生态安全指自然生态安全、社会生态安全、经济生态安全在内的复合人工生态安全系统, 包括人的生活、健康、必要资源、基本权利、社会秩序等方面不受或少受威胁的状态(IIASA, 1989)^[1-2]。生态安全已上升到国家安全层面, 成为社会稳定发展的重要内容^[2]。开展生态安全评价工作可以更清楚地了解国家或地区的生态环境现状及生态压力, 更好地揭示人类经济活动与生态环境之间的关系^[3]。国外生态安全研究工作已由注重环境变化与安全之间的经验性、综合性研究转为更注重两者之间的内在关系, 强调生态环境压力与生态安全之间是相互共存的^[3-4]。目前生态安全评价方法包括数学模型、生态模型、景观生态模型和数字地面模型等。国内研究更偏向采用数学模型, 即通过选择评价因子、构建评价指标体系、确定权重等步骤综合评价区域生态安全, 其中权重赋值尤为关键。客观赋权法不受主观因素影响，但有时结果与实际情况相差较大, 难以解释；而主观赋权法虽能更好地反映区域实际状况，但难免存在主观随意性^[5]。近年来，越来越多的学者开始关注生态模型, 即通过把人类消费的资源量折算成各类生态生产性土地面积, 并将其与生态系统能提供的生态生产性土地面积进行比较, 判断区域生产消费模式是否处于可持续发展状态, 从而衡量区域生态安全状况^[6]。生态模型极大地简化了自然资本的核算, 迅速成为评价区域可持续发展及生态安全的热点方法^[7]。

张志强等^[8-9]详细介绍了生态足迹模型的概念和计算过程, 并核算了1999年我国西北12省(区、市)的生态足迹和生态承载力。随着学者研究的不断深入, 生态足迹模型在不断改进。时间上从研究静止年份的生态足迹^[9]到刘宇辉等^[10]研究我国1961—2001年生态足迹动态变化; 空间上从研究全国生态足迹^[10]到浙江省^[11]、西北地区^[9]、宁夏回族自治区^[12]、盐池县^[13]、艾比湖^[14]等区域生态足迹。但这些研究在选择均衡因子和产量因子时多直接采用世界自然基金会报告^[15]或WACKERNAGEL等^[16]的相关结果, 再以全球平均生产力水平为折算标准, 未能真实反映区域实际生态负荷状况。以往对平原绿洲区的研究多集中在气候变化^[17]、水资源配置^[18-19]等方面, 有关生态安全方面的研究较少。基于此, 笔者参照卢小丽^[20]对生态足迹模型的改进方法, 选择“国家公顷”为计量单位, 结合叶尔羌河平原绿洲生物量状况、支付意愿修订均衡因子和产量因子, 较真实地核算研究区生态足迹和生态承载力, 并通过比较生态供需间关系, 判定区域生产消费模式, 同时借助生态压力指数, 定量评价区域生态安全状态, 以及运用GM(1, 1)模型预测其变化趋势, 以期为维护叶尔羌河平原绿洲区域生态安全提供合理建议。

1 研究区概况

叶尔羌河流域南倚喀喇昆仑山, 北迄天山南麓, 与阿克苏地区毗邻, 东靠塔克拉玛干沙漠, 西接布古里托乎拉克沙漠, 与喀什噶尔河相邻, 流域面积约为10.81×10⁴ km^2[18], 流域内主要包括叶尔羌河、提孜那甫河、乌鲁克河和克柯亚河。叶尔羌河流量最大, 流程最长, 且是塔里木河源流之一, 全长1 097 km, 属于典型的冰雪补给型内陆河, 水资源年内分配极不均匀, 4—10月来水量约占全年径流量的85.80%^[17]。叶尔羌河平原绿洲位于流域中下游, 包括莎车、叶城、巴楚、麦盖提和泽普5县, 2015年叶尔羌河平原绿洲区人口约为叶尔羌河流域总人口的98.24%。剧烈的人为活动使区域土地利用/覆被发生了明显变化, 绿洲外围荒漠区地下水位不断下降, 荒漠区面积不断扩大。2016年研究区未利用土地面积占总面积的74.74%, 成为区域景观面积最大、连通程度最高的地类。

