广西以其壮观的岩溶地貌而著称,是中国岩溶分布集中的地区之一,存在石漠化、内涝等生态环境问题[1]。岩溶地区的石漠化及其引发的社会与生态环境问题一直是研究热点,许多科研人员开展了有关岩溶地区石漠化时空分布特征[2-3]、石漠化治理与扶贫开发[4]、石漠化治理典型种养结合模式及产业发展[5-6]等方面研究,探索产业发展的有效策略[7-8],进行品种改良以提升作物品质[9],并深入研究育苗技术与病虫害防治方法[10]。截至2021年底,广西石漠化土地面积为105万公顷,占全国石漠化土地总面积的15.58%,与2016年相比减少了48.3万公顷[11],广西石漠化土地面积的减少说明其生态环境状况稳定向好。广西在石漠化综合治理过程中积极探索并实施了多样化的生态模式,如种草养牛、种桑养蚕、核桃种植以及石山火龙果套种等,这些生态模式不仅有助于改善生态环境,而且也为当地农民增收和经济发展开辟新途径。然而,这些石漠化治理的生态模式在经济、生态保护以及可持续性发展等方面尚未有统一的衡量标准对其进行定量评估和优化。
根据美国生态学家Odum[12]提出的能值分析方法,可将所有形式的能量转换为太阳能的等效值,使得不同来源和类型的能源可以在同一标准下进行计算和比较,进而对生态系统或生态经济系统等进行科学且全面地评估[13]。能值分析法作为一种评估工具,已被广泛应用于多个领域。该方法在中国生态文明建设趋势评价指标体系的构建中发挥了重要作用[14],被广泛应用于农业、城市和湿地等生态系统,是评价生态承载力、区域可持续性和生态经济系统可持续性的重要工具[15-17]。能值分析法在农产品的能值价值评估中扮演着关键角色[18],并且已经扩展到各类种植模式的生态经济效益和可持续能力评价中[19-20],为农业生产模式的优化提供了重要的参考依据。鉴于其科学性,科研人员已将能值分析方法应用于广西都安瑶族自治县农业生态经济系统评价[21]、贵州生态经济系统可持续发展评价[22]、贵州印江土家族苗族自治县朗溪镇石漠化治理综合效益评价[23],以及云南断陷盆地喀斯特等4种典型种植模式的效益评价[24]研究工作中。这些研究通过能值分析方法对喀斯特地区的农业生态经济系统进行了深入研究,评估了不同地区和种植模式下的生态效益和经济效益,为喀斯特地区的种植模式优化提供了建议,为其可持续发展提供了科学依据和实践指导,展示了能值分析在评估和提升农业生态经济系统可持续性上的应用价值。但这些研究主要集中在区域生态经济系统评价或断陷盆地地貌类型区,缺乏针对广西岩溶地区石漠化综合治理生态模式的效益评价和可持续分析,如何综合对比评价这些模式之间的效益特征值需深入研究。
因此,本研究选取广西区内5种石漠化综合治理典型生态模式(以下简称为“典型生态模式”)中取得较好经济效益和生态效益的模式进行分析,包括种草养牛模式(Y1)、种桑养蚕模式(Y2)、毛葡萄模式(Q1)、火龙果黄豆复合模式(Q2)和金银花模式(Q3),其中Y1、Y2为种养结合模式,Q1、Q2、Q3为生态种植模式。采用能值理论及其分析方法,构建统一的衡量标准和能值评价指标体系,对上述5种典型生态模式进行能值效益分析并评估确定效益较好的模式;通过横向对比分析各模式,探讨它们所面临的挑战和潜在的改进措施,拟为广西石漠化治理典型模式的可持续发展提供建议。
1 材料与方法 1.1 研究区概况本研究选取的5种典型生态模式研究区均位于广西43个国家级石漠化综合治理重点县(市、区)范围内,分别位于桂西北峰丛洼地治理区的环江毛南族自治县、隆林各族自治县、罗城仫佬族自治县以及桂西南峰丛洼地治理区的平果市和马山县,各研究区的位置和石漠化程度如图 1所示。
![]() |
Note: this map is based on the standard map with the approval number GS (2023) 2767 downloaded from the Ministry of Natural Resources Standard Map Service website, and the base map has not been modified.KRD means Karst rocky desertification.DEM means digital elevation model. 图 1 研究区位置和石漠化程度示意图 Fig.1 Schematic diagram of the location and degree of rocky desertification of the study areas |
1.2 典型生态模式的基本特征 1.2.1 种养结合模式
种养结合模式是一种将种植和养殖相结合,通过生态系统中动物、植物以及微生物之间的相互作用,使农业废弃物和副产品得到充分利用,形成循环式农业系统的模式。本研究分别以广西河池市环江毛南族自治县的种草养牛模式(Y1)和广西百色市隆林各族自治县的种桑养蚕模式(Y2)作为种养结合模式的研究对象,这两种模式的基本情况见表 1。用Odum[12]的“能量系统语言”绘制其系统能流图(图 2)。由于系统中产出的牧草、桑叶均用作养殖系统的饲料,而养殖环节中动物产出的粪便又反过来被投入到种植系统中用作肥料,故将这两种系统的产出归为系统反馈能,且在系统总能值中不计入能值产出。
模式 Model |
