山西省森林资源变化与经济增长关系的研究

以山西省1995年至2015年的全国森林资源连续清查数据和山西省这20年的经济、社会统计数据为基础,选取森林蓄积量、森林覆盖率、森林面积、人工林面积作为森林资源的评价指标,人均GDP作为经济增长评价指标,运用(双侧)相关性检验对森林资源动态变化与经济增长的关系进行研究。结果表明,两者之间关系密切,森林资源随经济增长而增长,以期为经济与环境的协调发展提供客观的参考依据。     

呼和浩特市经济增长与环境污染的关系分析

从经济增长与环境污染之间关系研究的意义出发,以人均GDP和环境污染指标为研究指标,运用相关分析、回归分析、主成分分析、主成分投影法等方法,对呼和浩特市1991-2004年间的经济增长与环境污染的关系进行定量分析,并建立了呼和浩特市的环境库兹涅茨曲线模型。结果显示：呼和浩特市的环境EKC曲线不符合典型的EKC特征,而呈现出二次曲线的特点,表明呼和浩特市在经济增长过程中尚未经过污染排放量最大点,存在持续上升的态势,呈现出＂边增长、边污染＂的发展模式。因此,为了经济长远发展,必须控制污染。     

要素投入与生产效率对林业经济增长的非线性影响——基于劳动报酬变迁视角

【目的】探究林业要素投入与生产效率对林业经济增长的非线性影响,尤其是劳动报酬在其中发挥的决定性作用。【方法】以黑龙江省国有林区40个林业局为研究对象,运用面板门槛回归模型,以劳动报酬为门槛变量,分析林业资本投入、林业劳动力投入、林地投入以及林业生产效率对林业经济增长影响的阶段性特征,并进一步运用中介效应模型和调节效应模型,探究劳动报酬在林业经济增长过程中发挥的独特作用。【结果】1)双重门槛效应检验的F统计量均在1%的显著性水平下通过检验,且门槛回归模型与普通面板回归模型相比,拟合效果更好,各变量的门槛系数值均存在上升趋势;2)总效应和中介效应的检验结果均在1%的水平下显著,直接效应检验结果为林业资本投入和生产效率系数在1%水平下显著,林地投入系数在5%水平下显著,林业劳动力投入系数不显著;3)调节效应检验结果为林业资本投入、劳动力投入与劳动报酬交互项的系数在1%水平下显著,林地投入、林业生产效率与劳动报酬交互项系数不显著。分析结果显示,林业资本投入、林业劳动力投入、林地投入以及林业生产效率对林业经济增长的影响因劳动报酬变迁而存在双重门槛效应,随着劳动报酬的不断提升,各因素对林业经济增长...     

基于逐步回归的XGboost方法的森林蓄积量估测

【目的】森林蓄积量是反映森林资源总规模和水平的基本林分调查因子之一,也是衡量森林资源丰富程度和森林生态环境优劣的重要依据。为探索更优的森林蓄积量建模和估测方法,以期为林业科学中森林蓄积量的估测研究提供新的方法与思路。【方法】以浙江省龙泉市为研究区,以单位蓄积量(m3/mu)为研究对象,集成森林资源二类调查数据、高分二号遥感影像数据、数字高程模型(DEM)数据。通过逐步回归特征选择方法选取与蓄积量相关的自变量因子,在不区分树种的情况下,利用极端梯度提升(eXtreme gradient boosting,XGboost)方法、决策树梯度提升(Light generalized boosted regression models,LGBM)方法和梯度提升(Gradient boosting)方法分别建立蓄积量估测模型。然后,基于区分针叶林、阔叶林、针阔混交林的情况下,用XGboost方法再次建立蓄积量估测模型,并与未区分树种情况下的估测结果进行对比。采用十折交叉验证法对模型性能指标进行检验。【结果】在不区分树种的情况下,XGboost呈现了最佳的效果,优于LGBM方法和Gradient boosting方法,其建模精度为89.65%,估测精度为83.19%。在区分树种结构下,XGboost方法的建模精度(89.31%)与不区分树种情况下没有明显区别,但估测精度(84.5%)有一定提升,其中针叶林的效果最好。【结论】逐步回归特征选择方法结合XGboost方法能够取得最好的森林蓄积量估测效果,区分树种能够在一定程度上提高模型的泛化能力。XGboost方法在实践中使用方便,提供了在短时间内估测森林蓄积量的可能性,从而为森林蓄积量的估测提供了新的方法。     

