基于STIRPAT模型的黑龙江省工业碳排放情景分析与峰值预测

在碳达峰、碳中和背景下,进行黑龙江省工业部门碳排放因素分析与情景预测研究,对实现黑龙江省工业绿色低碳发展具有重要意义。首先,根据IPCC准则测算黑龙江省历年工业碳排放量,基于拓展STIRPAT模型,从人口因素、经济发展水平、技术水平3个方面,确定人均生产总值的平方、人口规模、工业总产值、工业能源消耗、能耗效率、能源结构6个自变量,借助岭回归方法消除自变量间的多重共线性,建立黑龙江省工业部门的碳排放影响因素模型;然后,从经济发展、人口规模、能源消耗、能耗效率4个方面分析黑龙江省社会经济实际运行情况,并结合宏观政策,分别对自变量进行变量涨幅确定,对2020—2050年黑龙江省工业部门碳排放量设定基准情景、低碳情景、高能耗情景进行预测分析。研究发现:1)黑龙江省工业低碳发展面临化石能源需求大、能源转化效率不足的问题,在影响工业碳排放的6个变量中,人均生产总值的平方、工业总产值、工业能源消耗、能源结构对黑龙江省工业部门碳排放量起到促进作用,人口规模、能耗效率对黑龙江省工业部门碳排放起到抑制作用,其中工业能源消耗正向促进作用最为显著;2)黑龙江省工业碳排放量在各情景下均呈现先增加后减少的演变趋势,而在峰值出现的时间及高度上有所差异,低碳情景、基准情景、高能耗情景下黑龙江省工业部门碳排放量达峰时间分别为2030年、2035年和2045年,碳排放峰值分别为7135万t、8997万t、12368万t。对此提出加大工业能源结构调整力度,重视能源转化技术升级,完善绿色低碳发展相关政策等建议。

基于DEA模型的黑龙江省旅游业投入产出效率探究

旅游业作为第三产业的龙头产业,在带动地区消费、增加就业岗位、促进产业结构和资源配置合理化有着举足轻重的作用。黑龙江得天独厚的地理位置和大美风景为旅游业的蓬勃发展奠定了良好的条件。为此,本文利用DEA模型建立旅游业投入产出效率评价指标,计算2015—2019年黑龙江省的旅游业投入产出效率,并通过多元回归分析影响黑龙江省旅游业投入产出效率的因素。研究结果显示,考察期内黑龙江省旅游业的综合效率持续提高,但仍存在较大进步空间;四大因素对黑龙江省旅游业投入产出效率的影响不尽相同。基于以上论述给出了提高黑龙江旅游业效率的建议。

基于熵权TOPSIS模型的黑龙江省水资源承载力评价研究

水资源是社会和经济发展的生命线,研究水资源承载力对地区可持续发展具有重要的现实意义。该文选取水资源、社会、经济和生态环境系统评价指标,基于熵权TOPSIS模型对黑龙江省12市2013—2020年的水资源承载力进行评价。结果显示,黑龙江省水资源承载力呈上升趋势,但维持在低级水平;区域中,哈尔滨、齐齐哈尔、大庆及牡丹江水资源承载力水平较高;子系统中,水资源子系统的贡献度大,地区间子系统水资源承载力呈现差异性。

基于层次分析法的黑龙江省区域水资源承载力研究

为探究区域水资源承载力影响因素及时空演变趋势,以2012—2021年黑龙江省13个地区指标数据为例进行标准化处理,基于PSR模型、层次分析法结合的算法,构建水资源承载力评价模型并进行综合性分析。结果表明:黑龙江省水资源承载力强度排序为大兴安岭(3.472)>黑河(3.306)>齐齐哈尔(3.271)>绥化(3.144)>伊春(3.100)>鸡西(3.014)>佳木斯(3.006)>牡丹江(2.986)>大庆(2.868)>鹤岗(2.825)>七台河(2.796)>哈尔滨(2.493)>双鸭山(2.391);采用自然断点法划分等级,大兴安岭水资源承载力最高,双鸭山水资源承载力最低,总体时空分布呈现由东南向西北逐渐增强的态势。

