为验证喀斯特地区山地城镇化发展和水资源载荷（用水量）之间的相关性，本文引用STRIPAT模型和环境库兹涅茨曲线，定量分析水资源载荷（Ii）与社会经济因素中的人口（Pi）、城镇化水平（Ui）、富裕度（Ai）、技术（Ti）之间的关系，并通过岭回归模型拟合得到Ii、Pi、Ui、Ai四个变量的系数，进一步得到公式（4）：lnIi=4.0698-0.2008lnPi+0.3162lnUi-0.0419lnAi+0.0021(lnAi)2-0.0140lnTi+0.1269。研究结果：1.根据公式4得到人口（Pi），城镇化水平（Ui），富裕度(Ai)和技术（Ti）这四个自变量每发生1%的变化，将引起水资源载荷（Ii）发生－0.2008%、0.3162%、－（0.0419%-0.0042%InA）%、－0.2008%、和－0.0140%的变化；2.城镇化水平的二次项系数为正值，表明不存在环境库茨兹涅曲线；比较经济增长与技术进步对水资源载荷（用水量）的影响；3.根据上述研究结果设置6种城市发展方案，经过计算后发现在方案5中，如果GDP处于高速增长趋势，常驻人口保持中速增长，严格控制城市化进程，及提高节水能效，则2020年和2025年毕节市水资源消费总量分别是781036.93 x104m3，771746.4 x104m3，这时的水资源载荷较小。研究结论：毕节市的水环境载荷和人口以及城镇化水平高度相关。
Abstract
Abstract:To verify the correlation between urbanization and the consumption of water resources, the paper quoted stripat model and the kuznets curve to analyse the water environmental load quantitatively and its relationship between social and economic factors, such as population(Pi),urbanization (Ui), GDP (Ai) and Technology (Ti).Through ridge regression model , the coefficient of four variables (Pi,Ui,Ai,Ti)can get . From the research,three results can get . If the population(Pi) ,urbanization level (Ui), GDP(Ai) and technology (Ti) ,each of the four independent variables changed 1%, will cause the water environment load change- 0.2008%, 0.3162%, - (0.0419% 0.0042% InA) %, 0.2008%,or 0.0140%. the urbanization’s the coefficient of quadric is positive,showing that kuznets curve is not existing; it compared the positive and negative effects of the economic growth and technological progress to the environment load; based on the above research, the paper get the conclusions that the scheme 5 in the six schemes is the most suitable developing pattern for a city. In scheme 5, if GDP is in the rapid growth trend, the population keep the medium growing speed, and strictly control the urbanization, the water saving efficiency is improved, from the 2020 to 2025,,the bijie city water consumption is 781036.93 x104m3 and 771746.4 x104m3 respectively, water resource load is the lowest at this time.
{{custom_sec.title}}
{{custom_sec.title}}
{{custom_sec.content}}
参考文献
[1]胡雪萍,李丹青. 城镇化进程中生态足迹的动态变化及影响因素分析——以安徽省为例[J].长江流域资源与环境,2016,25(02):300-306.
[2]章茹,蒋元勇,万金保,戴年华,李述. 城镇化过程对鄱阳湖流域生态系统的影响[J].长江流域资源与环境,2014,23(03):400-406.
[3]Coordination of Urbanization and Water Ecological Environment in Shayinghe River Basin,China[J]. Chinese Geographical Science,2011,21(04):476-495.
[4]官冬杰,苏印,左太安,苏维词. 贵州省毕节市水资源生态承载力动态变化评价[J]. 重庆交通大学学报(自然科学版),2015,34(02):77-84
[5]袁道先．对南方岩溶石山地区地下水资源及生态环境地质调查的一些意见[J].中国岩溶,2000,19( 2) : 103-108.
[6]袁道先,薛禹群,傅家谟,等.防止我国西南岩溶地区地下河变成“下水道”的对策和建议[R]. 北京:中国科学院院士建议, 2007. 1-16．
[7]水美贵州“十二五”巡礼·毕节市 乌蒙激荡水能量 http://www.gywb.cn/content/2015-12/24/content_4379119.htm?
[8]苏印,官冬杰,苏维词.基于SPA的喀斯特地区水安全评价——以贵州省为例[J]. 中国岩溶, 2015, 34(6):560-569.
