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生态足迹影响因子定量分析及其动态预测比较研究——以新疆为例 总被引：3，自引：0，他引：3
探讨新疆生态足迹与其主要社会经济影响因子之间的内在关系.计算新疆1990-2006年的人均生态足迹,通过应用偏最小二乘回归(PLS)法和灰色关联熵法,进行比较和印证分析,揭示影响生态足迹的各种因素的重要性程度,筛选出最主要因素,并通过PLS回归和灰色预测拟合效果的比较,选取预测精度更高的模型.研究结果如下:能源消费总量、总人口、人均GDP、城镇居民人均可支配收入、社会消费品零售总额、耕地面积6项因子均属于生态足迹的显著影响因子;PLS回归模型拟合的效果优于GM(1,1)模型,说明该模型预测精度更高,可用于未来生态足迹的动态预测. 相似文献
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中国人均生态足迹和生物承载力构成的变动规律 总被引：8，自引：4，他引：4
基于熵值法提出能够衡量生态足迹和生物承载力构成多样性的生态足迹构成指数和生物承载力构成指数两个新概念,计算并构建了中国人均生态足迹构成指数和生物承载力构成指数较为理想的ARIMA预测模型分别为ARIMA(2,1,1)、ARIMA(1,1,1).结果表明,2006～2010年,中国人均生态足迹构成指数将在波动中有所下降,生物承载力构成指数持续下降,未来4年可持续发展潜力在波动中也将有所降低.中国人均生态足迹构成指数与10个驱动因素的偏最小二乘回归分析发现,正相关因素依次为城镇人口、第一产业产值、总人口、进出口贸易总额、第三产业产值,负相关因素依次为政府消费、农业人口、居民消费、人均GDP、第二产业产值. 相似文献
3.
基于地理加权回归的中国灰水足迹人文驱动因素分析 总被引：6，自引：2，他引：4
根据Hoekstra和Chapgain提出的污染物吸纳理论,估算了2012年全国31个省（区、市）的灰水足迹,采用空间自相关分析方法探讨了2012年中国灰水足迹的空间分布特征,通过构建基于地理加权回归的STIRPAT模型,测算了人口和富裕等人文因素对灰水足迹的影响。结果表明：中国灰水足迹存在较强的空间正相关性和空间分布不均衡性;人文因素对水资源环境的威胁大小排序,依次为城市化率、人口数量、产业结构和富裕程度,其中,城市化率、人口数量、农业比重和人均GDP每提高1%,分别引起灰水足迹增加1.03%、0.85%、0.63%和0.52%;人文因素对灰水足迹的影响存在空间差异,人口对灰水足迹的影响由北向南逐步加大,富裕对灰水足迹的影响由西向东逐渐减小,农业和城市化对灰水足迹的影响由南向北逐步增大;在现有样本范围内,计算结果有条件地支持环境Kuznets曲线。 相似文献
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基于IPAT等式和LMDI法,分别建立了能源足迹的驱动模型和分解模型,分析了吉林省1994-2010年经济因素和技术因素对人均能源足迹的影响特征和程度,绘制了人均能源足迹随人均GDP和能源足迹强度非等比例变化的三维曲面图。结果表明：在过去17 a中,以人均GDP为标志的经济增长是吉林省人均能源足迹增长的主要驱动因素,其年均贡献值为0.054 hm2;以能源足迹强度为标志的技术进步则是抑制人均能源足迹增长的重要因素,其年均贡献值为-0.027 hm2。总体上,经济因素对人均能源足迹的影响程度约为技术因素的2倍,且这种差距在近年来不断扩大,致使人均能源足迹呈增长趋势,能源消费对生态环境的压力显著增大。未来一段时期内,抑制吉林省能源足迹增长的重点在于技术进步。此外,在双变量人均GDP和能源足迹强度的不规则分布格局下,人均能源足迹将呈现复合曲面变化;最后结合吉林省的具体特点提出了提高技术水平、抑制能源足迹增速的措施建议。 相似文献
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生态足迹与经济增长的定量关系及其社会经济驱动机制——以新疆为例 总被引：1，自引：0，他引：1
选择新疆为典型案例,着重从生态足迹与社会经济的内在关系入手,探讨生态足迹变化的内在机理.首先计算新疆1990-2008年长时间序列生态足迹,应用协整理论和Granger因果检验,分析新疆生态足迹与经济增长之间的定量关系.在对生态足迹的社会经济影响因素进行定量分析的基础上,利用STIRPAT模型建立生态足迹与主要影响因素之间的回归方程,采用岭回归和偏最小二乘(PLS)回归方法对比验证,探讨1990年以来新疆人口、富裕度、产业结构和城市化水平等社会经济因素对生态足迹变化的内在作用机制.最后基于定量结果,提出了调控社会经济因素对生态足迹影响的相关政策建议等. 相似文献
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甘南牧区人文因素对环境的影响 总被引：6，自引：0，他引：6
以生态足迹作为测度环境影响的指标,在计算1980-2007 年甘南牧区生态足迹、识别关键人文因素、分析关键人文因素特征的基础上,应用STIRPAT模型分解了人口、富裕水平、草地资源利用强度、生计策略、社会发展状态对环境影响的作用。结果表明：① 1980-2007 年甘南牧区生态足迹与人均生态足迹均呈上升趋势,其变化趋势与生物资源生态足迹一致,二者相关系数达0.996;② 1980-2007 年甘南牧区生态足迹强度呈下降趋势,其变化趋势与生物资源生态足迹强度基本一致,二者相关系数达0.978;③ 人口数量和草地资源利用强度是当前环境影响的主要驱动因子,由其引起的环境影响变化速度超过它们自身的变化速度,富裕水平的提高也将加剧对环境的影响,但其引起的环境影响变化速度低于其自身变化速度,而改善生计策略、提高城市化水平会减缓对环境的影响;④ 在观测数据范围内,分析结果支持环境Kuznets曲线假说。 相似文献
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运用生态足迹分析法等理论,深入分析郑州北部生态经济示范区生态足迹及生态承载力。结果表明:2011年,示范区主体惠济区生物资源消费人均生态足迹为4.508 hm2,能源消费人均生态足迹为0.168 hm2,总的人均生态足迹为4.676 hm2,人均生态承载力为0.998 1 hm2;惠济区生态处于赤字状态。在此基础上,针对性地提出了郑州北部生态经济示范区建设的对策建议,将生态优势转化为产业优势,以生态经济价值的全面实现培育地方发展新的竞争力。 相似文献
8.
旅游生态足迹模型及黄山市实证分析 总被引：121，自引：0，他引：121
