山西省生态安全综合评价及时空演化

以山西省11个地级市为评价单元,基于PSR模型构建综合评价指标体系,集成熵权法和灰色关联评价模型,对研究区2005—2015年生态安全综合指数、压力指数、状态指数和响应指数进行评价,并分析其时空演变规律。结果表明:2005—2015年研究区生态安全综合指数整体呈上升趋势,安全等级由Ⅱ级和Ⅲ级演变为Ⅳ级和Ⅴ级,区域生态环境改善显著但趋势有所放缓,人类活动对生态环境造成的压力整体较小且有所下降,在消除人类活动对生态环境负面影响方面采取了有效的措施,生态环境治理效果显著;山西省生态安全综合状况南北空间差异较为显著且有扩大的趋势,南部区域和中部区域生态环境安全程度整体优于北部区域,生态压力空间分布有由东西差异向中部与周围区域差异演变的趋势,生态环境状态中部区域与南部和北部区域差异进一步扩大,在消除人类活动对生态环境负面影响方面南部和中部区域采取的措施成效大于北部区域;在自然条件基础之上人类活动对生态环境的响应是研究区生态环境演变的内在机理。     

集中连片特困区旅游扶贫效率与经济发展水平的时空耦合关系——以武陵山片区为例

采用SBM模型和熵权TOPSIS分别测算武陵山片区42个国家级贫困县2010—2016年旅游扶贫效率和经济发展水平;运用耦合度模型探析旅游扶贫效率与经济发展水平的时空耦合关系。结果表明:①武陵山片区旅游扶贫效率整体水平较高,在小幅度波动中稳步上升,但各国家级贫困县旅游扶贫效率差异显著。②武陵山片区经济发展水平总体呈上升趋势,但综合指数较低,经济增速缓慢,区域差异显著。③研究期内,旅游扶贫效率与经济发展水平的耦合度较高且呈持续上升态势,二者处于良性协调发展状态;旅游扶贫效率与经济发展水平呈现显著的双向正相关关系,相较于旅游扶贫效率对经济发展水平的影响程度,区域经济水平的增长对提升旅游扶贫效率作用更加明显。     

武陵山片区多维贫困度量及其空间表征

连片特困地区是我国当今扶贫攻坚的主要战场,精准识别贫困人口及贫困类型是开展精准扶贫的关键。从多维贫困指数及发生率角度探讨我国扶贫问题已成为当今国内研究的焦点。在科学、系统设计多维贫困测算指标的基础上,以武陵山片区扶贫重点市(州)为例,构建基于"单维度、多维度识别及贫困加总/分解"多维贫困测算法对研究区域贫困人口进行测算与分析。利用Kriging法对非样本点进行空间插值,从而系统、合理地分析研究区域多维贫困的空间分布状况。结果显示:武陵山片区农村家庭存在多个维度的贫困,多维贫困发生率较高,多维贫困家庭达到了70.9%,重度贫困家庭达到了40.1%;多维贫困指数较高,其中燃料、人均收入、教育年限对贫困指数的影响较大;此外,不同地区各贫困指标差异不同,地处武陵山片区的怀化及湘西自治州的农村多维贫困问题比较严重。     

湖南武陵山片区特色文化产业集群发展动力因素的实证研究

文化产业集群是一种能够提升区域经济发展水平,提高区域文化竞争实力的发展项目,湖南武陵山片区属于我国少数民族聚集区,当地区域经济的发展水平不高,村民的文化程度较低,武陵山特色文化集群发展有其独特的动因,通过实证研究,构建武陵山片区特色文化产业发展的动力因素影响模型,在阐述湖南武陵山片区特色文化集群化发展现状基础上,分析影响湖南武陵山片区特色文化产业集群化发展的动力因素及存在的问题,提出加快湖南武陵山片区特色文化产业集群化发展的若干对策.希望可以找到片区文化产业发展的,进而更好地促进区域经济的快速发展.     

