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      四川省三維生態(tài)足跡動(dòng)態(tài)變化及其驅(qū)動(dòng)力分析

      2018-03-12 04:26:38朱晚秋潘洪義房力川
      資源開發(fā)與市場(chǎng) 2018年2期
      關(guān)鍵詞:廣度足跡四川省

      朱晚秋,潘洪義,房力川,朱 芳

      (四川師范大學(xué) a.西南土地資源評(píng)價(jià)與監(jiān)測(cè)教育部重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室;b.地理與資源科學(xué)學(xué)院,四川 成都 610068)

      自然資本概念的由來可追溯至1987年的《布倫特蘭報(bào)告》中提及的“生態(tài)資本”。該概念正式提出是在1990年P(guān)earace、Turenr所著的《自然資源與環(huán)境經(jīng)濟(jì)學(xué)》一書中[1],但至今自然資本的明確定義在學(xué)術(shù)界仍有爭(zhēng)論[2]。綜合各研究可將其概括為自然生態(tài)系統(tǒng)提供的各種財(cái)富,能從中導(dǎo)出有利于生計(jì)的資源流和服務(wù)的自然資源存量(如土地、水)和環(huán)境服務(wù)(如水循環(huán)),包括為人類所利用的資源,如水資源、礦物、木材等,還包括森林、草原、沼澤等生態(tài)系統(tǒng)與生物多樣性。自然資本可劃分為流量資本和存量資本兩部分:流量資本是指可再生資源流及其生態(tài)服務(wù)的年際供給;存量資本是指不可再生資源的累積儲(chǔ)備,在流量資本不足時(shí)才會(huì)被消耗利用[3]。評(píng)價(jià)區(qū)域可持續(xù)發(fā)展?fàn)顟B(tài)的前提是對(duì)自然資本進(jìn)行科學(xué)的核算,選擇量化自然資本消耗程度的方法尤其重要。在眾多方法理論中,基于生物物理量的評(píng)價(jià)方法克服了其他方法固有的缺陷(如計(jì)算過程復(fù)雜、主觀性過強(qiáng)等)[3],脫穎而出。其中,生態(tài)足跡法具有可操作性強(qiáng)、良好的普適性和計(jì)算結(jié)果直觀科學(xué)而被眾多學(xué)者認(rèn)可[5]。生態(tài)足跡是由生態(tài)經(jīng)濟(jì)學(xué)家Rees于1992年提出的[6],1999年[7]引入我國(guó)至今已有大量的研究文獻(xiàn),歸納后主要分為兩類:一是對(duì)生態(tài)足跡模型的改進(jìn)和足跡家族的完善[8]。如張紅[9]針對(duì)海島城市特點(diǎn),構(gòu)建了專門用于評(píng)價(jià)海島城市土地承載力改進(jìn)的生態(tài)足跡模型,為海島城市土地資源的合理利用提供有效的評(píng)價(jià)方法;余灝哲[10]從DPSIR視角出發(fā),基于水足跡計(jì)算結(jié)果,融合構(gòu)建水資源可持續(xù)利用評(píng)價(jià)指標(biāo)體系,通過因子綜合得分來反映全省10年間水資源可持續(xù)利用強(qiáng)度。二是將其與其他領(lǐng)域相結(jié)合的研究[11]。如謝文王宣[12]等對(duì)城市擴(kuò)張模式與生態(tài)足跡的關(guān)系進(jìn)行了研究;楊凱齊[13]通過測(cè)算日照市1994—2013年生態(tài)足跡構(gòu)成及其承載狀況,剖析了生態(tài)足跡與經(jīng)濟(jì)總量、三次產(chǎn)業(yè)之間的關(guān)系。此外,綜合關(guān)于生態(tài)足跡法對(duì)地區(qū)可持續(xù)發(fā)展的評(píng)價(jià)文獻(xiàn),大多學(xué)者認(rèn)為生態(tài)赤字的大小即為可持續(xù)發(fā)展水平的高低[14]。生態(tài)經(jīng)濟(jì)學(xué)界的共識(shí)之一:維持可持續(xù)發(fā)展的最低限度是保持自然資本存量不占用[15],傳統(tǒng)的生態(tài)足跡模型在測(cè)算過程中并未將流量資本與存量資本進(jìn)行區(qū)分,因此不能明確地體現(xiàn)出地區(qū)生態(tài)狀況是否可持續(xù)?;诖?Niccolucci等人通過引入兩個(gè)新指標(biāo)----足跡深度和足跡廣度來分別表征資本存量和資本流量,將傳統(tǒng)模型由二維過渡至三維[16,17]。本文選取四川省21個(gè)地市州為研究對(duì)象,對(duì)2000—2015年的足跡廣度、足跡深度和三維生態(tài)足跡進(jìn)行測(cè)算,并采取PLS對(duì)其進(jìn)行驅(qū)動(dòng)力分析。

