全 文 ：基于能值⁃生态足迹模型的东北老工业基地
生态安全评价———以辽宁省为例
杨　 青１，２　 逯承鹏１∗　 周　 锋２，３　 耿　 涌４　 景红双５　 任婉侠１　 薛　 冰１
（ １中国科学院沈阳应用生态研究所污染生态与环境工程重点实验室， 沈阳 １１００１６； ２中国科学院大学， 北京 １０００４９； ３中国科
学院沈阳应用生态研究所土壤生态与农业生态工程研究中心， 沈阳 １１０１６４； ４上海交通大学环境科学与工程学院， 上海
２００２４０； ５ 中国科学院沈阳应用生态研究所， 沈阳 １１００１６）
摘　 要　 采用能值⁃生态足迹模型，对辽宁省 ２００３—２０１２ 年生态安全状况进行时间序列的定
量分析与评价，并采用灰色动力学模型预测其动态变化趋势．结果表明： 研究期内辽宁省人均
能值生态承载力从 ３．１３ ｈｍ２下降到 ３．０７ ｈｍ２，人均能值生态足迹由 １３．８８ ｈｍ２增加到 ２１．９６
ｈｍ２，处于生态赤字状态，且赤字增大趋势明显；生态压力指数由 ４．４３ 增长到 ７．１６，生态安全
预警等级由轻警过渡到中警程度．照此发展，２０１３—２０２２ 年辽宁省人均能值生态承载力将由
３．０４ ｈｍ２下降到 ２．９８ ｈｍ２，人均能值生态足迹将由 ２２．７２ ｈｍ２上升到 ３５．８７ ｈｍ２；生态赤字将越
来越大，生态压力指数将由 ７．４６ 上升到 １２．０４，生态安全等级将由较安全变为轻度不安全状
态，并呈现由中警到重警的生态安全预警等级，生态安全问题亟待解决．
关键词　 可持续性； 能值⁃生态足迹模型； 生态安全； 生态协调系数； 东北老工业基地
本文由国家杰出青年基金项目（７１３２５００６）、国家自然科学基金项目（４１４７１１１６，７１３０３２３０）、辽宁省博士科研启动基金项目（２０１５０１０３７）、四川
省社会科学重点研究基地———四川循环经济研究中心重点项目（ＸＨＪＪ⁃１５０５）资助 Ｔｈｉｓ ｗｏｒｋ ｗａｓ ｓｕｐｐｏｒｔｅｄ ｂｙ ｔｈｅ Ｐｒｏｊｅｃｔ ｏｆ Ｎａｔｉｏａｎａｌ Ｆｏｕｎｄａｔｉｏｎ
ｆｏｒ Ｄｉｓｔｉｎｇｕｉｓｈｅｄ Ｙｏｕｎｇ Ｓｃｈｏｌａｒｓ ｏｆ Ｃｈｉｎａ （７１３２５００６）， ｔｈｅ Ｐｒｏｊｅｃｔ ｏｆ Ｎａｔｉｏｎａｌ Ｎａｔｕｒａｌ Ｓｃｉｅｎｃｅ Ｆｏｕｎｄａｔｉｏｎ ｏｆ Ｃｈｉｎａ （４１４７１１１６，７１３０３２３０）， ｔｈｅ Ｄｏｃ⁃
ｔｏｒａｌ Ｓｃｉｅｎｔｉｆｉｃ Ｒｅｓｅａｒｃｈ Ｆｏｕｎｄａｔｉｏｎ ｏｆ Ｌｉａｏｎｉｎｇ Ｐｒｏｖｉｎｃｅ （２０１５０１０３７） ａｎｄ ｔｈｅ Ｍａｊｏｒ Ｐｒｏｊｅｃｔｓ ｏｆ Ｋｅｙ Ｒｅｓｅａｒｃｈ Ｉｎｓｔｉｔｕｔｅ ｆｏｒ Ｓｏｃｉａｌ Ｓｃｉｅｎｃｅｓ ｉｎ Ｓｉｃｈｕａｎ
Ｐｒｏｖｉｎｃｅ⁃Ｒｅｓｅａｒｃｈ Ｃｅｎｔｅｒ ｆｏｒ Ｃｉｒｃｕｌａｒ Ｅｃｏｎｏｍｙ ｏｆ Ｓｉｃｈｕａｎ Ｐｒｏｖｉｎｃｅ （ＸＨＪＪ⁃１５０５） ．
２０１５⁃０９⁃０２ Ｒｅｃｅｉｖｅｄ， ２０１６⁃０２⁃２６ Ａｃｃｅｐｔｅｄ．
∗通讯作者 Ｃｏｒｒｅｓｐｏｎｄｉｎｇ ａｕｔｈｏｒ． Ｅ⁃ｍａｉｌ： ｌｕｃｈｐ＠ ｉａｅ．ａｃ．ｃｎ
Ａｎ ｅｍｅｒｇｙ⁃ｅｃｏｌｏｇｉｃａｌ ｆｏｏｔｐｒｉｎｔ ｍｏｄｅｌ ｂａｓｅｄ ｅｖａｌｕａｔｉｏｎ ｏｆ ｅｃｏｌｏｇｉｃａｌ ｓｅｃｕｒｉｔｙ ａｔ ｔｈｅ ｏｌｄ ｉｎｄｕｓ⁃
ｔｒｉａｌ ａｒｅａ ｉｎ Ｎｏｒｔｈｅａｓｔ Ｃｈｉｎａ： Ａ ｃａｓｅ ｓｔｕｄｙ ｏｆ Ｌｉａｏｎｉｎｇ Ｐｒｏｖｉｎｃｅ． ＹＡＮＧ Ｑｉｎｇ１，２， ＬＵ Ｃｈｅｎｇ⁃
ｐｅｎｇ１∗， ＺＨＯＵ Ｆｅｎｇ２，３， ＧＥＧＮ Ｙｏｎｇ４， ＪＩＮＧ Ｈｏｎｇ⁃ｓｈｕａｎｇ５， ＲＥＮ Ｗａｎ⁃ｘｉａ１， ＸＵＥ Ｂｉｎｇ１ （ １Ｋｅｙ
Ｌａｂｏｒａｔｏｒｙ ｏｆ Ｐｏｌｌｕｔｉｏｎ Ｅｃｏｌｏｇｙ ａｎｄ Ｅｎｖｉｒｏｎｍｅｎｔａｌ Ｅｎｇｉｎｅｅｒｉｎｇ， Ｉｎｓｔｉｔｕｔｅ ｏｆ Ａｐｐｌｉｅｄ Ｅｃｏｌｏｇｙ， Ｃｈｉ⁃
ｎｅｓｅ Ａｃａｄｅｍｙ ｏｆ Ｓｃｉｅｎｃｅｓ， Ｓｈｅｎｙａｎｇ １１００１６， Ｃｈｉｎａ； ２Ｕｎｉｖｅｒｓｉｔｙ ｏｆ Ｃｈｉｎｅｓｅ Ａｃａｄｅｍｙ ｏｆ Ｓｃｉｅｎｃｅｓ，
Ｂｅｉｊｉｎｇ １０００４９， Ｃｈｉｎａ； ３Ｒｅｓｅａｒｃｈ Ｃｅｎｔｅｒ ｏｆ Ｓｏｉｌ Ｅｃｏｌｏｇｙ ａｎｄ Ａｇｒｉｃｕｌｔｕｒａｌ Ｅｃｏｌｏｇｙ Ｅｎｇｉｎｅｅｒｉｎｇ，
Ｉｎｓｔｉｔｕｔｅ ｏｆ Ａｐｐｌｉｅｄ Ｅｃｏｌｏｇｙ， Ｃｈｉｎｅｓｅ Ａｃａｄｅｍｙ ｏｆ Ｓｃｉｅｎｃｅｓ， Ｓｈｅｎｙａｎｇ １１０１６４， Ｃｈｉｎａ； ４Ｓｃｈｏｏｌ ｏｆ Ｅｎ⁃
ｖｉｒｏｎｍｅｎｔａｌ Ｓｃｉｅｎｃｅ ａｎｄ Ｅｎｇｉｎｅｅｒｉｎｇ， Ｓｈａｎｇｈａｉ Ｊｉａｏｔｏｎｇ Ｕｎｉｖｅｒｓｉｔｙ， Ｓｈａｎｇｈａｉ ２００２４０， Ｃｈｉｎａ；
５Ｉｎｓｔｉｔｕｔｅ ｏｆ Ａｐｐｌｉｅｄ Ｅｃｏｌｏｇｙ， Ｃｈｉｎｅｓｅ Ａｃａｄｅｍｙ ｏｆ Ｓｃｉｅｎｃｅｓ， Ｓｈｅｎｙａｎｇ １１００１６， Ｃｈｉｎａ） ．
Ａｂｓｔｒａｃｔ： Ｂａｓｅｄ ｏｎ ｔｈｅ ｉｎｔｅｇｒａｔｅｄ ｍｏｄｅｌ ｏｆ ｅｍｅｒｇｙ⁃ｅｃｏｌｏｇｉｃａｌ ｆｏｏｔｐｒｉｎｔ ａｐｐｒｏａｃｈｅｓ， ｔｈｅ ｅｃｏｌｏｇｉｃａｌ
ｓｅｃｕｒｉｔｙ ｏｆ Ｌｉａｏｎｉｎｇ Ｐｒｏｖｉｎｃｅ， ａ ｔｙｐｉｃａｌ ｃａｓｅ ｆｏｒ ｔｈｅ ｏｌｄ ｉｎｄｕｓｔｒｉａｌ ａｒｅａ， ｗａｓ ｑｕａｎｔｉｔａｔｉｖｅｌｙ ｅｖａｌｕａｔｅｄ
ｆｒｏｍ ２００３ ｔｏ ２０１２， ｆｏｌｌｏｗｅｄ ｂｙ ａ ｓｃｅｎａｒｉｏ ａｎａｌｙｓｉｓ ｏｎ ｔｈｅ ｄｅｖｅｌｏｐｍｅｎｔ ｔｒｅｎｄ ｏｆ ｔｈｅ ｅｃｏｌｏｇｉｃａｌ ｓｅｃｕ⁃
