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

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。

大洪河水库库区土地利用变化及其社会经济驱动因素

基于农户访问,结合土地利用和社会经济指标,分析了大洪河水库邻水库区的土地利用变化及其驱动因子。结果表明,库区土地利用变化主要体现在淹没征占和移民安置征用。前者发生了土地利用类型的转化,而后者主要是打破了原有土地权属状况,并使地块更加零碎;库区人均耕地0·041hm2,低于联合国粮农组织(FAO)警戒线。人均粮食和人均收入均较少,有30·25%的农户一年中有3个月缺粮,且35·27%的居民生活在贫困线以下;库区生态环境状况较差,健康的和较健康的生态系统所占比重较少,分别由环库区缓冲带及水田和经济林果用地生态系统组成;人口快速增长是导致库区人地关系变革的关键因素,乡村经济低下决定库区移民的生产决策,而移民信仰则在一定程度上影响库区土地利用格局,是库区土地利用格局保持稳定的诱导性力量。

松嫩沙地土地利用变化的社会经济驱动机制分析——以吉林省前郭县为例

运用多元回归分析法和主成分分析法 ,讨论了前郭县土地利用变化的社会经济驱动机制 .结果表明 ,农业人口数和粮食产量是该县土地利用变化的主要社会经济驱动力 ;对于不同土地利用类型 ,影响其变化的主要驱动力和基本驱动机制不同 .研究结果为协调松嫩沙地土地资源和人类活动提供了依据 .

苏州市耕地面积变化的社会经济驱动力差异性分析

基于1972—2005年苏州市统计数据,利用主成分分析和多元线性回归分析苏州市初级生产阶段和工业化阶段耕地面积变化的驱动因子。结果表明:人均地区生产总值和总人口的增加是导致苏州市初级生产阶段和工业化阶段耕地面积减少的最主要驱动因子;而产业结构升级在苏州市初级生产阶段对耕地面积减少起到了推动作用,在工业化阶段则减缓了经济发展对耕地占用的压力;城市化率的提高在工业化阶段对耕地面积减少起到了减缓作用。在工业化阶段,苏州市不同地区耕地面积变化的驱动因子也存在一定的差异。

基于STIRPAT模型的广州市耕地变化社会经济驱动力分析

根据广州市1978—2005年耕地面积数据及相关社会经济影响因素的时间序列数据,应用STIRPAT模型,分析人口、产业结构城市化水平对耕地面积变化的影响及富裕度与耕地占用之间的相关性。结果表明:在影响耕地面积变化的诸多因素中,并没有显示出明显的主导因素,而是人口、产业结构和城市化水平共同综合作用影响着耕地面积的变化;在观察的数据范围内,富裕度和耕地面积之间并未形成类似环境Kuznets曲线。据此认为,对于缓解广州市的耕地面积减少的压力问题,可以在调整产业结构、提高城市化水平、转变经济增长方式等方面统筹决策。

鄂尔多斯市林地变化与社会经济驱动因素研究

研究借助内蒙古鄂尔多斯市1985～2007年的森林资源统计数据,根据林地变化动态,选取影响鄂尔多斯市林地变化的8个社会经济因素:年末总人口、城市化率、财政收入、财政支出、国内生产总值、第一产业、第二产业、第三产业,在SPSS统计软件的辅助下进行了社会经济驱动因素分析。研究结果显示:所选的8个社会经济因素中除财政支出和第一产业外均与林地变化显著相关。其中财政收入和城市化率为主导因素。在此基础上,建立了林地变化与社会经济因素之间的驱动机制模型,对今后增加林地面积、提高森林覆盖率提供了理论依据和参考措施。

鄱阳湖地区1985-2000年土地利用格局变化及其社会经济驱动力研究 Ⅱ·土地利用格局变化驱动力分析

利用鄱阳湖地区21个县市1985和2000年的两期土地利用类型图,借助偏最小二乘回归模型定量诊断该地区土地利用格局变化的社会经济驱动力,确定了耕地、林地、草地、水域、建设用地和未利用地等6类变化的主要社会经济驱动力。