      1 研究區(qū)概況

      四川省位于我國(guó)大陸西南、長(zhǎng)江上游地區(qū),介于97°21′—108°33′E、26°03′—34°19′N之間,東西長(zhǎng)約1075km,南北寬約921km,總面積48.6萬km2。省域內(nèi)地貌地形復(fù)雜,具有山地、丘陵、平原和高原4種地形;地勢(shì)西高東低,西部為高原、山地,東部是盆地、丘陵;處于亞熱帶季風(fēng)氣候與高原山地氣候區(qū),有利于農(nóng)、林、牧業(yè)綜合發(fā)展;2015年耕地面積約6731264.11hm2、林地面積22158622.31hm2。四川省轄1個(gè)副省級(jí)市、17個(gè)地級(jí)市、3個(gè)自治州,截至2015年,常住人口8204萬人,城鎮(zhèn)化率為47.69%,人均GDP 3.68萬元。四川是西南、西北和中部地區(qū)的重要結(jié)合部,是承接華南華中,連接西南、西北,溝通中亞、南亞、東南亞的重要交匯點(diǎn)和交通走廊,是內(nèi)陸開放的前沿陣地和西部大開發(fā)的戰(zhàn)略依托,是“一帶一路”有機(jī)銜接的重要門戶,戰(zhàn)略地位重要,生態(tài)建設(shè)成為協(xié)調(diào)發(fā)展的重中之重,改善生態(tài)環(huán)境成為社會(huì)經(jīng)濟(jì)可持續(xù)發(fā)展的一項(xiàng)任務(wù)。

      2 數(shù)據(jù)與方法

      2.1 數(shù)據(jù)

      依據(jù)資料的可獲得性與現(xiàn)實(shí)條件,研究數(shù)據(jù)主要來源于四川省土地利用數(shù)據(jù)和2001—2016年的《四川統(tǒng)計(jì)年鑒》。特別指出的是:首先,在計(jì)算消費(fèi)量時(shí),復(fù)雜的貿(mào)易會(huì)使數(shù)據(jù)產(chǎn)生很大偏差[18],為了統(tǒng)一計(jì)算口徑,本文將生物資源賬戶內(nèi)各產(chǎn)品的消費(fèi)量用產(chǎn)量來近似替代[19];其次,由于2008年的《四川統(tǒng)計(jì)年鑒》缺失本文所選的各類生物賬戶數(shù)據(jù),因此采用2007年和2009年的《四川統(tǒng)計(jì)年鑒》中各指標(biāo)的平均值計(jì)算。結(jié)合四川省農(nóng)用地綜合生產(chǎn)能力調(diào)查與評(píng)價(jià)成果,將耕地、林地、草地、水域、建設(shè)用地、化石燃料的均衡因子分別確定為2.8、0.5、1.1、0.2、1.1、2.8。