前期投入 Initial investment |
产物 Product |
种植区域 Planting area |
Grass-fed cattle model (Y1) | Grass seeds, cattle seedlings | Grass and beef | Huanjiang Maonan Autonomous County,Guangxi |
Silkworm breeding model (Y2) | Mulberry seedlings, silkworm eggs, silkworm pots, and silkworm plaques | Cocoons and mulberry leaves | Longlin Various Nationalities Auto-nomous County,Guangxi |
Hairy grape model (Q1) | Hairy grape seedlings, cement steel wire bracket | Hairy grape | Luocheng Mulao Autonomous County,Guangxi |
Dragon fruit and soybean compound model (Q2) | Dragon fruit seedlings, cement support, soybeans | Dragon fruit, dragon fruit flower and soybean | Pingguo City, Guangxi |
Honeysuckle model (Q3) | Honeysuckle seedlings | Honeysuckle | Mashan County, Guangxi |
![]() |
图 2 种养结合模式的系统能流图 Fig.2 System energy flow diagram of planting-breeding combinative model |
1.2.2 生态种植模式
选取广西罗城仫佬族自治县的毛葡萄模式(Q1)、广西平果市的火龙果黄豆复合模式(Q2)和广西马山县的金银花模式(Q3)作为生态种植模式的研究对象,这3种典型生态种植模式的基本情况见表 1,其中Q2为复合种植模式,Q1和Q3为单一种植模式。毛葡萄、火龙果、金银花的植株都十分耐贫瘠和干旱,对环境适应力较强,能够适应石漠化地区特殊的土壤条件,且它们的根系发达,具有较好的水土保持能力,在为石漠化地区带来经济收益的同时也创造了良好的生态效益。这些生态种植模式在广西石漠化地区获得了推广应用,比部分传统农业种植模式具有更高的生态和经济价值[4]。生态种植模式的系统能流图如图 3所示。
![]() |
图 3 生态种植模式的系统能流图 Fig.3 System energy flow diagram of ecological planting model |
1.3 方法 1.3.1 能值评价方法
本研究采用Odum[12]提出的方法将5种典型生态模式中能值投入和能值产出的原始数据转化为太阳能值,进行能值效益分析。基于Brown等[13]的研究成果,全球太阳总能值采用1.2×1025 sej/a的基准计算。按照能量来源和性质的不同,将典型生态模式的投入能量划分为可更新环境资源(R)、不可更新环境资源(N)、可更新辅助能(T)、不可更新辅助能(F)4类。环境资源包括可更新环境资源和不可更新环境资源,其中,可更新环境资源包括太阳能值、雨水势能、雨水化学能、风能、地球循环能,不可更新环境资源为表土流失能。经济辅助能包括可更新辅助能和不可更新辅助能,其中,可更新辅助能包括劳动力、种苗等,不可更新辅助能包括化肥、农药、电力等种植投入。由于电力和劳动力通常由可更新资源和不可更新资源共同作用产生,本研究参照王小龙[25]的研究,将劳动力、电力的可更新部分分别按照投入的12%和68.8%计算。Y1所需要用到的蚕盆、蚕匾等木材和塑料制品的使用寿命约为10年,因此一年中所消耗的能量按照总投入的10%计算。Q1和Q2中,毛葡萄、火龙果都属于攀缘作物,在种植过程中需要搭建支架,支架使用的材料为水泥立柱,使用寿命约为20年,因此一年中所消耗的能量按照总投入的5%计算。
1.3.2 能值评价指标体系选取的主要评价指标包括能值投资率(Emergy Investment Ratio,EIR)、能值产出率(Emergy Yield Ratio,EYR)、能值自给率(Emergy Self-sufficiency Rate,ESR)、环境负载率(Environmental Load Rate,ELR)、环境可持续性指数(Environmental Sustainable Indices,ESI),指标的计算方法和含义见表 2。通过这些能值指标的计算结果,对所选取的5种典型生态模式的生态经济效益可持续性进行评价。
指标 Index |
运算式 Expression |
含义 Meaning |
EIR | (F+T)/(R+N) | An indicator used to measure the degree of economic development and environmental dependence |