[9]杨振华,苏维词,赵卫权.岩溶地区水资源与经济发展脱钩分析[J]. 经济地理, 2016,36(10):159-165.
[10]张凤太,王腊春,苏维词.基于DPSIRM概念框架模型的岩溶区水资源安全评价[J].中国环境科学, 2015, 35(11):3511-3520.
[11]周亮广,梁虹.喀斯特地区水资源承载力评价研究--以贵州省为例[J].中国岩溶,2006,25(1):23-28.
[12]周亮广,梁虹.基于主成分分析和熵的喀斯特地区水资源承载力动态变化研究——以贵阳市为例[J].自然资源学报, 2006, 21(5):827-833.
[13]张凤太,苏维词.基于均方差-TOPSIS模型的贵州水生态安全评价研究[J].灌溉排水学报,2016,35(9):88-92.
[14]何仁伟,刘邵权,刘运伟.基于系统动力学的中国西南岩溶区的水资源承载力——以贵州省毕节地区为例[J]. 地理科学, 2011,31(11):1376-1382.
[15]DIETZ T,ROSA E A.Rethinking the environmental impacts of population,afflunence ,and Technology[J].Human Ecology Re-view,1994(11):277-300.
[16]Yang J, Chen L, Steele J C, et al. An extended study on historical mercury accumulation in lake sediment of Shanghai: The contribution of socioeconomic driver[J]. Environmental Pollution, 2016, 219(07):612-619.
[17]WU Yu-ming,LIU Lu-yan. Spatial heterogeneity and its influencing factors of carbon emissions in 17 cities of Shandong province[J]. Ecological Economy,2015,(04):302-312.
[18]黄蕊,王铮,丁冠群,龚洋冉,刘昌新.基于STIRPAT模型的江苏省能源消费碳排放影响因素分析及趋势预测[J]地理研究,2016,35(04):781-789.
[19]Analysis of Major Driving Forces of Ecological Footprint Based on the STRIPAT Model and RR Method:A Case of Sichuan Province,Southwest China[J]. Journal of Mountain Science,2011,(04):611-618.
[20]姜磊,季民河.基于STIRPAT模型的中国能源压力分析——基于空间计量经济学模型的视角[J]地理科学,2011,29(09):1072-1077.
[21]孙昌龙,靳诺,张小雷,杜宏茹.城市化不同演化阶段对碳排放的影响差异[J].地理科学,2013,33(03):266-272.
[22]苑韶峰,杨丽霞,杨桂山,姚士谋.耕地非农化的社会经济驱动因素异质性研究——基于STIRPAT和GWR模型的实证分析[J].经济地理,2013,33(05):137-143.
[23]肖思思,黄贤金,吴春笃.江苏省生态足迹时间维度变化及其驱动因素分析——基于PLS方法对STIRPAT模型的修正[J].地理与地理信息科学,2012,28(03):76-82.
[24]张乐勤,陈素平,王文琴,许信旺.基于STIRPAT模型的安徽省池州市建设用地扩展驱动因子测度[J].地理科学进展,2012,31(09):1235-1242.
[25]鲁凤,徐建华,胡秀芳,钱鹏. 生态足迹与经济增长的定量关系及其社会经济驱动机制——以新疆为例[J].地理与地理信息报,2012,28(05):70-74.
[26]郭卫华,周永章,阚兴龙. 990—2012年广东省废水排放特征及其驱动因素——基于STIRPAT模型和脱钩指数的研究[J]. 灌溉排水学 报,2015,34(02):7-1024.
[27]金淑婷,石培基,李博,魏伟.基于STIRPAT模型分析水资源控制下①武威市城市发展模式[J].干旱区地理,2013,36(05):875-882.
[28]杨万平,袁晓玲.环境库兹涅茨曲线假说在中国的经验研究[J]. 长江流域资源与环境,2009,18(08):704-710.
[29]燕华,郭运功,林逢春.基于STIRPAT模型分析CO_2控制下上海城市发展模式[J] 地理学报,2010,65(08):983-990.
[30]王惠文，偏最小二乘回归的线性与非线性方法[M].北京国防工业出版社，2006.
[31]何晓群、刘云卿编著．《应用回归分析（第三版）》．北京：中国人民大学出版社2011
[32]左太安.西南喀斯特山区石漠化贫困效应研究[D].西南大学,2014.
鄂公网安备 42010602001274号 鄂ICP备14015464号-1