2 材料与方法 2.1 数据来源与处理

研究区人口数、人均年消费量(生物资源和能源资源)和GDP数据来自1990—2017年《喀什地区统计年鉴》, 全国相应消费项目的平均产量数据采用刘智慧^[21]的计算结果。该研究中生物资源消费项目包括稻谷、玉米、小麦、棉花、蔬菜、瓜果、苹果、梨、葡萄、猪肉、牛肉、羊肉、禽肉和水产品, 能源消费项目包括原煤、焦炭、原油、燃料油、汽油、煤油、柴油、天然气和电力, 分别隶属耕地、林地、草地、水域、化石能源用地和建设用地。考虑研究区实际情况并参照谢鸿宇等^[22]研究结果, 确定研究区86%的牛肉产自耕地, 14%产自草地; 57%的羊肉产自耕地, 43%产自草地。耕地、林地、草地、水域、未利用土地和建设用地6类生态生产性土地面积来自遥感影像解译数据, 影像成像时间分别为1991、2005和2016年8—9月(每期共5景, 条代号/行编号分别为147/32、147/33、148/32、148/33、148/34), 云量均小于10%。经实地考察、相关图件验证, Kappa系数达0.80, 解译结果符合当地实际情况。遥感影像解译过程参见文献[23]。

2.2 研究方法 2.2.1 生态系统服务价值核算

参照谢高地等^[24]研究结果, 并结合研究区特点, 得到耕地、林地、草地、水域、未利用土地和建设用地6类生态生产性土地的价值当量因子。价值当量因子指不同生态系统产生生态服务的相对贡献的潜在能力, 定义为1 hm²全国平均产量的农田每年自然粮食产量的经济价值^[25]。基于基础价值当量因子表^[24], 并根据研究区生物量状况和支付意愿系数调整, 得到研究区1 hm²平均产量农田的经济价值, 即研究区的价值当量因子。谢高地等^[25]研究结果表明, 1个价值当量因子的经济价值等于平均1 hm²农田粮食产量市场价值的1/7, 可将价值当量因子表转换为生态系统服务单价表, 即单位面积生态生产性土地的生态系统服务价值。通过查询研究区近10 a 1 hm²农田平均粮食产量和市场平均收购价格, 计算得到各类土地单位面积生态系统服务价值(表 1)。计算过程参见文献[23]。

2.2.2 生态足迹模型的构建

生态足迹指支持一定人口消费所需的资源及吸纳这些人口消费时产生的废弃物共需的生态生产性土地面积^{[11, 20]}, 计算公式为

$ {E_{\rm{F}}} = N \times {e_{\rm{f}}} = N \times \sum\limits_{i = 1}^{23} {{a_{ai}} = N \times \sum\limits_{j = 1}^6 {\sum\limits_{i = 1}^{23} {{r_j} \times \frac{{{c_i}}}{{{p_i}}}} } }。$

(1)

式(1)中, E_F为生态足迹(EF), hm²; N为人口数; e_f为人均生态足迹(ef), hm²; a_ai为人均第i种消费项目占用的生态生产性土地面积, hm²; r_j为第j类生态生产性土地的均衡因子; c_i为第i种消费项目的人均年消费量, kg; p_i为我国第i种消费项目的平均生产力, kg·hm^-2。生态足迹生态生产性土地包括耕地、林地、草地、水域、建设用地和化石能源用地6种。化石能源用地的生态足迹以国家平均能源足迹为标准进行核算, 不再乘以均衡因子。

生态承载力即生态系统的承载能力, 指在不危害生态系统的前提下, 一个地区能为人类经济活动提供的最大资源消费量和废物吸纳率^[12], 计算公式为

$ {E_{\rm{C}}} = N \times {e_{\rm{c}}} = N \times {A_j} \times {r_j} \times {y_j}。$

(2)

式(2)中, E_C为生态承载力(EC), hm²; N为人口数; e_c为人均生态承载力(ec), hm²; A_j为人均第j类生态生产性土地面积, hm²; r_j为第j类生态生产性土地的均衡因子; y_j为第j类生态生产性土地的产量因子。由于未利用土地也具有良好的生态系统服务功能, 且研究区超过76%区域为未利用土地, 因此改进的生态足迹模型在计算生态承载力时加入未利用土地, 一定程度上弥补了传统生态足迹模型未考虑未利用土地造成生态供给不足的缺陷^[20]。生态承载力生态生产性土地包括耕地、林地、草地、水域、建设用地和未利用土地6种。

