城市生态足迹时间序列分析与预测

现代城市人口发展趋势的时间序列预测模型1. 引言现代城市人口的发展趋势对于城市规划、社会经济发展等方面具有重要意义。

时间序列预测模型是一种重要的工具，可以帮助我们预测未来城市人口的变化趋势。

本文将介绍现代城市人口发展趋势的时间序列预测模型，并分析其在实际应用中的价值和局限性。

2. 现代城市人口发展趋势分析在现代社会，城市化进程不断加快，城市人口规模不断扩大。

为了更好地了解和掌握现代城市人口发展趋势，我们可以通过对历史数据进行分析来揭示一些规律和特点。

通过统计数据和相关研究报告，我们可以了解到不同地区、不同国家的城市化进程存在一定差异，但总体上呈现出稳定增长的态势。

3. 时间序列预测模型介绍时间序列预测是一种基于历史数据进行未来值预测的方法。

常用的时间序列预测模型包括移动平均法、指数平滑法、ARIMA 模型等。

这些模型通过对历史数据的分析和建模，可以预测未来一段时间内的数值变化趋势。

4. 移动平均法移动平均法是一种简单有效的时间序列预测模型。

它通过计算一定时间段内数据的平均值来预测未来数值。

移动平均法适用于数据变化较为平稳的情况，对于长期趋势和周期性变化较为明显的数据，效果较好。

5. 指数平滑法指数平滑法是一种利用历史数据赋予不同权重进行预测的方法。

它通过对历史数据进行加权计算，赋予近期数据更高权重，从而更好地反映近期趋势。

指数平滑法适用于短期波动较大、长期趋势不明显的情况。

6. ARIMA 模型ARIMA 模型是一种常用于时间序列分析和预测的方法。

ARIMA 模型结合了自回归（AR）和移动平均（MA）两个部分，并考虑了时间序列中存在的趋势、季节性等因素。

ARIMA 模型适用于具有明显趋势和季节性变化的时间序列。

7. 时间序列预测模型的应用案例时间序列预测模型在现代城市人口发展趋势的预测中具有广泛应用。

例如，可以利用移动平均法对城市人口的年均增长率进行预测，以帮助城市规划部门制定合理的发展规划。

指数平滑法可以用于对短期内人口波动进行预测，以帮助领导部门制定灵活的措施。

5.2生态系统承载力理论与方法1.城市生态系统承载力：-------正常情况下，城市生态系统维系其自身健康、稳定发展的潜在能力，主要表现为城市生态系统对可能影响甚至破坏其健康状态的压力产生的防御能力、在压力消失后的恢复能力及为达到某一适宜目标的发展能力。

1.生态承载力评价方法：1) 模型预估法。

2) 自然植被净第一性生产力测算法。

3) 生态足迹法。

4）资源与需求差量法。

5）状态空间法。

1..生态足迹指生产一定人口消费的资源及吸纳这些人口所产生的废弃物所需要的具有生态生产总面积（包括陆地和水域）（生物生产力的地域空间面积），其中生物生产也称为生态生产，是指生态系统中的生物从外界环境中吸收物质和能量转化为新的物质和能量，从而实现物质和能量的积累。

生态生产性土地---具有生态生产能力的土地或水体。

1) 生态足迹方法:A以生态空间利用作为限制性因子B评估人类对生态系统的资源供给、废弃物消纳和基础建设空间支持等三类服务功能的消费与利用程度C揭示生态系统产品和服务在不同人群的分配和人类对生产性空间的排他性占用情况。

2) 在生态足迹账户核算中，生物生产性土地面积主要分为如下6种类型：化石能源用地、草地、林地、建设用地、农用地和近海水域3）全球性公顷生态足迹的单位是gha ，即全球性公顷，一个单位的全球性公顷相当于1hm2具有全球平均产量的生产力空间。

生态足迹的任务是计算各项消费所使用的以gha为单位的土地面积。

4）扣除了12%的生物多样性保护面积5）计算生态足迹时采用全球化石能源生产土地单位面积的平均发热量为标准，将当地能源消费所消耗的热量折算成一定的化石燃料用地面积。