河西走廊景观类型变化的社会经济驱动力研究

利用1995和2000年两个时期的Landsat5的4、3、2(RGB)波段合成影像解译结果,采用中国科学院资源环境数据库中的全国1∶10万土地资源利用分类系统,对河西走廊近5年来景观动态变化的驱动力进行了研究。为判断出区域景观类型变化趋势,研究从区域背景变化格局分析入手,对区域内部变化斑块的几何特征、变化数目及与GDP的对应关系进行统计分析,得出河西走廊景观变化和社会经济发展具有较高的时空相关性,进而用典型相关分析方法来推导了斑块变化的内在社会经济驱动力。结果表明:①引起耕地斑块转出的因子是农牧投入-产出的增加,水域斑块转出直接与渔业产值有关,未利用地斑块转出与农业机械的使用和播种面积增加相关,林地斑块转出的因子是农业产量和工业产值的变化,城建斑块转出与农民收入低、城市化水平有关;城镇用地斑块转入是工业产值增加的结果,草地、林地斑块转入的因子是农业投入的增加,耕地斑块转入与农民收入增加有关,水域斑块转入直接因子是渔业产值增加。②结合驱动力类型分析,耕地面积变化主要是最优经济福利及粮食安全驱动作用下的结果;草地、林地被开垦,耕地增加主要是生存型经济福利驱动的结果,最优经济福利驱动有时也起到一定的作用;城镇用地增加主要是最优经济福利驱动的结果;

基于STIRPAT模型的陕西省耕地面积变化社会经济驱动力分析

近年来,耕地面积变化的人文驱动力研究成为土地利用与土地覆盖变化(LUCC)领域研究的热点。以陕西省1978—2010年耕地面积数据及其相关社会经济影响因素时间序列数据为例,通过主成分分析法、逐步回归法筛选出影响陕西省耕地面积变化的主要影响因素。然后运用STIRPAT模型,分析经以上方法筛选出的主要影响因素即城镇化率、人均生产总值、公路里程、社会消费品总额对于陕西省耕地面积变化的影响。结果表明:人均生产总值的提高是导致陕西省耕地面积减少的主要原因,社会消费品总额的增加对于陕西省耕地面积的减少也发挥着重要的作用。而交通条件的完善是促进陕西省耕地面积增加的主要驱动力。同时,城市化率的提高对抑制耕地面积的减少起到了一定的促进作用。据此,研究认为缓解陕西省耕地面积减少的压力可以从进一步提高城镇化率、完善交通设施,调整优化产业结构,转变经济增长方式等方面入手。

中国“十三五”期间空气质量时空演变特征及社会经济驱动力

空气是人类赖以生存的自然条件,开展空气质量时空演变特征及社会经济驱动力研究对生态文明建设和人类可持续发展具有理论价值和现实意义.本文基于2016-2020年空气质量指数(AQI)数据,刻画“十三五”期间我国空气质量时空演化特征,运用空间效应模型,从空间分异视角揭示空气质量的社会经济驱动力.结果表明:(1)“十三五”期间,我国空气质量整体较好,空气质量类别大多为良,优较少,且空间差异显著;(2)我国空气质量好转趋势明显,仅2017年有较小程度的下滑,但优占比提升不明显;(3)我国AQI集聚程度呈减小趋势,河南、河北、天津等北方地区空气质量较差,云南、海南等南方地区空气质量较好,且春、夏分别是AQI低值和高值集聚程度最高的季节;(4)在全国层面及东部经济带,人口聚集、能源消耗、社会发展是空气质量下降的主要原因,技术进步对空气质量改善有明显的促进作用,在中部及西部经济带,能源消耗与人口集聚分别是AQI下降的主导因素.

社会经济驱动力对土地利用/覆盖变化(LUCC)的影响研究

提出当前土地利用/覆盖变化的研究应该引入社会经济驱动因子的分析,归纳了引入社会经济驱动力后土地利用/覆盖变化的研究内容以及它们之间的相互关系。总结了一般的研究方法。并以四川省为例揭示出在社会经济发展过程中四川省耕地动态变化的状况。

十堰市非点源污染社会经济驱动力分析

通过排污系数法计算得到十堰市2002、2004和2006三年非点源污染物流失量,结合十堰市相应年份的社会、经济统计数据,利用逐步回归方法分析了经济社会等人类活动因子与非点源污染物流失量之间的关系.研究结果表明:2002、2004和2006年十堰市总氮和总磷的流失量均呈上升的趋势,而各县(市、区)各年份存在较大的区域差异.农业产值和果园面积是总氮流失量的主要驱动因子,总磷流失量的主要驱动因子是渔业产值、农业产值和国土面积.最后提出相应的生态环境保护和社会经济措施.