      2.2 研究方法

      三維生態(tài)足跡法:Niccolucci等根據(jù)Daly[20]提出的實(shí)現(xiàn)可持續(xù)發(fā)展需要遵循的基本準(zhǔn)則,建立了生態(tài)足跡三維模型。三維生態(tài)足跡模型的實(shí)現(xiàn)過程是基于傳統(tǒng)模型,同樣需要計(jì)算生態(tài)足跡(EF)、生態(tài)承載力(EC)和生態(tài)虧盈(ED),傳統(tǒng)模型計(jì)算公式參見文獻(xiàn)[21],本文所計(jì)算的EF、EC、ED都為人均。傳統(tǒng)模型與三維模型的對(duì)比可簡(jiǎn)單地以圖形表示,傳統(tǒng)模型多以生態(tài)足跡與生態(tài)承載力之差求得虧盈狀況,是平面的二維過程。當(dāng)引入足跡廣度和足跡深度兩個(gè)指標(biāo)分別表示圓柱體的底面積和高時(shí),足跡由面積轉(zhuǎn)為體積,實(shí)現(xiàn)了二維向三維轉(zhuǎn)變(圖1),即:

      EF3D=EFsize×EFdepth

      (1)

      式中,EF3D、EFsize、EFdepth分別表示三維生態(tài)足跡、足跡廣度與足跡深度。根據(jù)Niccolucci[16]對(duì)足跡深度的推算,計(jì)算公式為:

      (2)

      式中,當(dāng)EFdepth=1時(shí),表示流量資本剛好被利用,且存量資本不被動(dòng)用的情況;當(dāng)EFdepth>1時(shí),表示開始消耗存量資本。Niccolucci的這一求取足跡深度的公式是之后改進(jìn)三維模型的基礎(chǔ)思想。方愷[22]將區(qū)域足跡分地類統(tǒng)計(jì),演算出足跡深度與足跡廣度公式(i表示地類):

      (3)

      (4)

      圖1 傳統(tǒng)生態(tài)足跡模型(左)與三維生態(tài)足跡模型(右)

      偏最小二乘法:偏最小二乘回歸分析(Partial Least Square Analysis,PLS)結(jié)合了多元線性回歸、典型相關(guān)分析和主成分分析,與傳統(tǒng)多遠(yuǎn)回歸模型相比,它能在自變量存在嚴(yán)重多重相關(guān)性的條件下進(jìn)行回歸建模。關(guān)于PLS詳解過程參見有關(guān)文獻(xiàn)[23]。

      3 結(jié)果與分析

      3.1 足跡廣度分析

      足跡廣度反映了地區(qū)流量資本的使用程度和可再生資源的更新速度,是區(qū)域內(nèi)實(shí)際所占用的生物生產(chǎn)性土地面積。研究期間,四川的整體人均足跡廣度呈現(xiàn)出先減后增的趨勢(shì),穩(wěn)定在0.3453—0.3832hm2/人,谷點(diǎn)、峰值分別出現(xiàn)在2003年與2014年。依據(jù)計(jì)算數(shù)據(jù),21個(gè)地市州演變趨勢(shì)有3種情況:①連續(xù)下降型。這種類型只有成都市,從2000年的0.2388hm2/人下降至2015年0.1959 hm2/人,年均下降0.0029hm2/人。成都市足跡廣度分地類數(shù)據(jù)顯示,在研究期間耕地足跡廣度呈現(xiàn)下降趨勢(shì),建設(shè)用地足跡廣度則相反,表明這一時(shí)間段成都市用地類型在耕地上為縮減型,建設(shè)用地為增長(zhǎng)型。這與成都市作為四川省政治經(jīng)濟(jì)中心有關(guān),此類級(jí)別的城市對(duì)初級(jí)產(chǎn)品的需求量大且自身需周邊城市進(jìn)行補(bǔ)給輸入。隨著城市的發(fā)展,這種現(xiàn)象將更為明顯,這是成都市為何足跡廣度會(huì)一路下降的原因之一。②先降后升型(統(tǒng)一使用“降—升”表示)。此類型分為a、b兩種情況:a是以2008年為界點(diǎn),前后分別是下降、上升趨勢(shì),包括自貢市、瀘州市、德陽市、綿陽市、遂寧市、內(nèi)江市、南充市、達(dá)州市和資陽市,將數(shù)據(jù)制作成折線圖(圖2)可明顯看出在2009年有抬升情況。這是由于兩期數(shù)據(jù)使用不同的測(cè)量方法引起的,但數(shù)據(jù)誤差并不影響趨勢(shì)走向,從圖2中可看出下降速率明顯比上升速率大;b是以2005年為界點(diǎn)的“降—升”型地級(jí)市,主要有樂山市、眉山市和宜賓市,其中眉山市在2011年時(shí)足跡廣度達(dá)到峰值,原因是2011年耕地面積所占比例最高。③波動(dòng)變化型,這類型城市的足跡廣度數(shù)值上下來回波動(dòng),升降頻繁,包括廣安市、巴中市、阿壩州、涼山州、廣元市、甘孜州和雅安市,其中廣安市、巴中市、阿壩州和涼山州4個(gè)市(州)的谷點(diǎn)均出現(xiàn)在2003年。