湖南省新型城镇化与金融支持的耦合协调发展

通过构建新型城镇化建设和金融支持水平的综合评价体系,基于2000、2005、2010、2015年面板数据,使用熵值法并建立耦合协调模型,分析了湖南省各市州新型城镇化和金融支持水平综合指数、协调发展状况以及时空演变特征。结果表明:①2000—2015年湖南省各市州新型城镇化建设综合指数稳步提高,区域差异表现为东部大于西部的阶梯分布特征。金融支持综合指数呈现波动上升趋势,总体上低于同期新型城镇化建设水平。②从时间维度看,新型城镇化与金融支持协调发展水平总体呈上升态势,2010—2015年提升幅度最高。各市州协调发展水平差距由大变小,趋于平衡发展。从空间角度分析,湖南省区域间差距较大,呈现出长株潭城市群发展水平遥遥领先,大湘西地区协调发展速度最快,其他市州耦合协调发展程度参差不齐的态势。③金融支持与新型城镇化的相对发展状况呈"倒三角"态势,两系统协调发展的主要制约因素在于城市建设资金、存贷比、金融中介效率方面。     

连片特困地区旅游扶贫效率评价及时空分异——以武陵山湖南片区20个县(市、区)为例

运用DEA模型开展旅游扶贫效率评价,构建从经典DEA模型到Bootstrap方法的两阶段评价模型,以武陵山湖南片区20个贫困县(市、区)为例进行实证研究,发现该区域旅游扶贫绩效总体呈现上升趋势,但仍有较大发展空间,且存在较大地区差异性。引入生命周期模型分析显示,该区域旅游扶贫效率形态主要为潜力期和朝阳期,尚处于成长阶段,应分别制定适宜的发展策略。     

甘肃省生态安全评价研究

文章依据改进的PSR模型,从压力、状态、响应这三个角度构建了适宜甘肃省生态安全评价的指标体系,通过熵权法和因子分析法相结合的方法计算了指标的权重。并在此基础上运用综合指数法对甘肃省的生态安全进行了综合评价,结果显示:生态安全指数总体上呈上升的趋势,但不容乐观,大部分年份的生态安全还处于较差状态;压力指数有较大的限制作用,响应指数有积极的推动作用,状态指数的影响最小;城市化率、水土流失率、社会经济压力、土地盐碱化程度、环境保护与治理响应是主要限制因素。     

基于RS & GIS的西双版纳生态安全评价

生态安全评价是生态安全研究的核心内容之一.生态安全评价中涉及大量的空间信息,而遥感为信息的快速地获取提供了有力的支持,地理信息系统中的空间分析方法则对各评价要素进行空间综合分析,并能揭示研究区域的生态安全全空间差异.本文通过对遥感、地理信息系统和层次分析方法的综合集成,构建了生态安全评价的空间多级加权叠加模型,并运用该模型方法,对西双版纳2000年的生态安全空间分布状况进行了分析评价.结果表明,西双版纳2000年的生态环境安全指数平均为58.74,最大值为98.81,最小值为18.68.从空间分布上来看,高海拔区域的生态安全状况比低海拔区域的生态安全状况要好;中东部地区的生态安全状况较西部明显要好;大坡度区域的生态安全状况较差.     

武陵山片区企业经营环境与发展战略研究——以湘西州为例

改善企业经营环境,进行恰当的战略选择,已成为武陵山片区促进企业稳步发展,带动经济增长的关键问题。课题组通过对武陵山片区的湘西州企业发展的现状进行调查,立足于企业发展的内外部经营环境的分析,运用战略地位和行动评估矩阵SPACE分析法对湘西州企业发展的基本战略进行定位。     