基于生态足迹的理论与方法,旅游者的生态消费及结构特征,提出旅游生态足迹的概念,构建了旅游交通、住宿、餐饮、购物、娱乐、游览等6个旅游生态足迹计算子模型。并以黄山市为例,计算并分析了2002年黄山市游客的旅游生态足迹及其效率。结果表明：(1) 黄山市游客的人均旅游生态足迹为0.106 hm2;(2) 黄山市人均生态赤字达0.219 hm2,其中旅游生态足迹的生态赤字“贡献”为48.40%;(3) 黄山市游客的人均旅游生态足迹年度转化值为12.36 hm2,是当地居民年人均生态足迹的9倍;(4) 黄山市单位旅游生态足迹产值为684美元/hm2,是黄山市单位本底生态足迹产值的1.17倍,但仅为全球平均水平的61.84%;(5) 黄山市单位旅游游览、购物、住宿生态足迹产值高,而旅游交通、餐饮的单位生态足迹产值较低;(6) 旅游生态足迹的区际转移导致旅游生态责任的区际转移与生态影响的区际扩散,旅游业发展具有全球性生态影响的特征。最后指出了影响旅游生态足迹大小的关键因子,旅游生态足迹计算中存在的问题以及在旅游可持续发展研究中的应用前景。 相似文献
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安徽省池州市2001～2010年可持续发展动态测度与分析 总被引：2，自引：0，他引：2
安徽池州市是国家首个生态经济示范区,近十年来,城镇化、工业化水平的快速提升加剧了其发展的风险性和不稳定性,可持续发展面临较大挑战。基于生态足迹模型,对池州市2001～2010年生态足迹供给与需求进行了时间序列测度与分析,利用灰色GM(1,1)模型对2015年、2020年人均生态足迹进行了预测。结果表明:池州市人均生态足迹由2001年的1.2458hm2/人上升至2010年的2.2483hm2/人,年平均增长11.14%,人均生态赤字由0.8445hm2/人扩大至2010年的1.8266hm2/人;居民消费水平、能源消费量与人均生态足迹相关系数分别为0.844、0.945,为生态足迹驱动因素;研究时段内,能源生态足迹年均增长速度为83.75%,明显快于生物资源生态足迹增长速度;万元GDP生态足迹由2001年的2.98hm2/万元下降至2010年的1.20hm2/万元。预测2015年人均生态足迹为3.2336hm2/人,生态赤字将增至2.7926hm2/人;2020年人均生态足迹为4.4896hm2/人,生态赤字将扩大到4.0308hm2/人。针对池州生态不安全的现状,从减少能源消费、改变消费方式、提高农作物单产等方面提出了减少生态足迹的政策建议。 相似文献
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袁玲唐誉蓉代攀 《云南地理环境研究》2017,(4):72-78
通过彭州市白鹿镇旅游实际情况的访谈和问卷调查,运用旅游生态足迹模型,估算了2016年白鹿镇的旅游生态足迹、生态承载力,最后根据生态盈余或生态赤字判断了白鹿镇景区旅游业的可持续状况。结果显示,2016年白鹿镇旅游生态足迹为4.032×10~4hm^2,其中旅游交通、餐饮、购物、住宿、观光、娱乐生态足迹所占比重分别为86.18%,12.42%,1.03%,0.27%,0.08%,0.02%。2016年白鹿镇人均旅游生态足迹为1.753×10-2hm2,人均生态承载力为4.128×10^(-3)hm^2,旅游生态足迹是旅游生态承载力的4.247倍,存在着人均1.34×10^(-2)hm^2的生态赤字。 相似文献
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In this paper, the quadratic polynomial and cubic polynomial functions were applied to analyze the environmental Kuznets curve (EKC) of carbon emissions in Hebei Province. The improved STIRPAT model was also applied to assess the driving factors and reduction paths for carbon emissions in Hebei Province. The results lead to three main conclusions. Firstly, carbon emissions and economic growth in Hebei Province are in a positive cor-relation stage which has not formed the EKC curve, and the “decoupling” stage between carbon emissions and economic growth has not arrived yet. Secondly, the industrial structure, per capita GDP, fixed assets investment, population size and urbanization rate account for the highest proportion of carbon emissions. Carbon emissions can be reduced greatly by changing the energy structure, in which the proportion of coal is decreased year by year. Environmental regulation also has an obvious effect on the reduction of carbon emissions. Thirdly, it is suggested that the reduction of carbon emissions in Hebei Province should focus on four tasks: controlling the development of heavy industry, avoiding overcapacity, optimizing the industrial structure and accelerating the development of clean energy. 相似文献
12.
城市适度空间规模的成本-收益分析模型探讨 总被引：11，自引：0，他引：11