均衡因子在传统生态足迹模型中为全球第j类土地生产能力除以全球所有地类生产力, 仅考虑生态系统的食物和原材料生产, 忽视了生态系统的其他功能。因此改进的生态足迹模型选用各类土地价值当量因子总和代表均衡因子。该研究中建设用地总价值当量因子为1991—2016年新增建设用地占各地类的比例与相应地类价值当量因子乘积的累和(1991—2016年新增建设用地占各地类的比例来自同期土地利用转移矩阵结果)。根据1991、2005和2016年土地利用转移矩阵计算得到耕地、林地、草地、水域、建设用地和未利用土地均衡因子分别为3.34、15.20、5.04、123.39、6.42和1.10。

产量因子在传统生态足迹模型中为区域第j类生态生产性土地的平均生产力与全球第j类生态生产性土地的平均生产力之比。改进模型的产量因子等于研究区某类生态生产性土地的单位面积生态系统服务价值除以全国该类生态生产性土地的单位面积生态系统服务价值。通过2006—2016年《中国统计年鉴》得到全国近10 a粮食单产为5 100 kg·hm^-2, 平均收购价格为2.64元·kg^-1, 结合谢高地等^[24]研究结果, 核算出全国耕地、林地、草地、水体和未利用土地单位面积生态系统服务价值分别为7 712.96、29 274.60、9 751.79、241 602.04和2 115.77元·hm^-2。建设用地产量因子为1991—2016年新增建设用地占各地类比例与相应地类产量因子乘积的累和。由改进模型的产量因子计算公式^[20]得到耕地、林地、草地、水域、建设用地和未利用土地产量因子分别为0.91、1.09、1.09、1.08、1.05和1.09。

2.2.3 生态安全评价与预测

生态赤字/盈余的计算公式为

$ {E_{\rm{D}}}/{E_{\rm{S}}} = {E_{\rm{F}}} - {E_{\rm{C}}}。$

(3)

式(3)中, E_D为生态赤字(ED), hm²; E_S为生态盈余(ES), hm²。若E_F>E_C, 则为生态赤字, 表明区域人类负荷超过生态承载力, 消费和生产模式处于不可持续发展状态, 反之, 处于可持续发展状态^[13]。

万元GDP生态足迹即区域生态足迹与万元GDP的比值, 反映了区域经济发展与资源利用效率之间的关系^{[13, 21]}, 计算公式为

$ f = {E_{\rm{F}}}/{G_{{\rm{DP}}}}。$

(4)

式(4)中, f为万元GDP生态足迹, hm²·万元^-1; G_DP为区域生产总值(GDP), 万元。f值越大, 表明每万元G_DP需要的生态足迹越大, 即区域资源利用效率越低。

生态压力指数用区域可更新资源的生态足迹与生态承载力的比值表示, 反映了一个地区生态环境的承压程度^[26], 计算公式为

$ {E_{{\rm{TI}}}} = {E_{\rm{F}}}'/{E_{\rm{C}}}。$

(5)

式(5)中, E_TI为生态压力指数(ETI); E_F'为可更新资源(生物资源)的生态足迹, hm²。生态安全等级划分标准见表 2。

采用GM(1, 1)模型进行生态安全预测, 该模型是灰色预测模型中广泛应用的一种预测方法, 可通过一定方式将无序的原始数据转换为较有规律的新数据, 利用新数据构建模型进行预测, 被广泛应用于社会、经济和生态等领域^[27]。建模采用DPS 9.01软件。以1991—2016年EF和EC计算结果为原始数据, 经过1~3次残差序列建模, 选择误差较小的模型进行预测, 得到区域生态足迹和生态承载力的GM(1, 1)模型, 计算公式分别为

$ {E_{\rm{F}}}\left( {t + 1} \right) = 1685.64 \times {{\rm{e}}^{0.36 \times t}} - 1373.07, $

(6)

$ {E_{\rm{C}}}\left( {t + 1} \right) = - 44997.07 \times {{\rm{e}}^{ - 0.05 \times t}} + 47206.59。$

(7)

生态足迹GM(1, 1)预测模型均方差比为0.058 1, 小误差概率为1.000 0, 生态承载力GM(1, 1)预测模型均方差比为0.062 9, 小误差概率为1.000 0, 模型精度均很好。2个模型发展系数均小于0.3, 因此构建的模型可以进行长期预测^[27]。