EYR | Y/(F+T) | Measure the contribution of system output to the economy and production efficiency |
ESR | (R+N)/I | Reflect the size of its self-sufficiency ability |
ELR | (N+F)/F | The environmental pressure of the evaluation system and the pressure caused by the investment and use of nonrenewable resources on the environment |
ESI | EYR/ELR | Measure the coordination and sustainability indicators of the system |
Note: R indicates renewable environmental resources; N indicates nonrenewable environmental resources; F indicates nonrenewable auxiliary emergy; T indicates renewable auxiliary energy; I indicates total input emergy value; Y indicates total output emergy value. |
1.4 数据来源
典型生态模式中的肥料、除草剂、支架、亩产量等投入产出数据主要来源于农户问卷调查。可更新环境资源中的年均太阳能辐射量、平均风速、年降水量等数据资料来源于广西壮族自治区农业农村厅官网(http://nynct.gxzf.gov.cn/)、广西河池市农业农村局官网(http://nyncj.hechi.gov.cn/)、广西河池市环江毛南族自治县人民政府网(http://www.hjzf.gov.cn/xxgk/)、广西河池罗城仫佬族自治县人民政府网(http://www.luocheng.gov.cn/)、广西百色隆林各族自治县人民政府网(http://www.gxll.gov.cn/)、广西南宁市马山县人民政府门户网站(http://www.nnms.gov.cn/)、《广西统计年鉴2022》[26]、曾巧云[15]的研究结果,所使用的能值基线为1.2×1025 sej/a。能值折算系数、能值转换率和能值计算公式主要参考文献[12, 15, 23, 27-34]。本研究使用到的有关能值计算公式列举如下:
(1) 太阳能值=农业用地面积(m2)×年均太阳能辐射量(J/m2)×能值转换率(sej/J)。
(2) 雨水化学能=农业用地面积(m2)×年降水量(m)×吉布斯自由能(J/g)×雨水密度(g/m3)×能值转换率(sej/J),式中,吉布斯自由能(G)为4.94 J/g,雨水密度为1×106 g/m3。
(3) 雨水势能=农业用地面积(m2)×平均海拔(m)×年降水量(m)×雨水密度(kg/m3)×重力加速度(m/s2)×能值转换率(sej/J),式中,重力加速度为9.8 m/s2。
(4) 风能=农业用地面积(m2)×空气层平均高度(m)×风密度(g/m3)×涡流扩散系数(m2/s)×风速(m/s)×能值转换率(sej/J),式中,空气层平均高度为1 000 m,风密度为1.29×103 g/m3,涡流扩散系数为12.95 m2/s,风速为3.93×10-3 m/s。
(5) 地球循环能=农业用地面积(m2)×单位面积热通量(J/m2)×能值转换率(sej/J),式中,由于广西地质稳定,单位面积热通量为1.0×106 J/m2。
(6) 表土流失能=耕地面积(m2)×土壤侵蚀率(g/m2)×流失土壤中的有机质含量(%)×单位有机质能量(J/g)×能值转换率(sej/J),式中,土壤侵蚀率为250 g/m2,流失土壤中的有机质含量为3%,单位有机质能量为2.09×104 J/g。
(7) A能值=A使用量(g)×A能值转换率,式中,A为复合肥、氮肥、钾肥、磷肥、豆粕(饲料)、麦麸(饲料)、农药、水泥、钢材、塑料。
(8) B能值=B使用量(g)×B能值折算系数×B能值转换率,式中,B为电力、有机肥、牧草(青饲料)、玉米(饲料)、蚕茧、劳动力、肉牛、中草药、水果、黄豆、蔬菜瓜果、种子。
各能量的能值折算系数和能值转换率见表 3。
项目 Item |
能值折算系数 Emergy conversion coefficient |
能值转换率 Emergy conversion rate |
参考文献 Reference |
Solar energy value | 1.00 sej/J | [22] | |
Rainwater chemical energy | 2.28×104 sej/J | [22] | |
Rainwater potential energy | 1.27×104 sej/J | [22] | |
Earth's cyclic energy | 4.32×104 sej/J | [22] | |
Surface soil loss energy | 9.40×104 sej/J | [22] | |