ｒｉｔｙ ｂｙ ｅｍｐｌｏｙｉｎｇ ｔｈｅ ｇｒａｙ ｋｉｎｅｔｉｃ ｍｏｄｅｌ． Ｔｈｅ ｒｅｓｕｌｔｓ ｓｈｏｗｅｄ ｔｈａｔ， ｆｒｏｍ ２００３ ｔｏ ２０１２， ｔｈｅ ｖａｌｕｅ ｏｆ
ｅｍｅｒｇｙ ｅｃｏｌｏｇｉｃａｌ⁃ｃａｐａｃｉｔｙ ｐｅｒ ｃａｐｉｔａ ｉｎ Ｌｉａｏｎｉｎｇ Ｐｒｏｖｉｎｃｅ ｄｅｃｒｅａｓｅｄ ｆｒｏｍ ３．１３ ｈｍ２ ｔｏ ３．０７ ｈｍ２，
ｗｈｉｌｅ ｔｈｅ ｅｍｅｒｇｙ⁃ｅｃｏｌｏｇｉｃａｌ ｆｏｏｔｐｒｉｎｔ ｉｎｃｒｅａｓｅｄ ｆｒｏｍ １３．８８ ｈｍ２ ｔｏ ２１．９６ ｈｍ２， ｗｈｉｃｈ ｉｎｄｉｃａｔｅｄ ｔｈａｔ
ｔｈｅ ｅｃｏｌｏｇｉｃａｌ ｄｅｆｉｃｉｔ ｅｘｉｓｔｅｄ ｉｎ Ｌｉａｏｎｉｎｇ Ｐｒｏｖｉｎｃｅ ａｎｄ ｔｈｅ ｓｉｔｕａｔｉｏｎ ｗａｓ ｇｅｔｔｉｎｇ ｗｏｒｓｅ． Ｔｈｅ ｅｃｏｌｏｇｉｃａｌ
ｐｒｅｓｓｕｒｅ ｉｎｄｅｘ ｉｎｃｒｅａｓｅｄ ｆｒｏｍ ４．４３ ｔｏ ７．１６ ｄｕｒｉｎｇ ｔｈｅ ｓｔｕｄｉｅｄ ｐｅｒｉｏｄ， ａｎｄ ｔｈｅ ａｌｅｒｔ ｌｅｖｅｌ ｏｆ ｅｃｏｌｏｇｉ⁃
ｃａｌ ｓｅｃｕｒｉｔｙ ｃｈａｎｇｅｄ ｆｒｏｍ ｌｉｇｈｔ ｔｏ ｍｉｄｄｌｅ ｌｅｖｅｌ． Ａｃｃｏｒｄｉｎｇ ｔｏ ｔｈｅ ｄｅｖｅｌｏｐｍｅｎｔ ｔｒｅｎｄ， ｔｈｅ ｅｍｅｒｇｙ
ｅｃｏｌｏｇｉｃａｌ ｃａｐａｃｉｔｙ ｐｅｒ ｃａｐｉｔａ ｄｕｒｉｎｇ ２０１３－２０２２ ｗｏｕｌｄ ｃｏｒｒｅｓｐｏｎｄｉｎｇｌｙ ｄｅｃｒｅａｓｅ ｆｒｏｍ ３．０４ ｈｍ２ ｔｏ
２．９８ ｈｍ２， ｗｈｉｌｅ ｔｈｅ ｅｍｅｒｇｙ ｅｃｏｌｏｇｉｃａｌ ｆｏｏｔｐｒｉｎｔ ｗｏｕｌｄ ｉｎｃｒｅａｓｅ ｆｒｏｍ ２２．７２ ｈｍ２ ｔｏ ３５．８７ ｈｍ２， ｔｈｅ
ｅｃｏｌｏｇｉｃａｌ ｐｒｅｓｓｕｒｅ ｉｎｄｅｘ ｗｏｕｌｄ ｉｎｃｒｅａｓｅ ｆｒｏｍ ７．４６ ｔｏ １２．０４， ａｎｄ ｔｈｅ ｅｃｏｌｏｇｉｃａｌ ｄｅｆｉｃｉｔ ｗｏｕｌｄ ｋｅｅｐ
应 用 生 态 学 报　 ２０１６年 ５月　 第 ２７卷　 第 ５期　 　 　 　 　 　 　 　 　 　 　 　 　 　 　 　 　 　 　 　 　 　 ｈｔｔｐ： ／ ／ ｗｗｗ．ｃｊａｅ．ｎｅｔ
Ｃｈｉｎｅｓｅ Ｊｏｕｒｎａｌ ｏｆ Ａｐｐｌｉｅｄ Ｅｃｏｌｏｇｙ， Ｍａｙ ２０１６， ２７（５）： １５９４－１６０２　 　 　 　 　 　 　 　 　 ＤＯＩ： １０．１３２８７ ／ ｊ．１００１－９３３２．２０１６０５．０２３
ｉｎｃｒｅａｓｉｎｇ ａｎｄ ｔｈｅ ｅｃｏｌｏｇｉｃａｌ ｓｅｃｕｒｉｔｙ ｌｅｖｅｌ ｗｏｕｌｄ ｓｌｉｄｅ ｉｎｔｏ ｓｌｉｇｈｔｌｙ ｕｎｓａｆｅ ｃｏｎｄｉｔｉｏｎ． Ｔｈｅ ａｌｅｒｔ ｌｅｖｅｌ
ｏｆ ｅｃｏｌｏｇｉｃａｌ ｓｅｃｕｒｉｔｙ ｗｏｕｌｄ ｔｕｒｎ ｔｏ ｂｅ ｍｉｄｄｌｅ ｏｒ ｓｅｒｉｏｕｓ， ｓｕｇｇｅｓｔｉｎｇ ｔｈｅ ｐｒｏｂｌｅｍｓ ｉｎ ｅｃｏｌｏｇｉｃａｌ ｓａｆｅ⁃
ｔｙ ｎｅｅｄｅｄ ｔｏ ｂｅ ｓｏｌｖｅｄ ｕｒｇｅｎｔｌｙ．
Ｋｅｙ ｗｏｒｄｓ： ｓｕｓｔａｉｎａｂｉｌｉｔｙ； ｅｍｅｒｇｙ⁃ｅｃｏｌｏｇｉｃａｌ ｆｏｏｔｐｒｉｎｔ ａｐｐｒｏａｃｈ； ｅｃｏｌｏｇｉｃａｌ ｓｅｃｕｒｉｔｙ； ｅｃｏｌｏｇｉｃａｌ
ｃｏｏｒｄｉｎａｔｉｏｎ ｃｏｅｆｆｉｃｉｅｎｔ； ｎｏｒｔｈｅａｓｔ ｏｌｄ ｉｎｄｕｓｔｒｉａｌ ａｒｅａ．
　 　 由于不断追求经济的高速发展，人类活动对环
境的扰动强度和资源环境所需要承受的来自人类活
动的压力正在不断增大［１］ ．由人为因素导致的环境
污染、生态破坏所引发的环境事件、地质灾害、异常
气候状况等灾害频繁发生，严重威胁着区域发展、国
家安全甚至人类社会的生存［２－３］ ．生态安全研究也因
此成为可持续发展、生态学、地理学及资源与环境科
学等学科的研究热点，并且不再只局限于生态系统
范畴，而是拓展到环境与社会经济系统．国际上已将
生态安全纳入国家安全体系，在国家安全大局中占
有重要地位［４］ ．国外对生态安全的研究主要集中在
全球或者国家层面的环境变化与生态安全的内在联
系，不仅考虑人类生存发展对生态环境所施加的压
力，而且注意到生态系统自身的脆弱性，强调人类社
会发展与生态环境的关系是平衡共存的；而国内生
态安全的核心研究内容则是生态安全评价，主要包
括评价指标体系的构建和评价方法的探讨［５］ ．生态
安全评价可以很好地揭示一个国家或地区生态环境
与经济发展之间的关系，指出一个国家或地区的生
态环境状况是否对经济与社会发展构成威胁，生态
环境与社会经济之间是否出现不协调现象，并随时
监控生态环境的变化，确保国家或地区的生态安
全［６］ ．因此，开展区域生态安全评价研究对一个国家
或地区是至关重要的，具有重要的科学意义．
目前，关于生态安全的概念存在着广义和狭义
两种理解［７］ ．广义的生态安全以国际应用系统分析
研究所提出的定义为代表：生态安全指在人的生活、
健康、安乐、基本权利、生活保障来源、必要资源、社
会次序和人类适应环境变化的能力方面不受威胁的
状态，包括自然生态安全、经济生态安全和社会生态
安全，组成一个复合人工生态安全系统．狭义的生态
安全指自然和半自然生态系统的安全，即生态系统
完整性和健康的整体水平．开展生态安全评价必须
真正理解生态安全的科学内涵，明确生态安全与可
持续发展、生态风险、生态健康、生态环境脆弱性、生
态服务功能及生态环境承载力之间的相互关系（图
１）．可持续发展是当今人类共同追求的目标，生态安
全并不否认经济增长，但它更强调平衡与人类安全
间的关系，更强调既要满足人类可持续发展需要，又
