陕西省生态足迹及其驱动力

生态足迹是衡量可持续发展的一项重要指标。本文基于最新生态足迹算法和改进模型对陕西省2002—2012年的生态足迹进行计算,研究陕西省生态赤字动态变化情况。在此基础上,使用灰色系统GM(1,1)模型建立生态赤字与人均生态赤字预测模型,对陕西省未来可持续发展情况进行预测,同时运用主成分分析法研究生态足迹增长的驱动力。结果表明:2002—2012年陕西省生态足迹保持持续增长状态,其中碳足迹对增长贡献最大;生态承载力保持稳定,生态赤字呈增长趋势,陕西省目前的发展状态是不可持续的;如果持续目前的发展和消费模式,未来陕西省生态赤字和人均生态赤字将持续增加;高速城镇化是陕西省生态足迹增长最重要的驱动力。未来陕西省需要大力发展低碳经济,推进新能源与节能减排,减少对化石燃料的依赖。     

中国能源足迹增长波动的驱动因子分析

基于生态足迹方法计算了中国1953～2006年的人均能源足迹,利用经验模态分解(empirical mode decomposition, EMD)方法提取其增长的波动周期,利用因子分析方法探讨了不同时间尺度下驱动中国人均能源足迹增长的主要因子.结果发现:(1)53a来,中国人均能源足迹在波动中不断增长,人均能源足迹年增长率存在准4a、准13a、准17a和准27a 4个主要波动周期;(2)对与中国能源足迹波动高度相关的37个影响因子在IMF1、IMF2、IMF3 3个主要尺度下的因子分析发现,人均GDP增长率、轻工业产值增长率、第二产业增长率、工业增长率、工业总产值增长率、社会消费品零售增长率、资本形成总额增长率、重工业产值增长率、第三产业增长率、建筑业增长率、交通运输仓储增长率等是3个尺度下共同的第1影响因子.据此,建议中国的能源政策制定者更应关注稳定经济增长、优化产业结构、调整国内石油开采、提高交通运输效益等.     

合肥市生态足迹时空特征与脱钩效应变化及灰色预测分析

生态足迹与脱钩效应分析是衡量地区可持续发展状态的一种有效工具。以快速城镇化的科教名城合肥市为例,利用生态足迹法和脱钩效应分析对2000—2014年合肥市生态足迹与脱钩状态进行定量研究与动态分析,建立GM(1,1)模型对2015—2020年合肥市生态状况进行预测。结果显示:2000—2014年间,合肥市人均生态足迹与人均生态承载力波动上升且幅度较大,生态赤字波动较小,整体略有上升。从结构上看,化石燃料的生态足迹近年来比重较大。从空间上看,生态足迹与承载力均表现出中心区低,郊区高的特征。在环境压力与经济增长的脱钩关系中,强脱钩与弱脱钩出现的频率分别为:42.9%,28.6%。灰色预测结果表明,2015—2020年合肥市人均生态足迹呈上升趋势,生态足迹与GDP增长呈持续弱脱钩的状态,脱钩指数较小且趋于稳定。研究对优化合肥市产业结构、实行有差别的土地利用方式与国土优化格局,适度控制人口增长具有重要的参考意义。     

基于遗传神经网络的成都市人均生态足迹预测

利用遗传神经网络模型分析成都市各年人均生态足迹值与其主要影响因素之间的内在关系,并以此来预测未来生态足迹发展趋势.首先计算出成都市1985～2005年共21年的人均生态足迹值,结果表明,20余年来成都市人均生态足迹值缓慢上升,从1.344hm2升至1.789hm2.选取6个影响因素指标,建立了6输入、1输出、1个隐含层的三层BP人工神经网络,利用遗传算法的全局优化性能对BP网络进行初始权值优化,以克服BP网络易陷入局部极小点的缺陷.运用遗传神经网络模型对训练样本(1985～2002年人均生态足迹值)进行拟合的精度达99.70%;对检验样本(2003～2005年人均生态足迹值)进行仿真检验,仿真精度为99.10%,高于普通BP神经网络模型(97.89%),体现出模型较强的应用价值.利用1985～2005年各影响因素的预测值作为网络输入,使用优化后的网络来预测成都市未来几年生态足迹值,最终预测得到2008～2010年成都市人均生态足迹的预测值分别为1.939、1.990、2.049 hm2人-1,人均生态赤字分别为1.629、1.688、1.749 hm2人-1.为减轻城市发展消耗所导致的生态环境压力,应有效控制成都市人口过快增长、引导消费观念和结构更新.     