填海社会经济驱动因素的灰色关联分析——以大连市为例

从影响填海规模扩张的人口水平、经济发展水平、海洋经济发展水平、地价水平等社会经济因素出发,运用灰色关联分析法实证分析大连市填海规模与各驱动因素指标的关联度,结果表明:大连市GDP、规模以上工业总产值、固定资产投资额、旅游总收入、港口货运吞吐量与填海规模的关联度均超过0.8,大连市经济发展水平和海洋经济发展水平对填海活动有较强的驱动作用;大连市年末户籍人口和市区人口比例与填海规模的关联度均为0.731,大连市人口水平对填海活动的驱动作用一般;大连市综合地价增长率与填海规模的关联度仅为0.669,地价水平并非是大连市填海活动的主导因素。最后,针对大连市经济发展水平、海洋经济发展水平、人口水平、地价水平等经济因素对填海活动的驱动作用,提出了合理控制填海规模的建议。

绵阳市耕地资源变化社会经济驱动分析

根据绵阳市1980—2010年相关统计资料,在耕地总量变化趋势的基础上,运用多元线性回归分析方法,建立绵阳市耕地资源变化的社会经济驱动模型。结果表明:1980—2010年绵阳市耕地变化总体上呈下降趋势,人均耕地面积也逐年下降。总人口、城市化水平、地区总产值、财政收入、第三产业产值以及人均GDP是影响绵阳市耕地资源变化的主要因素。

徐州市耕地面积变化的社会经济驱动力分析

本文以徐州市1978～2007年耕地面积变化数据及其社会经济因素数据为基础,通过对耕地数量变化及区域差异的分析,得出徐州市耕地面积变化的时空规律;采用主成分分析和多元线性回归分析徐州市初级生产阶段和工业化阶段耕地面积变化的最主要的驱动因子,归纳为经济发展、人口增长和耕地保护政策因素;并提出徐州市加强耕地保护的具体对策措施。

粤港澳大湾区地表水体经济社会驱动要素

采用水体解译—环境库兹涅茨曲线识别—驱动关系分析的研究思路,基于Landsat影像提取粤港澳大湾区长序列地表水体动态,将环境库兹涅茨曲线应用于土地利用/覆被变化分析,辨析地表水体长期均衡与短期波动的经济社会驱动要素.结果表明:近30a大湾区城市地表水体总体上呈先升后降的非线性特征,且取决于水体与耕地、不透水面之间的转化特征,1990~2000年地表水体面积增长了1323.14km^(2),2000年以后呈波动下降;粤港澳大湾区地表水面率与单位面积GDP的EKC总体呈快速上升—快速下降—平缓回升的N型特征,体现出人为覆被对水体挤占与生态修复/水库扩容工程对水体的扩张;DARDL-UECM模型明确了模拟结果的准确性(R~2>0.7, P<0.000)和各因子的贡献率,无论短期波动阶段还是长期均衡阶段,不透水面、林地和耕地面积比重均为城市地表水体的主要驱动要素,三者累计贡献率均值为0.96和0.93.

耕地非农化的社会经济驱动因素异质性研究——基于STIRPAT和GWR模型的实证分析

以“STIRPAT”模型为基础，采用地理加权回归模型（GWR）分析人口数量、富裕度、产业结构和城市化水平等社会经济因素对我国31省市的耕地非农化的影响。结果表明，2003--2008年，东、中、西部地区耕地非农化占全国比重由2003年的55．75％、25．62％、18．64％转变为2008年的48．42％、25．95％、25．63％，可见，空间格局由东部向西部扩散。人12I数量对耕地非农化的影响均呈现正效应，而富裕度、第三产业比重和城市化水平对耕地非农化的影响既有正效应，也有负效应。在东部沿海地区，随人口数量和富裕度的增加会进一步促进耕地非农化，而随第三产业比重和城市化水平的提高又会在一定程度上减缓耕地非农化；但是在中西部地区，人口数量的正效应和富裕度的正负效应的作用相对较弱，而第三产业比重和城市化水平的正效应作用明显强于东部地区。因此，要通过转变经济发展方式，优化产业结构、严格控制人口数量和土地城市化等措施，以协调东部和中西部发展中的用地矛盾。