不损害生态环境系统健康及其可持续性．生态安全
既是可持续发展的目标组成，更是可持续发展目标
的实现保证［８］ ．由于生态安全研究是从生态风险分
析发展而来，两者在概念上存在着紧密联系．生态风
险评价可理解为系统受一个或多个胁迫因素影响
后，对不利生态后果出现的可能性进行评估［９］，它
从反面表征了系统安全状况受胁迫的程度，也即生
态风险实质从反面表征生态安全，但并未包含生态
安全的全部内容，生态安全更注重大尺度生态格局、
过程与相互关系研究，而生态风险大多是针对生物
技术、生态入侵、人类干扰所引起的突发性灾害，其
研究多数集中在对有毒化学物引起的风险上［１０］ ．生
态健康可通过系统活力、组织结构和恢复力定义，主
要反映系统内在结构、功能等的完整程度及所具有
的活力和恢复力状态［１１］ ．健康与安全互为正比，但
健康系统不一定安全，需要与其所处危险状态联系，
生态健康的实质是从正面表征生态安全，通过系统
健康分析，更能识别生态安全的影响因素，也为生态
安全研究提供了一种新的思维方式［７］ ．人类生存发
展离不开生态环境，生态环境脆弱性客观存在，生态
环境系统受到潜在生态安全威胁，但不一定表现为
不安全状态，只有当大规模人类活动或严重自然灾
害作用于生态环境脆弱性，使其发展为真正脆弱性
生态环境时，生态环境系统才朝着不安全的方向发
图 １　 生态安全与相关概念的相互关系
Ｆｉｇ．１　 Ｒｅｌａｔｉｏｎｓｈｉｐｓ ｂｅｔｗｅｅｎ ｔｈｅ ｅｃｏｌｏｇｉｃａｌ ｓｅｃｕｒｉｔｙ ａｎｄ ｏｔｈｅｒ
ｃｏｎｃｅｒｎｉｎｇ ｃｏｎｃｅｐｔｓ．
５９５１５期　 　 　 　 　 　 杨　 青等： 基于能值⁃生态足迹模型的东北老工业基地生态安全评价———以辽宁省为例　 　
展［１２］ ．生态系统服务功能评价及生态承载力分析也
是与生态安全评价密切相关的两个概念． Ｃｏｓｔａｎｚａ
等［１３］将生态系统的商品和服务统称为生态系统服
务，生态系统与生态过程所形成及所维持的人类赖
以生存的自然环境条件与效用则为生态系统服务功
能．生态承载力是自然体系自我调节能力的客观反
映，是在确保资源的合理开发利用和生态环境良性
循环发展的条件下，系统可持续承载的人口数量、经
济强度和社会总量的能力［１４］ ．生态承载力以供需关
系为切入点，分析人类与其所处自然生态环境之间
的相互关系［１５］ ．系统所受威胁或破坏没有超出其自
维持、自调节能力时，系统处于承载力范围之内，并
不表现出不安全状态．生态系统服务功能评价与生
态承载力分析的出发点都是为了表达生态系统发展
状况的可测量性，都是从生态系统的角度表述系统
尤其是自然生态系统对人类社会经济活动的支持作
用．生态足迹分析方法及模型则是权衡这种关系常
用的定量研究方法之一，它通过对比生态承载力需
求和生态承载力供给来说明人类对自然生态系统的
压力是否处于本地区所提供的生态承载力范围内，
从而判断系统是否安全．
东北老工业基地是我国重要的重工业基地，几
十年来为我国的经济发展做出了巨大贡献．然而，在
以“高消耗、高投入、高污染”为特征的自然资源开
采为主导产业的传统经济发展过程中，东北地区的
资源消耗量不断扩大，过渡开采导致大部分资源已
经处于萎缩状态及临近枯竭状态，对工业可持续发
展的资源保障程度降低．同时，生态破坏与环境污染
也非常严重．这种长期的以资源消耗、环境损害为代
价的粗放式经济增长模式已经对东北老工业基地的
生态安全造成威胁．辽宁作为东北老工业基地的重
要省份之一，其生态安全状况可在一定程度上反映
东北老工业基地的整体生态安全状况．因此，本文以
辽宁省为例，从供给和需求的角度以生态承载力为
切入点，采用基于能值分析改进的生态足迹分析方
法与模型，将评价、预测和预警综合为一体，对东北
老工业基地生态安全开展定量评价研究，以期为东
北振兴进行宏观规划和政府决策提供科学依据．
１　 研究地区与研究方法
１􀆰 １　 研究区概况
辽宁省位于中国东北地区南部，处于东北亚经
济带和环渤海经济区的中心位置，是我国沿海开放
省份之一，国土面积 １４．８×１０４ ｋｍ２，辖 ２ 个副省级城
市（沈阳市、大连市）和鞍山、抚顺、锦州、盘锦、营
口、葫芦岛、铁岭、辽阳、本溪、丹东、朝阳和阜新 １２
个地级市，总人口 ４３９１．４ 万．辽宁省是中国重要的
老工业基地，居全国前列的已探明储量矿种有铁、
锰、石油、天然气等，是我国重要的钢铁、重型机械、
汽车、石油、化工原料生产基地，被誉为 “东方鲁
尔”，为我国的工业化进程做出了重大贡献．然而，在
经济高速发展的过程中，资源消耗与环境污染日益
严重，生态安全受到威胁，制约了环境和经济的协调
发展．
１􀆰 ２　 能值⁃生态足迹模型
生态足迹理论是由加拿大生态经济学家
Ｒｅｅｓ［１６］提出，并由 Ｗａｃｋｅｒｎａｇｅｌ 等［１７］加以完善，指
在给定人口和经济的条件下，维持人们的资源消费
和吸纳人们所产生的废弃物需要的生物生产性土地
面积．能值理论由美国著名的生态学家 Ｏｄｕｍ［１８］提
出，用来定量分析资源环境与经济活动的真实价值
以及它们的关系．能值分析是以能值为基准，把生态
经济系统中不同种类、不同质量的能量通过能值转
换率转换成同一标准的太阳能能值来衡量和分
析［１８－１９］ ．能值⁃生态足迹模型，是将传统生态足迹理
论框架与能值分析方法相结合，把生态足迹计算模
型中需要用到的各种不同等级、不同类型的能量流
通过能值转换率换算成可以直接进行加减的太阳能
值，进而换算成对应的生物生产性土地面积，并比较
计算得到的生态足迹和生态承载力，从而定量分析
研究区的生态状况［２０］ ．该模型从系统论出发，利用
流量计算、细分能值转换率以及将人类劳务纳入系
统评价等优势特质，弥补了传统生态足迹模型的部
分缺陷［２１－２２］，计算结果也能更真实地反映出区域的
生态安全状况［２３］ ．
１􀆰 ２􀆰 １人均能值生态承载力　 能值生态承载力的计