基于改进生态足迹模型的可持续发展评价——以北疆为例

生态足迹评价体系,可以在一定程度上刻画区域社会经济发展对当地生态环境产生的影响,当前可持续发展研究的难点之一,便是如何更加真实的体现这种影响。立足于传统生态足迹模型,采用“一年一区一值”的参数方案计算区域当年均衡因子与产量因子,结合土地利用转移矩阵和建设用地流入量改进建设用地足迹算法,对北疆地区2005年、2010年、2015年、2018年生态足迹及生态承载力进行测度,并结合相关指数对研究区发展的可持续性进行评价。结果表明：(1)北疆生态足迹增涨3.5倍,且以能源增长为主导,生物生产性足迹贡献率大幅下降;人均生态足迹增长3.4倍,工业型城市生态足迹增长率及人均生态足迹增长率均高于其他类型城市。(2)研究区生态承载力呈现上升态势,除水域和草地外,其他地类承载力均呈上升态势,昌吉州与阿勒泰地区的总体承载力及人均承载力均呈下降态势。(3)北疆生态利用效率上涨1.32倍,各行政单元呈现农业及服务业型城市生态利用效率上升、工业型城市生态利用效率降低的态势,表明工业型城市生态足迹增速远高于经济增速。(4)各行政单元呈现生态赤字状态且不断加剧,总体及人均增速都呈现工业型>农业型>服务业型...     

环长株潭次级城市群生态足迹变化与经济脱钩研究

生态保护和经济发展是辩证统一关系, 自然资源开发强度过大会限制城市群经济的可持续发展。为明晰环长株潭次级城市群的自然资源开发强度和经济之间的关系, 采用三维生态足迹模型、Tapio弹性脱钩模型和ArcGIS空间分析法对2009—2018年环长株潭次级城市群的生态足迹时空特征、脱钩状态进行定量定性研究。结果表明: 2009—2018年间, 研究区人均生态足迹量整体经历了“上升-下降”趋势, 人均生态足迹深度远远超出生态足迹广度, 各城市足迹深度、广度空间分异显著, 以消耗自然资本存量来促进经济发展是主要的发展模式; 耕地和化石能源用地是主要的足迹来源, 娄底市是人均生态足迹最高的城市; 城市群人均生态足迹与经济脱钩关系主要为强脱钩和弱脱钩, 各城市之间脱钩状态差异较大, 城市群处于环境压力缓慢增长的状态。研究结果可为环长株潭次级城市群进行“生态足迹—经济发展”宏观调控提供有益参考。     

中国人均生态足迹与生物承载力变化的EMD分析及情景预测

利用经验模态分解(EMD)方法分解并提取1961～2001年中国人均生态足迹与生物承载力变化的波动周期,建立具有周期性波动的非线性动力学预测模型,提出未来50a中国人均生态足迹和生物承载力变化的3种预测情景。结果表明:(1)40a来,中国人均生态足迹在波动中不断增加,具有明显的3.5a和8a两个波动周期;中国人均生物承载力在波动中不断减少,具有明显的2.7a和28a两个周期。(2)若一切照旧,即未来50a中国人均生态足迹与生物承载力保持过去40a的年均变化率不变,则人均生态足迹会持续上升,2050年达到3.391g.hm2;人均生物承载力持续下降,2050年降为0.490g.hm2;而人均生态赤字急剧拉大,2050年为3.024g.hm2,可持续发展形势非常严峻。(3)若缓慢变化,即未来20a中国人均生态足迹保持年均增长率1.195%、人均生物承载力年均减少率0.614%不变,则2025年人均生态足迹为1.849g.hm2、人均生物承载力为0.860g.hm2、人均赤字0.989g.hm2。(4)若人均生态足迹快速减少,即2025～2050年中国人均生态足迹年均减少率为0.996%、人均生物承载力年均减少率为0.614%不变,则2050年人均生态足迹为1.381g.hm2、人均生物承载力0.739g.hm2、人均生态赤字0.641g.hm2,但这需要中国经济发展和技术水平的极大提高、能源消费结构的多元化、居民消费意识和消费模式的快速转变、人民生活质量的极大改善。这样,中国的生态发展才有助于实现全球水平的生态可持续发展,在促进世界可持续发展的道路上起到积极的推动作用。     