福建省县域森林转型社会经济影响因素分析

【目的】研究森林转型的主要社会经济影响因素,为推动区域社会经济与森林生态协调发展提供参考。【方法】基于福建省32个典型样本县2000—2016年遥感影像,获取森林面积数据,结合社会经济统计数据,利用分位数回归方法研究不同森林资源条件下社会经济和制度等因素对森林转型的影响。【结果】1)林农人均收入水平对森林面积增长具有显著促进作用,在森林资源适中的地区,人均收入提高对森林转型的促进效应较大,而在森林资源较为丰富或相对匮乏的地区,人均收入提高对森林转型的促进效应较小;2)人均粮食产量对森林转型具有显著正向作用,在森林资源相对匮乏的地区,人均粮食产量提高对森林面积增长的促进效应更显著;3)集体林权制度改革对森林转型具有负向影响。【结论】林农收入增长和人均粮食产量提高是促进福建省县域森林转型的重要因素,提高林区人均收入水平、促进土地集约化利用有助于森林面积恢复和增长;集体林权制度改革对森林转型具有负向作用,应进一步完善集体林权制度配套改革,形成促进林农投资林业的长效激励。     

林业、环境政策对酸雨控制区SO_2减排协同效应的测度

SO_2是导致酸雨污染的主要成因之一,本文运用酸雨控制区(14省市)1998—2014年的数据,对引起SO_2排放的经济增长以及起减排作用的森林覆盖率分别进行面板数据回归分析,结果发现符合EKC特征并已越过拐点的省份有11个,逐年递减的省份有2个,说明92.9%的省份SO_2排放量随着经济增长而逐年递减;林业对SO_2则有较强的吸附作用:森林覆盖率每递增1%,SO_2排放量便会减少0.15%。SO_2排放量逐年递减的成果,主要得益于林业与环境政策的协同制定与实施,CHOW断点检验也证实了这一点。建议今后继续加大林业、环境政策的引导力度,从生物吸附、污染源源头控制两方面着手,进一步减轻酸雨污染。     

基于机载激光雷达数据的森林蓄积量模型研建

【目的】建立变量相同、结构稳定、具有普适性的基于机载激光雷达数据的森林蓄积量预估模型,为规范森林蓄积量建模与评价提供科学参考,为森林资源调查提供计量依据。【方法】利用东北林区落叶松林、红松林、杨树林和桦树林4种森林类型790块样地的激光雷达数据和地面实测蓄积量数据,首先采用多元线性回归和非线性回归方法,分别建立基于机载激光雷达数据的森林蓄积量回归模型,通过对比分析,确定具有相同变量和统一结构形成的普适性模型;然后采用哑变量建模方法,建立基于相同激光雷达变量的不同森林类型蓄积量模型。【结果】4种森林类型线性蓄积量回归模型的解释变量个数在2～6之间,确定系数(R~2)在0.701～0.827之间;非线性蓄积量回归模型的解释变量个数在2～4之间,R2在0.707～0.818之间。基于点云平均高度和平均强度的落叶松林、红松林、杨树林、桦树林非线性二元蓄积量模型,其R~2分别为0.679、0.814、0.698和0.703,平均预估误差分别为4.26%、2.90%、3.68%和3.83%,平均百分标准误差分别为24.44%、18.23%、21.47%和23.26%。【结论】基于机载激光雷达数据估计森林蓄积量,非线性模型优于线性模型;基于点云平均高度和平均强度的二元蓄积量模型具有普适性,可作为森林蓄积量估计的标准模型;本研究建立的4种森林类型蓄积量模型,其预估精度均达到森林资源调查相关技术规定要求,可在实践中推广应用。     