6）在对世界上各城市的生态足迹计算中可发现，几乎所有城市都占有比其自身行政面积可提供的大得多的生态足迹。

发达国家城市的生态足迹更是数倍乃至数十倍于其自身的城市面积。

这说明，随着国际贸易和国内贸易的进行，就发达国家而言，它们需要从发展中国家输入生态足迹；就城市而言，它们需要从农村、郊区输入生态足迹。

基于ARIMA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【期刊名称】《生态环境学报》【年(卷),期】2006(015)001【摘要】20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1949-1998年广州市的水生态足迹变化,并对计算结果进行ARIMA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生态足迹的变动.结果表明,ARIMA(2,2,2)模型能较好的拟合广州市1949-1993年期间水生态足迹变化,经1994-1998年实际计算结果验证所建模型,误差在5%左右;应用ARIMA(2,2,2)预测广州市1999-2008年的人均水生态足迹,结果分别为:0.593 5,0.656 2,0.714 7,0.779 0,0.840 2,0.901 55,0.964 11,1.02557,1.08744,1.14943 hm2,预测结果表明广州市1999-2008年期间的人均水生态足迹仍呈较快上升趋势,居民对于水产品的需求提高以及城市发展、人口增加等社会经济因素是导致这种趋势产生的主要原因.【总页数】5页(P94-98)【作者】胡永红;吴志峰;李定强;卓慕宁【作者单位】中国科学院华南植物园,广东,广州,510650;中国科学院研究生院,北京,100039;中国科学院华南植物园,广东,广州,510650;广东省生态环境与土壤研究所,广东,广州,510650;中国科学院华南植物园,广东,广州,510650;广东省生态环境与土壤研究所,广东,广州,510650;中国科学院华南植物园,广东,广州,510650;广东省生态环境与土壤研究所,广东,广州,510650【正文语种】中文【中图分类】F062.2;X24【相关文献】1.基于时间序列分析的2016年中超联赛进球ARIMA模型研究 [J], 全涛2.基于ARIMA模型对江西省CPI的时间序列分析与预测 [J], 戴玉泉3.基于时间序列分析的O3污染监测数据ARIMA模型 [J], 徐燕4.基于ARIMA模型的云南省GDP的时间序列分析及预测 [J], 郑伟;张坤;关南星5.基于ARIMA模型的山西省水资源生态足迹时间序列分析 [J], 张勇;张治国;董晓辉;杜轶;李有华;郭汉清因版权原因，仅展示原文概要，查看原文内容请购买。

《长江丛刊》2018.05179中国各省生态足迹的发展研究■李　红／安徽大学社会与政治学院摘　要：中国地处中亚地区，东临大海，西朝山地高原，地貌特征极其复杂。

由于自然生态条件的影响，全国的人口分布及对资源的需求和消耗也不尽相同。

本文则利用生态足迹的方法，通过对现有统计资料的分析，来计算出中国各省的生态足迹和生态承载力，从而观察各省的的生态盈余或生态赤字情况。

通过对各省生态足迹和生态承载力研究来讨论各省的发展道路是否符合可持续发展的要求。

关键词：中国各省　生态足迹　预测　可持续发展后工业时期，随着经济发展水平的不断提高，人们也越来越重视生态环境的保护。

可持续发展的要求更是成为了全世界人民共同的呼声。

而生态足迹就是衡量一个地区可持续发展水平的一个最为全面的指标。

本文则通过对现阶段中国各省生态足迹的研究，并利用SPSS 软件来预测2017年中国各地的生态足迹和生态承载力，为2017年中国各省制定相应可持续发展策略提供参考。

一、测算方法及数据选择（一）测算方法生态足迹的计算必须基于以下四个基本假设：第一是人类所消费的绝大多少资源及所产生的废物是可以定点计算和课跟踪的；第二是绝大多数资源与废弃物可以用生物生产性土地面积来衡量；第三是各种生物生产性土地通过均衡因子转化后，可以采用全球公顷来表示；最后一个假设是在全球公顷为单位的基础上，各种类型的生物生产土地面积可以累计计算。

生态足迹的计算包括了耕地、林地、牧草地、建筑用地、生产性水域以及碳吸收用地这六个土地类型。

利用公式：EF=N ×ef=N ∑（αai ）=N ∑（ci/pi ）其中，EF 为区域总生态足迹；Ｎ为人口数;ef 为人均生态足迹;α为均衡因子;ai 为人均i 种消费项目折算的生态生产性面积;i 为消费项目类型;pi 为i 种消费品的平均生产能力;ci 为i 种消费品的人均年消费量。

