水产养殖系统生态集约化（ELIAS）的概念框架

摘要

      中国是世界水产养殖大国，但由于受高强度且持续增长的环境压力和资源制约，其水产养殖业的发展存在极大的不确定性。要想实现真正的可持续发展，有必要建立一个涵盖社会、经济、环境和资源指标的综合评估体系，并利用整体分析方法来优化水产养殖系统。本文基于专家打分和客观数据的层次分析法，对中国10类主要水产养殖系统的可持续性进行了评估。根据评估结果，进而提出了水产养殖系统生态集约化（ELIAS）的理念，即将人工投入与水产养殖生态系统服务功能有机结合，以提高各类水产养殖系统的可持续性。整体分析评估体系和水产养殖系统生态集约化对于中国乃至全球的水产养殖业的未来发展均至关重要。

关键词

      中国，生态集约化，优化，生产系统，可持续性

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      中国是全球水产养殖大国，2018年的养殖产量约占世界水产养殖总产量的58%。然而，在高强度且持续增长的环境压力和资源制约下，中国水产业的发展存在很大的不确定性。据联合国粮农组织预测，在实施较为宽松的环保政策和较为严厉环保政策的两种情景下，到2030年中国水产养殖产量将分别较2016年增长24.7%和36.5%。相应地，受中国的影响，全球水产养殖产量到2030年在两种情景下将分别增长38.3%和34.8%。可见，提高中国水产业发展的可持续性、稳定市场供应对中国和世界都十分重要。

      以往对水产养殖可持续发展的研究多为对产业整体的定性研究，或就某一问题开展定量研究，如环境影响、资源限制、疾病预防、种质改良、饲料、市场、财政和社会责任等。然而，水产业包含众多不同类型的养殖系统，且各类系统的社会、经济、环境和资源效应也各不相同。只有了解各类系统的可持续性才可认知产业整体的可持续性，并对其实施优化。

      中国是世界上水产养殖系统最为多样化的国家。本文根据投喂策略、水体类型和水环境，将中国主要水产养殖系统分为10类，即内陆大水域投喂养殖（FAL）、内陆大水域非投喂养殖（nFAL）、近岸投喂养殖（FEN）、近岸非投喂养殖（nFEN）、池塘投喂养殖（FAP）、池塘非投喂养殖（nFAP）、陆基循环水养殖系统（RAS）、稻田养鱼（PFA）、低洼盐碱地养殖（SALA）和远海投喂养殖（FOA）。

      水产养殖系统的可持续性与环境、资源、经济和社会因素有关。在中国，影响水产养殖可持续性的社会和经济因素主要包括食物安全、食品安全、就业、经济增长、政策环境等；环境因素主要包括污染、生态风险、非化石能源消耗（二氧化碳排放）等；资源因素主要包括土地、淡水、鱼粉使用等。

      各类水产养殖系统的可持续性评估是一个复杂的多指标决策问题，可用运筹学中的层次分析方法（AHP）进行评估（图1）：

图1 水产养殖系统可持续性三层次分析决策模型：目标、指标和生产系统

EC：能源消耗；EG：经济增长；EM：就业；ER：生态风险；FC：鱼粉消耗：FSa：食品安全；FSe：食物安全；FW：淡水消耗；LU：土地占用；PO：养殖污染；PY：政策

      在影响中国10类水产养殖系统可持续性的11个指标中，7个指标是可测并已获得的指标，如能源消耗、经济增长、鱼粉消耗、食物安全、淡水消耗、养殖污染和土地占用；而另4个指标则是不易测或无法获得，如生态风险、食品安全、政策和（各类系统的）就业。为此，我们邀请了中国相关领域的科学家、政府公务人员、企业家、公益机构代表等共30位专家，就11个指标对各养殖系统可持续发展的重要性进行两两比较和排序，然后再经层次分析方法处理。结果显示，养殖污染、经济增长、食品安全、淡水消耗和土地占用5项指标对中国水产养殖的可持续性影响最大（图2），这也反映了中国水质环境恶化、淡水和耕地资源短缺的实际情景。

图2 影响中国水产养殖可持续性指标的重要性排序

图3 中国主要水产养殖系统的可持续性权重

      以陆基循环水养殖系统（RAS）为例，其是高度集约的水产养殖系统，但可持续性权重并不高。与其他陆基水产养殖系统相比，RAS在生态风险、土地占用和淡水消耗方面优势明显，但在鱼粉消耗、经济增长和就业等指标方面缺陷突出（图4）。RAS源于能源价格较低、劳动力成本极高的发达国家，这些国家采用耗电多、用人少的RAS是合乎逻辑的。但与发达国家相比，中国较高的能源价格和相对仍较低的劳动力成本使得RAS产品在很多情况下缺乏竞争力。高度人工控制的RAS未能发挥光合作用这一极重要的水域生态系统服务功能，是导致其碳足迹和养殖成本偏高的重要原因。

图4 中国RAS养殖系统的指标权重星状图