      圖2 2000—2015年人均足跡廣度“降—升”型地市州

      2000年 2005年 2010年 2015年 地市州人均足跡廣度人均耕地面積人均耕地面積人均足跡廣度人均足跡廣度人均耕地面積人均耕地面積人均足跡廣度成都市2121212121212121自貢市1818191914171616攀枝花市2020202015152015瀘州市56578879德陽市1717131618201920綿陽市79897988廣元市22131211遂寧市910101113131413內(nèi)江市1919181817191718樂山市1012151410111011南充市1616171712121212眉山市81191211141114宜賓市35343535廣安市1415111316161817達(dá)州市13141415910910雅安市4761518419巴中市1213786666資陽市68464757阿壩州114122194154甘孜州1511610203133涼山州13252122

      根據(jù)數(shù)據(jù)測(cè)算結(jié)果,四川人均足跡廣度最大的是廣元市,最高值出現(xiàn)在2015年,為0.5833hm2/人,最低值出現(xiàn)在2001年,為0.3141hm2/人,年均值為0.5321hm2/人;其次是涼山州,主要在0.4202—0.5631hm2/人范圍內(nèi)波動(dòng),年均值為0.4967hm2/人。人均足跡廣度年平均值最小的是攀枝花市與成都市,分別0.2904hm2/人、0.1977hm2/人。2000年、2005年、2010年、2015年四川各地市州的人均足跡廣度與人均耕地面積的排名情況見表1。從表1可見,成都市與廣元市是人均足跡廣度最低和最高地區(qū),而成都市和廣元市的人均耕地面積存在較強(qiáng)的相關(guān)性,基本可認(rèn)為人均耕地面積高的地區(qū),足跡廣度也較高,反之亦然。由此可見,在四川省用地類型中,耕地利用方式所占比重較大。

