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.     

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。     

辽宁省及其沿海区域生态足迹的动态变化

利用生态足迹分析法方法计算了辽宁省及其沿海6市(葫芦岛、锦州、盘锦、营口、大连和丹东)2003-2005年的生态足迹,分析了生态足迹的变化规律及变化原因,并评价了该区域可持续发展状况.结果表明:2003-2005年辽宁省及其沿海6市的生态足迹均超过了其生态承载力,全省人均生态赤字有逐年增加的趋势;沿海6市中人均生态赤字最高的城市为盘锦市,然后依次为锦州市、葫芦岛市、营口市、丹东市和大连市.生态足迹供需结构表明,辽宁省及沿海生6市生态足迹需求主要以化石能源地为主,但均有较高的水域类生态盈余.3年间万元GDP生态足迹总体呈下降趋势,表明辽宁省及其沿海6市的资源利用率不断提高.最后提出了减少区域生态赤字的对策.     

沿海快速城市化地区能值生态足迹变化分析

当前我国经济的快速发展和生态环境之间的矛盾日益显著,不利于城市可持续发展。生态足迹目前已成为普遍接受的可持续发展指标,选定生态足迹改进方法——能值生态足迹模型,以城市化地区厦门市为研究区进行计算分析,以期发现快速城市化过程中可能面对的问题。首次计算分析了厦门市1980年至2010年的能值生态足迹动态变化,并对其可持续发展进行了评价。结果表明,30年间厦门市人均生态足迹需求从1980年的8.6 ghm2持续增长至2010年的52.8 ghm2,而供给方面的人均生态承载力却从1980年的181.2 ghm2持续下降为47.5 ghm2,2009、2010年该市由生态盈余转为生态赤字。同时,从生态足迹组分及其比例来看,30年间化石燃料用地和建设用地的生态足迹增长迅速,二者对厦门市人均能值生态足迹变化贡献最大,并且成为2000年后总体足迹中所占比例最大的组分,各自占比超过20%。结果分析显示,厦门市开始面临逐渐加重的生态环境压力,需要开始重视其可持续发展。因此调整厦门市的产业结构和控制城市化发展非常必要。一方面,应该降低第二产业的比例,降低对化石能源的使用,同时促进第三产业的发展和第一产业的现代化,以此为城市提供更多的资源供给并降低资源需求,特别是化石能源的需求。     

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。     

沈阳市生态城市建设中的生态压力

应用生态足迹方法计算了沈阳市1991—2005年的生态压力,并对2006—2010年生态足迹做了预测。结果表明：沈阳市1991—2005年人均生态足迹需求为1.75 hm²,人均生态承载力为0.41 hm²,人均生态赤字为1.34 hm²,人均生态足迹的需求超出人均生态承载力3.24倍;在6大类生态生产性土地中,耕地足迹和能源足迹占沈阳市生态足迹总量的85%以上,二者的变化对生态足迹总需求有巨大影响。经预测,沈阳市生态足迹在2005年后将增长迅速,预计2010年达到人均5.11 hm²,是1991年的3.50倍、2000年的3.32倍、2005年的1.96倍。结合研究结果,就沈阳市建设生态城市、实现可持续发展提出了建议。     

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.     

广东省2000—2012 年生态足迹分析

运用生态足迹的计算方法对广东省2000—2012 年的生态足迹和生态承载力进行了分析, 并且用ARIMA 模型对2013—2020 年的生态足迹变化趋势进行了预测。结果表明: 2000—2012 年, 广东省人均生态足迹呈现上升趋势, 人均生态足迹由2000 年的0.8158 ghm2·cap–1 增加到2012 年的1.1784 ghm2·cap–1; 人均生态承载力呈现逐渐下降的趋势, 由2000年的0.3748 ghm²·cap^–1 下降到2012 年的0.3122 ghm²·cap^–1; 人均生态赤字由2000 年的0.4410ghm²·cap^–1 增加到2012 年的0.8662ghm²·cap^–1; 万元GDP 生态足迹由2000 年的0.6631 ghm²·mil^–1 下降到2012 年的0.1783 ghm²·mil^–1。2000—2012年人均生态足迹均大于人均生态承载力, 广东省生态经济系统处于不可持续发展状态。预测显示2013—2020 年的人均生态足迹由1.1850ghm²·cap^–1 增加到1.2222ghm²·cap^–1, 人均生态赤字由0.8763ghm²·cap^–1 增加到0.9368ghm²·cap^–1。针对广东省的生态现状, 从优化产业内部结构, 合理利用土地资源, 转变经济发展方式等方面提出了减少人均生态足迹消耗的政策和建议。     