算公式为：
ＥＣ＝Ｎ·ｅｃ＝Ｎ·ｅ ／ ｐ （１）
式中：ＥＣ 为能值生态承载力（ ｈｍ２）；Ｎ 为人口数；
ｅｃ为人均能值生态承载力（ ｈｍ２）；ｅ 为可更新资源
的人均太阳能值 （ ｓｅｊ）； ｐ 为区域平均能值密度
（ｓｅｊ·ｈｍ－２），指区域可更新资源总能值与区域土地
面积的比值．
在计算能值生态承载力时，主要考虑太阳辐射
能、风能、雨水化学能、雨水势能和地球旋转能这 ５
种可更新资源的能值，各可更新资源的太阳能值转
化率见文献［２４］．由于风能、雨水势能和雨水化学能
均是太阳光在能量流动中的转化形式，为了避免重
６９５１ 　 　 　 　 　 　 　 　 　 　 　 　 　 　 　 　 　 　 应　 用　 生　 态　 学　 报　 　 　 　 　 　 　 　 　 　 　 　 　 　 　 　 　 　 　 ２７卷
复计算，根据能值理论，在同一性质的能量中，只选
取其中的最大值．因此，可更新资源的总能值等于前
４种能值的最大值加上地球旋转能的能值．最后，将
计算出的人均能值生态承载力减去 １２％的用于保
护生物多样性的用地之后，得到实际可供人类利用
的人均能值生态承载力．
１􀆰 ２􀆰 ２人均能值生态足迹　 能值生态足迹的计算公
式为：
ＥＦ ＝ Ｎ·ｅｆ ＝ Ｎ·∑
ｎ
ｉ ＝ １
（ｃｉ ／ ｐ） （２）
式中：ＥＦ为能值生态足迹（ｈｍ２）；Ｎ 为人口数；ｅｆ 为
人均能值生态足迹（ｈｍ２）；ｃｉ为第 ｉ种资源的人均能
值（ｓｅｊ）；ｐ为区域平均能值密度（ｓｅｊ·ｈｍ－２）．
１􀆰 ３　 生态安全评价指标
１􀆰 ３􀆰 １人均能值生态赤字 ／盈余　 能值生态赤字 ／盈
余的计算公式为：
ＥＤ＝ＥＣ－ＥＦ＝Ｎ·ｅｄ＝Ｎ·（ｅｃ－ｅｆ） （３）
式中：ＥＤ为能值生态赤字 ／盈余（ｈｍ２）；ｅｄ为人均能
值生态赤字 ／盈余（ｈｍ２）．当 ｅｄ 为负时，表示人均能
值生态承载力供给小于需求，称之为生态赤字；ｅｄ
为正时，表示人均能值生态承载力的供给大于需求，
即为生态盈余；ｅｄ 为零时，表示人均能值生态承载
力供给等于需求，处于生态平衡状态．
１􀆰 ３􀆰 ２生态压力指数　 生态压力指数又称为生态足
迹强度指数，指一个国家或地区单位生态承载面积
上的生态足迹［２５］ ．该指数代表了一个区域环境所承
受压力的程度，其计算公式为：
ＥＦＩ＝ＥＦ ／ ＥＣ （４）
式中：ＥＦＩ为生态压力指数；ＥＦ为能值生态足迹；ＥＣ
为能值生态承载力．当 ＥＦ＞０ 且 ＥＣ＞０，０＜ＥＦＩ＜１，即
ＥＦ＜ＥＣ时，生态资源的供给大于需求，区域承受的
压力小，区域处于生态安全状态；当 ＥＦＩ ＞ １，即
ＥＦ＞ＥＣ时，单位生态承载面积所要承受的压力大于
其支撑能力，即生态资源处于供给小于需求，则该地
区的生态安全受到威胁，且 ＥＦＩ与 １相差越大，生态
不安全程度就越大．根据生态压力指数值范围可以
划分生态安全等级与生态安全预警等级（表 １），从
而直观反映区域生态安全状态［２６］ ．
１􀆰 ３􀆰 ３生态协调系数　 生态协调系数表示一个地区
经济社会发展状况与当地生态环境的协调性，其计
算公式为：
Ｄｓ ＝（ｅｆ＋ｅｃ） ／ ｅｆ２＋ｅｃ２ ＝（
ｅｆ
ｅｃ
＋１） ／ （ ｅｆ
ｅｃ
） ２＋１
＝（ＥＦＩ＋１） ／ ＥＦＩ２＋１ （５）
式中：Ｄｓ为区域人均生态协调系数；ｅｆ为本地人均能
值生态足迹；ｅｃ 为人均能值生态承载力．由于 ｅｆ、ｅｃ
均＞０，故 １＜Ｄｓ≤１．４１４．Ｄｓ越接近 １，表示区域的生态
协调性越差；Ｄｓ越接近 １．４１４，则表明区域生态协调
性越好；Ｄｓ ＝ １．４１４ 时，区域生态需求和供给达到平
衡，表明区域的生态协调性达到最佳状态［２５］ ．
１􀆰 ３􀆰 ４生态足迹多样性指数和生态经济系统发展能
力　 生态足迹多样性指数反映区域不同土地类型利
用的丰裕度和生态足迹分配的公平度，生态经济系
统中生态足迹的分配越接近平等，对给定系统组分
的生态经济来说，生态多样性就越高．通常一个国家
或地区在多样性发展的早期阶段，多样性指数较低，
但随着社会经济的发展，多样性指数逐渐提高．随着
多样性的提高，经济系统通常能更有效地利用能源．
生态经济系统发展能力是由生态足迹乘以生态足迹
多样性指数得到，区域经济生态系统发展能力的提
高在一定程度上依赖于生态足迹多样性的提高．生
态足迹多样性指数与生态经济系统发展能力的计算
公式为：
Ｈ ＝－∑Ｐ ｉ ｌｎＰ ｉ （６）
Ｃ＝ＥＦ·Ｈ （７）
式中：Ｈ为多样性指数；Ｐ ｉ为第 ｉ 类生产性土地在区
域生态足迹中所占的比例；Ｃ为生态经济系统发展
表 １　 生态安全等级和生态安全预警划分
Ｔａｂｌｅ １　 Ｄｉｖｉｓｉｏｎ ｏｆ ｅｃｏｌｏｇｉｃａｌ ｓｅｃｕｒｉｔｙ ｌｅｖｅｌ ａｎｄ ａｌａｒｍ
生态安全等级
Ｅｃｏｌｏｇｉｃａｌ ｓｅｃｕｒｉｔｙ
ｇｒａｄｅ
程度
Ｌｅｖｅｌ
生态压力
指数范围
Ｒａｎｇｅ ｏｆ ＥＦＩ
生态安全预警等级
Ｅｃｏｌｏｇｉｃａｌ ｓｅｃｕｒｉｔｙ
ａｌａｒｍ ｌｅｖｅｌ
程度
Ｌｅｖｅｌ
生态压力
指数范围
Ｒａｎｇｅ ｏｆ ＥＦＩ
１ 安全 Ｓａｆｅ ０～１．０ ０ 无警 Ｎｏ ａｌａｒｍ ０～１．０
２ 较安全 Ｌｅｓｓ ｓａｆｅ １．０～１０．０ １ 轻警 Ｌｏｗ ａｌａｒｍ １．０～６．０
３ 轻度不安全 Ｓｌｉｇｈｔｌｙ ｄａｎｇｅｒｏｕｓ １０．０～１８．０ ２ 中警 Ｍｏｄｅｒａｔｅ ａｌａｒｍ ６．０～１０．０
４ 中度不安全 Ｍｏｄｅｒａｔｅ ｄａｎｇｅｒｏｕｓ １８．０～２４．０ ３ 重警 Ｈｉｇｈ ａｌａｒｍ １０．０～１５．０
５ 重度不安全 Ｈｉｇｈ ｄａｎｇｅｒｏｕｓ ２４．０～３０．０ ４ 巨警 Ｓｅｖｅｒｅ ａｌａｒｍ １５．０～２０．０
６ 极度不安全 Ｅｘｔｒｅｍｅｌｙ ｄａｎｇｅｒｏｕｓ ≥３０．０ ５ 酷警 Ｅｘｔｒｅｍｅ ａｌａｒｍ ≥２０．０