GM(1,1)模型和等维递补GM(1,1)模型在流动人口结核病预测中的应用

目的:探讨流动人口结核病疫情预测方法,为结核病控制提供依据.方法:利用2000～2009年深圳市宝安区流动人口初治涂阳结核病发病人数,建立GM(1,1)模型和等维递补GM(1,1)模型进行预测,并用多种方法检验两模型的拟合效果.结果:GM(1,1)模型参数α值为-0.173,μ值为210.815,其拟合精度指标均方差比值为0.183,平均相时误差为7.839,小误差概率为1.等维递补GM(1,1)模型的一阶递补参数α值为-0.174,μ值为249.856,二阶递补参数α值为-0.172,μ值为310.436,拟合精度指标均方差比值和平均相对误差均较GM(1,1)模型小,小误差概率均为1.后者预测到2010、2011和2012年深圳市宝安区流动人口初治涂阳结核病发病人数分为1316人、1570人和1851人.结论:两模型均能合理地对流动人口结核病疫情进行预测,但动态等维递补GM(1,1)模型拟合效果优于普通的静态GM(1,1)模型;深圳市宝安区流动人口初治涂阳结核病人数在今后三年有明显增加趋势,结核病疫情形势严峻,需进一步加强流动人口结核病的防控.     

基于ARIMA模型的生态足迹动态模拟和预测——以甘肃省为例

生态足迹(EF)是一种定量测量人类对自然利用程度的方法。然而目前对其发展趋势准确的定量分析尚不多见。可采用自回归综合移动平均模型(ARIMA)来模拟并预测区域生态足迹。综合运用生态足迹方法和ARIMA模型对甘肃省1949-2009年的生态足迹和生态承载力进行了动态模拟和分析,在此基础上预测了2010-2015年的生态足迹变化趋势。结果表明:1949-2009年,人均生态足迹呈现上升趋势,预计2010-2015年上升趋势明显加快,2015年会增加到2.6051 hm²/人,是2009年的1.67倍;1997-2004年人均生态承载力逐年减少,2005年之后逐年增加,预计2010-2015年仍会增加;预计2010-2015年所有人均生态足迹组成类型均呈现上升趋势,尤以人均化石能源生态足迹增长显著;1997-2009年人均生态承载力均小于人均生态足迹,导致生态赤字,甘肃省生态环境处于不可持续状态,预计2010-2015年人均生态承载力略有增长,但仍小于人均生态足迹,生态赤字不断增大,预计2015年增长到-2.0468 hm²/人,约为2009年(-1.0262 hm²/人)的两倍,甘肃省生态环境不断恶化;经济的发展依赖于化石能源的消耗而造成对自然资源的过度利用,大量耕地转换为建设用地,草地荒漠化是引起甘肃省生态赤字的主要原因;改变经济发展和资源消费模式,控制人口规模,减少人均生态足迹消耗,优化配置和集约节约利用自然资源,提高生态承载力是促进社会经济和资源环境可持续发展的有效途经。     