      圖3 2000—2015年各地市州人均足跡深度

      3.2 足跡深度分析

      區(qū)域生態(tài)虧損或盈余情況可從足跡深度角度探知。2000—2015年,四川省足跡深度由1.2323上升到1.2766,說明截止到2015年四川省需要1.2倍的資源才能滿足區(qū)域?qū)Y源的消費(fèi)需求。四川省年均足跡深度為1.2349,最高足跡深度出現(xiàn)在2003年,為1.2782;最低出現(xiàn)在2001年,為1.1655。研究期間內(nèi),四川省足跡深度峰值出現(xiàn)在2015年的眉山市,為1.9039。21個(gè)地市州的足跡深度變化趨勢(shì)主要分為兩種類型:①波動(dòng)上升型。此類型有自貢市、瀘州市、德陽市、綿陽市、廣元市、遂寧市、內(nèi)江市、樂山市、南充市、眉山市、宜賓市、廣安市、資陽市和涼山州,分別增長(zhǎng)了14.6%、9.9%、4.2%、7.3%、14.8%、12.0%、16.7%、11.7%、5.0%、26.2%、16.4%、8.6%、3.3%和1.3%。②波動(dòng)下降型。包括成都市、攀枝花市、達(dá)州市和巴中市,分別減少了14.2%、6.9%、4.3%、0.9%和0.5%。德陽市、眉山市和成都市是足跡深度排名前3的地區(qū)(圖3),年均足跡深度分別為1.7789、1.6852和1.6026。盡管成都市足跡深度在持續(xù)下降,但龐大的人口基數(shù)和持續(xù)增長(zhǎng)的GDP對(duì)資源的消耗仍然巨大。三州地區(qū)是足跡深度最小區(qū)域,其中阿壩、甘孜兩州足跡深度為1,未出現(xiàn)生態(tài)赤字,即流量資本足夠滿足發(fā)展需求,不用消耗存量資本。截至2015年,阿壩、甘孜州生態(tài)足跡與生態(tài)承載力分別為0.3520hm2/人、5.5892hm2/人和0.3614 hm2/人、7.3890 hm2/人,表明阿壩、甘孜兩州對(duì)林地的開發(fā)范圍和建設(shè)用地占比都比較小。從地類分析,四川省各地市州在研究期間內(nèi)林地和建設(shè)用地的足跡深度全部為1。根據(jù)公式逆推可知,當(dāng)生態(tài)足跡小于生態(tài)承載力時(shí)才會(huì)出現(xiàn)此狀況,表明四川省整體林地和建設(shè)用地是可持續(xù)的。耕地足跡深度最高的地區(qū)為德陽、成都和達(dá)州,年均分別為1.8928、1.6646、1.4833;草地足跡深度最高的地區(qū)是眉山、成都和南充,年均124.27、68.0752、59.0187;水域足跡深度最高的地區(qū)為內(nèi)江、自貢和資陽,年均123.2696、96.9999、89.4800。

      4 三維生態(tài)足跡及其驅(qū)動(dòng)力分析

      研究時(shí)段內(nèi),四川省人均足跡在2000—2005年起伏波動(dòng),2005年后為持續(xù)增長(zhǎng)態(tài)勢(shì)。21個(gè)地市州人均足跡下降的有成都市、雅安市、阿壩州和涼山州,降幅分別為29.59%、4.14%、4.44%和1.0%,其他17個(gè)地市州人均足跡都是增長(zhǎng)的。其中,增幅最大的前3個(gè)市為眉山市、內(nèi)江市和自貢市,分別為27.5%、26.28%和24.18;增幅最小的為資陽市、廣安市和瀘州市,分別為4.58%、3.75%和3.20%。四川省各地市州三維生態(tài)足跡空間上分布統(tǒng)計(jì)見圖4,從圖4可明顯看出高低值情況。

      圖4 2000—2015年各地市州人均三維足跡空間

      依據(jù)四川省三維足跡發(fā)生變化規(guī)律,結(jié)合2000—2015年四川省實(shí)際及數(shù)據(jù)的可獲得性,選取以下指標(biāo),經(jīng)濟(jì)指標(biāo)分別為:第一產(chǎn)業(yè)生產(chǎn)總值(X1)、第二產(chǎn)業(yè)生產(chǎn)總值(X2)、第三產(chǎn)業(yè)生產(chǎn)總值(X3)、全社會(huì)固定資產(chǎn)投資總計(jì)(X4)、社會(huì)消費(fèi)品零售總額(X5)、出口總額(X6)、進(jìn)口總額(X7)、城鎮(zhèn)化率(X8);人口指標(biāo)分別為:農(nóng)業(yè)人口(X9)、城鎮(zhèn)人口(X10)、年末常住人口(X11);交通指標(biāo)分別為:鐵路總里程(X12)、公路總里程(X13)、內(nèi)河總里程(X14)、民航總里程(X15),對(duì)各個(gè)驅(qū)動(dòng)因子在SPSS中進(jìn)行相關(guān)性分析,多數(shù)因子存在較大相關(guān)性,且相關(guān)系數(shù)值達(dá)到0.9,有顯著的相關(guān)性,滿足建模要求。我們將數(shù)據(jù)導(dǎo)入SIMCA-P中,發(fā)現(xiàn)存在特異點(diǎn)為2008年時(shí)的足跡值,經(jīng)查驗(yàn)是由于2008年與2009年測(cè)量誤差引起,前文已做出說明,因此將特異點(diǎn)刪除,使結(jié)果更加準(zhǔn)確。去掉特異點(diǎn)后,系統(tǒng)自動(dòng)提取出兩個(gè)成分,Rx2(cum)=0.888、Ry2(cum)=0.875、Q2(cum)=0.825、Rx2(cum)值說明自變量中有88.8%的信息被提取。Q2(cum)表示模型對(duì)Y的預(yù)測(cè)效果達(dá)到82.5%,因此可以較好地?cái)M合數(shù)據(jù)。在PLS分析中,變量投影重要性(VIP)表征自變量對(duì)因變量的解釋能力,一般認(rèn)為:VIP>1為特別重要、VIP在0.5—1之間為一般重要、VIP<0.5為不重要(表2)。