ＥＦＩ： Ｅｃｏｌｏｇｉｃａｌ ｐｒｅｓｓｕｒｅ ｉｎｄｅｘ．
７９５１５期　 　 　 　 　 　 杨　 青等： 基于能值⁃生态足迹模型的东北老工业基地生态安全评价———以辽宁省为例　 　
能力；ＥＦ为地区生态足迹．
１􀆰 ４　 生态安全预测模型
灰色动力学模型（ ｇｒｅｙ ｄｙｎａｍｉｃｓ ｍｏｄｅｌ，ＧＭ）是
模糊数学派生的一种预测方法，具有所需原始数据
少、预测精度高等特点，适用于少样本、贫信息、概率
分布不典型的数据分析，是一种转换原始无规律的
数列，使之变为较有规律的生成数列后再用数列建
立方程的预测方法［２７－２８］ ．具体计算过程如下：
设原始数列排成时间数列：
ｘ（０）＝ ｛ｘ（０）（１），ｘ（０）（２），…，ｘ（０）（ｎ）｝
通常原始数据呈离乱现象，灰色理论将无规律
的原始数据累加得到较有规律的累加生成数列：
ｘ（１）＝ ｛ｘ（１）（１），ｘ（１）（２），…，ｘ（１）（ｎ）｝
其中， ｘ（１）（ ｔ） ＝∑
ｋ
ｍ ＝ １
ｘ（０）（ｍ），（ ｔ ＝ １，２，…， ｎ） ．
求 ｘ（１）的紧邻均值生成数列：
Ｚ（１）＝ ｛Ｚ（１）（２），Ｚ（１）（３），…，Ｚ（１）（ｎ）｝，
其中，Ｚ（１） ＝ １
２
［ ｘ（１） （ ｔ） ＋ ｘ（１） （ ｔ － １）］，（ ｔ ＝ ２，
３，．．，ｎ）．
建立 ｘ（１）的一阶线性微分方程：
ｄｘ（１）
ｄｔ
＋ａｘ（１）＝ ｂ （８）
上式即为 ＧＭ（１，１）模型，其中，ａ、ｂ 均为待定
系数，分别为发展系数和灰作用量．
记待定系数向量 ａ＾ ＝
ａ
ｂ
é
ë
êê
ù
û
úú ，按最小二乘法有 ａ＾ ＝
（ＢＴＢ） －１ＢＴＹＮ ．其中，累加矩阵 Ｂ ＝
－Ｚ（０）（２） １
－Ｚ（１）（３） １
︙ ︙
－Ｚ（１）（ｎ） １
é
ë
ê
ê
ê
ê
ê
ù
û
ú
ú
ú
ú
ú
，
常数项向量 ＹＮ ＝
Ｘ（０）（２）
Ｘ（０）（３）
︙
Ｘ（０）（ｎ）
é
ë
ê
ê
ê
ê
ê
ù
û
ú
ú
ú
ú
ú
．
将求得的 ａ、ｂ 值带入式（８），按微分方程的求
解方法得到累加生成数列的预测公式如下：
ｘ＾（１）（ ｔ＋１）＝ ［ｘ（０）（１）－ ｂ
ａ
］ｅ－ａｔ＋ ｂ
ａ
对累加生成数列按下式进行累减还原，得到最
终的预测值．
ｘ＾（０）（ ｔ＋１） ＝ ｘ＾（１）（ ｔ＋１） － ｘ＾（１）（ ｔ） 　 （ ｔ ＝ １， ２， ３，
…，ｎ）
该模型的精度以均方差比值（Ｃ）和小误差概率
（Ｐ）作为衡量标准，计算方法如下：
设原始数列 ｘ（０） ＝ ｛ ｘ（０） （１）， ｘ（０） （ ２），…， ｘ（０）
（ｎ）｝，则模型数列为：ｘ＾（０）＝ ｛ ｘ＾（０）（１），ｘ＾（０）（２），…，ｘ＾（０）
（ｎ）｝，残差序列为：ｅ（０） ＝ ｛ ｅ（１），ｅ（２），…，ｅ（ｎ）｝ ＝
｛ｘ（０）（１）－ｘ＾（０）（１），ｘ（０）（２）－ｘ＾（０）（２），…，ｘ（０）（ｎ）－ｘ＾（０）
（ｎ）｝，相对误差为：ｅ（ｎ）＝ ｅ（ｎ） ／ ｘ（０）（ｎ）·１００％．
ｘ（０）的均值 􀭰ｘ和方差 ｓ２１ 分别为：
􀭰ｘ ＝ １
ｎ∑
ｎ
ｔ ＝ １
ｘ（０）（ ｔ）
ｓ２１ ＝
１
ｎ∑
ｎ
ｔ ＝ １
［ｘ（０）（ ｔ） － 􀭰ｘ］ ２
残差的均值􀭵ε和方差 ｓ２２ 分别为：
􀭵ε ＝ １
ｎ∑
ｎ
ｔ ＝ １
ε（ ｔ）
ｓ２２ ＝
１
ｎ∑
ｎ
ｔ ＝ １
［ε（ ｔ） － 􀭵ε］
残差比值为：ｃ＝ ｓ２ ／ ｓ１
小误差概率为：Ｐ＝Ｐ｛ ｜ ε（ｋ）－􀭵ε ｜ ＜０．６４７５ｓ１｝
均方差比值（Ｃ）越小越好，小误差概率（Ｐ）越
大越好，模型精度由 Ｃ和 Ｐ共同刻画．一般将模型精
度分为 ４ 个等级（表 ２）．于是，模型的精度级别 ＝
Ｍａｘ｛Ｐ的级别，Ｃ的级别｝．
　 　 按照上述方法对辽宁省人均能值承载力、人均
能值生态足迹等指标进行计算，所用相关数据来自
《辽宁省统计年鉴（２００４—２０１３）》 ［２９］和辽宁省统计
信息网（ｈｔｔｐ： ／ ／ ｗｗｗ．ｌｎ．ｓｔａｔｓ．ｇｏｖ．ｃｎ ／ ）等．能量折算系
数、能值转换率等模型参数及相关计算过程见文献
［２５，３０－３１］．
２　 结果与分析
２􀆰 １　 人均能值生态承载力
由图 ２ 可知，２００３—２０１２ 年，辽宁省平均人均
能值生态承载力为 ３．０９ ｈｍ２，最大值和最小值分别
出现在 ２００３和 ２００９年，分别为 ３．１３和 ３．０６ ｈｍ２ ．由
表 ２　 ＧＭ（１，１）模型精度等级及指标值
Ｔａｂｌｅ ２　 Ａｃｃｕｒａｃｙ ｃｌａｓｓ ａｎｄ ｔｈｅ ｉｎｄｅｘ ｖａｌｕｅ ｏｆ ＧＭ（１， １）
ｍｏｄｅｌ
等级
Ｃｌａｓｓ
小误差概率
Ｐ
均方差比值
Ｃ
好 Ｇｏｏｄ ０．９５ ０．３５
合格 Ｑｕａｌｉｆｉｅｄ ０．８≤Ｐ＜０．９５ ０．３５＜Ｃ≤０．５
勉强 Ｕｎｃｏｎｖｉｎｃｉｎｇ ０．７≤Ｐ＜０．８ ０．５＜Ｃ≤０．６５
不合格 Ｓｕｂｓｔａｎｄａｒｄ Ｐ＜０．７ Ｃ＞０．６５
８９５１ 　 　 　 　 　 　 　 　 　 　 　 　 　 　 　 　 　 　 应　 用　 生　 态　 学　 报　 　 　 　 　 　 　 　 　 　 　 　 　 　 　 　 　 　 　 ２７卷
图 ２　 辽宁省 ２００３—２０１２ 年可更新资源的人均太阳能值和
人均能值生态承载力
Ｆｉｇ．２ 　 Ｒｅｎｅｗａｂｌｅ ｒｅｓｏｕｒｃｅｓ’ ｅｍｅｒｇｙ ａｎｄ ｅｍｅｒｇｙ ｅｃｏｌｏｇｉｃａｌ
ｃａｐａｃｉｔｙ ｐｅｒ ｃａｐｉｔａ ｏｆ Ｌｉａｏｎｉｎｇ Ｐｒｏｖｉｎｃｅ ｆｒｏｍ ２００３ ｔｏ ２０１２．
ａ） 人均生物生产性土地面积 Ｂｉｏｌｏｇｉｃａｌｌｙ ｐｒｏｄｕｃｔｉｖｅ ｌａｎｄ ａｒｅａ ｐｅｒ ｃａｐｉ⁃