基于PSR模型的三峡库区生态安全评价及动态预警研究

城镇化与工业化高速发展造成生态环境保护与经济发展之间矛盾加剧。以长江经济带核心生态圈三峡库区作为整体研究区域,构建基于PSR的库区生态安全评价指标体系,运用层次分析法和熵值法综合评价思维,从三峡库区自然、经济、社会和生态方面选取19个指标,并计算出综合权重。通过2000—2017年三峡库区区域生态安全状况设计预警机制来进行评价和预警,客观评价三峡库区生态安全状况及其变化规律,同时对生态安全适时准确预警。研究发现,三峡库区生态安全综合指数随时间总体呈上升趋势;生态安全指数空间上整体良好,全区域生态安全综合指数呈南高北低趋势,重庆渝中区、湖北夷陵区需要警惕。     

基于云模型的旅游发展绩效评估——以武陵山片区为例

旅游发展绩效评估是旅游发展研究中的关键问题之一。文章基于云模型理论,综合考虑社会和经济等影响因素,构建三级16项指标的旅游发展绩效评估体系。利用层次分析法确定指标权重,计算旅游发展绩效评估的综合确定度。然后,以武陵山片区为例进行实证评估,得到武陵山各片区的旅游发展绩效评估的绩效等级。结果表明该算法可以对旅游发展的绩效进行预测,为旅游发展绩效评估提供了新途径。     

基于P-S-R模型的新疆生态安全的测度与评价

选取反映生态安全状况的因子,收集了新疆1990～2009年间17个因子的数据,采用P-S-R模型构建三个层次的生态安全评价指标体系分析新疆生态安全。结果表明新疆生态安全状况总体呈逐渐改善趋势,但形势依然严峻,提出相关改善建议。     

基于RS＆GIS的西双版纳生态安全评价

生态安全评价是生态安全研究的核心内容之一。生态安全评价中涉及大量的空间信息,而遥感为信息的快速地获取提供了有力的支持,地理信息系统中的空间分析方法则对各评价要素进行空间综合分析,并能揭示研究区域的生态安全全空间差异。本文通过对遥感、地理信息系统和层次分析方法的综合集成,构建了生态安全评价的空间多级加权叠加模型,并运用该模型方法,对西双版纳2000年的生态安全空间分布状况进行了分析评价。结果表明,西双版纳2000年的生态环境安全指数平均为58．74,最大值为98．81,最小值为18．68。从空间分布上来看,高海拔区域的生态安全状况比低海拔区域的生态安全状况要好;中东部地区的生态安全状况较西部明显要好;大坡度区域的生态安全状况较差。     

基于P-S-R的土地资源生态环境安全评价——以湖北省为例

基于P-S-R(Pressure-State-Response)概念框架,构建具有区域特色的土地资源生态环境评价指标体系,运用最优组合赋权法确定权重和综合评价法建立土地生态安全评价模型,并运用该模型对湖北省1998~2013年土地资源生态环境安全进行评价和分析。结果表明,近十六年来,湖北省土地生态压力呈逐年减少趋势,土地生态状态和土地生态响应呈逐年增大趋势,湖北省的土地资源生态环境安全呈上升趋势。同时,研究表明,耕地面积的人均占有量,农用化肥的施用数量,人口的自然增长率及人口密度指标对本区土地生态安全影响最大,要想提高土地资源生态环境安全就需要从以上四个方面着手。     

莱州湾海洋生态保护与海域使用协调发展测度及路径选择研究

厘清海洋生态环境与海域使用之间的关系、促使两者耦合协调发展,是协调海洋保护与开发之间矛盾,推进渤海综合治理的关键所在。通过构建耦合模型,研究了中国莱州湾9个沿海区县生态环境与海域利用的协调关系。依据模型得出的生态环境综合评价指数及海域利用综合评价指数,分析了研究区域海洋生态环境状况及海域利用现状的空间差异。根据生态环境与海域使用耦合协调指数,将9个区县划分为4类,提出了各类型区县在处理生态环境保护与海洋开发关系上的发展路径和对策,为莱州湾及渤海生态保护与海域使用的协调发展提供借鉴和建议,为推进渤海综合治理提供参考。     