3 结果与分析 3.1 生态足迹供需变化分析 3.1.1 供需趋势分析

图 1为1991—2016年叶尔羌河平原绿洲土地利用情况, 表 3为生态足迹模型计算结果。

由表 3可知, 1991—2016年研究区生态足迹不断增长, 由1991年的3 125.75×10³ hm²增大到2016年15 201.33×10³ hm², 净增长12 075.58×10³ hm², 年均增长率达15.45%。生物资源EF由3 032.62×10³ hm²增加到14 486.87×10³ hm², 年增长率为15.11%, 其中草地EF增长幅度最大, 为8 102.18×10³ hm², 占生物资源EF增长幅度的70.74%, 占总EF增幅的67.10%。这表明研究时段内当地居民对生物资源的需求在不断增加, 尤其对高营养、高能量的动物产品需求更大。若能依靠科学技术提高单位面积草地生产力或通过进口肉食品减小对草地的需求, 可在一定程度上降低研究区生态足迹。能源资源EF也由93.13×10³ hm²增加到714.46×10³ hm², 但增幅仅为生物资源EF增幅的5.43%, 这表明研究区人口对生物资源的消费远超过能源资源。能源资源消费中化石能源用地消费高, 其中以煤炭、原油消费为主, 两者生态足迹之和占化石能源用地EF的83.76%。若能调整能源结构, 减少煤炭、原油消费量, 将大幅度降低化石能源用地EF。

生态承载力经历了先增加后减小的变化, 总体呈减小趋势, 由22 095.20×10³ hm²减小到20 837.58×10³ hm²。除耕地、建设用地EC增加外, 其余生态生产性土地EC均减小, 其中林地减小幅度最大, 为1 487.21×10³ hm², 占EC变化量的42.37%。目前研究区生态承载力仍大于生态足迹, 总体表现为生态盈余, 但生态盈余已由1991年18 969.45×10³ hm²减小为2016年5 636.25×10³ hm², 减小率高达70.29%。人们必须提高意识, 积极转变消费观念, 提高生态生产性土地生产力, 遏制生态承载力减小趋势, 维持当地生产消费间的可持续发展状态^[26]。

3.1.2 供需结构分析

图 2为1991—2016年人均生态足迹供需情况。1991年ef和ec分别为2.13和15.07 hm², 生态供给与生态需求相比有85.85%盈余; 2005年ef增至5.33 hm², ec减至12.11 hm², 盈余减至56.00%;2016年ef继续增至6.76 hm², ec继续减至9.26 hm², 盈余降至27.05%(图 2)。从人均生态足迹结构看, 草地、耕地和水域是人均生态足迹主要组成部分, 3者之和约占ef的95.19%, 这与巴乌龙等^[28]和孔维巍等^[29]研究结果一致。1991年人均草地生态足迹占ef总量的55.18%, 耕地占35.52%, 水域占4.67%;2005年分别为73.66%、17.50%和5.24%;2016年变为64.65%、21.27%和7.87%。近25 a草地ef由1.18 hm²迅速增至4.37 hm², 增长量占ef增长总量的69.01%, 是研究区ef增长的主要因素。我国畜牧业发展不同于发达国家的大农场经营模式, 以小型圈养为主, 草地生产力水平不高^[22]。若能通过进口方式减少本地动物产品生产, 可在一定程度上遏制区域ef增长。从ec看, 人均占有生产性土地面积从多到少依次为未利用土地、耕地、草地、林地、水域和建设用地, 但水域、林地具有较高生物生产能力, 故水域、未利用土地和林地为ec的主要组成部分, 3者之和约占ec总量的82.31%, 是研究区维持生态系统平衡的重要组成部分。1991年人均水域承载力占ef总量的49.27%, 未利用土地占21.37%, 林地占14.28%;2005年分别为51.57%、19.18%和11.66%;2016年分别为50.25%、21.35%和8.01%, 这主要是因为研究区土地利用结构发生了明显变化^[10]。近25 a研究区除耕地、建设用地面积增加外, 其他生产性土地面积均减小, 直接导致ec减小。

3.2 万元GDP生态足迹变化分析

由表 4可知, 1991—2016年万元GDP生态足迹呈减小趋势, 尤以2005—2016年减小趋势更明显, 表明近25 a研究区资源利用效率不断提高, 而近10 a成效更明显。从各生产性土地类型看, 除建设用地外, 其他类型1991—2016年万元GDP生态足迹总趋势均呈减小趋势, 其中耕地、林地和草地变化率较大, 分别为84.31%、75.92%和69.30%。1991年研究区万元GDP生态足迹为17.59 hm²·万元^-1, 草地、耕地和水域万元GDP生态足迹达16.77 hm²·万元^-1, 占总万元GDP生态足迹的95.37%, 说明这3类生物生产性土地的资源利用效率过低, 是影响区域万元GDP生态足迹的关键地类。

