基于环境污染账户核算的生态足迹模型优化——以珠江三角洲城市群为例

针对传统的生态足迹分析模型在账户设置中忽略对环境污染核算的缺陷,本文提出了涵盖污染账户的生态足迹模型,将污染物进行合理转化进而纳入核算账户,在生态足迹核算中增加了污染足迹的计算,在生态承载力核算中增加了环境承载力的计算,并通过2005年珠江三角洲城市群的生态足迹对优化的生态足迹模型进行了验证.结果表明,通过优化模型计算得出的2005年珠江三角洲城市群的生态足迹结果与该区的实际发展特征和空间结构具有较高的吻合度.说明优化的模型在内涵上为环境污染在生态足迹模型中进行了较准确的定位,使结果能更全面地反映人类活动对生态环境的影响,在核算的完整性和客观性上均优于传统的生态足迹核算体系.     

能值生态足迹模型的改进——以海南为例

通过对比总结现有能值生态足迹模型研究成果,从能值密度、能值生态承载力、能值生态指标分类和整合等方面分析了模型存在的问题,在此基础上,构建了消费端和供给端构建足迹账户体系,并提出能值生态足迹和能值生态承载力模型的改进和优化。利用改进模型,实证分析了2000—2016年海南生态经济系统的变化特征。结果表明:(1)能源账户和生物产品账户足迹大幅增加。污染账户和建设用地账户足迹状态稳定。(2)生产承载力随着技术进步不断提高,而环境承载力随着人类对环境资源的占用强度增加不断下降。(3)海南生态环境整体表现为生态盈余,但污染账户、能源账户盈余缩减,2011年能源账户开始出现生态赤字。通过足迹账户的构建,能够更清晰地追踪各账户和各类土地能值生态足迹、能值生态承载力以及能值生态盈余/赤字产生的变化,能值生态足迹模型改进之后能够更客观反映区域生态经济系统状况,为地区有针对性开展环境管理和保护提供依据。     

能值生态足迹模型的改进——以海南为例

通过对比总结现有能值生态足迹模型研究成果,从能值密度、能值生态承载力、能值生态指标分类和整合等方面分析了模型存在的问题,在此基础上,构建了消费端和供给端构建足迹账户体系,并提出能值生态足迹和能值生态承载力模型的改进和优化。利用改进模型,实证分析了2000—2016年海南生态经济系统的变化特征。结果表明:(1)能源账户和生物产品账户足迹大幅增加。污染账户和建设用地账户足迹状态稳定。(2)生产承载力随着技术进步不断提高,而环境承载力随着人类对环境资源的占用强度增加不断下降。(3)海南生态环境整体表现为生态盈余,但污染账户、能源账户盈余缩减,2011年能源账户开始出现生态赤字。通过足迹账户的构建,能够更清晰地追踪各账户和各类土地能值生态足迹、能值生态承载力以及能值生态盈余/赤字产生的变化,能值生态足迹模型改进之后能够更客观反映区域生态经济系统状况,为地区有针对性开展环境管理和保护提供依据。     

基于三维生态足迹模型的长江中游城市群平衡性分析与生态补偿研究

长江中游城市群是长江经济带的重要组成部分，明晰生态足迹平衡性对城市群区域间生态补偿以及长江中游城市群生态可持续发展具有重要意义。研究采用三维生态足迹模型和基尼系数，核算长江中游城市群各市生态足迹及生态承载力，并对其生态足迹空间平衡性进行分析；同时依据三维生态足迹相关理论，计算各市生态补偿金额。结果表明：①2000-2015年长江中游城市群整体生态足迹持续上升，由65.52 hm²/人增加至139.38 hm²/人，年增长率为7.52%，武汉城市圈和襄荆宜城市群对生态足迹增长的贡献最大；②生态承载力呈下降趋势，由11.25 hm²/人减小至10.73 hm²/人，从土地利用类型来看，耕地和林地是提供生态承载能力的最主要因素；③生态足迹的综合基尼系数处于0.425-0.488之间，整体上处于"集聚程度较大"的区间范围，空间分布显示出不平衡性；④2000-2015年长江中游城市群生态补偿支付区和补偿金额持续增加，各子城市群生态补偿差异大小关系为：环鄱阳湖城市群 > 环长株潭城市群 > 武汉城市圈和襄荆宜城市群。通过分析区域生态足迹、生态承载力的时空变化特征并提出对应补偿方案，以期为长江中游城市群生态建设和管理提供决策依据。     

