基于ARIMA模型的区域水生态足迹时间序列分析

生态环境 2 0, 51: 49 0 6 l()9 .8E o o y a dEn i n n c l g n v r me t o

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基于 A I R MA模型的区域水生态足迹时间序列分析胡永红，吴志峰，李定强。,卓慕宁 。I中国科学院华南植物园，广东广州 505; . . 160 2中国科学院研究生院 .北京 1 03; 00 9 3广东省生态环境与土壤研究所.广东广州 5 05 . 160

摘要：2 0世纪末以来，生态足迹理论应用研究成为生态经济学的一个热点，而生态足迹指标的可预测性一直是研究中争论

的一个焦点。通过分析 14- 19年广州市的水生态足迹变化，并对计算结果进行 A I 99 98 RMA模型时间序列预测分析，以揭

示广州水资源利用和水产品消耗的发展变化规律，并根据其发展变化规律预测广州市未来水：态足迹的变动。结果表明， q三 A I (,2模型能较好的拟合广州市 14 -19年期间水生态足迹变化，经 19- 19年实际计算结果验证所建模型， RMA2, 2) 99-93 - - 94 98误差在 5左右；%应用 A I (,2 RMA2,预测广州市 1 9-08 2) 9 -20年的人均水生态足迹，结果分别为： . 3, . 6,O 1 9- O 9 O 5 2 . 4, 5 5 6 7 7O790 . 02 . 1 5 .6 l . 5 7￣ 7 4 - 94 m2 .7,O8,O9 ,09 4l,1 2 ,1 8 4,l 4 3h,预测结果表明广州市 1 9- 2 0 4 05 0 5 0 1 9 9- 0 8年期间的人均水 -

生态足迹仍呈较快升趋势，民对于水产品的需求提高以及城市发展、口居人增加等社会经济因素足导致这种趋势产生的主要原因。

关键词：水生态足迹；ARMA模型；时间序列 I中图分类号：F 6 .;X2 0 22 4文献标识码：A 文章编号：17 . 15( 0 6) 1 0 40 6 22 7 2 0 0 . 9 .5 0

生态足迹是量化可持续发展的一个形象化的指标。它是基于一个区域的特定经济水平下，将人类对资源的消耗和由此产生的环境污染换算成这种行为所需要的生态生产面积，并将其与实际资源利用水平所能提供的生态生产面积进行对比，来衡量一个区域的可持续性程度I 2在前人的研究中， l] -0

对比分析，验证模型的可行性；在此基础上，应用所建模型预测未来若干年内的水生态足迹变化，以期为政府决策部门提供水资源与水产品的生产和消耗决策规划提供依据，同时为生态足迹指标的预测性分析提供了一个可行的途径。

1资料来源与水生态足迹计算

主要通过对生态足迹六种生态生产面积类型的综研究数据资料来源于广州市统计年鉴合测算来度量一个区域的可持续性程度【,这样 ( 99 l9年 )I,为了避免行政区划变迁与统 2】 14一 9 8 l引

的研究通常存在两个方面的不足：一是基于静态数计数据差异对结果的影响，对数据做了消除量纲处据的计算不能反映时间变化规律；另一方面是综合理，将其调整为整个广州市的消耗值。具体计算方 生态足迹计算容易掩盖关键生态生产面积类型的法如下：突出作用。倒生态足迹的计算中将生产人们消耗的资源以及在研究中为了得到一个区域的生态足迹发展的吸收生产生活产生的废弃物所需的生态生产性土地动态趋势，通常需要对区域生态足迹指标进行长期分为耕地、草场、林地、建筑用地、化石能源用地追踪【引找到生态足迹时间变化发展规律， .,卜以达到和水域六种类型【。水域生态足迹是其中一种类型， . 人们对生态足迹指标可预测性要求。时间序列预测方法是一种能够充分利用历史数据对未来状况做出 推测的数学方法，已广泛应用于气象、天文、经济、 管理、机械、生物、医学、水利、化工、农林等各个部门和研究领域，并取得了很好的效果引。本文尝试应用时间序列分析模型 A I对广州市 RMA 14—19 99 93年期间水生态足迹计算结果进行建模分析，并用所建立模型来预测 l9一 l9 9 4 98年的水生态足迹，与 l9一 l9 94 9 8年的实际计算数据进行