与1991年相比, 2005年研究区万元GDP生态足迹略微上升, 为17.88 hm²·万元^-1, 这主要由于草地、水域和建设用地的贡献, 3者万元GDP生态足迹增加量为3.58 hm²·万元^-1, 占变化量的52.11%。与2005年相比, 2016年研究区万元GDP生态足迹迅速降低到4.61 hm²·万元^-1, 表明随技术水平不断提高, 区域资源利用效率显著提高, 这主要由于草地、耕地和水域的贡献, 3者万元GDP生态足迹减小量为12.91 hm²·万元^-1, 占总变化量的97.30%。草地、耕地和水域在维持区域经济可持续发展和资源高效率利用中起到关键作用。

3.3 生态压力指数变化分析

研究区1991、2005和2016年ETI值分别为0.14、0.43和0.70, 均小于0.80, 表明当地经济发展对生态环境的消费仍在生态系统承压范围内, 生态系统整体处于安全状态, 目前经济社会发展仍处于可持续发展。但是ETI值在不断增大, 生态环境状态已由很安全转向较安全, 且空间分布上各县安全状态亦不同。1991年, 除泽普县表现为较安全外, 莎车、叶城、巴楚和麦盖提4县均为很安全状态; 2005年, 泽普和叶城县生态安全状态转为很不安全, 其余3县状态不变; 2016年, 泽普和叶城县生态安全继续恶化, 呈极不安全状态, 莎车和麦盖提县由很安全转为较安全状态, 巴楚县仍为很安全状态(图 3)。总体来看, 泽普和叶城县生态安全问题较其他县更严重, 这主要与各县人口数、生产性土地面积和资源消费量有关。以2016年为例, 各县生物资源的生态足迹由大到小依次为叶城、莎车、巴楚、麦盖提和泽普, 人口数由多到少依次为莎车、叶城、巴楚、麦盖提和泽普, 所以人均可更新生态足迹由大到小依次为巴楚、叶城、麦盖提、泽普和莎车。在生态承载力上, 因为单位面积水域和林地生产力更高, 所以巴楚县生态承载力最大, 莎车、麦盖提、叶城和泽普次之, 且各县人口数差异使人均生态承载力由大到小依次为巴楚、麦盖提、莎车、叶城和泽普。因此泽普县ETI值最大, 为2.93, 生态系统处于极不安全状态; 叶城次之, 为2.10;莎车和麦盖提ETI值分别为0.74和0.64, 生态系统较安全; 巴楚ETI值为0.32, 小于0.50, 生态系统处于很安全状态。

3.4 生态安全预测

表 5为2021—2048年生态安全预测结果。

由表 5可知, 在不改变消费生产模式的前提下, 未来30 a研究区EF持续增大, EC不断减小, 生态盈余将转变为生态赤字, 且赤字程度不断增大。万元GDP生态足迹亦不断增加, 表明未来每万元GDP需要更多的生态生产性土地面积, 即区域资源利用效率在降低。从生态压力指数看, 未来30 a研究区ETI值越来越大, 至2048年ETI值将升至2.03, 安全等级降到6级, 生态系统处于极不安全状态。草地、耕地和水域是EF的主要贡献者, 也是维持区域经济可持续发展的关键地类, 从3者的生态压力指数看, 2048年草地、耕地和水域生态系统安全程度也恶化为极不安全状态。

4 讨论

传统的生态足迹模型多以“全球公顷”为计算单位, 虽便于同全球生态供需作比较, 但针对性欠佳, 笔者以“国家公顷”为计算单位, 不仅便于同国内其他地区相比, 而且针对性、适用性更强^{[20, 30]}。在均衡因子和产量因子选择上, 考虑到生态系统不但具有食物生产功能, 而且具有服务功能, 故没有直接采用世界自然基金会公布的数值, 而是选择基于生态系统服务理论改进的传统生态足迹模型。在生态承载力的计算上, 考虑到未利用土地面积占研究区总面积比例很高, 故将其单独列为1种生态系统考虑其承载力。由于在均衡因子选择上已考虑各类生态系统的服务功能, 故无需再减去12%的生产性面积用于生态多样性保护, 所以用改进的生态足迹模型计算得到的承载力数值较传统模型更大，更真实^{[20-21, 30]}。

