近10年來,生態(tài)足跡模型作為一種衡量自然資源可持續(xù)利用的生物物理定量評價方法,得到有關國際機構、政府部門、非政府組織和研究機構的廣泛關注,成為可持續(xù)發(fā)展領域的研究熱點,也成為生態(tài)經濟學的研究焦點和前沿。但由于存在著靜態(tài)性、缺乏預測性和結論單一性等許多令人遺憾的不足之處,在學術界引起較大爭議,甚至遭到一些研究者批評。本文為克服生態(tài)足跡模型過于靜態(tài)性、缺乏預測性和結論單一性的缺陷,以中國為例,基于可變均衡因子、世界不變平均單產法計算生態(tài)足跡,可變均衡因子、國家不變產量因子法計算生物承載力;將經驗模態(tài)分解(empirical mode decomposition,EMD)、動力學建模方法應用于生態(tài)足跡模型的綜合或單項指標多尺度分析和多情景預測研究;基于熵值法提出生態(tài)足跡構成指數和生物承載力構成指數兩個新概念,評價區(qū)域系統(tǒng)的可持續(xù)發(fā)展?jié)摿?完善生態(tài)足跡理論的指標體系,并運用求和自回歸滑動平均(Autoregressive integrated moving averagemodels,ARIMA)建模原理進行模擬及預測;將EMD多尺度分析和偏最小二乘回歸分析或因子分析相結合,應用于生態(tài)足跡不同...