本文根据城市作为社会经济的子系统运行的目的是实现其经济效益的最优化的假设,从经济学的角度解释了城市适度空间规模存在的理论依据。以江苏为例,对各地级市的人口规模、空间规模与经济发展水平的关系进行了模拟。结果显示,在人口空间结构不发生根本性变化的前提下,城市最佳空间规模是存在的,不同城市的最佳规模在当前水平下差异较大,在经济水平达到较高程度时将趋于一致。目前,江苏省地级城市的最佳人口规模为280万人,最佳空间规模为2030平方公里。本文的结论对于江苏省进行地级市的行政区划调整有一定的参考意义。 相似文献
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通过利用IGT方程分析1997-2010年武威市经济发展对水资源消费总量的影响,在此基础上利用STIRPAT模型定量分析水资源消费总量与人口、富裕度、城市化水平以及技术进步之间的关系,并经岭回归拟合发现人口数量、人均GDP、城市化水平和技术进步每发生1%的变化,将引起水资源消费总量相应发生0.790 1%、-（0.014 1+0.001 8 lnA）%、-0.088 0%和0.031 2%的变化。在上述模型分析的基础上,以武威市为例,通过设置10种不同的发展情景,分析了在何种情景下最有利于降低水资源消费总量。结果表明：当经济保持高速增长、城市化进程加快、节水技术取得较大进步且人口实行高控制时,最有利于武威市降低水资源消费总量,此时武威市2015年和2020年的水资源消费总量分别为188 927.27×104 m3和184 409.79×104 m3。 相似文献
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Assessment of coastal vulnerability to environmental change in Jiangsu coastal plain 总被引：1，自引：0，他引：1
Assessment of coastal vulnerability to future environmental change has been emphasized in coastal nations or regions. The Jiangsu coastal plain, located to the north of the Yangtze River Delta in China, is most vulnerable to sea level rise and exacerbating coastal hazards. This paper develops the method of delimiting vulnerable scope and assessing coastal vulnerability through field observations and sampling and by applying remote sensing and GIS, which are suitable for great river delta and coastal plains with large area, relative complex micro-geomorphology and the protection of seawall. Applying this method, the coastal vulnerability of the Jiangsu coastal plain to relative sea level rise (approximately 50 cm up to the year 2050) and exacerbating storm surges have been assessed. The results show that, up to the year 2050, the Jiangsu coastal plain will probably lose 12.8 % of tidal flats (about 5.8×104 hm2) and 7.9 % of cultivated land (about 7.2×104 hm2). Meanwhile, 2.0 % of population, 3.8 % of original value of fixed assets, 3.2% of GDP (Gross Domestic Product), 40.3 % of salt industry and 5.8 % of aquiculture respectively will be affected due to coastal environmental change. 相似文献
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1 IntroductionCoastal areas, with dense population and high urbanization, are highly sensitive to global environmental change. The impacts of coastal environmental changes, such as sea level rise and related disasters exacerbation on socio-economic development of coastal areas, have become a matter of public concern. To study the vulnerable scope and degree of impacts of sea level rise and related exacerbating coastal hazards can provide a scientific basis for lessening the potential losses th… 相似文献
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基于STIRPAT模型的江苏省能源消费碳排放影响因素分析及趋势预测 总被引：5，自引：1，他引：4
定量分析碳排放的影响因素,对降低区域碳排放具有重要的指导意义。利用STIRPAT模型,定量分析江苏省能源消费碳排放量与人口、富裕度（以人均GDP表示）、技术进步（以能源强度表示）和城镇化水平之间的关系,通过岭回归拟合后发现,人口数量、人均GDP、能源强度、城市化水平每变化1%,江苏省能源消费碳排放量将分别发生3.467%、(0.242+0.024 lnA)%、0.313%和0.151%的变化。在以上研究的基础上,设置8种不同的发展情景,分析了江苏省未来能源消费碳排放量的发展趋势。结果表明,当人口、经济保持低速增长,并保持高技术增长率时,有利于控制江苏省的能源消费碳排放量,2020年江苏省的能源消费碳排放量预测值为202.81 MtC。 相似文献