ｔａ； ｂ） 人均能值生态足迹 Ｅｍｅｒｇｙ ｅｃｏｌｏｇｉｃａｌ ｃａｐａｃｉｔｙ ｐｅｒ ｃａｐｉｔａ； ｃ） 人
均能值 Ｅｍｅｒｇｙ ｐｅｒ ｃａｐｉｔａ．
图 ３　 辽宁省 ２００３—２０１２年人均能值生态承载力
Ｆｉｇ．３　 Ｅｍｅｒｇｙ ｅｃｏｌｏｇｉｃａｌ ｃａｐａｃｉｔｙ ｐｅｒ ｃａｐｉｔａ ｏｆ Ｌｉａｏｎｉｎｇ Ｐｒｏ⁃
ｖｉｎｃｅ ｆｒｏｍ ２００３ ｔｏ ２０１２．
图 ３可知，辽宁省 ２００３—２０１２年人均能值生态承载
力在 ３．０６～３．１３ 之间波动变化，２００９ 年之前呈明显
的下降趋势，且下降幅度较大，这是由于日益加剧的
人类活动造成的环境污染和生态破坏而导致的生态
承载力持续下降． ２００９ 年之后呈平稳上升趋势，在
２０１０和 ２０１２ 年较高，主要是当年降水比较丰沛，使
可更新资源总能值较大，另一方面自然环境具有自
我调节能力，生态承载力在一定范围内是可恢复的，
因而小幅上升．
２􀆰 ２　 人均能值生态足迹
由图 ４ 可知，研究期内辽宁省人均能值生态足
迹呈增加趋势，且 ２００９ 年后增幅较大．化石燃料用
地的生态足迹变化对辽宁省人均能值生态足迹变化
贡献最大，建筑用地次之，耕地的贡献最小．化石燃
料用地、建筑用地的净增加值分别为 ６． ０３、１． ４３
ｈｍ２，分别占辽宁省人均能值生态足迹总增加值的
７４．６％和 １７．７％，耕地、林地、牧草地和水域分别为
－０．８％ 、１．９％、３．５％和３．１％．除２００６年林地生态足
图 ４　 辽宁省 ２００３—２０１２ 年各生产及消费项目的人均能值
生态足迹
Ｆｉｇ．４　 Ｐｒｏｄｕｃｔｉｏｎ ａｎｄ ｃｏｎｓｕｍｅｒ ｉｔｅｍｓ’ ｅｍｅｒｇｙ ｅｃｏｌｏｇｉｃａｌ ｆｏｏｔ⁃
ｐｒｉｎｔ ｐｅｒ ｃａｐｉｔａ ｏｆ Ｌｉａｏｎｉｎｇ Ｐｒｏｖｉｎｃｅ ｆｒｏｍ ２００３ ｔｏ ２０１２ （ｈｍ２）．
ａ） 耕地 Ｃｒｏｐｌａｎｄ； ｂ） 水域 Ｗａｔｅｒａｒｅ； ｃ） 林地 Ｆｏｒｅｓｔｒｙ； ｄ） 化石燃料
用地 Ｆｏｓｓｉｌ ｆｕｅｌ； ｅ） 草地 Ｇｒａｓｓｌａｎｄ； ｆ） 建筑用地 Ｂｕｉｄｉｎｇ ｓｉｔｅ．
迹大于牧草地生态足迹外，研究期内辽宁省各类生
产性土地生态足迹的大小顺序依次为化石燃料用地
＞耕地＞建筑用地＞水域＞牧草地＞林地．其中，化石燃
料用地的贡献最大，化石燃料用地和耕地在生态足
迹中比重超过 ５０％．因此，辽宁省控制人均能值生态
足迹增长的关键是控制化石燃料用地的需求．
２􀆰 ３　 生态安全评价
２􀆰 ３􀆰 １人均生态赤字 ／盈余 　 研究期内辽宁省处于
生态赤字状态，且生态赤字增大趋势明显，说明人类
活动对资源环境的消耗越来越大（图 ５）．
２􀆰 ３􀆰 ２生态足迹多样性指数和发展能力　 研究期内
辽宁省生态足迹多样性指数整体呈下降趋势，而发
展能力整体呈上升趋势（图 ６）．说明辽宁省 ２００３—
２０１２年生态足迹的增加对研究区发展能力贡献
较大．
２􀆰 ３􀆰 ３生态压力指数和生态协调系数　 研究区生态
协调指数（Ｄｓ）随着生态压力指数的增加而降低，说
明当生态压力较小时，生态环境的协调性较好；当生
图 ５　 辽宁省 ２００３—２０１２年人均生态赤字 ／盈余
Ｆｉｇ．５ 　 Ｐｅｒ ｃａｐｉｔａ ｅｃｏｌｏｇｉｃａｌ ｄｅｆｉｃｉｔ ｏｆ Ｌｉａｏｎｉｎｇ Ｐｒｏｖｉｎｃｅ ｆｒｏｍ
２００３ ｔｏ ２０１２．
９９５１５期　 　 　 　 　 　 杨　 青等： 基于能值⁃生态足迹模型的东北老工业基地生态安全评价———以辽宁省为例　 　
图 ６　 辽宁省 ２００３—２０１２年生态安全评价指标
Ｆｉｇ．６ 　 Ｅｃｏｌｏｇｉｃａｌ ｓｅｃｕｒｉｔｙ ａｓｓｅｓｓｍｅｎｔ ｉｎｄｅｘ ｏｆ Ｌｉａｏｎｉｎｇ Ｐｒｏ⁃
ｖｉｎｃｅ ｆｒｏｍ ２００３ ｔｏ ２０１２．
ａ） 人均能值生态承载力 Ｐｅｒ ｃａｐｉｔａ ｅｍｅｒｇｙ ｅｃｏｌｏｇｉｃａｌ ｃａｐａｃｉｔｙ； ｂ） 人
均能值生态足迹 Ｐｅｒ ｃａｐｉｔａ ｅｍｅｒｇｙ ｅｃｏｌｏｇｉｃａｌ ｆｏｏｔｐｒｉｎｔ； ｃ） 生态足迹多
样性指数 Ｅｃｏｌｏｇｉｃａｌ ｆｏｏｔｐｒｉｎｔ ｄｉｖｅｒｓｉｔｙ ｉｎｄｅｘ； ｄ） ＥＦＩ； ｅ） 发展能力 Ｄｅ⁃
ｖｅｌｏｐｍｅｎｔ ｃａｐａｃｉｔｙ．
态压力较大时，生态环境的协调性较差（图 ７）．因
此，利用生态协调系数趋缓变化的临界值可以确定
生态压力指数的阈值，进而确定生态安全等级和生
态安全预警等级［ ３０ ］ ．２００３—２０１２ 年，辽宁省 Ｄｓ值逐
步接近 １，表明该区的生态协调性越来越差；虽然辽
宁省 ２００３—２０１２年处于生态较安全状态，但生态压
力指数呈增大趋势，生态安全预警等级也由轻警过
渡到了中警．由此可见，近十年来辽宁省生态环境承
受的压力越来越大，生态安全问题亟待解决．
２􀆰 ４　 生态安全预测
本文选取辽宁省 ２００３—２０１２ 年人均能值生态
承载力和人均能值生态足迹的计算结果作为基础数
据建立 ＧＭ（１，１）模型，得到预测的生态承载力
ＧＭ（１，１）模型［式（９）］和生态足迹 ＧＭ（１，１）模型
［式（１０）］：
图 ７　 辽宁省 ２００３—２０１２ 年生态压力指数（ＥＦＩ）和生态协
调系数（Ｄｓ）的定量关系
Ｆｉｇ．７　 Ｑｕａｎｔｉｔａｔｉｖｅ ｒｅｌａｔｉｏｎｓｈｉｐ ｂｅｔｗｅｅｎ ＥＦＩ ａｎｄ Ｄｓｏｆ Ｌｉａｏｎｉｎｇ
Ｐｒｏｖｉｎｃｅ ｆｒｏｍ ２００３ ｔｏ ２０１２．
图 ８　 辽宁省 ２００３—２０１２年及预测 ２０１３—２０２２年生态压力
指数（ＥＦＩ）和生态协调系数（Ｄｓ）
Ｆｉｇ．８　 ＥＦＩ ａｎｄ Ｄｓ ｏｆ Ｌｉａｏｎｉｎｇ Ｐｒｏｖｉｎｃｅ ｆｒｏｍ ２００３ ｔｏ ２０１２ ａｎｄ
ｐｒｅｄｉｃｔｅｄ ｖａｌｕｓ ｆｒｏｍ ２０１３ ｔｏ ２０２２．
　 　
ａ＾（０）（１）＝ ３．１２９５６６