基于生态足迹方法的西南地区典型资源型城市攀枝花市的可持续发展研究

生态足迹是衡量区域可持续发展程度的重要评价指标。运用生态足迹方法, 估算西南地区典型资源型城市攀枝花市1995-2013 年人均生态足迹及人均生态承载力, 并在此基础上通过生态压力指数、单位万元GDP 生态足迹以及生态可持续指数对攀枝花市生态可持续利用状况进行评价与分析。结果表明：攀枝花市人均生态足迹上升较快尤其是能源生态足迹, 同期人均生态承载力变化趋势较小, 人均生态赤字的变化与人均生态足迹的增长具有同步性, 从1995 年的4.783 hm²·人^-1 增长到2013 的11.74 hm² 人^-1, 人均生态赤字较大; 生态压力指数逐年增加, 2013 达22.15, 较1995 年增长8.69, 生态环境压力较大; 单位万元GDP 生态足迹随着攀枝花市经济转型, 从1995 年的6.14 hm²·万元^-1下降到2013 年的1.72 hm²·万元^-1, 自然资源的利用率有逐年提高的趋势; 但近年来生态可持续指数<0.2, 且有下降趋势, 其可持续发展程度仍属于强不可持续。     

基于生态足迹方法的沈阳地区种植业生产资源消耗评价

根据生态足迹方法,建立了种植业生态足迹模型,计算了2001—2006年沈阳地区种植业生态足迹,分析了单位重量农产品生态足迹构成变化规律及其原因。结果表明:2001—2006年,沈阳地区种植业生态足迹呈现先下降后上升趋势,单位重量农产品生态足迹总体呈下降趋势;耕地足迹是沈阳种植业生态足迹的主要成分,水足迹次之,能源足迹所占比重最小。2001—2006年间,耕地足迹从56.8%降到54.4%;水足迹在27.6%～32.1%波动;而能源足迹从14.0%增加到16.2%;农产品单产的提高伴随着钾肥、复合肥、农药、农膜、农用钢材和柴油投入量的增加。表明近年来沈阳地区种植业生产对化石能源的依赖程度在加大。     

城市化对区域生态足迹供需的影响

基于1994-2003年吉林省生态足迹时间序列,建立了城市化水平与生态足迹、生态盈亏、生态足迹强度的关系模型.结果表明:吉林省生态足迹、生态盈亏、生态足迹强度与城市化率呈显著相关;生态足迹随城市化的发展由1994年的每人1.59 hm2增至2003年的每人2.23 hm2,主要受城市化率和第三产业比例的影响;建筑用地、草地和化石燃料用地生态足迹的变化较显著,建筑用地生态足迹变化的驱动因素以人均GDP和第三产业比例为主,草地和化石燃料用地生态足迹主要受居民消费水平的影响;源于居民消费水平的驱动作用,吉林省生态赤字渐趋恶化,从1994年的每人0.319 hm2增至2003年的每人0.923 hm2;草地和化石燃料用地生态盈亏的变化最显著;在经济结构和消费结构优化的驱动下,研究期间生态足迹强度从每万元4.14 hm2降至2.35 hm2,而且仍具有较大的降低空间.通过调整经济结构和消费结构,吉林省可以消除生态赤字、实现自然资源的供需平衡.     