这样便可以得出某区域的总生态足迹。

本文就利用这样的方法计算出了中国大陆地区31个省份和直辖市从1990年到2009年二十年间的生态足迹。

基于生态足迹的城市发展规划随着全球城市化进程的加速，城市发展面临着诸多挑战，包括资源的紧缺、环境的恶化和社会的不平等。

为了实现可持续发展，越来越多的城市开始采用基于生态足迹的规划方法，以确保城市的发展与生态环境的保护相协调。

生态足迹是一种度量人类活动对自然资源的利用和环境影响的方法。

它通过比较人类活动所需的资源与自然系统可提供的资源之间的差距，来评估人类活动对生态系统的压力。

基于生态足迹的城市发展规划旨在最大限度地减少城市的生态足迹，提高资源利用效率，减少环境污染，实现城市的可持续发展。

首先，基于生态足迹的城市发展规划需要优化土地利用。

城市的土地利用方式直接影响着生态足迹的大小。

传统的城市规划往往以经济发展为导向，忽视了土地的生态功能。

基于生态足迹的规划方法强调保护和恢复生态系统，合理规划城市的绿地和自然保护区，减少城市的建设用地。

同时，通过提高土地利用效率，减少土地的浪费，进一步降低城市的生态足迹。

其次，基于生态足迹的城市发展规划需要推动低碳交通。

交通是城市生态足迹的重要组成部分，尤其是汽车交通对能源消耗和环境污染的贡献较大。

为了减少交通对城市生态系统的压力，城市规划者可以采取一系列措施，如建设更多的公共交通系统、鼓励非机动交通出行、优化交通网络等。

通过减少汽车使用和提高交通效率，可以有效地降低城市的生态足迹。

第三，基于生态足迹的城市发展规划需要提倡循环经济。

传统的城市发展模式往往以资源的线性消耗为基础，导致资源的浪费和环境的破坏。

基于生态足迹的规划方法强调资源的循环利用，通过建设循环经济产业园区、推广废弃物回收利用等措施，实现资源的最大化利用和减少废弃物的产生。

循环经济不仅可以降低城市的生态足迹，还可以促进经济的可持续发展。

最后，基于生态足迹的城市发展规划需要强调社区参与和公众意识的提升。

城市的发展不仅仅是规划者和决策者的责任，也需要广大市民的共同参与和努力。

通过加强公众教育和意识提升，引导市民采取低碳环保的生活方式，减少资源消耗和环境污染。

珠三角区域水资源生态足迹动态分析与预测
牛亚朝;罗柱;王强;付志君;徐承毅
【期刊名称】《人民珠江》
【年(卷),期】2024(45)5
【摘要】水资源的短缺和过度开发制约着大多数地区的可持续发展,为分析水资源可持续利用水平,基于水资源生态足迹法,通过指标计算法(水资源生态经济协调度、水资源可持续利用水平、人均万元GDP水资源生态足迹)动态分析了2010—2022年珠三角区域各地市水资源可持续利用情况,同时构建GM(1,1)灰色预测模型模拟未来10 a该区域人均水资源生态足迹的演变情况,结果表明:从整体趋势来
看,2010—2022年各地市人均水资源生态足迹都有所下降,其中下降趋势最明显的为中山市,下降幅度达到了47.01%;从时间变化上看,珠三角区域各地市的水资源承载力出现较大的差异而呈波动变化;肇庆市的水资源经济协调度较差;佛山市的水资源压力较大,处于不可持续水平;各地市的人均万元水资源生态足迹值都随年份呈下降趋势,未来10 a该区域人均水资源生态足迹呈稳定下降趋势。

研究成果可为未来该地区水资源可持续利用和缓解生态环境压力提供决策依据。

【总页数】12页(P34-45)
【作者】牛亚朝;罗柱;王强;付志君;徐承毅
【作者单位】广东建科源胜工程检测有限公司;广东省建筑科学研究院集团股份有限公司;珠江水利委员会珠江水利科学研究院
【正文语种】中文
【中图分类】TV213.4
【相关文献】
1.云南省水资源生态足迹与生态承载力时空动态分析
2.基于灰色预测模型的重庆市生态足迹动态分析与预测
3.云南省水资源生态足迹与生态承载力动态分析
4.基于水资源生态足迹模型的广东省及珠三角九市水资源可持续利用研究
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时间序列预测综述
时间序列预测是一种通过分析历史数据来预测未来数据的方法。

