基于熵权TOPSIS模型的区域资源环境承载力评价实证研究

为深度了解区域资源环境承载力水平,准确把握承载力变化趋势,从经济子系统、资源子系统和环境子系统3个子系统中选取18个指标构建区域资源环境承载力评价体系,运用熵权TOPSIS模型对安徽省2000—2013年的承载力和3个子系统内部承载力水平进行评价,并采用灰色关联系数选择和识别影响承载力的关键因素.结果表明:2000—2005年安徽省资源环境承载力水平略微下降,但"十一五"以来,安徽省承载力水平稳步提升.经济子系统发展力水平呈稳步上升趋势,2013年达到0.99524,几乎达到最优承载力水平;资源承载子系统承载力水平波动起伏,但总体变化幅度小,基本呈"V"型曲线;环境承载子系统(除2009年外)承载力水平呈逐年上升趋势,在2013年达到最大值0.98106;其中,经济子系统发展力和环境承载子系统承载力变化趋势与整个资源环境承载力变化趋势基本一致.采用灰色关联系数计算发现,工业固体废物综合利用率等4个指标是影响安徽省资源环境承载力的关键因素.     

湖泊水环境承载力模型研究

根据湖泊水环境承载力的概念定义和特性分析,以短板理论作为支撑,根据湖泊富营养化评价标准及富营养化程度构建了湖泊水环境承载力分级标准,在湖泊富营养化评价指标叶绿素α(Chla)、总磷(TP)、总氮(TN)、高猛酸盐指数(CODMn)、透明度(SD)中找出湖泊水环境承载力的制约指标作为短板,计算制约指标的压力承载度,分析湖泊水环境承载力状态的概率水平.模型应用在国内24个主要湖泊,得出大部分湖泊的水环境承载力处于危机状态的结论.该模型对于湖泊水环境承载力的研究具有一定的应用和参考价值.     

基于资源环境承载力的水泥行业环境管理类型区划分研究

基于我国水泥行业资源环境承载力现状,建立了水泥行业环境管理类型区划分指标体系,采用层次分析法、灰色聚类法、GIS分析方法和二维判断矩阵法对水泥行业环境管理类型区进行了划分。研究结果表明:我国生态制约比较严重的区域主要分布在西南地区、黄土高原、云贵高原,以及华南、西北、东北部分地区。我国SO2单指标超标区、PM10单指标超标区主要分布在华北地区、西南的贵州地区,以及西北、东北、华中部分地区。SO2和PM10双指标超标区主要包括内蒙古西部、中部的部分地区,以及山西、陕西、河南部分地区。生态环境制约较强区主要分布在贵州及其周边地区,另在陕西、山西、内蒙古、宁夏等有零星分布。目前国内未出现生态环境制约极强的区域。研究结果对于我国水泥行业的环境管理具有指导意义。     

乌鲁木齐市相对资源承载力与可持续发展问题研究

文章采用相对资源承载力的研究思路和计算方法,以全国和新疆作为参照区域,分别计算了1996年-2008年时段内的各年乌鲁木齐市自然资源、经济资源的相对承载力和综合承载力,同时分析了它们的动态变化过程。研究结果表明,1996年以来乌鲁木齐市的相对自然资源(土地资源和水资源)承载力始终处于超载状态,相对经济资源承载力始终呈富余状态,并且继续攀升。1996年-2004年综合资源承载力处于富余阶段,2004年之后始终处于超载。经济资源对于综合资源承载力的贡献远远大于土地资源和水资源承载力的贡献,经济资源占绝对优势。土地资源的紧缺和水资源的缺乏将成为乌鲁木齐市社会经济可持续发展的重要限制因素,因此,实现人口、资源、环境与经济的相互协调,提高土地资源和水资源承载力以及转变经济增长模式、保持绿色GDP的增长是保证乌鲁木齐市可持续发展的最关键问题。     

