基于GM-ANN模型的生态足迹时间序列预测分析——以甘肃省为例

被引：7

作者：

赵煜 ^{[1
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]}

李文龙 ^{[3
]}

李自珍 ^{[1
,4
]}

马智慧 ^{[4
]}

机构：

[1] 兰州大学干旱与草地农业生态教育部重点实验室

[2] 兰州商学院统计学院

[3] 兰州大学草地农业科技学院

[4] 兰州大学数学与统计学院

来源：

兰州大学学报(自然科学版) | 2012年 / 48卷 / 03期

关键词：

生态足迹; 生态承载力; GM-ANN模型; 评价; 预测; 甘肃省;

D O I：

10.13885/j.issn.0455-2059.2012.03.014

中图分类号：

X171 [生态系统与污染生态学];

学科分类号：

摘要：

基于生态足迹、生态承载力及其变化时间动态特征的分析,应用灰色系统与神经网络理论与方法,组建了GM-ANN预测模型,以甘肃省为例进行了评价与预测分析.结果表明:1991-2009年期间,甘肃省的生态经济发展一直处于不可持续状态,人均生态足迹为1.517 hm2/人,人均生态承载力为1.077 hm2/人,人均生态冗余为-0.44hm2/人.预测结果显示,到2015年和2020年,甘肃省人均生态足迹将分别达到2.503 hm2/人和2.870 hm2/人,而人均生态承载力将分别降至0.985 hm2/人和0.930 hm2/人,人均生态冗余则分别为-1.518hm2/人和-1.940 hm2/人.这说明未来该省生态经济仍处于不可持续状态,急需调整经济结构与消费模式,以降低其人均生态足迹和增加生态冗余值.另外,通过内插拟合能力检验分析证明,新建立的GM-ANN模型与常用的GM（1,1）模型相比,可使预测精度提高1.7%,在分析和预测不确定系统中有明显的优越性.因此,GM-ANN模型在研究生态足迹动态的过程中,有着较为广泛的应用前景.

引用

页码：83 / 89

页数：7

共 18 条

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