Cement | 4.19×1010 sej/g | [27] | |
Steel | 1.78×109 sej/g | [27] | |
Plastic | 4.8×1010 sej/g | [27] | |
Compound fertilizer | 3.56×109 sej/g | [28] | |
Nitrogenous fertilizer | 4.83×109 sej/g | [28] | |
Potash fertilizer | 1.40×109 sej/g | [28] | |
Phosphate fertilizer | 4.96×109 sej/g | [28] | |
Power | 3.60×106 J/kWh | 2.03×105 sej/J | [28] |
Organic fertilizer | 1.35×107 J/kg | 2.52×105 sej/J | [28] |
Grass (green feed) | 1.46×107 J/kg | 3.43×104 sej/J | [28] |
Corn (feed) | 1.63×107 J/kg | 8.11×103 sej/J | [28] |
Soybean meal (feed) | 1.38×109 sej/g | [28] | |
Wheat bran (feed) | 2.29×109 sej/g | [28] | |
Pesticide | 2.03×109 sej/g | [28] | |
Silkworm cocoon | 9.63×106 J/kg | 2.54×106 sej/J | [28] |
Cattle | 1.19×107 J/kg | 3.08×106 sej/J | [28] |
Soybean | 1.50×107 J/kg | 9.72×104 sej/J | [28] |
Vegetables and fruits | 2.50×106 J/kg | 3.43×104 sej/J | [28] |
Seed | 1.63×107 J/kg | 8.41×104 sej/J | [28] |
Chinese herbal medicine | 1.43×106 J/kg | 2.00×105 sej/J | [29] |
Fruit | 2.65×106 J/kg | 5.30×105 sej/J | [29] |
Labour force | 1.26×107 J/d | 4.83×105 sej/J | [30] |
2 结果与分析 2.1 能值投入结构分析 2.1.1 种养结合模式能值投入结构分析
如表 4所示,Y1和Y2的能值总投入分别为2.64×1016和3.75×1016 sej。其中,Y1和Y2的环境资源投入分别为1.46×1014和1.47×1014 sej,不到能值总投入的1%;投入的经济辅助能分别为2.62×1016和3.74×1016 sej,占比超过99%。从资源细分类别看,Y1和Y2也有很大差别,Y1的可更新辅助能占能值总投入的98.11%,占比高于其他能值投入。Y2的不可更新辅助能占比最大,达到了54.60%。由此可见,种养结合模式的系统运转主要靠经济辅助能值驱动,Y1的能值投入侧重于可更新辅助能,Y2的能值投入则侧重于不可更新辅助能。从图 4可看出,Y1的能值投入中占比最大的为牛苗,达到了83.49%;其次为饲料,占比为13.68%;相比之下牧草苗的输入能量占比可忽略不计。Y2的能值投入中占比较大的为电力和人力,分别为56.81%和32.40%。
项目 Item |
Y1 | Y2 | |||
能值/sej Emergy/sej |
占比/% Proportion/% |
能值/sej Emergy/sej |
占比/% Proportion/% |
||
Updatable environmental resources | 1.36×1014 | 0.52 | 1.37×1014 | 0.37 | |
Nonrenewable environmental resources | 9.83×1012 | 0.04 | 9.83×1012 | 0.03 | |
Updatable auxiliary energy | 2.59×1016 | 98.11 | 1.69×1016 | 45.07 | |
Nonrenewable auxiliary energy | 3.18×1014 | 1.21 | 2.05×1016 | 54.67 | |
Total input emergy | 2.64×1016 | 100 | 3.75×1016 | 100 |
![]() |
图 4 种养结合模式的能值投入结构 Fig.4 Emergy input structure of planting-breeding combinative models |
2.1.2 生态种植模式能值投入及结构分析