重庆市直辖以来生态足迹的动态测度与分析

生态足迹是近来测度生态可持续发展的一种定量方法。以重庆统计年鉴为主要数据来源,对重庆市1997-2004年的生态足迹进行了时间序列的测度。结果表明,2004年重庆市的人均生态足迹为1.2108hm^2,实际生态承载力为0.4696hm^2,人均生态赤字为0.7412hm^2。从1997-2004年人均生态足迹逐年增加,人均生态承载力逐年减少,导致人均生态赤字逐年增大,对外来资源的依赖性越来越大。利用灰色预测模型进行了预测,2009年人均生态赤字将达到0.8695hm^2,并在此基础上提出了减少生态赤字的一系列措施。     

重庆市生态足迹与生态承载量研究

以重庆市2001年统计数据为基础,对重庆市2001年生态足迹计算结果表明,该地区人均生态足迹为1.65366 hm²,人均生态承载力为0.280393 hm²,人均生态赤字为1.373173 hm²,与全国平均水平相比,人均生态足迹高0.5335 hm²(增加47.64%),人均生态承载力低0.5196 hm²(下降64.95%),生态赤字是全国平均赤字的3.43倍,表明该地区生态足迹超过了当地生态承载能力,区域经济社会发展处于一种不可持续的发展状态.另外,还分析论述了多种渠道解决生态系统超负荷人口、增加科技财政投入、控制环境污染等减少该地区生态足迹的对策.     

成都市人均生态足迹和人均生态承载力空间分布差异

生态足迹方法是通过比较人类活动消耗的自然资源与自然生态系统所提供的生态承载力,定量的判断区域的可持续发展状态。采用生态足迹模型对2009—2014年成都市生态足迹、生态承载力状况进行了测算,并结合空间分析揭示了其空间演化规律。结果表明:(1)2009—2014年,各区市县人均生态足迹平均值有着逐年下降的趋势,由2009年的2.759hm~2/人下降至2014年的1.937hm~2/人,基本格局呈现出中间低,西南高,两翼居中的分布特征,高水平人均生态足迹集中分布在西南方向的蒲江县、大邑县,邛崃市;(2)2009—2014年成都市人均承载力呈现出较为稳定且有下降的趋势,由2009年的0.2314hm~2/人下降至2014年的0.2215hm~2/人,其空间分布特征与生态足迹呈现出较好的空间一致性;(3)人均生态亏盈,在时间上表现为逐渐向好,但其本质是趋势为生态赤字愈发严重,空间上呈现出与人均生态承载力情况"高-低,低-高"相反分布的特征,分布呈扩散型,即由中部的五城区向四周扩散,除五城区外,其余地区在研究期间内都为赤字,最严重区域集中在西南方向的蒲江县,最高达到-9.3189hm~2/人,亟需建立有效的生态足迹调控和补充机制。     

福建省生态足迹和生态承载力的动态变化

利用生态足迹理论,计算分析了福建省1999～2003年5年间的生态足迹变化过程.结果表明,福建省人均生态足迹由1999年的1.428 hm²上升至2003年的1.658 hm²,人均生态承载力由1999年的0.683 hm²减少到2003年的0.607 hm²,生态赤字逐年提高,生态足迹与生态承载力之间的矛盾加剧,生态环境处于不安全状态.生态足迹供需结构分析表明,福建省人均生态足迹供需存在严重的不平衡,其需求以草地和化石燃料为主,两者占总量的55.74%～63.43%,而供给以耕地为主,草地仅占人均生态承载力的0.77%～0.82%,化石燃料的供给几乎为零.5年间万元GDP生态足迹总体上呈下降趋势,表明福建省的资源利用率不断提高.与此同时,结合福建省经济发展现状和资源分布特点,提出了减少区域生态赤字的对策.     

城市水资源生态足迹核算模型及应用——以沈阳市为例

水资源生态足迹可以直接反映区域人类社会经济活动对水资源的压力.本研究在现有的生态足迹模型基础上,充分考虑城市自然生态系统对水资源的需求,建立了包括居民日常生活用水、生产运营用水、公共服务用水和生态需水4类帐户的城市水资源生态足迹核算模型,并结合沈阳市实际情况,确定了模型中的相关参数,对沈阳市水资源生态足迹和生态承载力进行分析.结果表明:2000-2009年,沈阳市人均水资源生态足迹总体呈下降态势,但各年度均为水生态赤字;2005年较2000年水资源生态足迹人均下降0.31 hm2,2006、2007年有小幅回升,2008、2009年趋于平稳,说明沈阳市水资源可持续利用状况有一定改善,但仍处于不可持续状态.     