2015—2020年黑龙江省大兴安岭地区蓝绿空间土地利用变化及其对碳储量的影响

[目的]预测黑龙江省大兴安岭地区蓝绿空间用地变化并分析其对碳储量的影响,为实现大兴安岭“双碳”目标提供科学参考。[方法]基于2015,2020年黑龙江省大兴安岭地区土地利用数据,通过二元Logistic回归检验的驱动因子引入PLUS模型,预测2030年蓝绿空间用地格局,耦合InVEST模型分析蓝绿空间变化对碳储量的影响,量化并验证蓝绿空间对碳储量波动的主要驱动地类。[结果]①2015—2030年蓝绿空间持续增长,林地均达蓝绿空间转入的60%以上,占绝对优势。②2015—2020年蓝绿空间占碳储量增长空间总面积的96.52%,2030年自然发展、蓝绿空间保护、城镇快速发展情景碳储量分别为1.4594×10^(9),1.4831×10^(9)和1.4647×10^(9)t,主要为大量非蓝绿空间向林地、草地的转入,其中蓝绿空间保护对碳储量增加作用最明显。③蓝绿空间中林地、草地、水域聚集程度与碳储量呈显著正相关,林地、草地为碳储量变化第一、第二主导地类。[结论]未来应延续优良生态政策,对黑龙江省大兴安岭地区蓝绿空间进行重点保护,提高林地、草地结构完整性,助力该地区实现“双碳”目标。

基于WOFOST模型的黑龙江省水稻产量动态预报研究

基于黑龙江省气候变暖、水稻种植范围扩大、种植界限北移等事实,利用Mann-Kendall统计检验方法对1961-2008年黑龙江省的年平均气温进行了突变性检验,并以气候变暖的突变点为时间节点,利用黑龙江省水稻生长发育观测资料（发育期、生物量、种植品种、熟型）和同期的气象资料,结合当地的实际种植情况,重新划分WOFOST模型水稻适宜区,改进原有发育参数,实现了WOFOST模型在黑龙江省水稻生长模拟中的动态化应用。同时,探讨了利用WOFOST模型进行水稻产量动态预报的方法,通过建立不同时期水稻模拟生物量与实际产量的相关统计模型,实现了WOFOST模型在水稻产量动态预报业务中的应用。通过对1997-2006年历史预报检验和2007-2008年预报试验,结果表明,6月30日、7月31日、8月31日水稻历史预报检验单产平均准确率分别为96%、93%、94%,预报试验单产平均准确率分别为93%、95%、95%;实现了水稻产量的动态、定量预报,可进行业务应用。

基于SARIMA-GARCH模型的黑龙江省快递业务量预测与应用

近年来,随着电子商务的不断发展,快递业务量持续快速增长,在终端配送领域出现了持续的高压工作状态.为了有效预测快递业务量的变化趋势,缓解配送领域压力,基于时间序列预测理论建立了SARIMA和SARIMA-GARCH时间序列预测模型,分别对黑龙江省快递业务量进行了分析与预测.2种模型预测结果对比表明,SARIMA-GARCH时间序列预测模型更能较为准确地预测快递业务量的变化趋势,黑龙江省快递业务量近2年间仍将不断增长.这一结果为黑龙江省快递业务量统计预测工作与缓解终端配送领域的高压工作状态提供了一定的参考.

基于DPSIR模型的黑龙江省奶牛养殖土地资源承载力水平评价

奶牛养殖土地资源承载力水平是影响奶牛养殖生产规模和生产效率的重要因素,为提高奶牛养殖生产效率,需测定评价奶牛养殖土地资源承载力水平。文章基于DPSIR模型构建土地资源承载力水平评价体系,采用熵值法确定各指标权重,计算DPSIR模型各模块得分及综合得分,评价黑龙江省奶牛养殖土地资源承载力水平。结果表明,黑龙江省奶牛养殖土地资源承载力水平整体呈上升趋势,黑龙江省奶牛养殖的土地资源环境总体有所改善,但仍需通过发展创新、绿色、可持续的高质量畜牧业,提升粪污处理水平,提高生产效率,加大生态环境保护力度以提高奶牛养殖土地资源承载力水平,为奶牛养殖提供充足的土地资源及良好的土地资源环境。