生态种植模式的能值投入分析如表 5所示。Q1、Q2、Q3的能值总投入分别为7.01×1014、1.03×1015、2.54×1014 sej,其中Q2的能值总投入高于Q1和Q3,主要原因是火龙果种植前期需要投入大量水泥柱对火龙果植株进行固定;且由于其是复合种植模式,农药、化肥等不可更新辅助能的投入比Q1和Q3略高。从资源细分类别上看,Q1和Q2能值投入占比最大的均为不可更新辅助能,两者的不可更新辅助能占各自能值总投入的比例分别为55.06%和70.13%,可见Q1和Q2的运转主要依靠不可更新辅助能值,该能值投入占对应模式能值总投入的50%以上,这点与Y2模式相似。与前两者不同,Q3能值投入占比最大的为可更新环境资源,为55.83%。从图 5可以看出,Q1和Q2主要的能值投入均为支架,占比分别为34.20%和46.64%;Q3中占比最大的部分是环境资源,为59.70%。值得注意的是,这3种生态种植模式当中肥料和劳动力两项的占比之和大小排序为Q1>Q2>Q3,在38%-44%,占各模式能值总投入的比例较大;果苗和农药的能值投入占比不超过2%。
项目 Item |
Q1 | Q2 | Q3 | |||||
能值/sej Emergy/sej |
占比/% Proportion/% |
能值/sej Emergy/sej |
占比/% Proportion/% |
能值/sej Emergy/sej |
占比/% Proportion/% |
|||
Updatable environmental resources | 1.44×1014 | 20.54 | 1.31×1014 | 12.67 | 1.42×1014 | 55.83 | ||
Nonrenewable environmental resources | 9.83×1012 | 1.40 | 9.83×1012 | 0.95 | 9.83×1012 | 3.87 | ||
Updatable auxiliary energy | 1.61×1014 | 22.97 | 1.68×1014 | 16.25 | 3.11×1013 | 12.23 | ||
Nonrenewable auxiliary energy | 3.86×1014 | 55.06 | 7.25×1014 | 70.13 | 7.14×1013 | 28.07 | ||
Total input emergy | 7.01×1014 | 100 | 1.03×1015 | 100 | 2.54×1014 | 100 |
![]() |
图 5 生态种植模式能值投入结构 Fig.5 Emergy input structure of ecological planting models |
2.2 能值评价指标分析 2.2.1 能值投资率(EIR)
在生产过程中,能值投资率是衡量一个地区经济发展水平和对环境资源依赖程度的重要指标。EIR较高通常意味着该系统的经济发展水平较高,且对环境的依赖性较低[26]。如表 6所示,5种典型生态模式的EIR相差较大,大小排序为Y2>Y1>Q2>Q1>Q3。具体来看,Y2的EIR为254.987 7,Y1的EIR为104.367 8,数值均较大,这说明种养结合模式对环境的依赖性较小,经济发展水平较高。生态种植模式的EIR为0.5-6.5,Q2在提高了土地利用率的同时,对化肥、人力等资源的投入比Q3更多,因此Q2的EIR最高,为6.318 5,而Q3的EIR最低,仅为0.675 9,在5种典型生态模式中对环境的依赖性最大。
模式 Model |
能值评价指标 Emergy evaluation index |
||||
EIR | EYR | ESR | ELR | ESI | |
Y1 | 104.367 8 | 3.255 7 | 0.005 5 | 1.030 9 | 3.158 1 |
Y2 | 254.987 7 | 5.230 0 | 0.003 9 | 1.000 5 | 5.227 5 |
Q1 | 3.356 9 | 2.716 6 | 0.219 6 | 1.025 5 | 2.649 2 |
Q2 | 6.318 5 | 2.912 7 | 0.132 7 | 1.013 6 | 2.873 7 |
Q3 | 0.675 9 | 2.511 7 | 0.596 7 | 1.137 7 | 2.207 8 |
2.2.2 能值产出率(EYR)
在生产过程中,能值产出率是衡量系统产出对经济贡献及其生产效率贡献的关键指标。EYR较高意味着系统产出的能值较高,反映出其具有较高的生产效率、竞争力和经济效益[27]。表 6的结果表明,5种典型生态模式的EYR大小排序为Y2>Y1>Q2>Q1>Q3,Y2和Y1的EYR分别为5.230 0和3.255 7,显示出这两种模式在生产效率和经济贡献上优势显著。生态种植模式的EYR均大于2,其中Q2的EYR最大,为2.912 7,但数值比种养结合模式Y1的EYR略小。从EYR的数值大小来看,种养结合模式在生产效率和对经济的贡献上更优于生态种植模式;生态种植模式中,复合种植模式的能值产出优于单一种植模式。
2.2.3 能值自给率(ESR)在生产过程中,ESR越高意味着系统自给自足能力越强,对内部资源开发程度也越高[27],这一指标能够反映系统的自给自足能力。表 6的结果显示,种养结合模式Y1、Y2的ESR极低,分别为0.005 5和0.003 9,这意味着它们在自然资源的利用上高度依赖外部输入。生态种植模式的ESR比种养结合模式高,具体表现为Q3>Q1>Q2>Y1>Y2,Q3的ESR最高,为0.596 7,表明Q3在自然资源的自给方面表现相对较好。从整体来看,5种典型生态模式的ESR均较低,表明这些模式的自给能力不足。
