长三角沿海八市区域承载力评价与预测方法研究

发布时间：2017-04-19 08:41

  本文关键词：长三角沿海八市区域承载力评价与预测方法研究，由笔耕文化传播整理发布。

【摘要】：社会经济的快速发展消耗着自然生态系统中的各种资源,导致部分资源数量快速下降,甚至消失。可利用资源量的多少直接决定社会经济发展的规模与速度,这种资源量的多少被定义为承载力。区域承载能力是资源、环境、社会、经济、人类等多个方面的综合,社会经济的发展会影响区域承载力的变化。当前,区域承载力研究仅停留在现状评价中,其评价结果仅反映社会经济发展情况下自然生态系统可承载能力的状况；社会经济发展的前提是自然生态系统可载,现状评价的结果无法作为社会经济发展规划的参考依据,针对区域承载力的趋势分析研究就显得尤为重要。目前,我国正处在社会经济发展的快车道中,特别是沿海经济的高速发展。国家相继颁布多个沿海地区的发展规划纲要,在长江三角洲地区就有三个国家级发展规划。本文以长三角沿海八市为研究区域,综合数据统计分析和数据挖掘技术,开展区域承载力的现状评价与趋势预测分析。利用状态空间法与发展阶段系数,改进了区域承载力的现状评价模型,实现不同评价单元区域承载力的可比性；建立区域承载力集对分析模型,实现区域承载力增长趋势的预测分析；构建区域承载力评价与预测系统,实现评价指标可选下多情景的区域承载力预测分析,为区域发展规划提供更好的决策支持依据。区域承载力的趋势预测,可评价经济发展目标下承载力的变化趋势,反映社会经济发展目标的合理性,为经济发展政策的调整提供数据支持。首先,叙述了本文的研究背景,分析承载力概念的研究进展,总结区域承载力研究对于社会经济发展的作用,确定研究目的和技术路线。同时,介绍本文研究区的范围、基本概况、数据来源和处理方法。本文研究的评价数据包括：统计数据、DEM数据和TM数据,建立遥感数据分析模型,提取研究区可用建设用地面积、水资源分布面积、植被覆盖率的参数数据；建立更符合实际评价需求的数据标准化方法,保证评价信息全面性。其次,总结分析已有承载力的评价指标体系,基于D-PSR-C指标模型,构建区域承载力评价指标体系,包含5个一级指标和12个二级指标；同时,结合长三角区域经济发展的特点,以及评价数据的可获取行,对区域承载力评价的三级指标进行筛选。利用状态空间法和发展阶段系数的评价模型,分析长三角沿海八市1996年～2013年区域承载力的状况及变化趋势。第三,以集对分析理论为基础,根据空间集合欧式距离理论,构建区域承载力集对预测模型(SPA-RCC)。将八市1996～2013年区域承载力研究数据分为实验数据和检验数据,实验数据用于预测模型构建,检验数据用于模型的精确度分析。基于区域承载力增长率大小进行分组,组成区域承载力的分类集合,利用同、异、反理论构建同一度和对立度矩阵,通过矩阵计算求解不同分组下同一度系数和对立度系数,构建区域承载力和评价指标的联系度方程。利用检验数据,根据就近原则预测区域承载力的增长趋势；对比分析检测数据的实际值,分析预测模型的误差率。区域承载力预测模型的误差率处于-8.63%--7.19%,精确度高于非线性预测模型,可用来预测区域承载力的变化。第四,基于情景分析理论和环境保护常态化政策,根据长三角区域社会经济发展的目标,构建区域承载力三种情景假设：统筹发展式、经济增长式和生态保护式；利用八市1996～2013年区域承载力评价结果,进行评价指标主成分分析,结合区域社会经济发展规划纲要,构建三种情景假设区域承载力预测指标体系；利用区域规划经济发展目标数据,预测长三角八市2015年和2020年区域承载力变化趋势。最后,基于长三角沿海八市1996～2013年区域承载力现状评价结果,利用评价二级指标承载力贡献率计算,分析影响八市区域承载力变化的关键指标；结合长三角沿海八市2015年和2020年三种情景的区域承载力预测分析,为区域社会经济发展提供政策建议。本文初步构建了区域承载力的预测分析模型,并在长三角区域开展情景预测分析的应用示范,模型具有一定的应用分析意义。同时,本文建立的预测分析模型,可进行多指标评价的预测研究,推广应用于其他研究领域。
【关键词】：预测模型 集对分析 情景模拟 区域承载力 发展阶段系数
【学位授予单位】：华东师范大学
【学位级别】：博士
【学位授予年份】：2015
【分类号】：F127;P208
【目录】：

