傳統(tǒng)模型計算出的數(shù)值下降幅度大，而若區(qū)域內(nèi)低NPP生態(tài)系統(tǒng)占較大比重，則計算結(jié)果下降幅度較小。2007—2016年的福建省是全國森林覆蓋率最高的省份之一，林地是高NPP生態(tài)系統(tǒng)，因此，基于NPP模型計算出的能源足跡與傳統(tǒng)模型計算出的能源足跡之間差值較大。

但無論是基于NPP模型還是傳統(tǒng)模型，計算出的2組能源足跡數(shù)據(jù)都說明了

2007—2016年福建省人均能源足跡總體呈增長趨勢，并且人口數(shù)量逐年增加，這使得區(qū)域總能源消費持續(xù)增加，對生態(tài)環(huán)境的影響逐漸增大。2組能源足跡數(shù)據(jù)都在2014年達到最高值，2015年和2016年有所下降，這是福建省近年來節(jié)能減排措施成效的初步體現(xiàn)。建議福建省應(yīng)該采取措施進一步降低能源足跡：首先，抓住發(fā)展“一帶一路”的契機，繼續(xù)推動產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)優(yōu)化，促進能源消費向集約型、低碳型轉(zhuǎn)變；其次，依靠技術(shù)進步，調(diào)整能源結(jié)構(gòu)，加大優(yōu)質(zhì)能源使用比例，進一步降低單位GDP的能源足跡；再次，改善土地利用方式，提高植被固碳能力，提升能源生態(tài)承載力。

參考文獻

[1]

方愷，董德明，沈萬斌.基于凈初級生產(chǎn)力的能源足跡模型及其與傳統(tǒng)模型的比較分析[J].生態(tài)環(huán)境學(xué)報，2010，19（9）：2042-2047.

[2] WACKERNAGEL M，REES W E.Perceptual and structural barriers to investing in natural capital：Economics from an ecological footprint perspective [J].Ecological economics，1997，20（1）：3-24.

[3] 謝鴻宇，陳賢生，林凱榮，等.基于碳循環(huán)的化石能源及電力生態(tài)足跡[J].生態(tài)學(xué)報，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] 楊繼松，胡曉鈞，吳昊.遼寧省能源足跡變動的分析[J].生態(tài)環(huán)境學(xué)報，2009，18（6）：2216-2219.

[6] 張樂勤，司友斌，榮慧芳，等.池州市2000—2010年能源足跡動態(tài)測度與驅(qū)動因子分析[J].環(huán)境科學(xué)學(xué)報，2012，32（5）：1270-1280.

[7] 秦艷.廣西區(qū)域產(chǎn)業(yè)發(fā)展、經(jīng)濟增長與生態(tài)環(huán)境關(guān)系研究：基于能源足跡的分析[J].廣西社會科學(xué)，2015（2）：15-20.

[8] 賈首杰，陳英，張仁陟，等.河南省能源足跡與城市擴張和經(jīng)濟發(fā)展的關(guān)系研究[J].地域研究與開發(fā)，2015，34（1）：117-122.

[9] 方愷，沈萬斌，王黎黎.基于能源足跡改進模型的農(nóng)業(yè)區(qū)可持續(xù)性分析[J].地理與地理信息科學(xué)，2010，26（6）：66-69.

[10] 檀菲菲，陸兆華，張萌.基于能源足跡的環(huán)渤?？沙掷m(xù)發(fā)展評價[J].湖北農(nóng)業(yè)科學(xué)，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.生態(tài)足跡模型視角下的福建省可持續(xù)發(fā)展評價[J].合肥學(xué)院學(xué)報（綜合版），2017，34（2）：16-19，50.

[13] 福建年鑒編纂委員會.福建年鑒2016[EB/OL].[2018-05-08].http：//

www.fjsq.gov.cn/frmPDFList.aspx？key=a0e86ad23f1545a889cb205af0d36009#menu.

[14] 福建省統(tǒng)計局.福建統(tǒng)計年鑒2016[M].北京：中國統(tǒng)計出版社，2016.

[15] 福建省國土資源廳.福建省第二次全國土地調(diào)查主要數(shù)據(jù)成果公報[EB/OL].（2014-07-04）[2018-05-08].http：//www.mlr.gov.cn/tdzt/tdgl/decdc/dccg/gscg/201407/t20140704_1322754.htm.