      表2 各驅(qū)動(dòng)因子VIP值

      自變量VIP值均≥0.5,可見15個(gè)驅(qū)動(dòng)因子都較重要。根據(jù)數(shù)據(jù)結(jié)果,選取大于1的10個(gè)驅(qū)動(dòng)因子進(jìn)行回歸建模,將VIP值由大到小排列后為:公路總里程>全社會(huì)固定資產(chǎn)投資總計(jì)>進(jìn)口總額>第二產(chǎn)業(yè)生產(chǎn)總值>城鎮(zhèn)化率>第三產(chǎn)業(yè)生產(chǎn)總值>第一產(chǎn)業(yè)生產(chǎn)總值>社會(huì)消費(fèi)品零售總額>出口總額>城鎮(zhèn)人口>民航總里程>農(nóng)業(yè)人口>年末常住人口>鐵路總里程>內(nèi)河總里程,可見對(duì)四川省研究期間三維生態(tài)足跡影響最大的因子是公路總里程,最小的是內(nèi)河總里程。在過去的16年間,四川省公路發(fā)展速度快,由2000年的9.1萬km增加到2015年的31.5萬km,平均每年增加了1.4萬km。川內(nèi)貨運(yùn)方式的主要載體為公路,公路交通建設(shè)拉進(jìn)了周邊地區(qū)的距離,使資源得到有效配置,促進(jìn)了經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng),各類經(jīng)濟(jì)指標(biāo)也不斷上漲,從排序可見經(jīng)濟(jì)指標(biāo)對(duì)生態(tài)足跡的貢獻(xiàn)率是最多的,其中全社會(huì)固定資產(chǎn)投資總計(jì)、進(jìn)口總額、第二產(chǎn)業(yè)生產(chǎn)總值都靠前。當(dāng)前河運(yùn)處于劣勢(shì),四川又深處內(nèi)陸腹地,科技發(fā)展與地理位置都不利于發(fā)展。城鎮(zhèn)人口VIP值高于農(nóng)村人口的原因是:城鎮(zhèn)居民對(duì)資源的消耗大于農(nóng)村居民,生態(tài)足跡表征了資源消耗程度,因此城鎮(zhèn)人口對(duì)生態(tài)足跡的貢獻(xiàn)率大于農(nóng)村人口。