山地区生态承载力计算及提升对策研究——以重庆市渝北区为例

山地区生态环境比较脆弱,在经济社会发展的影响下,山地区的生态承载力呈不断下降的趋势。本文在论述生态承载力内涵和计算方法的基拙上,以2008年《重庆统计年鉴》、2008年《重庆渝北统计年鉴》以及2007年渝北区土地利用现状数据为依据,对重庆市渝北区2007年的生态足迹和生态承载力进行了计算与分析,并进一步分析了山地区土地生态赤字产生的原因,包括人口多,坡地多,土壤和大气污染严重等,提出了控制人口数量和质量、大力发展山地区生态农业、优化能源结构等相应的对策。     

广州市水资源人口承载力研究

水资源是城市可持续发展的重要基础,科学分析城市水资源承载力与经济社会发展的关系,并基于此协调人口与水资源的关系,建立适应于城市水资源承载力的人类生活与生产方式,将有助于实现城市经济社会可持续发展。本文的计算思路是在对广州市水资源现状进行分析的基础之上,构建广州市水资源承载力评价指标体系,划定水资源承载力等级,对市各辖区相应的水资源承载力进行评价,同时结合广州市人口规划预测的人口数量及未来的供水能力等进行预测,以此提出提升水资源承载力的相关政策和措施。     

水库移民环境容量的理论、方法及应用

水库移民环境容量是水库移民工作中的重要理论问题。其基本理论是：人类生存条件受环境制约,移民环境容量具有可变性,影响移民环境容量的因素的质和量决定移民环境容量大小。移民环境容量分析采用宏观定性分析与微观定量分析相结合,以及动态分析,主次分析,可靠性分析等基本原则。水库移民环境容量的理论与方法,已在水库移民安置规划中得到了应用,取得了满意的效果。     

空气资源观雏论

论述了空气资源是一种宝贵的自然资源,将其区分为“同质”和“异质”２部分,从大气环境容量的角度对空气资源质量评价进行了探讨。在进一步分析的基础上,给出了对空气资源价值进行计量的初步方法。最后还探讨了空气资源保护的有效途径。     

哈大绥城市“十三五”期间大气环境容量分析

根据2016—2020年哈尔滨市、大庆市、绥化市(以下称哈大绥)国控环境空气自动监测站的SO₂、NO₂、PM_2.5监测资料,统计年鉴中行政区划、污染物排放及气象等监测数据,分析哈大绥区域环境空气质量的变化趋势和测算因子,采用A值法核定了哈大绥区域SO₂、NO₂、PM_2.5的大气环境容量。结果表明:哈大绥SO₂、NO₂、PM_2.5 3项污染物采暖季的大气环境容量均呈逐年递增趋势。通过计算环境承载能力发现,哈大绥SO₂、NO₂、PM_2.5 3项污染物在非采暖季均具有高承载能力,哈大绥非采暖季环境容量高于采暖季。哈尔滨的个别污染物仍然处于临界超载状态,为减少重污染天气,应进一步削减采暖季污染物排放量。     

Spatial analysis of resources and environmental carrying capacity in Iran

Urbanization and mass movement of the population from rural areas and small cities to megacities have led to environmental, economic, and social problems in Iran. In dealing with these challenges, assessing resource and environmental carrying capacity (RECC) is considered an effective method to leverage space and capital to achieve sustainable development. This study aimed to rank the provincial RECC in Iran. Toward this purpose, environmental indices were generated from remotely sensed and statistical census data. Then, the provinces were scored in terms of environmental, economic, and infrastructural carrying capacities, and RECC using the mean variance analysis method. Results demonstrated that in most areas, there is no relationship between economic and infrastructural capacities and development. Statistically, a correlation coefficient of −0.53 between economic and environmental carrying capacities indicated excessive use of environmental capacities. Moreover, the spatial distribution pattern of environmental, economic, and infrastructural carrying capacity was entirely heterogeneous between the provinces; there was a northeast–southwest pattern in terms of infrastructural capacity and an economic pattern from north to south. The distribution pattern of RECC is most consistent with the environmental capacity, pointing at the high weight of the indicators of the RECC model. In conclusion, this research offers a new vision for policymakers and provides a theoretical and applicable framework for implementing sustainable strategies in land-use planning. It is recommended that the RECC concept and tools can be used not only for planning but also for measuring the efficiency of spatial development programs and establishing land balances in the region.