基于生态系统服务的广西水生态足迹分析

针对传统生态足迹对于水域仅考虑渔业生产功能的缺陷,研究者提出了水生态足迹.但当前水生态足迹基础理论与模型均存在较大不足.为此,提出了基于生态系统服务的水生态足迹概念和模型,并以2003-2010年的广西为例进行了计算与分析.结果表明:(1)水域-渔业账户中,淡水渔业生态足迹呈上升趋势,淡水渔业生物承载力较高且比较稳定,淡水渔业生态盈余较多同时淡水渔业生态压力较小;(2)水资源账户中,淡水生态足迹先较快上升随后缓慢下降,水资源承载力较高但2007-2010年波动幅度较大,水资源生态盈余较多同时水资源生态压力较小;(3)水环境账户中,水污染生态足迹先缓慢上升随后大幅下跌之后逐渐回升,水环境承载力变化趋势与水资源承载力相同,绝大多数年份表现为水环境生态赤字和水环境生态不安全;(4)淡水渔业生态压力＜水资源生态压力＜水环境生态压力,淡水生态系统基本已处于生态不安全状态.模型克服了传统模型的诸多缺陷与不足,是对广西近年来淡水生态系统服务供需及水生态安全状况的较客观全面的反映.     

基于能值改进的开放系统生态足迹模型及其应用——以深圳市为例

对生态经济复合系统综合评价是实现区域可持续发展首先要面对的科学问题.针对传统生态足迹模型的系统封闭性和空间互斥性等不合理假设,利用从系统论出发并具有基于流量算法优点的能值分析理论,对传统生态足迹模型加以改进,同时将人类劳务纳入系统评价.改进后的模型仍然从供给与需求角度分析区域消费足迹与承载力,强调区域资源进出口,分析开放系统条件下区域发展状况,并将人类的作用纳入可持续发展评价范畴.以深圳市2006年发展状况为例对改进模型进行实证分析.计算结果显示:研究区域具有48.08ghm2的人均潜在生态承载力;在生物生产账户上存在3.60ghm2的人均生态赤字,需进口来弥补,而在工业产品账户上3.14ghm2的人均盈余,可供出口;具有约4.87ghm2的人均净承载力出口,为其他区域的发展做出了贡献;人力资源是深圳市可持续发展的重要保障,至少提供相当5.20ghm2的人均生态承载力;发展高新技术产业、低能耗的清洁工业,产出高能值转换率的产品,实现区域本地产品在能量系统等级的提升,是提升本地承载力的现实途径.结果表明,改进后模型突破了传统生态足迹模型偏生态的弱可持续性评价局限,成为综合反映区域生态经济发展状况的可持续性评价模型.     

基于传统生态足迹方法和能值生态足迹方法的黑龙江省可持续发展状态比较

运用传统生态足迹方法及其改进方法——能值生态足迹方法，对2005年黑龙江省可持续发展状态进行了分析.结果表明：2005年，采用能值生态足迹方法和传统生态足迹方法计算的黑龙江省生态赤字分别为1.919和0.6256 hm²·cap^-1.2种方法得到的研究区生态足迹均超过生态承载力，表明该区域经济社会发展处于一种不可持续的发展状态.能值生态足迹方法从能量角度探讨了人类物质需求与生态系统资源供应的关系，并采用能值转换率、能值密度等更加稳定的参数进行计算，一定程度上克服了传统生态足迹方法的缺陷.     

基于改进模型的东营市生态足迹动态分析

考虑了水热条件的时空差异性,用净初级生产力对传统生态承载力模型进行了改进,并针对传统生态足迹模型中水生态帐户仅考虑渔业功能的不足,增加了水资源生态足迹的计算,最后用改进的生态足迹模型对1996—2003年间东营市生态足迹动态进行了分析.结果表明：1996—2003年间,传统模型计算的东营市人均生态足迹由1.766 hm²增至2.644 hm²,人均生态承载力由0.889 hm²降至0.813 hm²;改进模型计算的东营市人均生态足迹则由2.819 hm²增至3.776 hm²,人均生态承载力由1.935 hm²降至1.865 hm²;与传统模型相比,改进的生态足迹模型计算的研究区生态压力较小.加大对水资源的利用可缓解区域的生态压力,改进模型能更准确地反映研究区自然资源利用状况.     