Traversing the mountaintop: world fossil fuel production to 2050

During the past century, fossil fuels—petroleum liquids, natural gas and coal—were the dominant source of world energy production. From 1950 to 2005, fossil fuels provided 85–93% of all energy production. All fossil fuels grew substantially during this period, their combined growth exceeding the increase in world population. This growth, however, was irregular, providing for rapidly growing per capita production from 1950 to 1980, stable per capita production from 1980 to 2000 and rising per capita production again after 2000. During the past half century, growth in fossil fuel production was essentially limited by energy demand. During the next half century, fossil fuel production will be limited primarily by the amount and characteristics of remaining fossil fuel resources. Three possible scenarios—low, medium and high—are developed for the production of each of the fossil fuels to 2050. These scenarios differ primarily by the amount of ultimate resources estimated for each fossil fuel. Total fossil fuel production will continue to grow, but only slowly for the next 15–30 years. The subsequent peak plateau will last for 10–15 years. These production peaks are robust; none of the fossil fuels, even with highly optimistic resource estimates, is projected to keep growing beyond 2050. World fossil fuel production per capita will thus begin an irreversible decline between 2020 and 2030.     

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。     

工业城市(沈阳)能源消耗碳排放的影响因素分解及实证分析

沈阳作为我国东北地区中心城市和重工业城市,能源消费持续增长趋势及以煤为主的能源结构在短期内很难改变。由于能源消费是碳排放的主要来源,所以碳排放在未来一段时间必然会持续增长。论文根据《2006年IPCC温室气体排放清单指南》温室气体排放计算方法,并且充分考虑没有燃烧充分的燃料,计算了沈阳市2005-2009年能源消耗碳排放,采用LMDI(Logarithmic mean divisia index)分解法定量分析了单位GDP能耗、能源结构、经济发展对沈阳市能源消耗碳排放的影响。结果表明经济发展对沈阳市碳排放增长有促进作用,单位GDP能耗降低对碳排放呈现抑制作用,而能源结构对碳排放作用甚微。这说明以煤为主的能源结构未发生根本性的改变,经济规模的扩大使得单位GDP能耗抑制作用逐渐降低,碳排放将会持续增长。     

生态补偿对大熊猫栖息地周边农户生态足迹的影响

大熊猫栖息地正面临破碎化和人类活动干扰的威胁,如何减少这些威胁成为保护大熊猫这一生态旗舰物种的关键.通过实施生态补偿项目,充分考虑当地弱势群体生存和发展的权利,帮助其进行生计替代和能源替代,以减小生态系统所承受的压力.以120个项目农户作为研究对象,利用生态足迹方法,探讨了生态补偿项目对生活在关键生态区域内农村人口的影响.结果表明,在各种生态生产性土地中,农户对林地和草地生态占用最大,能源替代可以大幅降低农户的薪柴消耗水平,从而降低农户对林地的生态占用.通过调整农户的牲畜养殖模式,减小了放牧对草地资源的压力和对草地的生态占用.农户人均生态足迹由2005年的2.7346hm2减小至2007年的1.6325 hm2,对周边环境的压力降低,有利于保护和恢复珍稀野生动植物栖息地.     

长株潭地区生态可持续性

基于长株潭地区被批准为“全国资源节约型和环境友好型社会建设综合配套改革试验区”的背景,针对生态足迹方法的产量因子参数进行改进,利用区域产量因子代替全球产量因子,对长株潭地区1986-2005年生态足迹和生态承载力进行核算,在此基础上,着重采用两种预测方法对该地区2007-2015年生态足迹和生态容量进行预测.两种预测方法分别是二项式曲线预测模型和灰色GM(1,1)模型,对长株潭地区1986-2005年20a的人均生态足迹与时间关系进行了拟合,得出二项式曲线预测模型具有更高的预测精度;用两种预测模型预测了长株潭地区的人均生态容量,GM(1,1)模型的预测精度更高.选取精度最高的模型分别预测研究区未来10a人均生态足迹和生态容量.未来10a人均生态容量增长平缓(年平均增长率1.8％),人均生态足迹增长快(年平均增长率达16％),相应的人均生态赤字增长快.     

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.