武陵山片区城镇化与生态环境响应的计量分析——以湘西自治州为例

以武陵山片区湘西自治州为研究对象,通过建立指标体系,运用主成分分析、VAR模型的脉冲响应函数和方差分解等方法,对该地区的城镇化综合水平和生态环境综合质量及其分量进行测算,并进一步探讨了城镇化和生态环境响应的动态计量关系,结果表明:1湘西自治州目前以人口城镇化和经济城镇化为主,且城镇化与经济增长演变过程表现出良好的耦合态势,而生态环境综合质量及其分量皆呈现出各自变化的特征;2城镇化进程的生态环境响应主要为压力响应和保护响应,状态响应并不明显;3城镇化对生态环境综合质量和生态环境压力的冲击作用都从负向效应转向正向效应,而对生态环境保护具有持持续的正向效应,在目前发展进程中,城镇化对生态环境的正向作用远大于生态环境对其的反作用。     

湖南武陵山片区普惠金融发展研究

基于2006-2015年湖南武陵山片区37县市区的数据,利用ArcGIS 10.2软件对片区普惠金融发展水平的时空演变进行分析.对普惠金融发展的六个维度的时空演变规律的分析结果表明,湖南武陵山片区普惠金融发展的各个维度均展现出了明显的空间差异,不同维度表现出的时空演变规律之间也存在差异,区域普惠金融整体发展水平不高.最后,根据研究结论提出了促进湖南武陵山片区普惠金融发展的政策建议.     

武陵山片区区域经济协同度的评价研究

构建区域经济子系统有序度模型和区域经济复合系统协同度模型,选择区域经济序参量,以武陵山片区为例评价不同区域之间的经济协同发展程度,并分析武陵山片区区域经济协同发展的趋势。结果表明,2007—2012年武陵山片区区域经济协同度的最大值为0.225,最小值为0.058,平均值为0.15,说明从整体上看,区域经济协同发展的程度不高,且在2012年,协同度开始出现了下降的趋势,但每个区域经济子系统的有序度历年来都呈上升的态势。最后,提出了在协调各区域经济发展基础上实现各区域功能整合发展的政策建议。     

基于RBF神经网络模型的资源型城市生态安全预警——以榆林市为例

运用SDI(状态—胁迫—免疫)模型构建资源型城市生态安全预警指标体系,基于RBF神经网络模型及警情评判标准对榆林市2010—2016年的生态安全状况进行分析,并对榆林市2017—2021年的生态安全演化趋势进行动态预测。研究结果表明:(1)RBF神经网络模型能够有效地用于资源型城市生态安全预警分析,拟合精度较高;(2)2010—2016年,榆林市整体生态安全警情指数不断上升,但是仍处于临界安全状态;(3)根据未来趋势预测结果,到2020年,榆林市生态安全"状态"子系统警情指数将有大幅提升,"胁迫"子系统生态安全警情指数呈略微下降趋势,"免疫"子系统呈波动趋势。由此表明,快速提升榆林市生态安全状况,首先要改善胁迫子系统的状况,其次是加强免疫子系统的免疫能力,据此提出了针对榆林市提升生态安全状况的四条响应措施。     

喀斯特山区土地资源生态承载力评价与障碍因素诊断——以贵州省为例

对土地资源生态承载力研究可反映出一个地区的绿色程度、人地协同程度。基于人地协同视角,运用DPSIR模型和障碍度模型对2005—2018年喀斯特山区贵州省土地资源生态承载力进行评价及障碍因素诊断。研究表明:(1)贵州省土地资源生态承载力总体呈上升态势,综合承载指数极差达128.46%。(2)2005—2018年贵州省土地资源生态承载力的驱动力指数、状态指数、响应指数总体皆为上升态势,压力指数、影响指数整体上表现出波动下降的变化趋势,揭示经济社会发展与土地资源生态环境承载力进一步协调,但还有一定的提升空间;压力指数、影响指数指标作为土地资源生态环境的直接反应成为影响贵州省土地资源生态承载力状态的主要障碍因素。(3)影响贵州省土地资源生态承载力的主要障碍因素为人口密度、常住总人口、人均绿地面积、碳排放总量、人均粮食产量。