Influencing factors and multi-scenario prediction of China's ecological footprint based on the STIRPAT model

Focusing on the spatial and temporal pattern, evolution law, influencing factors and prediction of regional ecological footprint (EF) is conducive to promoting sustainable development of regional populations, resources, and the environment. Firstly, this study used the EF model to analyze the spatial and temporal patterns and dynamic evolution characteristics of the total ecological footprint (TEF) and the relative contributions of the biological ecological footprint (BEF), energy ecological footprint (EEF), and pollution ecological footprint (PEF) in China from 2000 to 2019. Secondly, the impact of socioeconomic factors on China's TEF was analyzed based on the STIRPAT model. Finally, the future development trend of China's TEF was analyzed by multi-scenario prediction. The results demonstrate that: (1) from 2000 to 2019, the TEF levels of China form three gradient spaces, (2) the BEF is the biggest contributor to EF in most of China's provinces, (3) total energy consumption is the most important positive factor for China's TEF while proportion of tertiary industry in the three industries is the most important negative factor, and (4) maintaining low growth in total energy consumption and high growth in proportion of tertiary industry in the three industries is crucial for limiting the future growth of China's TEF     

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。     

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.     

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。     

中国丝绸之路经济带沿线省份生态足迹时空差异及公平性分析

评价区域自然资源的公平分配程度是权衡社会经济系统与生态系统可持续发展之间关系的基础。在测算2005—2016年我国丝绸之路经济带沿线省份生态足迹的基础上,分析生态承载力、生态压力指数及足迹深度、足迹广度的时空差异特征,采用基尼系数、经济贡献系数与生态承载系数构建生态足迹的公平性评价模型。结果表明,沿线省份人均生态足迹增长趋势存在较大差异,新疆、宁夏、青海等省份增长较为显著,甘肃、陕西、广西、云南、重庆、四川等省份增长相对较小。结果显示,西北省份较西南省份生态足迹增长较快,但人均生态承载力未发生显著变化。沿线省份生态压力指数均呈缓慢上升的趋势,但差异性正逐步扩大。足迹深度呈缓慢增长的趋势,均大于1,足迹广度变化平缓。经济贡献基尼系数和生态承载基尼系数分别置于[0.15,0.23]和[0.23,0.30]区间,均低于"0.4的警戒线"。其中,陕西、四川和重庆属于"高经济贡献、低生态承载贡献"的省份,青海、云南和甘肃属于"低经济贡献、高生态承载贡献"的省份,新疆、广西和宁夏属于"低经济贡献、低生态承载贡献"的省份。为此,提出对不同经济贡献与生态承载贡献的省份制定适宜的生态建设与环境保护政策,加强空间管控能力,推动重点开发区的区域一体化和合作协同发展,促进省际间产业协作,利用双(多)边合作机制,提高区域自然资源的配置水平。     

基于生态系统服务价值的生态足迹模型均衡因子及产量因子测算

均衡因子和产量因子是生态足迹模型中的关键参数,现有的测算方法多根据物质生产和消费实现,忽略生态系统提供服务的能力。本研究提出基于生态系统服务价值的均衡因子和产量因子测算方法,并以1990、2005和2015年北京市门头沟区为例,研究生态涵养发展区生态承载力,并与通用因子计算结果对比。结果表明:(1)基于生态系统服务价值获取的均衡因子:水域林地耕地。水域均衡因子最高,平均值达到8.37。耕地均衡因子最低,平均值仅为0.24。林地均衡因子高于耕地,均衡因子平均值为0.71。说明该方法较好的表现了不同生态系统提供生态服务能力的差异;(2)基于该研究方法获取的不同生态系统的产量因子接近:耕地林地水域,均值分别为0.90,0.87和0.86,且呈逐年递减趋势;(3) 1990年到2015年,门头沟区生态承载力先降低后提高,生态足迹先提高,再降低,2005年出现生态赤字,其森林、耕地和区域生态承载力与生态足迹小于通用因子生态足迹模型结果,水域生态承载力和生态足迹高于通用因子生态足迹模型结果。与通用因子相比,基于生态系统服务价值的均衡因子和产量因子更好的体现了研究区内各类生态系统生态服务的承载力。     

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.     

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.     

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.     

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.     