基于VAR模型的黑龙江省金融发展与经济增长研究

随着全世界经济增长与经济的可持续发展,金融发展与经济增长一直是其中重要组成部分。为促进黑龙江省经济发展,本文收集了1990—2020年黑龙江省金融与经济相关时间序列,建立VAR模型,分析黑龙江省金融发展与经济增长之间的关联。研究发现,金融发展对经济增长有着正向的影响。

人口老龄化对产业结构升级的影响——基于黑龙江省的VAR分析

立足于黑龙江省的实际情况,分析人口老龄化与产业结构优化的发展现状。就人口老龄化对产业结构升级的影响进行实证分析。首先,对人口老龄化与黑龙江省产业结构高级化之间进行平稳性检验和协整检验。其次,为了更进一步地研究人口老龄化对黑龙江省产业结构升级影响的动态特征,构建VAR模型,进而进行脉冲响应分析和方差分解,探讨人口老龄化对产业结构的冲击影响并测度其在产业结构升级过程中的贡献度。

黑龙江省水稻温室气体排放趋势及生产效率评价

为研究水稻温室气体排放情况及水稻生产效率问题,以中国重要商品粮基地——黑龙江省为例,利用基于IPCC指南的中国官方省级温室气体清单方法分别估算水稻温室气体直接和间接排放量,分析水稻温室气体变化趋势,在此基础上利用DEA模型分析水稻生产投入产出结构合理性。结果表明:黑龙江省水稻温室气体排放量总量整体呈现上升趋势,CH4占比最高,为87.70%,N2O占比为5.77%;间接排放量占比6.53%。黑龙江省2008年、2009年、2010年、2016年和2018年的水稻生产效率值小于1,投入与产出结构不合理,相对效益未能达到最优,存在不同程度的投入利用率低和产值收入不足情况,农民收入和利润存在受损情况;2008年和2010年的水稻温室气体排放率较低,生产过程中低碳措施实施效果较好,实现了较少的碳排放。研究结果可为黑龙江省水稻种植生产投入要素进行合理配置,减少温室气体排放量提供科学参考。

生产者补贴政策下黑龙江省农户大豆种植行为研究

为厘清生产者补贴政策背景下农户生产行为的内在机理、发掘农户种植大豆的积极性、稳定大豆种植面积和农户收益,通过数据调研,建立probit模型,分别从个人及家庭特征、生产经营特征、市场特征和认知特征四个方面探究生产者补贴政策下农户大豆种植行为改变的影响因素。结果表明:文化水平、是否参加合作社、种植大豆年限、种植大豆面积、土地流转难易程度、大豆与替代作物平均收益比、农户对大豆生产者补贴满意程度、大豆种植风险认知对种植行为有显著影响,而年龄、劳动力总数、生产要素投入、土地租金、滞后一期大豆销售价格均未通过显著性检验。基于此,提出对策:完善生产者补贴政策;增强合作社作用;提高单产水平;加强政策宣传。

世界粮食研究模型在黑龙江省作物产量预报中的应用

在现有研究成果的基础上,提出世界粮食研究(WOFOST)模型在黑龙江省四大作物产量预报应用中的参数分区处理方法,运用WOFOST的模拟产量和趋势产量对黑龙江省四大作物产量进行了预测分析。研究表明:该方法效果理想、可行,具有理论研究和实际应用价值,克服了只用一组参数在复杂气候区域进行作物产量模拟的局限性,拓宽了WOFOST模型在复杂气候条件下的应用领域。

基于C-FIX模型的黑龙江省森林植被净初级生产力遥感估算

以黑龙江省森林资源为研究对象,利用ETM+、DEM和气象数据等资料,以C-FIX模型为基础,估算黑龙江省2000年5—9月的森林植被NPP,并将估算结果与MODIS的NPP产品进行对比分析。结果表明:5—9月林地总NPP为69.75×1012gC,最大值出现在6月,占5—9月NPP总量的27.23%,6—8月是NPP的主要积累月份;有林地NPP占林地总量的87.44%,灌木林地占10.41%,疏林地占1.63%,其他林地占0.52%;MODIS的NPP产品与模型估算值之间的均方差根为17.12,模型模拟值误差为MODISNPP产品值的3.92%～5.85%,模型估算精度较高。