主要表征区域水资源和水产品消耗的可持续状况。 淡水生态足迹计算公式：E w N f=N )N _r / F= ew ( H A/ J AG (彳 E F为总的淡水生态足迹； f为人均淡水生态 e w

足迹； N为总人口；为淡水消耗量； H A为区域水

面积；G为淡水供水量；根据区域单位水面积的供水量和人均消耗水量确定需要的水面积I。 J制水产品生态足迹计算公式：E￣N f N j a,‘‘c ) F= es= r‘ a N ( =

f ( 1泸 )

基金项目：国家自然科学基金项目( 07 14)广东省科技项目重大专项项目(0 4 34 4 0; 4 5 16; 20 A 00 04)广东省自然科学基金项目( 4 0 13 0 18 ) 0 2 16, 32 8; 广东省科技厅攻关项目 ( 02 3 22 2 0C 20 )

作奢简介：胡永红 ( 9 9,, 17一)男硕士，研究方向为环境生态。Em i h ynh a s ua. . - a:u og@m i. c a c l l g s cn 通讯作者，Ema: f@sig . - iz l wu oldc . n收稿日期：20 -92 0 50 -1

胡永红等：基于 A I RMA模型的区域水生态足迹时间序列分析

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E为总的水产品生态足迹；e为人均水产品 l,生态足迹；为总人口；C为淡水人均消费量； iⅣ P 为区域平均水面积生产能力；指生态生产性土地 类型中的水；a a为贸易调整后人均水面积；r j为均衡因子l。” J汇总淡水生态足迹与水产品生态足迹即是一

2 RMA模型介绍 A I17 0年 B x和 Jni提出 A I (uo - 9 o ekn s RMA A t e r ges e nert v g vr e rsv t a d i I g e Moi ea )模， nA g译为综合

个区域总的水生态足迹：EF EF+ = w EF

表1为广州市水生态足迹的计算结果。

自回归移动平均模型，也称为 B xJnis J J o . k法【。 e n 该模型适用于非平稳时间序列，应用中需要通过若干次差分将非平稳时间序列转化为平稳时间序列， 再对此平稳时间序列进行定阶和参数估计，得到 P, q的值，然后就可以依据 A I (,d )型 RMA P,q模对时间序列进行预测分析，本质上来说

裹 1 14— 93 9 9 1 9年广州市人均水生态足迹计算结果Ta l e a i b elP rc p t aAEF o Ou n z o r m 1 4 o1 9 f a g h ufo 9 9t 9 3

1表中水资源部分数据源于广东省环境统计资料汇编 (9 319 ) ) 19 - 9,广东省环保局 9

AI RMA模型是将时间序列平稳化后由A MA模型 R来处理是一相同过程。 从定义上来说即是：一个非平稳时间序列 l Y, 3 .,过Vy 一 _, ￣v vy=, 2Y…}通产 lV r ( f ) V一—……等依次差分成平稳时间序列

,使 ( 1 )得满足 A MA (,模型： R P q)I一-￣一+……+ p i￣ I2 2 - 0e一一……一 Oe 2,2 qtg e—O e—一 t it I_ 『、

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且 )=0 O )与 (=0的所有根的模大于 1 B;,

仇，…为自回归参数；,o,…岛为滑动平均 2参数；随机项 e为服从 0均值、方差为 O的正态 - 分布且互相独立的白噪声序列；则称为综合自 回归移动平均序列，即 A I (,d )以 RMA P,q,所 A I R MA模型的一般表示形式为：cB(一局 tOB e p )1 ( Y= ()f

不是平稳时间序列，所以需要对其差分使样本时间 序列平稳化。经过二阶差分后，样本时间序列的自 相关函数大部分落于置信区间内。样本变化趋势被消除(下页图 2, )说明时间序列已经处于平稳状态。32序列中心化 .

3 A MA模型构建 RI31时间序列平稳化 .

设差分后的平稳时间序列，,… ., . 计 …… 此处隐藏：13609字，全部文档内容请下载后查看。喜欢就下载吧 ……