【文章頁數】：170 頁

【學位級別】：博士

【文章目錄】：
摘要
ABSTRACT
第一章 引言
    1.1 問題的提出及研究意義
    1.2 生態(tài)足跡模型研究進展
        1.2.1 理論背景
        1.2.2 基本假設和基本概念
        1.2.3 計算方法
        1.2.4 實證應用研究
        1.2.5 主要爭論
        1.2.6 發(fā)展改進
    1.3 研究思路、結構與內容
        1.3.1 研究思路
        1.3.2 技術路線
        1.3.3 論文結構和內容
    1.4 本研究的主要創(chuàng)新點
第二章 研究方法和數據資料
    2.1 研究方法
        2.1.1 經驗模態(tài)分解方法
        2.1.2 動力建模方法
        2.1.3 熵值法
        2.1.4 求和自回歸滑動平均模型
        2.1.5 單因變量的偏最小二乘回歸分析
    2.2 數據資料來源與計算
        2.2.1 來源
        2.2.2 計算
第三章 全球生態(tài)可持續(xù)性時空分析及多情景模擬
    3.1 基于生態(tài)足跡指數的全球生態(tài)可持續(xù)性時空分析
        3.1.1 生態(tài)可持續(xù)程度劃分
        3.1.2 1961-2003年全球EFI動態(tài)變化
        3.1.3 全球生態(tài)可持續(xù)性空間分析
    3.2 全球人均生態(tài)足跡變化的多尺度分析
    3.3 全球人均生態(tài)足跡變化的多情景模擬
        3.3.1 模型建立
        3.3.2 擬合檢驗與調試
        3.3.3 多情景動力學模擬
    3.4 小結
第四章 中國人均生態(tài)足跡的多尺度分析及多情景預測
    4.1 基于生態(tài)足跡指數和生態(tài)足跡效率的中國生態(tài)可持續(xù)性分析
        4.1.1 1949-2006年中國EFI動態(tài)變化
        4.1.2 1949-2006年中國EFE動態(tài)變化
    4.2 中國人均EF和BC變化的多尺度分析
        4.2.1 中國人均EF和BC變化的基本態(tài)勢
        4.2.2 多尺度分析
    4.3 中國人均EF變化的驅動因素分析
        4.3.1 指標選取
        4.3.2 各指標EMD分解
        4.3.3 準4.4年時間尺度
        4.3.4 準13.1年時間尺度
        4.3.5 趨勢項尺度
        4.3.6 政策建議
    4.4 中國人均EF和BC變化的多情景預測
        4.4.1 模型建立
        4.4.2 擬合檢驗及調試
        4.4.3 多情景動力學預測
        4.4.4 未來43年中國生態(tài)可持續(xù)性預測
        4.4.5 轉型為可持續(xù)發(fā)展的可能選擇
    4.5 小結
第五章 中國人均生態(tài)足跡和生物承載力構成指數研究
    5.1 生態(tài)足跡構成指數和生物承載力構成指數概念及計算公式
    5.2 中國1949-2006年EFCI和BCCI變化的基本態(tài)勢
    5.3 中國EFCI和BCCI序列的ARIMA模型預測
        5.3.1 數據平穩(wěn)性檢驗
        5.3.2 模型定階及參數估計
        5.3.3 模型檢驗
        5.3.4 中國2006-2010年EFCI和BCCI預測
    5.4 中國EFCI驅動因素分析
        5.4.1 指標選取
        5.4.2 偏最小二乘回歸分析
        5.4.3 政策建議
    5.5 小結
第六章 中國人均生態(tài)足跡和生物承載力構成的動力學研究
    6.1 普適模型建立
        6.1.1 年變化趨勢項預測模型
        6.1.2 年變化隨機項預測模型
        6.1.3 構成比例預測模型
    6.2 中國人均能源足跡構成比例的模擬及預測
        6.2.1 中國人均能源足跡構成比例年變化趨勢項動力模型
        6.2.2 模型調試與檢驗
        6.2.3 2007-2015年構成比例預測
    6.3 中國人均生態(tài)足跡構成比例的模擬及預測
        6.3.1 中國人均生態(tài)足跡比例年變化趨勢項動力模型
        6.3.2 模型調試與檢驗
        6.3.3 2007-2015年構成比例預測
    6.4 中國人均生物承載力構成比例的模擬及預測
        6.4.1 中國人均生物承載力比例年變化趨勢項動力模型
        6.4.2 模型調試與檢驗
        6.4.3 2007-2015年構成比例預測
    6.5 能源足跡的部門分解和生態(tài)足跡的產業(yè)分解
        6.5.1 能源足跡的部門分解
        6.5.2 生態(tài)足跡的產業(yè)分解
    6.6 政策建議
    6.7 小結
第七章 中國人均能源足跡變化的多尺度分析及多情景預測
    7.1 中國人均能源足跡增長率的多尺度分析及預測
        7.1.1 中國人均能源足跡增長的基本態(tài)勢
        7.1.2 多尺度分析
        7.1.3 多尺度預測
    7.2 能源足跡增長率的主要時間尺度因子分析
        7.2.1 指標選取
        7.2.2 各指標EMD分解
        7.2.3 準4.2年尺度因子分析
        7.2.4 準8.7年尺度因子分析
        7.2.5 準14.9年尺度因子分析
        7.2.6 政策建議
    7.3 中國人均能源足跡變化的多情景預測
        7.3.1 1953-2006年能源足跡EMD分析
        7.3.2 模型建立
        7.3.3 擬合檢驗及調試
        7.3.4 多情景動力學預測
    7.4 萬元GDP能源足跡
    7.5 小結
第八章 中國進出口貿易足跡的動態(tài)分析及預測
    8.1 1995-2005年中國進出口貿易足跡
        8.1.1 基于能值方法的計算
        8.1.2 基于投入產出方法的計算
        8.1.3 三種方法比較分析
    8.2 中國2006-2013年人均貿易足跡動力學預測
    8.3 進出口貿易對中國生態(tài)可持續(xù)性的影響
        8.3.1 中國1992-2003年進出口貿易對EFI的影響
        8.3.2 進出口貿易對中國2007-2013年人均生態(tài)足跡和EFI的影響
    8.4 貿易足跡變化的驅動因素分析
        8.4.1 指標選取
        8.4.2 偏最小二乘回歸分析
        8.4.3 政策建議
    8.5 小結
第九章 結論與展望
    9.1 結論
    9.2 展望
參考文獻
讀博期間科研成果
致謝



本文編號：3794354