| 三维生态足迹视角下江西省自然资本可持续利用演化及其驱动因素 |
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| 引用本文： | 李少坤,王少军,张志,陈晓倩.三维生态足迹视角下江西省自然资本可持续利用演化及其驱动因素[J].中国农业资源与区划,2022,43(1):110-123. |
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| 作者姓名： | 李少坤 王少军 张志 陈晓倩 |
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| 作者单位： | 1.中国地质大学（武汉）地理与信息工程学院，空间规划与人地系统模拟研究中心，湖北武汉 430074： 2．中国地质大学（武汉）地球物理与空间信息学院，湖北武汉 430074;2.长江大学地球科学学院，武汉 430100 |
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| 基金项目： | 中国地质调查局项目“赣州于都地区生态地质调查”（DD20190540） |
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| 摘 要： | 目的 文章以三维生态足迹视角对江西省自然资本可持续利用演化及动力机制进行研究，以期为实现“高经济水平，高自然资本存量”的可持续发展状态提供参考。方法 通过三维生态足迹模型计算自然资本，并用GWR模型识别可持续性驱动因素的空间异质性。结果 （1）从时间序列上：全省自然资本整体呈现先增长后下降的趋势；从内部组分构成看，生物账户是存量资本消耗的主要方式，耕地和林地是流量资本占用的主要方式。（2）从空间格局上：足迹深度空间格局表现为西部＞南部＞东部，其中新余市最高达13.264hm2/人，鹰潭市最低为2.717hm2/人；足迹广度在0.460～0.526hm2/人波动，空间格局表现为西部＞东部＞北部，其中鹰潭市最大值为0.860hm2/人，萍乡市最小值为0.199hm2/人；自然资本可持续利用综合分区表现为中部低于四周地区。（3）自党的十八大以来，江西省自然资本可持续利用整体呈现变好趋势，通过定量回归分析发现，引起自然资本可持续利用空间差异的主要原因是生态足迹强度、城市化率、生态承载力，且这3个因素在空间上有不同的表现模式。结论 该省的人均生态足迹、人均生态赤字和足迹深度、足迹广度的变化整体呈现先增长后下降的趋势，大力提升东、中部自然资本流量是实现区域协调发展的必由之路。要以降低生态足迹强度，提高生态承载力和控制城市化速率三项因素入手，以期实现江西省资源环境和社会经济可持续发展。
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| 关 键 词： | 三维生态足迹 自然资本可持续利用 地理加权回归 时空演替 江西省 |
| 收稿时间： | 2020/6/19 0:00:00 |
EVOLUTION AND DRIVING FACTORS OF SUSTAINABLE UTILIZATION OF NATURAL CAPITAL IN IN JIANGXI PROVINCE FORM THE PERSPECTIVE OF THREE-DIMENSIONAL ECOLOGICAL FOOTPRINT MODEL |
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| Li Shaokun,Wang Shaojun,Zhang Zhi,Chen Xiaoqian.EVOLUTION AND DRIVING FACTORS OF SUSTAINABLE UTILIZATION OF NATURAL CAPITAL IN IN JIANGXI PROVINCE FORM THE PERSPECTIVE OF THREE-DIMENSIONAL ECOLOGICAL FOOTPRINT MODEL[J].Journal of China Agricultural Resources and Regional Planning,2022,43(1):110-123. |
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| Authors: | Li Shaokun Wang Shaojun Zhang Zhi Chen Xiaoqian |
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| Institution: | 1.School of Geography and Information Engineering, China University of Geosciences,Research Center for Spatial Planning and Human-Environment System Simulation, Wuhan 430074, Hubei, China;2.Institute of Geophysics & Geomatics, China University of Geosciences, Wuhan 430074, Hubei, China;3.School of Geosciences, Yangtze University, Wuhan 430100, Hubei, China |
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| Abstract: | |
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| Keywords: | three-dimensional ecological footprint natural capital sustainable utilization geographical weighted regression spatiotemporal evolution Jiangxi province |
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