2.2.4 环境负载率(ELR)在生产过程中,ELR用于衡量系统中能量流动对外部环境所造成的压力。较高的ELR通常表示一个地区或国家的科技发展水平较高,而较低的ELR则说明该地区或国家的科技发展水平有待提升[20]。5种典型生态模式的ELR均处于1.0-1.2的范围内,数值相差不大,其中Q3的ELR最高,为1.137 7(表 6)。
2.2.5 环境可持续性指数(ESI)在生产过程中环境可持续性指数与其数值之间并不是简单的线性关系。当ESI≤1时为消费驱动型系统,由消费需求刺激生产,对不可更新资源的依赖程度高;1<ESI<10时,表明该系统富有活力和发展潜力,具有较好的可持续性,为环境可持续性系统;ESI≥10时则是资源环境开发利用程度低、经济欠发达的系统,其值越高则经济越欠发达,系统内资源环境的开发利用程度越低[35-36]。由表 6可知,5种典型生态模式的ESI均在1-10之间,这表明这些系统具有较好的活力和发展潜力,在一定程度上能够实现对自然资源的可持续利用。
3 讨论 3.1 能值投入结构对比本研究通过能值分析的方法,将不可比较的资源转换成统一的单位,实现了5种广西石漠化综合治理典型生态模式效果的横向对比。本研究中,这5种典型生态模式的能值投入差距较大,能值投入结构也不尽相同。种养结合模式的环境资源投入占比较低,低于1%,而生态种植模式的环境资源占比较高,在10%-60%之间。总体来看,种养结合模式比生态种植模式的能值投入更高;Q3的能值总投入中占比最高的是环境资源,为59.70%,而其他4种模式能值总投入占比最高的为经济辅助能投入,占比达到了75%以上。Y2、Q1和Q2的不可更新辅助能占能值总投入的比例较高,对石漠化地区的环境压力有一定影响。脆弱的生态环境对石漠化地区的农业发展构成限制,这要求当地农业生产从依赖资源投入的外延式增长,转变为依靠科技创新和提高生产率的内涵式增长,以此优化能值结构,提高资源利用率。Y1主要的投入能值是牛苗,占比达到83.49%,前期投入较大,受市场供需的影响较大,但其可更新辅助能占总能值的比例较大,对环境压力小,能够进行可持续发展。Y2中电力和劳动力之和占能值总投入的89.21%,木材、塑料等经济社会能值的投入也占一定比例,这类高资源消耗型模式建议进行规模化发展使其收益最大化。从Y1和Y2的能值投入结构可以发现,这两种种养结合模式对环境和地理位置的要求并不高,可复刻性较强。在生态种植模式的能值投入结构中,主要能量输入是支架和环境资源,肥料和劳动力的占比也较高。因此,应适当增加生态种植模式的社会经济能值的投入,建议地方政府加强对这些模式的技术支撑,探索更多复合种植模式,拓宽生产链;在农作物采收的季节提供一定的帮助,例如可构建短期劳动力平台,解决采收时劳动力紧缺的问题,还可搭建供应商与农民沟通的桥梁,解决农作物销路的问题。此外,这5种典型生态模式的农药能值投入占比较低,在种植和生产加工的过程中可将产品朝有机农产品或绿色农产品进行靠拢,打造品牌化产品,打响地方特色名片。
3.2 能值综合指标比较本研究结果发现,在5种典型生态模式中,EIR的大小排序依次为Y2>Y1>Q2>Q1>Q3,EYR的大小排序依次为Y2>Y1>Q2>Q1>Q3,表明能值投入与能值产出呈正向关系。种养结合模式的EIR和EYR都高于生态种植模式,说明种养结合模式对自然环境的依赖性小,在实际生产中不容易受到天气等自然条件的影响,具有较高的抗风险能力。5种典型生态模式的EYR均大于2,高于进行旅游开发后的广西龙脊梯田复合生态系统(1.761)[37],说明这5种典型生态模式的资源利用效率和产出效率较高,经济效益可观,对石漠化地区的经济发展有一定促进作用。
5种典型生态模式ESR的大小排序依次为Q3>Q1>Q2>Y1>Y2,它们的ESR较低,系统更多地依赖于外部输入的资源,表现为系统开放,对自然资源利用程度降低,自给程度不高,以外部能源进入为主。这5种典型生态模式的ELR处于1.0-1.2之间,系统有很强的生物降解能力[38],与贵州喀斯特槽谷区朗溪镇2015年的ELR(0.3)[23]相比较高,但低于中国农业生态系统的ELR(2.8)[39]以及云南断陷盆地喀斯特玉米种植模式的ELR(1.3)[24],仍在环境可承受范围内。5种典型生态模式的ELR较小也说明其对环境的压力小,生态环境得到较好的保护,更有利于发展可持续性农业经济[20]。从ESI来看,这5种典型生态模式的大小排序依次为Y2>Y1>Q2>Q1>Q3,但这5种典型生态模式的ESI都明显低于广西农业生态经济系统(7.132)[15],说明生态模式的可持续发展能力仍然需要增强。Q2的ESI相较于Q1和Q3更高,原因在于该模式采用复合的种植模式,能值的投入和产出较高,表明该模式在资源利用和产出效率方面具有优势。这一分析结果强调了在农业生产中,选择高效率和高产出的种植模式对提高农业生产系统的可持续性具有重要作用。同时,也表明了在石漠化治理和生态恢复过程中,应考虑推广那些能够提高土地利用效率的种植模式。