• 摘要6-8
• Abstract8-15
• 1 绪论15-33
• 1.1 研究背景15-19
• 1.2 国内外研究进展19-28
• 1.2.1 承载力指标体系19-25
• 1.2.2 承载力评价方法25-26
• 1.2.3 承载力预测方法26-28
• 1.3 研究现状分析28-29
• 1.4 研究目的和意义29-30
• 1.5 本文研究技术路线30-33
• 2 研究区域与研究数据33-51
• 2.1 长三角区域概况33-35
• 2.1.1 研究范围33-34
• 2.1.2 区域概况34-35
• 2.2 统计数据35-37
• 2.3 DEM数据37-40
• 2.4 遥感数据40-48
• 2.4.1 陆域水资源分布41-45
• 2.4.2 植被覆盖率45-48
• 2.5 数据标准化48-51
• 2.5.1 标准化概念48-49
• 2.5.2 标准化方法分析49-50
• 2.5.3 模糊量化模式50-51
• 3 长三角区域承载力评价指标体系与方法51-71
• 3.1 引言51
• 3.2 区域承载力评价指标体系51-58
• 3.2.1 D-PSR-C模型52-54
• 3.2.2 指标构建筛选原则54-55
• 3.2.3 评价指标体系构建55-58
• 3.3 数据预处理58-63
• 3.3.1 数据标准化58-61
• 3.3.2 指标权重61-63
• 3.4 评价方法63-66
• 3.4.1 评价模型63-65
• 3.4.2 发展阶段系数65-66
• 3.5 评价结果66-70
• 3.5.1 区域承载力计算66-69
• 3.5.2 对比分析69-70
• 3.6 小结70-71
• 4 基于集对分析的长三角区域承载力预测方法71-93
• 4.1 引言71-72
• 4.2 集对分析理论72-76
• 4.2.1 集对理论72-74
• 4.2.2 分析步骤74-75
• 4.2.3 模型适应性75-76
• 4.3 SPA-RCC预测模型76-79
• 4.3.1 差异性系数77-78
• 4.3.2 RCC预测模型78-79
• 4.4 SPA-RCC预测模型分析79-87
• 4.4.0 数据预处理79
• 4.4.1构造系数矩阵79-84
• 4.4.2 联系度计算84-85
• 4.4.3 误差分析85-87
• 4.5 区域承载力预测方法对比分析87-91
• 4.5.1 模型预测87-91
• 4.5.2 对比分析91
• 4.6 小结91-93
• 5 基于环保政策的长三角区域承载力情景模拟93-109
• 5.1 引言93-94
• 5.2 情景分析理论94-98
• 5.2.1 情景理论94-96
• 5.2.2 情景分析步骤96-97
• 5.2.3 模型适应性97-98
• 5.3 区域承载力情景构建98-103
• 5.3.1 情景背景分析98-100
• 5.3.2 情景假设定义100-101
• 5.3.3 预测指标筛选101-103
• 5.4 区域承载力情景预测103-107
• 5.4.1 数据来源103-105
• 5.4.2 数据处理105-106
• 5.4.3 RCC预测106-107
• 5.5 小结107-109
• 6 长三角区域承载力评价与预测系统构建109-121
• 6.1 引言109
• 6.2 需求分析109-112
• 6.2.1 现状分析109-110
• 6.2.2 需求分析110-112
• 6.3 系统设计112-115
• 6.3.1 总体设计112-115
• 6.3.2 数据库设计115
• 6.4 详细设计115-120
• 6.4.1 总体设计115-117
• 6.4.2 遥感分析117-118
• 6.4.3 现状评价118-119
• 6.4.4 预测分析119-120
• 6.5 小结120-121
• 7 长三角区域承载力分析与政策建议121-131
• 7.1 引言121
• 7.2 区域承载力现状分析121-127
• 7.3区域承载力预测分析127-128
• 7.4政策建议128-131
• 8 结论与展望131-134
• 8.1 全文总结131-132
• 8.2 研究展望132-134
• 参考文献134-142
• 在读博士期间科研成果及参与项目142-144
• 致谢144-14

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本文编号：315814