城市景观破碎化格局与城市化及社会经济发展水平的关系——以北京城区为例

快速城市化引发的景观破碎化加剧对于城市生态系统的过程、功能及其所提供的生态服务功能具有显著的影响。以北京市五环内中心城区为例,采用移动窗口分析、梯度分析与景观指数相结合的方法研究了城市景观破碎化的空间分布格局和内部水平差异,并以此为基础,探究景观破碎化与城市化及社会经济发展水平的关系。结果表明:类型水平上,城市建筑用地景观比例达63%,斑块连通性好,破碎化程度低,而绿地景观占33%,斑块分布不均匀,破碎化程度较高。景观水平上,城市中心和郊区的景观破碎化程度要明显低于城市边缘的城乡过渡区,沿城市化梯度从中心向外围呈现出先上升后下降的趋势。回归分析结果表明,景观破碎化程度与城市化水平之间表现出一种倒"U"型关系,并在城市化水平达42%—45%之间,景观破碎化程度达到峰值。进一步研究表明,人口密度和家庭户数是导致景观破碎化加剧的直接驱动因素,而经济的快速增长对景观破碎化程度的提高具有间接的影响。该研究结果不仅能作为城市生态系统监测的重要指标,还能为城市景观的合理规划提供科学依据,而且对于促进城市的可持续发展具有重要的意义。

耕地“非农化”的时空格局演变及其驱动因素研究——基于影响分析与组态分析的双重视角

研究目的:探究中国耕地“非农化”时空演变特征及其压力、状态与响应因素的多重并发影响和因果组态复杂机制。研究方法:基于多元线性回归模型、时空地理加权回归(GTWR)模型的影响分析和基于模糊集定性比较法(fsQCA)的组态分析。研究结果:(1)2004—2020年中国耕地“非农化”面积总体呈增长态势,不同地区、不同类型城市和不同单元分别表现出“东多西少”“阶梯递增”“中西扩散”特征。(2)社会经济驱动因素对耕地“非农化”的影响体现出明显时空异质效应,其中人口城镇化、土地城镇化和产业结构是普遍性的因素。(3)压力、状态与响应中单因素并不构成影响耕地“非农化”的必要条件,不同地区耕地“非农化”的实现是诸多因素构成的不同组态构型并发协同作用的结果,但在不同组态构型的核心因素和辅助因素会发生角色和地位的转换。研究结论:耕地“非农化”受经济、社会和资源配置等多重因素影响,地方政府在制定调控管理政策时需着眼于不同组态路径中压力、状态及响应多重条件的适配关系,加强城市建设占用耕地的空间规划管控。

辽西大凌河流域土地利用变化及驱动力分析

从政策、流域综合治理、经济发展和技术进步、农民认知态度等4方面对影响大凌河流域土地利用变化的驱动力进行了分析。同时运用农户问卷调查和驱动力分析结果,选取影响耕地变化的社会经济和人口因子,运用主成分分析和多元迭代回归分析确定影响耕地变化的主要因子,并拟合出耕地变化的最优度模型。研究结果表明:在1987—2002年期间,农田和未利用荒地面积在不断减小,而林地、果园、草地在不断增加,但1995年后变化边际度大大减小;主成分分析表明影响土地利用变化主要影响因子是农业人口(A-POP)、总人口(T-POP)、农村经济收入(TIRE)、农林牧渔收入(IAFAF)和第三产业总产值(GTI);多元迭代回归分析表明耕地面积变化的最优回归模型中主变量是农业人口(A-POP)、总人口(T-POP)、农村经济收入(TIRE),这些变量能够解释95.1%的耕地变化。