甘肃省生态安全时空演变特征及影响因素解析

生态安全是维持经济社会与生态可持续发展的重要保障。西部大开发与"一带一路"倡议实施以来,西部城镇发展迅速,经济效益大幅提高,生态环境却面临极大挑战。因此,以西北地区重要生态屏障区甘肃省为研究对象,基于"省公顷"概念改进传统生态足迹模型,评价2005—2015年甘肃省生态环境演变特征和生态安全状况,定量解析其驱动因素。结果表明:(1)2005—2015年甘肃省人均生态足迹与人均生态承载力分别由0.51 hm~2/人和0.22 hm~2/人增加至0.69 hm~2/人和0.47 hm~2/人,生态承载力增加速度较快,但自然资源依旧呈"供小于求"的状态。(2)甘肃省人均生态赤字由-0.20 hm~2/人变化至-0.33 hm~2/人,生态恶化程度不断加深。生态压力也由2.07升至2.74,生态安全处于很不安全状态,总体"西北高、东南低"的格局与城镇化布局相一致。(3)各影响因素对生态安全变化的决定力存在明显差异,其中人均GDP对生态安全扰动最强,其余因素影响程度依次为"人均能源消费第二产业占GDP比重城镇化率人口密度科教支出占总支出比"。     

基于GTWR模型的浙江省海岸带三维生态足迹动态变化及其影响因素

厘清海岸带自然资本存量消耗和自然资本流量占用情况及其影响因素,能有效缓解海岸带社会经济发展与自然资源、生态环境之间的矛盾,促进区域协调可持续发展。本研究基于二维和三维生态足迹评价模型,分析浙江省海岸带2006—2016年生态足迹时空变化特征,基于足迹深度和足迹广度探究了区域自然资本存量和资本流量占用情况,并利用时空地理加权模型分析其影响因素的时空异质性。结果表明: 研究期间,浙江省海岸带生态危机加深,人均生态赤字平均值为3.5 hm²·cap^-1,人均生态赤字上升了15.5%,其中,能源消耗账户对人均生态足迹的贡献率大于生物资源账户;各县区人均生态足迹呈增长趋势,且空间分异显著。浙江省海岸带以消耗自然资本存量为主,且对自然资本流量更新起到较大的抑制作用;2016年,自然资本存量的消耗量是资本流量占有量的14.87倍。城市规模和经济发展水平、人民收入水平对浙江省海岸带各县区生态足迹以正向促进作用为主,渔业生产对生态足迹为负向影响,并有向正向影响作用转换的趋势,3个影响因子的影响机制时空分异性显著。     

宁夏生态足迹影响因子的偏最小二乘回归分析

生态足迹分析方法是一种度量区域生态可持续程度的有效方法,偏最小二乘回归法(PLS)能有效解决多元回归分析中变量的多重相关性问题,具有容易操作,相关分析精度高等特点。以宁夏为研究区域,在计算了宁夏2001—2010年人均生态足迹的基础上,应用偏最小二乘回归分析法,对影响宁夏生态足迹的各因子的重要程度进行了分析。通过变量投影重要性分析、特异点分析和预测分析,证明所得偏最小二乘回归模型具有较好的精度。研究结果为:2001—2010年,宁夏人均生态足迹由1.818103793 hm2上升至2.894958909 hm2,生态赤字由1.28352051 hm2上升至2.42316627 hm2,生态承载力由0.53458328 hm2下降至0.47179264 hm2;全区GDP、城镇居民人均生活消费支出、第二产业产值和第一产业产值是影响宁夏生态足迹的显著因子。     

Ecological footprint (EF): An expanded role in calculating resource productivity (RP) using China and the G20 member countries as examples

As resources become scarcer measuring resource productivity (RP) is more important. Quantifying the value of natural resources is challenging but the ecological footprint (EF) concept provides one method of uniformly describing a variety of natural resources. Current assessments of RP mainly revolve around output efficiency of resources, namely the ratio of GDP to natural resource usage.This paper develops a new method of calculating the RP by using the EF as an indicator of the natural resource input and gross domestic product (GDP) as the output in the equation of RP = GDP/EF. A regression analysis is carried out using GDP per capita and RP of China from 1997 to 2011, and a comparative analysis with the members of the G20 countries according to their RP and per capita GDP in 2008. The results indicate that RP correlates with the per capita GDP, showing that RP is a valid indicator which can be used to measure a country’s level of economic development.     

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.     

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...     

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。     

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.     

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。