它在许多领域都有广泛的应用，如金融、经济、气象、能源等。

时间序列预测的方法主要分为两类：传统方法和机器学习方法。

传统方法包括移动平均法、指数平滑法、自回归滑动平均模型等。

这些方法简单易懂，但对于复杂的时间序列数据往往效果不佳。

机器学习方法包括支持向量机、随机森林、神经网络等。

这些方法可以自动学习时间序列数据的特征和模式，从而提高预测精度。

在时间序列预测中，数据预处理和特征工程也非常重要。

数据预处理包括缺失值处理、异常值处理、数据标准化等。

特征工程则是将时间序列数据转换为更有意义的特征，如季节性特征、趋势特征等。

时间序列预测的应用非常广泛。

在金融领域，它可以用于股票价格预测、汇率预测等。

在经济领域，它可以用于 GDP 预测、通胀预测等。

在气象领域，它可以用于气温预测、降水量预测等。

在能源领域，它可以用于能源需求预测、能源价格预测等。

总之，时间序列预测是一种非常重要的预测方法，它在各个领域都有广泛的应用。

随着机器学习技术的不断发展，时间序列预测的精度也在不断提高。

时间序列的预测方法时间序列预测方法是一种通过分析历史时间数据的模式和规律，来预测未来发展趋势的方法。

它被广泛应用于金融、经济、物流、气象等领域的预测和决策中。

在时间序列预测中，我们通常假设未来的数据与过去的数据存在一定的关联性，并利用这种关联性进行预测。

时间序列预测方法可以分为经典时间序列预测方法和机器学习时间序列预测方法两大类。

下面我将分别详细介绍这两类方法。

一、经典时间序列预测方法1. 移动平均法（MA）：该方法利用近期一段时间内的数据进行移动平均计算，得到时间序列的平均水平，并将其作为未来一段时间的预测值。

该方法适用于趋势相对稳定的时间序列。

2. 加权移动平均法（WMA）：该方法在移动平均法的基础上，引入权重的概念，对不同时间点的数据赋予不同的权重值，以反映不同时间点对预测值的影响程度。

通过调整权重值，可以强调最近的数据对预测结果的影响。

3. 指数平滑法（ES）：该方法利用指数加权的方式，对历史数据进行平滑处理，得到时间序列的趋势和周期性，并将其作为未来一段时间的预测值。

该方法适用于趋势变化较快的时间序列。

4. 季节分解法（STL）：该方法将时间序列分解为三个部分：趋势、周期和随机波动。

通过分析趋势和周期的变化规律，可以预测未来的趋势和周期。

5. 自回归移动平均模型（ARMA）：该模型通过自回归和移动平均的方式，对时间序列进行建模和预测。

它能够考虑到时间序列的历史数据和误差项，从而准确地预测未来的值。

6. 自回归积分移动平均模型（ARIMA）：该模型在ARMA模型的基础上，引入了差分的概念，对时间序列进行平稳化处理，从而更好地建模和预测非平稳时间序列。

二、机器学习时间序列预测方法1. 线性回归（LR）：该方法通过拟合一个线性方程来对时间序列进行预测，利用历史数据和外部变量（如季节性、趋势等）来估计未来的值。

该方法适用于线性关系较为明显的时间序列。

2. 支持向量回归（SVR）：该方法利用支持向量机的思想，将线性回归方法扩展到非线性情况。

城乡统筹背景下重庆市水生态足迹分析及预测郭晓娜;苏维词;杨振华;李强;潘真真【期刊名称】《灌溉排水学报》【年(卷),期】2017(36)2【摘要】为研究城乡统筹背景下重庆市水生态足迹情况,利用水生态足迹模型,分析了重庆市2000—2014年水生态足迹和水资源承载力,运用GRNN模型预测了2015—2018年城乡人均水生态足迹与人均水资源承载力。

结果表明,12000—2014年重庆市水生态足迹总体呈上升趋势,由0.093 2亿hm^2增长到0.143 5亿hm^2。

水资源承载力受降水量的影响,整体波动较大。

水生态压力指数介于0.115 6~0.235 9之间,远小于1,水资源开发利用空间大。

2城乡水生态足迹与水资源承载力有差异:农村总水生态足迹大于城市,但人均水生态足迹小于城市。

农村总水资源承载力与人均水资源承载力均大于城市。

城市水生态压力指数大于农村,但二者都小于1,说明城市水资源利用程度高,但城市发展对水资源的压力也大。

3预计2015—2018年重庆市城乡人均水生态足迹总体上都呈上升态势,城市人均水生态足迹将由0.386 64 hm^2增长到0.409 62 hm^2,增长了6%。

农村人均水生态足迹将由0.276 50 hm^2增长到0.336 57 hm^2,增长了22%。

城乡人均水资源承载力在一定范围内相对稳定,水生态足迹增长将威胁水资源可持续利用。

在充分考虑重庆市水资源的时空分布基础上,优化产业结构、转变发展方式、统筹城乡布局,可促进重庆社会经济可持续发展。

【总页数】7页(P69-75)【关键词】城乡统筹;预测;水资源承载力;水生态足迹;GRNN预测模型【作者】郭晓娜;苏维词;杨振华;李强;潘真真【作者单位】重庆师范大学地理与旅游学院;重庆市三峡库区地表过程与环境遥感重点实验室;贵州科学院山地资源研究所;贵州师范大学喀斯特研究院;河南大学环境与规划学院【正文语种】中文【中图分类】P967【相关文献】1.生态足迹法在城乡统筹背景下人口迁移中的应用——以重庆市合川区为例 [J], 牟凤云;贺华中2.统筹城乡背景下的城乡规划地方性立法实践——以《重庆市城乡规划条例》为例[J], 邱建林3.城乡统筹背景下的县域城乡总体规划编制探索--以重庆市县（区）城乡总体规划为例 [J], 余焱4.城乡统筹背景下的县域城乡总体规划编制探索——以重庆市县（区）城乡总体规划为例 [J], 余焱;5.城乡统筹发展背景下重庆市生态环境现状评价 [J], 罗光斌;何丙辉因版权原因，仅展示原文概要，查看原文内容请购买。