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广东省东莞市1998～2003年生态足迹计算与分析 总被引：3，自引：0，他引：3
利用生态足迹模型定量研究广东省东莞市1998～2003年的可持续发展状况.结果表明,6年来东莞市的总生态足迹显现较快的上升趋势,每年平均增长12.9%,总生态承载力也是逐年上升(9%),但总生态赤字越来越大;从生态足迹的供需结构看,耕地和化石燃料用地的供需矛盾非常突出,林地、草地和水域供需相对较小.总的来说,东莞市的生态足迹已远超过其生态承载力,已对生态系统构成极大压力.从长远发展看,东莞市应该发展知识经济和循环经济,控制人口数量,并倡导新的生活方式和消费方式,同时要加强替代资源开发研究,以实现该地区发展 相似文献
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根据内蒙古第6次森林资源连续清查资料,并结合森林固碳研究的相关成果,分析了内蒙古沙区森林资源的特点,并计算了碳储量的变化。结果表明,内蒙古沙区林地总面积1 097.06万hm2,森林总面积为323.82万hm2;沙区林木总蓄积量为3 633.15万m3,占内蒙古林木总蓄积量的2.67%;沙区林木总固碳储量为1 574.26万t,其中,乔木林总固碳储量为1 044.72万t,灌木林总固碳为205.35万t,根系（乔灌木）总固碳325.91万t。各沙地林木总固碳储量占沙区林木总固碳储量的96.19%,沙漠林木总固碳储量占沙区林木总固碳储量的3.81%。 相似文献
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江苏省既具有与上海、安徽的垂直依附关系,又具有与浙江、山东的水平竞争关系。这种竞合关系具体表现为:江苏—上海为强强依附型,江苏—浙江为强强竞争型,江苏—山东为次强强竞争型,江苏—安徽为强弱依附型。通过打破行政分割、变无序竞争为有序竞合、变让利竞争为服务竞争等措施,有利于江苏省与其毗邻省市空间竞合关系的优化,实现互惠共赢、提升区域综合竞争力的目标。 相似文献
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《寒旱区科学》2021,13(4)
A prominent contradiction between supply and demand of water resources has restricted local development in social and economic aspects of Zhangye City, located in a typical arid region of China. Our study quantified the Water Resource Stress Index(WRSI) from 2003 to 2017 and examined the factors of population, urbanization level, GDP per capita, Engel coefficient, and water consumption per unit of GDP by using the extended stochastic impact by regression on population,affluence and technology(STIRPAT) model to find the key factors that impact WRSI of Zhangye City to relieve the pressure on water resources. The ridge regression method is applied to improve this model to eliminate multicollinearity problems. The WRSI system was developed from the following three aspects: water resources utilization(WR), regional economic development water use(WU), and water environment stress(WE). Results show that the WRSI index has fallen from 0.81(2003) to 0.17(2017), with an average annual decreased rate of 9.8%. Moreover, the absolute values of normalized coefficients demonstrate that the Engel coefficient has the largest positive contribution to increase WRSI with an elastic coefficient of 0.2709, followed by water consumption per unit of GDP and population with elastic coefficients of 0.0971 and 0.0387, respectively. In contrast, the urbanization level and GDP per capita can decrease WRSI by-0.2449 and-0.089, respectively. The decline of WRSI was attributed to water-saving society construction which included the improvement of water saving technology and the adjustment of agricultural planting structures. Furthermore, this study demonstrated the feasibility of evaluating the driving forces affecting WRSI by using the STIRPAT model and ridge regression analysis. 相似文献