西藏生态足迹与承载力动态分析

利用生态足迹模型,对2005—2010年西藏的生态足迹和生态承载力以及生态盈余进行了测算。研究发现,西藏2005—2010年人均生态足迹呈现出振荡式上升趋势,从2005年的0.34 hm2/人波动上升到2010年的0.83 hm2/人,其中人均林地消费所占比重最大,多年平均值占总消费的39.8%;人均耕地消费基本稳定在0.18—0.2 hm2/人之间,其他类型土地消费所占比重相对较少;人均生态承载力呈现平滑下降趋势,从2005年的14.78 hm2/人下降到了2010年的13.77 hm2/人,其中林地和牧草地及其转换的化石能源地人均生态承载力所占比重达到了95%,可耕地、牧草地、林地的人均生态承载力在2005—2010年之间呈现缓慢下降趋势,水域人均生态承载力变化不大;人均生态盈余较大,但呈现出递减趋势,2005年为14.44 hm2/人,而2010年下降到12.94 hm2/人;生态盈余中比重最大的是林地,但其足迹波动较大,介于1%—30%之间;草地人均生态足迹仅占生态承载力的5%左右,水域人均生态足迹占生态承载力的比例可忽略不计。     

区域生态足迹盈亏测算及其空间特征——以江苏省为例

生态足迹分析法能够通过计算生物生产性土地和水域的产量,估算人类对自然资本的消耗和自然资本的供给情况,进而对区域发展的可持续发展状态进行定量评估。论文在改进国家公顷生态足迹模型的基础上,对江苏省及其13个地级市生态足迹盈亏进行测算,进而揭示其空间演化特征。研究结果表明:(1)2015年江苏省的人均生态足迹为1.7890 hm2/人,人均生态承载力为0.2991 hm2/人,生态赤字为-1.4899 hm2/人,万元GDP生态足迹为0.2033 hm2/万元;(2)地级市中,人均生态足迹上,常州市最高为2.9317 hm2/人,宿迁市最低为1.7348 hm2/人;人均生态承载力上,盐城市最高为0.6111 hm2/人,苏州市最低为0.0812 hm2/人;人均生态赤字上,常州市最高为-2.8115 hm2/人,盐城市最低为-1.1503 hm2/人;万元GDP生态足迹上,宿迁市最高为0.3956 hm2/万元,无锡市最低为0.1651 hm2/万元;(3)江苏省及其苏南、苏中地区的人均建筑用地生态足迹和化石能源用地生态足迹所占比例较大,苏北地区人均耕地生态足迹和草地生态足迹所占比例较大;(4)人均生态足迹和生态赤字在空间分布上较为一致,呈现出南高北低的特征,而人均生态承载力呈现北高南低的分布特征;万元GDP生态足迹空间分布北高南低,整体上与人均地区生产总值成反比。研究结果能够为江苏省区域协调发展、生态文明建设提供理论指导和定量参考。     

我国水资源生态足迹分析与预测

生态足迹模型的提出为水资源可持续利用的定量评价提供了新思路.通过构建水资源生态足迹和水资源生态承载力的计算模型,对我国1949～2007年水资源的可持续利用状况作出了客观的评价,并运用ARIMA模型对我国水资源生态足迹变动趋势作出深入的研究.结果表明,1949～2007年,我国人均水资源生态承载力总体上呈下降态势,而人均水资源生态足迹则逐年上升,从而造成人均水资源生态赤字逐渐增大,我国水资源处于一种不安全状态.运用ARIMA(2,1,3)模型的预测结果表明,2008～2012年,我国人均水资源生态足迹将继续呈上升态势,水危机形势将日益严峻.在此基础上,针对我国水资源的可持续利用问题提出了一组政策建议.