ａ＾（０）（ｋ＋１）＝ －１３２２．８４１３６ｅ－０．００２３５３ｋ（１－ｅ０．００２３５３）{ 　 ｋ
＝ ０
ｋ＝ １，２
（９）
ｂ＾（０）（１）＝ １３．８７７６１２
ｂ＾（０）（ｋ＋１）＝ ２７６．５１６３２６ｅ０．０５０７３６ｋ（１－ｅ－０．０５０７３６）{ 　 ｋ
＝ ０
ｋ＝ １， ２
（１０）
在生态承载力 ＧＭ （１， １）模型预测结果中，
Ｃ＝ ０．３８、Ｐ ＝ ０． ９，精度等级为合格；在生态足迹
ＧＭ（１，１）模型预测结果中，Ｃ ＝ ０．１９，Ｐ ＝ １＞０．９５，精
度等级为好，说明预测结果有效．
根据模型对辽宁省 ２０１３—２０２２ 年人均能值生
态承载力和人均能值生态足迹进行预测．由于生产
性土地的 ＧＭ（１，１）模型的预测结果不符合检验精
度，所以没有对基于各项生产性土地的生态足迹多
样性指数和发展能力进行预测．由表 ３ 可知，辽宁省
２０１３—２０２２年人均能值生态承载力呈缓慢下降趋
势，而人均能值生态足迹则呈迅速上升趋势，使得辽
宁省生态赤字越来越大．辽宁省 ２０１３—２０２２ 年生态
压力指数从 ７．４６上升到 １２．０４，生态压力巨大，生态
安全等级也由较安全变为轻度不安全状态，呈现从
中警到重警的生态安全预警等级．可见，在未来十年
内，辽宁省的生态环境将承受越来越大的压力，生态
安全威胁严重．
３　 结　 　 语
本研究采用基于能值理论改进的生态足迹方
法，即能值⁃生态足迹模型，对辽宁省 ２００３—２０１２ 年
的生态安全状况进行时间序列的定量分析和综合评
价．与传统生态足迹模型相比，基于能值改进的生态
足迹模型克服了传统的生态足迹模型因采用相对指
标计算生态足迹从而不能反映各地区真实生物生产
００６１ 　 　 　 　 　 　 　 　 　 　 　 　 　 　 　 　 　 　 应　 用　 生　 态　 学　 报　 　 　 　 　 　 　 　 　 　 　 　 　 　 　 　 　 　 　 ２７卷
表 ３　 辽宁省 ２０１３—２０２２年人均能值生态承载力和人均能值生态足迹的预测结果
Ｔａｂｌｅ ３　 Ｐｒｅｄｉｃｔｉｖｅ ｒｅｓｕｌｔ ｏｆ ｅｍｅｒｇｙ⁃ｅｃｏｌｏｇｉｃａｌ ｃａｐａｃｉｔｙ ａｎｄ ｅｃｏｌｏｇｉｃａｌ ｆｏｏｔｐｒｉｎｔ ｐｅｒ ｃａｐｉｔａ ｏｆ Ｌｉａｏｎｉｎｇ Ｐｒｏｖｉｎｃｅ ｆｒｏｍ ２０１３ ｔｏ
２０２２
年份
Ｙｅａｒ
人均能值
生态承载力
Ｅｍｅｒｇｙ
ｅｃｏｌｏｇｉｃａｌ
ｃａｐａｃｉｔｙ ｐｅｒ
ｃａｐｉｔａ （ｈｍ２）
人均能值
生态足迹
Ｅｍｅｒｇｙ
ｅｃｏｌｏｇｉｃａｌ
ｆｏｏｔｐｒｉｎｔ ｐｅｒ
ｃａｐｉｔａ （ｈｍ２）
生态赤字 ／
盈余
Ｅｃｏｌｏｇｉｃａｌ
ｄｅｆｉｃｉｔ ／ ｓｕｒｐｌｕｓ
生态压力
指数
Ｅｃｏｌｏｇｉｃａｌ
ｐｒｅｓｓｕｒｅ
ｉｎｄｅｘ
生态安全等级
Ｅｃｏｌｏｇｉｃａｌ
ｓｅｃｕｒｉｔｙ
ｌｅｖｅｌ
生态协调
指数
Ｅｃｏｌｏｇｉｃａｌ
ｃｏｏｒｄｉｎａｔｉｏｎ
ｉｎｄｅｘ
生态安全
预警等级
Ｅｃｏｌｏｇｉｃａｌ ｓｅｃｕｒｉｔｙ
ａｌａｒｍ ｌｅｖｅｌ
２０１３ ３．０４ ２２．７２ －１９．６８ ７．４６ 较安全 Ｌｅｓｓ ｓａｆｅ １．１２ 中警 Ｍｏｄｅｒａｔｅ ａｌａｒｍ
２０１４ ３．０４ ２３．９０ －２０．８７ ７．８７ 较安全 Ｌｅｓｓ ｓａｆｅ １．１２ 中警 Ｍｏｄｅｒａｔｅ ａｌａｒｍ
２０１５ ３．０３ ２５．１５ －２２．１２ ８．３０ 较安全 Ｌｅｓｓ ｓａｆｅ １．１１ 中警 Ｍｏｄｅｒａｔｅ ａｌａｒｍ
２０１６ ３．０２ ２６．４６ －２３．４３ ８．７５ 较安全 Ｌｅｓｓ ｓａｆｅ １．１１ 中警 Ｍｏｄｅｒａｔｅ ａｌａｒｍ
２０１７ ３．０２ ２７．８３ －２４．８２ ９．２３ 较安全 Ｌｅｓｓ ｓａｆｅ １．１０ 中警 Ｍｏｄｅｒａｔｅ ａｌａｒｍ
２０１８ ３．０１ ２９．２８ －２６．２７ ９．７３ 较安全 Ｌｅｓｓ ｓａｆｅ １．１０ 中警 Ｍｏｄｅｒａｔｅ ａｌａｒｍ
２０１９ ３．００ ３０．８０ －２７．８０ １０．２６ 轻度不安全 Ｓｌｉｇｈｔｌｙ ｄａｎｇｅｒｏｕｓ １．０９ 重警 Ｈｉｇｈ ａｌａｒｍ
２０２０ ２．９９ ３２．４１ －２９．４１ １０．８２ 轻度不安全 Ｓｌｉｇｈｔｌｙ ｄａｎｇｅｒｏｕｓ １．０９ 重警 Ｈｉｇｈ ａｌａｒｍ
２０２１ ２．９９ ３４．０９ －３１．１１ １１．４１ 轻度不安全 Ｓｌｉｇｈｔｌｙ ｄａｎｇｅｒｏｕｓ １．０８ 重警 Ｈｉｇｈ ａｌａｒｍ
２０２２ ２．９８ ３５．８７ －３２．８９ １２．０４ 轻度不安全 Ｓｌｉｇｈｔｌｙ ｄａｎｇｅｒｏｕｓ １．０８ 重警 Ｈｉｇｈ ａｌａｒｍ
性面积需求的缺点，通过运用能值分析方法，将研究
区域的各种能量流转化成同一标准，并引入能值密
度的概念，将这些能量流换算成对应的生物生产性
土地面积，并计算得到生态足迹和生态承载力，从而
能够定量研究区域的生态经济状况，更真实地描述
生态足迹的情况．同时，虽然传统生态足迹模型和改
进生态足迹模型都是通过生物生产性土地面积来定
量描述生态足迹和生态承载力，但在具体的换算过
程中，改进生态足迹模型所采用的能值转换率、能值
密度等参数更加稳定，更能反映区域特征．然而，由
于生态经济系统的复杂多样性，改进后的生态足迹
模型中能值转换率计算比较困难，尤其是工业产品
和服务太阳能值转换率的计算，会因为所选择的原
材料、生产方式、途径和效率的不同而变化，难以给
出确定的数值．但总的来看，能值⁃生态足迹模型克
服了传统生态足迹模型存在的部分缺陷，计算结果
能够更真实地反映研究区域的生态安全状况．
参考文献
［１］　 Ｃａｒｒｏｌｌ ＳＰ， Ｊｏｒｇｅｎｓｅｎ ＰＳ， Ｋｉｎｎｉｓｏｎ ＭＴ， ｅｔ ａｌ． Ａｐｐｌｙｉｎｇ
