中国1978-2020年自然地域系统压力分析及预测

发布时间：2020-08-08 02:11

【摘要】： 正如Wackernagel所言:“可持续发展问题的核心就是如何管理自然资本,而有效的管理则取决于有效的定量测量自然资本的方法。”中国既是世界上自然资源的生产大国,同时也是世界上自然资源的消费大国。测度自然生态系统的可持续发展状态,定量地分析我国的自然生态系统已经面临的压力状态以及将来可能的变动趋势显得尤为重要,因为其不仅影响着相关政策的具体实施,同样也决定着我国可持续发展战略的最终实现,是联系可持续发展理论与实践的纽带。 围绕可持续发展的定量测量问题,国内外学者作过许多有益地尝试。从理论发展的脉络来看,基本可以分为两种:一是传统意义上的测度,将社会经济的发展活动对自然环境的负面影响以货币价值的形式表征出来,我们将其称作“从数量到价值的测度”;二是摒弃价值转化的思路,实行“从数量到数量的测度”。然而,无论是从价值测度的角度,还是从数量测定的角度,上述两种研究方法均存在一定的局限性。在实际的自然生态资本度量中,要找到一种既能反映自然资本使用状况,又能简单直观的表述方法确实比较困难,因此,实际中对自然生态资本度量和评价常常是依据评价目的来选择相应的度量方法,不要求面面俱到。 本文认为,生态足迹模型是一种测量人类对自然资源利用和废物排放是否在自然资源可更新再生能力范围内的一种较好评估方法。该方法通过追踪区域资源和能源消费,将其转化为提供或吸纳这种物质流所必需的生态生产性土地面积,并同该区域实际拥有的生物生产性土地面积进行比较,从而为判断一个区域的人类消费活动是否处于当地生态承载力范围内提供了判断依据,并以此衡量一个区域人口对自然生态环境的影响是否出现生态过载。由于研究的对象主要针对自然资本中最核心的资本——土地,所度量的也是自然资源中可再生资源部分,本文认为该模型特别适合自然地域系统可持续发展的研究需要,因为其抓住了可持续发展观的核心和本质。 与其他相关研究相比,本文有以下几点进步: (1)对生态足迹模型内涵的完整把握。针对部分研究存在指标分类、内容界定上的不统一性,本文采用生态足迹模型标准分析框架,对模型中涉及的指标体系完全按照国际标准进行划分和归类,避免了部分研究中存在指标重叠和归类错误而最终导致生态足迹计算结果偏大的问题,使得进行国际可比更符合本国实际情况。 (2)利用了BP神经网络模型,对我国未来的自然资源消费结构和规模进行预测。神经网络模型由于其良好的并行处理能力,可以对复杂的非线性、多指标预测问题进行预测和拟合,将其同生态足迹模型指标体系相结合,是国内进行生态足迹预测研究方法中的一种有效创新和尝试,使得深入剖析未来我国不同类型土地资源的消费结构成为可能。而国内目前的相关预测多采用线性回归或情景模拟的方法,应该看到,自然资源的消费结构本身是一个复杂的非线性系统,采用上述预测方法,无法了解我国自然资源需求结构的变动规律,因而降低了结论的实践意义和政策借鉴度。 (3)对生态足迹模型的计算方法进行拓展。针对国内多数研究均采用1993年世界恒定单产法的不足,本文分别运用了恒定世界单产法、可变世界单产法、本国实际单产法三种方法对我国自然地域系统的生态压力和环境影响进行了较为深入的研究。采用世界单产法是基于全球尺度进行横向国际比较的需要,而采用本国单产法可以探究我国自然地域系统的真实供需状况;同时,由于本文采用动态分析的时间序列方法,比起单纯的静点分析更有意义,对决策者而言提供了一种有效的理论支撑和决策支持。 (4)一定程度上拓展了生态足迹模型的应用领域。本文并非停留在生态足迹的计算和自然地域系统压力的判断上,而是利用该模型以及预测结果,将研究进一步扩展到我国未来的粮食安全问题、生态适度人口问题、经济发展与环境保护的压力问题以及自然生态系统发展能力等研究方面,拓宽了生态足迹模型的应用面。 (5)在指出生态足迹模型不足的基础上将该模型应用到自然地域系统的压力判断。虽然生态足迹模型包含了一定的可持续发展机制,但正如该模型的创立者Wackernagel所言“生态足迹模型只是定量测度人类对自然生态环境影响和压力判断的一种方法,不能用于可持续发展的判断。”因此,本文在对比其他定量研究方法的基础上,指出该模型虽然具有简单、直观的优势所在,但模型由于仅仅考虑了CO_2的吸纳问题,因此利用该模型进行可持续发展评估不仅存在度量结果的“低估”问题,而且会对可持续发展的度量形成误导。可持续发展问题是一个系统工程,部分研究在应用该模型时显然没有考虑到可持续发展问题的复杂性,本文在指出该模型缺点和不足的基础上,应用该模型时进行了区别对待,并作了较为深入的理论探讨。
【学位授予单位】：复旦大学
【学位级别】：博士
【学位授予年份】：2008
【分类号】：X22
【图文】：

4.4预测原理及过程关于生态足迹相关指标数据的预测，其基本原理为:先用1978一2004标数据作为网络的输入，用1979一2005年的数据作为网络的输出，组成网络进行训练，使之误差达到满意的程度，用这样训练好的网络进行预测测的过程为:用1979一2005年的数据作为网络的输入，预测1980一200

图5--1一国生态足迹计算账户结构示惫图资料来源:引自Mathiswaekernagel(2005).注:为了简化的原因，该图未包括二级账户.5.4中国1978一2020年生态足迹的计算在时间系列的生态足迹研究中，就计算方法而言，国际上目前对各项消费品

图7一 11978一2020年中国真实自然供需变动(单位:倍中国可利用自然面积)7.3.2未来自然资源供需的结构变动然而，从供需结构来看，不同类型土地之间的自然资源需求状况又存在明显差异。这里，我们以2005年我国不同类型土地资源的真实面积(FAO数据)为对比参照系，保持我国各类资源的生物生产能力在2005年的水平不变，同时不考虑吸纳C02的虚拟林地需求，对我国未来不同类型土地的真实需求状况进行分析。以下分别对耕地、草地、林地、水域四种生物类资源的土地真实需求状况逐一分析。(l)人均耕地真实需求变动从预测结果来看，随着我国人口规模的继续扩大，我国耕地类土地资源的供需缺口将会继续扩大，2006年

【参考文献】

相关硕士学位论文 前1条

1 华红莲;云南省生态足迹时空结构的初步研究[D];云南师范大学;2005年

本文编号：2784882