      5 討論、結(jié)論與建議

      5.1 結(jié)論

      本文簡(jiǎn)要介紹了三維生態(tài)足跡模型由來和計(jì)算方法,對(duì)足跡廣度和足跡深度兩項(xiàng)指標(biāo)進(jìn)行了深入的分析。三維生態(tài)足跡基本可反映出四川省的資源利用水平,從橫向?qū)用媾c縱向?qū)用鎯蓚€(gè)維度對(duì)足跡廣度與足跡深度分別進(jìn)行了研究,了解可再生資源與不可再生資源的消耗情況;再以偏最小二乘法為基礎(chǔ),選取四川省社會(huì)經(jīng)濟(jì)指標(biāo)對(duì)三維生態(tài)足跡進(jìn)行驅(qū)動(dòng)力分析,得出以下結(jié)論:①總體上,四川省整體人均足跡都是增加的,表明對(duì)資源的占用水平越來越高,各地市州的人均足跡廣度變化類型主要有3種----連續(xù)下降型、先降后升型、波動(dòng)變化型,數(shù)值變化最大的是廣元市,最小的是成都市。人均足跡深度主要有兩種類型----波動(dòng)上升型與波動(dòng)下降型,德陽市是足跡深度最高的地區(qū);甘孜、阿壩兩州存量資本未被占用,說明資源利用程度和經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平有一定關(guān)聯(lián)。②從生態(tài)赤字來看,全省僅有甘孜、阿壩兩州足跡深度為原長(zhǎng),其他均大于1,可見四川省大部分地市州生態(tài)狀況都為赤字,有礙可持續(xù)發(fā)展。③對(duì)驅(qū)動(dòng)因子進(jìn)行分析發(fā)現(xiàn),經(jīng)濟(jì)因素對(duì)人均三維生態(tài)足跡的影響占主導(dǎo)作用,雖然軟件計(jì)算結(jié)果的VIP值最大的是公路,但公路總里程為每年疊加而成,各經(jīng)濟(jì)因素則是以一年為周期計(jì)算的統(tǒng)計(jì)值。

      5.2 討論

      本文選取生態(tài)足跡數(shù)據(jù)為2001—2016年的《四川統(tǒng)計(jì)年鑒》內(nèi)所有能完整納入賬戶的指標(biāo),但年鑒中統(tǒng)計(jì)的有關(guān)生態(tài)足跡賬戶的指標(biāo)有限,并不能完全包含所有資源,會(huì)造成生態(tài)足跡計(jì)算值偏小的狀況?;跀?shù)據(jù)的來源和方法計(jì)算具有一致性,所以對(duì)研究結(jié)果的影響并不明顯。對(duì)影響因素指標(biāo)的選取主要結(jié)合了四川省的實(shí)際發(fā)展情況,但由于個(gè)別年份的數(shù)據(jù)缺失,因此予以舍棄。此外,三維生態(tài)足跡給可持續(xù)發(fā)展評(píng)價(jià)提供了新的視角,但在模型中并未考慮資源的跨區(qū)流動(dòng)與存量資本消耗對(duì)承載力的影響,這是今后研究需要探索的問題。

      5.3 建議

      在可持續(xù)發(fā)展深入開展的今天,生態(tài)可持續(xù)發(fā)展已成為可持續(xù)發(fā)展的環(huán)境基礎(chǔ)。四川省城市可持續(xù)發(fā)展類型正趨于多樣化和生態(tài)赤字普遍存在此情況下,由于耕地足跡普遍為赤字,因此建議加強(qiáng)對(duì)農(nóng)業(yè)生產(chǎn)技術(shù)研發(fā)的投入,提高農(nóng)田生產(chǎn)效率迫在眉睫。同時(shí),要對(duì)具體問題進(jìn)行具體分析,每個(gè)城市都有其自身發(fā)展特點(diǎn),尋找其可持續(xù)發(fā)展模式不僅要

      探索清楚目前發(fā)展?fàn)顟B(tài),更要遵循發(fā)展規(guī)律,有的放矢。此外,要做到三個(gè)協(xié)調(diào)發(fā)展:人與自然協(xié)調(diào)發(fā)展、人與城市協(xié)調(diào)發(fā)展、城市與自然協(xié)調(diào)發(fā)展。聯(lián)合國(guó)開發(fā)計(jì)劃署、四川省社會(huì)科學(xué)院、四川省博覽事務(wù)局聯(lián)合發(fā)布2016年《四川城市可持續(xù)發(fā)展報(bào)告》明確指出:西部地區(qū)城市發(fā)展滯后于東部,面臨未富先竭、未備先擠、未謀先行、未老先退四大困惑,因此西部城市可持續(xù)發(fā)展的內(nèi)涵應(yīng)覆蓋“城市與人”、“城市與自然”的雙維度和“人、城市、自然”三要素,“雙維度”要協(xié)調(diào)運(yùn)行,“三要素”要良性發(fā)展。

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