基于改进三维生态足迹模型的洞庭湖区生态可持续时空演化研究

洞庭湖是长江流域重要的调蓄湖泊，也是中国重要的农产品主产区。科学评估洞庭湖区生态可持续状态，揭示其时空演化特征，对探究其生态可持续影响因素与作用机理，降低生态赤字具有重要意义。基于碳足迹与生态足迹理论构建了改进的三维生态足迹模型，填补了化石能源无法核算生态承载力的问题，同时调整了不同土地利用类型的参数因子。在对洞庭湖区25个区县进行可持续发展的动态评价分析中，计算了2000—2019年生态赤字、足迹广度与深度的时空分布特征。研究结果表明：(1)近20年来洞庭湖区的人均生态足迹增长速度远高于人均生态承载力，致使人均生态赤字在时间维度上不断增大，空间维度上呈湖滨向周边地区扩散的趋势；(2)洞庭湖区除林地之外的土地利用类型均存在自然资本存量的消耗，且表现为高生态赤字；(3)三次产业结构的分配、土地利用的变化、居民对生活质量的提高以及生态保护政策的有效实施等均会对洞庭湖区的可持续发展产生较大影响；(4)改进后的化石能源账户相较于传统账户的计算方法更能反映真实的碳排量与碳吸收量。研究以期为洞庭湖区土地利用、生态保护以及促进社会经济可持续发展提供科学参考。     

基于生态足迹视角的长江流域生态补偿额度测算

随着我国城市化进程的加快，导致的生态问题日益严重，发展与保护的矛盾日渐突出，如何客观定量地对生态环境受到破坏的区域进行补偿，发展与环境健康并行是生态建设中面临的重要任务之一。以长江流域的十九个省级行政区作为研究对象，基于"省公顷"模型，对均衡因子及产量因子进行修正，计算生态足迹及生态承载力，利用GIS平台进行并对其进行空间分析；结合生态系统服务价值，建立了动态化长江流域的生态补偿标准模型；对长江流域各行政区生态补偿额度进行测算，并基于流域尺度、城市群尺度、省级尺度进行差异化分析。研究结果表明：（1）在2015-2017年，长江流域的生态足迹与生态承载力无明显变化，三年内基本持平。长江流域省级行政区的生态安全指数均大于1，表明整个流域处于不安全状态，需要对其进行补偿。（2）对于长江流域整体而言，生态补偿额度三年平均为1169.11亿元。（3）流域尺度上，上游、中游、下游的生态补偿额度呈现逐渐升高的趋势；城市群尺度上，成渝城市群最低，长江三角洲城市群最高；省级尺度上，上海最高，西藏最低。本文通过生态足迹及生态承载力计算得到的生态安全指数，可对生态环境所处的状态进行定量补偿及分析，并对生态补偿区域的确定提供指导性建议。     

Ecological footprint simulation and prediction by ARIMA model—A case study in Henan Province of China

Ecological footprint (EF), as one of the sustainable development indicators, has received considerable attention. However, it has mostly been used as a static indicator. The accurate quantitative analysis on its development trend is still rare. Thus, the autoregressive integrated moving average (ARIMA) model was introduced to enhance the forecasting capacity of EF indicator. Taking Henan Province of China as a study area, we firstly computed the EF and the ecological carrying capacity (EC) in 1949–2006. Based on the computed results, the simulating process of the ARIMA model and the fitting and forecasting results were explained in detail. The final results demonstrated that ARIMA model could be used effectively in the simulation and prediction of EF and the predicted EF could help the decision-makers make a package of better planning for regional ecological balance or sustainable future.     

Evaluating Sustainability of Cropland Use in Yuanzhou County of the Loess Plateau,China Using an Emergy-Based Ecological Footprint

Evaluating the sustainability of cropland use is essential for guaranteeing a secure food supply and accomplishing agriculture sustainable development. This study was conducted in the ecologically vulnerable Loess Plateau region of China to evaluate the sustainability of cropland use based on an ecological footprint model that integrates emergy analysis. One modified method proposed in 2005 is known as the emergetic ecological footprint (EEF). We enhanced the method by accounting for both the surface soil energy in the carrying capacity calculation and the net topsoil loss for human consumption in the EF calculation. This paper evaluates whether the cropland of the study area was overloaded or sustainably managed during the period from 1981 to 2009. Toward this end, the final results obtained from EEF were compared to conventional EF and previous methods. The results showed that the cropland of Yuanzhou County has not been used sustainably since 1983, and the conventional EF analysis provided similar results. In contrast, a deficit did not appear during this time period when previous calculation methods of others were used. Additionally, the ecological sustainable index (ESI) from three models indicated that the recently used cropland system is unlikely to be unsustainable.     