基于“压力-状态-响应”模型的黑龙江省生态安全评价研究

采用“压力-状态-响应”模型,选取27项指标,构建黑龙江省生态安全评价指标体系.利用层次分析法确定各指标的权重,运用生态安全度计算模型,对2000-2005年黑龙江省生态安全状况进行分级评价;应用灰色动态模型,预测黑龙江省2006-2010年生态安全的发展趋势.计算结果表明,2000年黑龙江省处于生态安全Ⅴ级;2005年黑龙江省处于生态安全Ⅲ级,生态安全有所提高.预测得到,2006年黑龙江省为生态安全Ⅲ级,2007-2009年均为生态安全Ⅱ级,2010年达到生态安全Ⅰ级,即理想安全.由此可见,黑龙江省生态安全呈现上升的发展趋势;自2000年黑龙江省开展生态省建设以来,生态环境质量得到了明显改善.通过推动生态省建设等有效手段,可以最终实现黑龙江省生态安全持续和健康发展.

黑龙江省森林覆盖率的灰色评价和模型预测

森林覆盖率是生态省建设指标体系中一项重要指标,运用灰色关联度对森林覆盖率的影响因素进行分析,结果表明林木蓄积量和森林面积是主要因素.应用灰色系统理论,以黑龙江省1994～2005年森林覆盖率的统计数据为基础,建立灰色预测GM（1,1）模型,预测森林覆盖率的发展趋势,预测得到2006年黑龙江省森林覆盖率为43.90%,2007年为44.14%.原始数据具有连续性、可比性特征,预测结果经检验,精度较高.

基于投入产出模型的黑龙江省水资源利用效率分析

以黑龙江省2002年和2007年各部门用水数据为基础,构建了水资源投入产出模型,对国民经济各部门的耗水率、用水效益、用水关联性及虚拟水的消耗量进行了估算。研究认为,农业占黑龙江省总用水量比例最高,交通运输业占总用水量比例最低;各部门用水的关联性普遍呈现下降趋势;黑龙江省从2002年到2007年皆属虚拟水净流出省,其中农业是虚拟水输出最多的部门。研究成果可为提高水资源的经济价值提供理论基础和数据依据。

基于气象模型的黑龙江省植被净第一性生产力

植被净第一性生产力(Net primary productivity,NPP)反映了植物每年通过光合作用所固定的有机物总量,在全球变化中占有重要地位。利用黑龙江省1998—2007年逐日气象资料,采用Miami气象模型,研究了黑龙江省1998—2007年间植被NPP的动态变化及时空特征,分析了NPP与年平均气温和年降雨的关系。结果表明:1998—2007这10a间黑龙江省NPP在波动中呈现增加趋势,除1998年外,NPP值从1999年的689.52g/(m2.a)增加到2007年的695.67g/(m2.a),平均每年增加0.615g/(m2.a),其平均值为752.93g/(m2.a)。NPP的空间分布与年均温度及年均降雨量的空间分布具有一致的变化趋势,黑龙江省中、东南部湿润且热量较好地区,NPP值较高;西部干旱地区和北部大兴安岭寒温带热量资源匮乏地区,NPP值较低。NPP与年平均温度及年降水量呈极显著的正相关。

基于水足迹的黑龙江省水资源SE-DEA模型评价

基于水足迹理论和方法,计算黑龙江省2003—2012年水足迹,并运用SE-DEA模型对黑龙江省各产业水资源利用与经济可持续发展概况进行评价。结果表明:黑龙江省2003—2007年、2009—2012年水资源开发利用与社会经济发展的投入产出效率较优,而2008年受气候及劳动力等因素影响其水资源投入产出效率为无效;从可持续发展方面考虑,2003—2007年、2009—2012年均处在弱劣于可持续发展的轨迹上,2008年处于劣于可持续发展的轨迹上;参照超效率值对有效年份进行排序,显示黑龙江省的水资源投入产出随时间逐渐趋向最优。