ｅｖｏｌｕｔｉｏｎａｒｙ ｂｉｏｌｏｇｙ ｔｏ ａｄｄｒｅｓｓ ｇｌｏｂａｌ ｃｈａｌｌｅｎｇｅｓ．
Ｓｃｉｅｎｃｅ， ２０１４， ３４６： ３１３
［２］　 Ｋｒａｂｂｅｎｈｏｆｔ ＤＰ， Ｓｕｎｄｅｒｌａｎｄ ＥＭ． Ｇｌｏｂａｌ ｃｈａｎｇｅ ａｎｄ
ｍｅｒｃｕｒｙ． Ｓｃｉｅｎｃｅ， ２０１３， ３４１： １４５７
［３］　 Ｓｕｄｉｎｇ Ｋ， Ｈｉｇｇｓ Ｅ， Ｐａｌｍｅｒ Ｍ， ｅｔ ａｌ． Ｃｏｍｍｉｔｔｉｎｇ ｔｏ
ｅｃｏｌｏｇｉｃａｌ ｒｅｓｔｏｒａｔｉｏｎ． Ｓｃｉｅｎｃｅ， ２０１５， ３４８： ６３８－６４０
［４］　 Ｈｅ Ｃ⁃Ｌ （和春兰）， Ｒａｏ Ｈ （饶　 辉）， Ｚｈａｏ Ｘ⁃Ｑ （赵
筱青 ）． Ａｄｖａｎｃｅｓ ｉｎ ｅｃｏｌｏｇｉｃａｌ ｓｅｃｕｒｉｔｙ ａｓｓｅｓｓｍｅｎｔ
ｒｅｓｅａｒｃｈ ｉｎ Ｃｈｉｎａ． Ｙｕｎｎａｎ Ｇｅｏｇｒａｐｈｉｃ Ｅｎｖｉｒｏｎｍｅｎｔ
Ｒｅｓｅａｒｃｈ （云南地理环境研究）， ２０１０， ２２（３）： １０４－
１１０ （ｉｎ Ｃｈｉｎｅｓｅ）
［５］　 Ｗｕ Ｘ （吴 　 晓 ）． Ｒｅｓｅａｒｃｈ ｏｎ Ｅｃｏｌｏｇｉｃａｌ Ｓｅｃｕｒｉｔｙ
Ａｓｓｅｓｓｍｅｎｔ ｏｆ Ｔｈｒｅｅ Ｇｏｒｇｅｓ Ｒｅｓｅｒｖｏｉｒ Ａｒｅａ ｏｆ Ｅａｓｔｅｒｎ
Ｃｈｏｎｇｑｉｎｇ． ＰｈＤ Ｔｈｅｓｉｓ． Ｗｕｈａｎ： Ｓｃｈｏｏｌ ｏｆ Ｃｉｔｙ ａｎｄ Ｅｎ⁃
ｖｉｒｏｎｍｅｎｔａｌ Ｓｃｉｅｎｃｅ， Ｃｅｎｔｒａｌ Ｃｈｉｎａ Ｎｏｒｍａｌ Ｕｎｉｖｅｒｓｉｔｙ，
２０１４ （ｉｎ Ｃｈｉｎｅｓｅ）
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Ｊｉｌｉｎ Ｐｒｏｖｉｎｃｅ Ｂａｓｅｄ ｏｎ ｔｈｅ Ｅｍｅｒｇｙ ａｎｄ Ｅｃｏｌｏｇｉｃａｌ Ｆｏｏｔ⁃
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［２６］　 Ｙａｎ Ｚ （燕 　 子）． Ｓｔｕｄｙ ｏｎ ｔｈｅ Ｅｃｏｌｏｇｉｃａｌ Ｓｅｃｕｒｉｔｙ ｏｆ
Ｗｕｈａｎ ｂａｓｅｄ ｏｎ ｔｈｅ Ｅｍｅｒｇｙ⁃Ｅｃｏｌｏｇｉｃａｌ Ｆｏｏｔｐｒｉｎｔ Ｍｏｄｅｌ．
Ｍａｓｔｅｒ Ｔｈｅｓｉｓ． Ｗｕｈａｎ： Ｃｅｎｔｒａｌ Ｃｈｉｎａ Ｎｏｒｍａｌ Ｕｎｉｖｅｒｓｉ⁃
ｔｙ， ２０１２ （ｉｎ Ｃｈｉｎｅｓｅ）
［２７］　 Ｄｅｎｇ Ｊ⁃Ｌ （邓聚龙）． Ｔｈｅ Ｇｒｅｙ Ｓｙｓｔｅｍ Ｔｈｅｏｒｙ Ｔｕｔｏｒｉａｌ．
Ｗｕｈａｎ： Ｈｕａｚｈｏｎｇ Ｕｎｉｖｅｒｓｉｔｙ ｏｆ Ｓｃｉｅｎｃｅ ａｎｄ Ｔｅｃｈｎｏｌｏｇｙ
Ｐｒｅｓｓ， １９９０ （ｉｎ Ｃｈｉｎｅｓｅ）
［２８］　 Ｘｕ Ｊ⁃Ｈ （徐建华）． Ｍａｔｈｅｍａｔｉｃａｌ Ｍｅｔｈｏｄ ｉｎ Ｃｏｎｔｅｍｐｏ⁃
ｒａｒｙ Ｇｅｏｇｒａｐｈｙ． Ｂｅｉｊｉｎｇ： Ｈｉｇｈｅｒ Ｅｄｕｃａｔｉｏｎ Ｐｒｅｓｓ， ２００２
（ｉｎ Ｃｈｉｎｅｓｅ）
［２９］　 Ｌｉａｏｎｉｎｇ Ｓｔａｔｉｓｔｉｃ Ｂｕｒｅａｕ （辽宁统计局）． Ｌｉａｏｎｉｎｇ Ｓｔａ⁃
ｔｉｓｔｉｃ Ｙｅａｒｂｏｏｋ． Ｂｅｉｊｉｎｇ： Ｃｈｉｎａ Ｓｔａｔｉｓｔｉｃｓ Ｐｒｅｓｓ， ２０１３
（ｉｎ Ｃｈｉｎｅｓｅ）
［３０］　 Ｃａｏ Ｊ⁃Ｊ （曹晶晶）． Ａｓｓｅｓｓｍｅｎｔ ａｎｄ Ｐｒｅｄｉｃｔｉｏｎ ｏｎ Ｅｃｏ⁃
ｌｏｇｉｃａｌ Ｓｅｃｕｒｉｔｙ ｏｆ Ｈｕｂｅｉ Ｐｒｏｖｉｎｃｅ Ｂａｓｅｄ ｏｎ ｔｈｅ Ｅｎｅｒｇｙ
ａｎｄ Ｅｃｏｌｏｇｉｃａｌ Ｆｏｏｔｐｒｉｎｔ Ｍｏｄｅｌ． Ｍａｓｔｅｒ Ｔｈｅｓｉｓ． Ｗｕｈａｎ：
Ｆａｃｕｌｔｙ ｏｆ Ｒｅｓｏｕｒｃｅｓ ａｎｄ Ｅｎｖｉｒｏｎｍｅｎｔａｌ Ｓｃｉｅｎｃｅ， Ｈｕｂｅｉ
Ｕｎｉｖｅｒｓｉｔｙ， ２０１２ （ｉｎ Ｃｈｉｎｅｓｅ）
［３１］　 Ｚｈａｏ Ｚ⁃Ｑ （赵志强）， Ｌｉ Ｓ⁃Ｃ （李双成）， Ｇａｏ Ｙ （高
阳）． Ｅｍｅｒｇｙ⁃ｂａｓｅｄ ｍｏｄｉｆｉｃａｔｉｏｎ ｆｏｒ ｅｃｏｌｏｇｉｃａｌ ｆｏｏｔｐｒｉｎｔ
ａｃｃｏｕｎｔｉｎｇ ａｎｄ ａｐｐｌｉｃａｔｉｏｎ ｔｏ ｏｐｅｎ ｅｃｏ⁃ｅｃｏｎｏｍｉｃ ｓｙｓ⁃
ｔｅｍ： Ａ ｃａｓｅ ｓｔｕｄｙ ｏｆ Ｓｈｅｎｚｈｅｎ Ｃｉｔｙ． Ａｃｔａ Ｅｃｏｌｏｇｉｃａ
Ｓｉｎｉｃａ（生态学报）， ２００８， ２８（５）： ２２２０ － ２２３１ （ ｉｎ
Ｃｈｉｎｅｓｅ）
作者简介　 杨　 青，女，１９９０年，硕士研究生． 主要从事产业
生态与环境管理研究． Ｅ⁃ｍａｉｌ： ｙａｎｇｑｉｎｇ１４＠ ｍａｉｌｓ． ｕｃａｓ． ａｃ． ｃｎ
责任编辑　 杨　 弘
杨青， 逯承鹏， 周锋， 等． 基于能值⁃生态足迹模型的东北老工业基地生态安全评价———以辽宁省为例． 应用生态学报， ２０１６，
２７（５）： １５９４－１６０２
Ｙａｎｇ Ｑ， Ｌｕ Ｃ⁃Ｐ， Ｚｈｏｕ Ｆ， ｅｔ ａｌ． Ａｎ ｅｍｅｒｇｙ⁃ｅｃｏｌｏｇｉｃａｌ ｆｏｏｔｐｒｉｎｔ ｍｏｄｅｌ ｂａｓｅｄ ｅｖａｌｕａｔｉｏｎ ｏｆ ｅｃｏｌｏｇｉｃａｌ ｓｅｃｕｒｉｔｙ ａｔ ｔｈｅ ｏｌｄ ｉｎｄｕｓｔｒｉａｌ ａｒｅａ
ｉｎ Ｎｏｒｔｈｅａｓｔ Ｃｈｉｎａ： Ａ ｃａｓｅ ｓｔｕｄｙ ｏｆ Ｌｉａｏｎｉｎｇ Ｐｒｏｖｉｎｃｅ． Ｃｈｉｎｅｓｅ Ｊｏｕｒｎａｌ ｏｆ Ａｐｐｌｉｅｄ Ｅｃｏｌｏｇｙ， ２０１６， ２７（５）： １５９４－１６０２ （ｉｎ Ｃｈｉｎｅｓｅ）
２０６１ 　 　 　 　 　 　 　 　 　 　 　 　 　 　 　 　 　 　 应　 用　 生　 态　 学　 报　 　 　 　 　 　 　 　 　 　 　 　 　 　 　 　 　 　 　 ２７卷