对比EYR和ESI等指标,可知种养结合模式在经济收益和可持续发展方面普遍优于生态种植模式,这与秦婵元等[40]对双季稻模式与双季稻-鱼种养模式进行对比研究的结果一致。而Cheng等[41]对贵州3种石漠化治理模式的评价中也得出类似结论:在辣椒种植模式下添加畜牧子系统可以提高其经济效益。通过多样化的农业实践,种养结合模式能够更有效地利用资源,提高农业生产系统的经济和生态效益。生态种植模式中复合模式效益比单一种植模式高,可以根据当地的具体情况适当增加家禽等动物的饲养和合理利用土地间隙,探索更多的种养结合模式和复合的生态种植模式。这不仅可以提高资源的利用效率,还能增加净能值产出率,提高系统的可持续性,从而增强系统的经济和生态韧性。
4 结论(1) 5种广西石漠化治理典型生态模式中,能值总投入的大小顺序为Y2>Y1>Q2>Q1>Q3,其中Y2的能值总投入最多,为3.75×1016 sej,Q3的能值总投入最少,为2.54×1014 sej。从投入产出来看,这5种典型生态模式能值总产出均大于能值总投入。
(2) 从能值投入结构来看,种养结合模式的能值总投入中占比最高的均为经济辅助能投入,达到了99%以上,但仅有Y1的可更新辅助能占比超过了不可更新辅助能,属于可持续发展经济模式。Q1和Q2的能值投入结构与种养结合模式相同,占比最大的均为经济辅助能。Y2、Q1和Q2的能值投入结构中不可更新辅助能占比较大,主要的能值消耗产品有人工、电力、支架等经济社会能值,属于高资源消耗型模式。Q3的能值投入结构中占比最大的为环境资源,达到59.70%,属于环境依赖型模式。2种种养结合模式对环境和地理位置的要求不高,可复刻性较强,可为推广种养结合模式提供便利。3种生态种植模式的能值总投入中农药占比小,可引导产品向有机农产品和绿色农产品上发展。
(3) 从能值指标可以看出,5种典型生态模式对当地经济都有一定贡献。结合EIR和EYR可知,Y2的EIR和EYR显著高于其他模式,属于高投入高产出模式。5种典型生态模式的ELR都维持在1.0-1.2的范围内,表明它们对环境的压力相对有限,为可持续发展提供可能。5种石漠化综合治理典型生态模式的ESI均在1-10之间,表明这些生态模式富有活力和发展潜力。
[1] |
黄捷, 林金红. 气象因素对喀斯特山区石漠化生态修复的探讨[J]. 资源节约与环保, 2023(12): 136-140. DOI:10.3969/j.issn.1673-2251.2023.12.032 |
[2] |
涂纯, 罗为群, 蒋忠诚, 等. 可持续发展实验区石漠化时空演变及其驱动机制研究: 以广西恭城县为例[J]. 中国岩溶, 2024, 43(1): 114-125. |
[3] |
涂宏涛, 马国强, 巨正平, 等. 浅析云南省岩溶地区石漠化空间分布特征: 以建水县为例[J]. 江西科学, 2024, 42(4): 742-748. |
[4] |
周明钧. 广西石漠化治理与扶贫开发对策研究[J]. 经济与社会发展, 2018, 16(1): 10-14. |
[5] |
莫殿宝. 加快环江菜牛产业发展的路径探索[J]. 中国畜禽种业, 2019, 15(9): 23. DOI:10.3969/j.issn.1673-4556.2019.09.014 |
[6] |
隆昌胄. 种桑养蚕产业发展现状及相关对策探讨[J]. 南方农业, 2020, 14(29): 139-140. |
[7] |
何彦平, 韦宇萍. 广西罗城毛葡萄产业发展现状及"十四五"期间发展措施[J]. 南方农业, 2021, 15(17): 154-155. |
[8] |
韦丽兰. 广西火龙果产业现状与发展路径探析[J]. 南方园艺, 2023, 34(2): 58-63. |
[9] |
蒲美玲, 韦爱琳, 黄杰, 等. 广西百色市火龙果产业品种改良对策措施探讨[J]. 农业科技通讯, 2022(4): 33-35, 48. |
[10] |
凌美杏. 火龙果种植技术与病虫害防治分析[J]. 广西农业机械化, 2022(6): 44-46. |
[11] |
张亚威, 刘庭威, 黄俊威, 等. 我国岩溶地区2016-2021年石漠化土地动态变化及其原因分析[J]. 中南林业调查规划, 2023, 42(3): 67-72. |
[12] |
ODUM H T. Self-organization, transformity, and information[J]. Science, 1988, 242(4882): 1132-1139. |
[13] |
BROWN M T, CAMPBELL D E, DE VILBISS C, et al. The geobiosphere emergy baseline: a synthesis[J]. Ecological Modelling, 2016, 339: 92-95. |
[14] |
YAN L, ZHANG X H, PAN H Y, et al. Progress of Chinese ecological civilization construction and obstacles during 2003-2020: implications from one set of emergy-based indicator system[J]. Ecological Indicators, 2021, 130: 108112. |
[15] |
曾巧云. 基于能值分析的广西壮族自治区农业生态经济系统研究[D]. 南宁: 广西大学, 2022.