卢小丽^[20]和郭文等^[30]采用相同方法分别核算了大连市和江苏省生态足迹, 结果表明, 2005年大连市ef和ec分别为7.77和3.75 hm²; 2010年江苏省ef和ec分别为7.02和2.82 hm²; 该研究中叶尔羌河平原绿洲2005年ef和ec分别为5.33和12.11 hm², 2016年ef和ec分别为6.76和9.26 hm², 研究区人均生态足迹小于东部地区, 但承载力远大于东部地区。区域近25 a生产消费虽处于可持续发展状态, 但生态盈余已从85.85%减至27.05%。为降低研究区生态足迹, 维持生态系统供需处于盈余状态, 提出以下建议:(1)研究区生物资源足迹占总生态足迹的96.72%, 生物资源消费远大于能源资源, 表明经济发展主要依靠农牧业, 工业相对滞后, 建议调整区域产业结构, 依靠“一带一路”重大倡议带动区域产业经济多元化发展^[22-23]。(2)草地和耕地是研究区生态足迹的主要贡献者, 约占总足迹的88.31%, 且草地和耕地生态已处于赤字状态, 建议依靠科学技术提高草地和耕地的单位面积生产力, 或进口相关农牧产品, 减少本地足迹。(3)从全国能源平均生态足迹看, 汽油为0.34 hm²·t^-1, 煤炭为0.23 hm²·t^-1, 天然气为0.19 hm²·t^-1[31], 消耗同等质量能源, 天然气产生的足迹仅为汽油的55.88%，煤炭的82.61%, 建议调整能源消费结构, 如对汽车等实行油改气, 可大幅降低能源生态足迹。(4)研究区生态承载力有限, 建议通过控制人口数量以减小消费量, 从而保证区域生产消费的可持续发展。

从生态供需角度出发, 通过比较人类经济活动对环境产生的压力与生态系统自身承载力之间的大小关系, 评判区域生态是否安全。虽然该方法可直观反映人类活动对环境的影响程度, 但忽略了其他因素对生态安全的影响。如由于生产性土地面积较大, 人均生态承载力较需求而言较富余, 从供需角度看, 生产消费处于可持续发展模式, 生态系统是安全的。但由于年内降水极不均匀, 汛期常伴有冰川突发性洪水, 人民生产生活及社会秩序等受到一定威胁, 生态系统也不安全。影响区域生态安全的因素较多, 简单从某一方面评价区域生态是否安全是不全面的, 在今后生态安全评价工作中需构建更全面的评价指标体系, 以期更好地评价区域生态安全状况。

5 结论

(1) 近25 a研究区生态足迹不断增大, 其中生物资源生态足迹占比达到96.72%, 远大于能源资源消费足迹; 生态承载力总体呈减小趋势, 其中林地承载力减小量最大; 区域目前生产消费仍处于可持续发展模式, 但生态盈余在不断减小。

(2) 从人均生态供需看, 草地、耕地和水域是人均生态足迹的主要贡献者。近25 a人均生态足迹不断增加，人均生态承载力不断减小, 生态盈余从85.85%减至27.05%。为了遏制生态盈余进一步减小, 建议依靠科学技术提高草地和耕地的单位面积生产力, 或依靠进口贸易降低区域草地、耕地的生态足迹。

(3) 近25 a研究区资源利用效率总体呈提高趋势, 尤以近10 a效果更明显, 万元GDP生态足迹从17.88 hm²·万元^-1减至4.61 hm²·万元^-1。这主要归于草地、耕地和水域的贡献。

(4) 研究区目前生态环境仍处于安全状态, 但安全等级已由1级降为2级。各县域生态安全状况差别较大, 其中泽普和叶城县生态问题最严重。

(5) 若不改变目前的生产消费模式, 未来30 a研究区生态盈余将转为生态赤字, 资源利用效率不断降低, 至2048年生态压力指数达2.03, 区域生态安全已恶化为极不安全。建议依靠“一带一路”重大倡议带动区域产业经济多元化发展, 防止过分依赖农牧业, 缓解区域目前草地和耕地的生态赤字状态，同时应注重水域生态系统保护, 有效阻止区域生态承载力减小。