生态足迹的模型修正与方法改进

生态足迹是测定人类活动的资源消费需求,判明自然资产是否被过度利用的有效工具。介绍了生态足迹的基本概念和模型,简单分析基本模型存在的主要缺陷和争论,重点解析了近年来生态足迹模型在参数调整、项目计算、账户扩展等方面的演变和修正。介绍生态足迹研究的传统方法:综合法和组分法,评述了生命周期评价,基于投入产出分析,三维模型,净初级生产力,能值理论,时序分析等的方法改进。对未来的研究方向提出自己的看法,期望对我国的生态足迹研究有一定的启示作用。     

中国历年生态足迹计算与发展可持续性评估

可持续发展的定量测度是可持续发展战略得以实施的前提条件。加拿大学者 Mathis Wackernagel发展完善的生态足迹模型就是一种测量可持续性的方法。该方法通过计算支持特定区域人类社会所有消费活动所需要的土地 (生态足迹 )与该区域可提供的生物生产性土地 (生态承载力 )相比较来判断区域发展的可持续性。简单介绍了生态足迹模型的基本概念、研究进展、计算方法 ;对中国历年的生态足迹进行了实证研究 ,结果表明 :从 196 2～ 2 0 0 1年 ,中国人均生态承载力逐步下降 ,人均生态足迹则逐步上升 ,目前中国人均生态足迹已经超过人均生态承载力 ,生态赤字出现 ,并持续扩大 ,中国目前的发展处于一种强不可持续状态     

Urban total ecological footprint forecasting by using radial basis function neural network: A case study of Wuhan city,China

Ecological footprint (EF) forecasting is essential for dynamically evaluating human impact on earth as well as for planning for a sustainable future. In this paper, a radial basis function neural network (RBFNN) model was developed to forecast the total ecological footprint (TEF) from 2006 to 2015. For a case study of Wuhan city, Hubei province in central China, per capita ecological footprint (EF) and biological capacity (BC) were calculated from 1988 to 2005. Partial least square (PLS) was used to select the important impact factors. We put the selected socio-economic factors as input and the TEF as output together to build RBFNN model and predict the development trends of the TEF in the following 10 years. Five-fold cross-validation was conducted to validate the model in the process of input selection and RBFNN model training. From the results, continuous increase of per capita EF (1988–2005) indicated stronger and stronger human effect on the district and Wuhan's ecological state is in the ecological deficit. Up to 2015, the district would have been bearing accumulative TEF of 24.782 million gha, which is near 2.5 times of that in 1988. Although the increase rate of gross domestic product (GDP) would be restricted in a lower level from 2006 to 2015, the urban ecological environmental burden could only respond to the socio-economic circumstances moderately.     

Ecological footprint model using the support vector machine technique

The per capita ecological footprint (EF) is one of the most widely recognized measures of environmental sustainability. It aims to quantify the Earth's biological resources required to support human activity. In this paper, we summarize relevant previous literature, and present five factors that influence per capita EF. These factors are: National gross domestic product (GDP), urbanization (independent of economic development), distribution of income (measured by the Gini coefficient), export dependence (measured by the percentage of exports to total GDP), and service intensity (measured by the percentage of service to total GDP). A new ecological footprint model based on a support vector machine (SVM), which is a machine-learning method based on the structural risk minimization principle from statistical learning theory was conducted to calculate the per capita EF of 24 nations using data from 123 nations. The calculation accuracy was measured by average absolute error and average relative error. They were 0.004883 and 0.351078% respectively. Our results demonstrate that the EF model based on SVM has good calculation performance.     

Ecological footprint study on tourism itinerary products in Shangri-La, Yunnan Province, China

The eco-footprint analysis of tourism is one of the most up-to-date and effective methods used to analyze the environmental effects of tourism. This study constructs a model to calculate the ecological footprint (EF) of tourism itinerary products by using a component approach, rudimentarily exploring the calculation methods for EF which target necklace-like tourism itinerary products and base tourist trips. By applying the model to calculate and analyze an “8-day tour of Shangri-La”, a typical tourism itinerary product, results of this study suggest that: (a) Tourism is a kind of life style with tremendous ecological consumption, that is, per capita EF that tourists produce in the course of travel is more than the one that local people produce in their daily life in tourist source areas, and it also exceeds the per capita EF that local people produce in their daily life in tourist destination; (b) According to the component approach, EF of tourism itinerary products is broken down into 7 components, among which “Transport”, “Food”, “Waste” and “Accommodation” play important roles; (c) There exist significant differences in ecological efficiency between different departments of tourism; the travel and entertainment sectors maintain a relatively high ecological efficiency, while the food and lodging departments have relatively low ecological efficiency.