|
[16] |
杨世成, 吴永常, 陈学渊, 等. 土地利用变动视角下农业生态系统能值发展探析: 以陕西大荔为例[J]. 广东农业科学, 2022, 49(6): 155-168. |
[17] |
ZHANG C, SU B, BECKMANN M, et al. Emergy- based evaluation of ecosystem services: progress and perspectives[J]. Renewable and Sustainable Energy Reviews, 2024, 192: 114201. |
[18] |
严茂超, 李海涛, 程鸿, 等. 中国农林牧渔业主要产品的能值分析与评估[J]. 北京林业大学学报, 2001, 23(6): 66-69. |
[19] |
冯海怡, 陈晓炜, 谭康铭, 等. 基于能值分析的华南双季稻种植模式可持续性评价[J]. 广东农业科学, 2019, 46(6): 9-14. |
[20] |
林怡, 叶菁, 刘岑薇, 等. 基于能值分析的"葡萄-灵芝"复合系统的生产效率及可持续性评价[J]. 中国农业大学学报, 2022, 27(7): 103-115. |
[21] |
韩清延, 胡宝清, 陈琪. 喀斯特地区都安瑶族自治县农业生态经济系统能值分析[J]. 广西科学院学报, 2010, 26(2): 188-192. |
[22] |
李松, 邓宝昆, 邵技新. 基于能值分析的喀斯特地区生态经济系统可持续发展分析: 以贵州省为例[J]. 生态经济, 2015, 31(4): 90-93. |
[23] |
艾雪. 基于能值分析的喀斯特槽谷区石漠化生态治理效益评价[D]. 贵阳: 贵州财经大学, 2019.
|
[24] |
邹志刚, 张浩, 曾昭霞, 等. 云南断陷盆地喀斯特4种典型种植模式的能值分析[J]. 应用生态学报, 2018, 29(8): 2641-2650. |
[25] |
王小龙. 基于生命周期评价与能值分析的循环农业评价理论、方法与实证研究[D]. 北京: 中国农业大学, 2016.
|
[26] |
广西壮族自治区统计局, 国家统计局广西调查总队. 广西统计年鉴2022[EB/OL]. (2022-10-09)[2024-07-18]. http://tjj.gxzf.gov.cn//tjsj/tjnj/material/tjnj20200415/2022/indexch.htm.
|
[27] |
陈阜. 农业生态学[M]. 北京: 中国农业大学出版社, 2002.
|
[28] |
蓝盛芳, 钦佩, 陆宏芳. 生态经济系统能值分析[M]. 北京: 化学工业出版社, 2002.
|
[29] |
JIANG M M, CHEN B, ZHOU J B, et al. Emergy account for biomass resource exploitation by agriculture in China[J]. Energy Policy, 2007, 35(9): 4704-4719. |
[30] |
朱玉林, 李明杰, 龙雨孜, 等. 基于能值分析的环洞庭湖区农业生态系统结构功能和效率[J]. 生态学杂志, 2012, 31(12): 3086-3093. |
[31] |
WANG X L, CHEN Y Q, SUI P, et al. Emergy analysis of grain production systems on large-scale farms in the North China Plain based on LCA[J]. Agricultural Systems, 2014, 128: 66-78. |
[32] |
李雨婷. 基于能值分析的广西耕地系统利用效益研究[D]. 南宁: 广西师范学院, 2015.
|
[33] |
李洋, 孙志刚, 张旭博, 等. 种养系统可持续发展指数的空间格局及其演变趋势: 以山东省为例[J]. 应用生态学报, 2019, 30(7): 2371-2383. |
[34] |
陆诗苇. 农业生态系统投入能值产出模型构建及应用研究[D]. 长沙: 中南林业科技大学, 2019.
|
[35] |
朱思吉, 孙俊, 吴映梅, 等. 农业生态经济系统近远程耦合及可持续发展研究: 以云南省高原特色农业为例[J]. 中国农业资源与区划, 2024, 45(4): 222-234. |
[36] |
ULGIATI S, ODUM H T, BASTIANONI S. Emergy use, environmental loading and sustainability an emergy analysis of Italy[J]. Ecological Modelling, 1994, 73(3/4): 215-268. |
[37] |
唐州圆. 基于能值分析的梯田复合生态系统可持续发展评价研究: 以广西龙胜龙脊梯田为例[D]. 桂林: 桂林理工大学, 2020.
|
[38] |
BROWN M T, ULGIATI S. Emergy-based indices and ratios to evaluate sustainability: monitoring economies and technology toward environmentally sound innovation[J]. Ecological Engineering, 1997, 9(1/2): 51-69. |
[39] |
蓝盛芳, 霍华德·欧登, 刘新茂. 中国农业生态系统的能流与能值分析[J]. 生态科学, 1998(1): 37-40. |
[40] |
秦婵元, 喻超, 孙澳辉, 等. 基于能值分析的双季稻-鱼种养模式的效益评价[J]. 农业资源与环境学报, 2025, 42(1): 218-227. |
[41] |
CHENG F, LU H F, REN H, et al. Integrated emergy and economic evaluation of three typical rocky desertification control modes in karst areas of Guizhou Province, China[J]. Journal of Cleaner Production, 2017, 161: 1104-1128. |