大庆市经济增长对水污染源排放的影响

大庆市是我国重要的石油石化城市之一,在肩负着为国家提供能源的重任的同时也面临着向环境友好型城市转变的任务,经济与环境协调发展是一项长期复杂而艰巨的任务.以1996-2010年15年间大庆市经济指数与工业废水排放量指数为研究基础,采取拟合最佳的回归模型,对经济增长与工业废水排放量的动态关系进行研究.研究结果显示,随着经济的发展,大庆市水环境发展态势良好,废水排放达标率显著提高,工业废水排放总量呈波动上升趋势,年均增长幅度显著低于人均GDP增长幅度,工业废水并未与经济同步增长;根据对1996-2010年废水排放量与人均GDP进行曲线拟合发现,目前大庆市废水排放总量已超过拐点,今后一段时间,随着经济增长,废水排放总量将呈现下降趋势,说明大庆市环境治理取得了一定的成果.     

哑变量在森林蓄积量模型估测中的应用

【目的】建立含哑变量的林分蓄积量估测模型，分析哑变量在香格里拉高山松林分蓄积量模型中的意义与作用。【方法】以香格里拉为研究区，基于2008—2009年3幅TM遥感影像与2008年抽样控制样地数据，对香格里拉高山松林分神经网络模型与考虑龄组构造的哑变量神经网络模型两种类型建立蓄积量遥感估测模型，并进行精度评价。对比模型的估测值与实测值，计算模型残差，检验各龄组残差均值与0之间的差异性；同时对模型的预测值结果进行组间均值的差异性检验，以此作为确定龄组分类形式构建哑变量的标准与依据。【结果】2个模型的独立样本检验结果表明，引入哑变量的神经网络估测模型比神经网络模型拟合效果要好，其决定系数要高于神经网络模型，决定系数从0.516提高到0.783。模型预估精度从神经网络模型的66.3%提高至哑变量模型的74.8%，估算误差优于神经网络模型。【结论】根据模型的残差差异性结果得出，哑变量模型可以在一定程度上解决在估测幼龄林、中龄林蓄积量低值高估的问题；可见引入哑变量估测森林蓄积量的方法是相对有效的。     

中国经济发展、林产品贸易对木材消耗影响的实证分析

【目的】目前,中国已成为全球第二大木材消耗国和第一大木材进口国,由于中国森林资源总量相对不足,木材需求与生态环境的矛盾日益突出,使经济发展、林产品贸易因涉嫌消耗大量木材而备受争议。确定中国经济发展、林产品贸易对木材消耗的影响,有助于回应有关中国是"世界森林资源的黑洞"的指责、审视中国"大进大出"林产品贸易模式、考量世界范围兴起的林产品贸易保护,为中国林业产业发展相关政策制定提供科学依据。【方法】以人均木材消耗作为森林资源的压力指标,采用中国1993—2013年时间序列数据,运用多元线性回归模型对影响中国人均木材消耗的经济发展、林产品贸易、木材供给、技术进步等关键因素进行实证分析。【结果】中国经济发展因素即人均国内生产总值(1%显著水平)、林产品贸易因素中中国林产品进口贸易(10%显著水平)、木材供给因素中中国人均森林蓄积量(10%显著水平)对中国人均木材消耗具有显著正向影响,林产品贸易因素中中国林产品出口贸易(1%显著水平)对中国人均木材消耗具有显著负向影响,林产品贸易因素中中国林产品进出口贸易规模指数、木材供给因素中中国人均原木产量、技术进步因素中中国木材产业技术进步指数和中国废纸浆利用率影响不显著。【结论】中国经济发展是影响人均木材消耗的重要因素,2006年以来中国人均木材消耗随着人均GDP正处于上升阶段;中国发展林产品出口贸易有利于减少中国人均木材消耗,中国林产品进口贸易虽然提高了中国人均木材消耗量,但相对于使用国产木材,人均木材消耗量的增加较小;由于超限额采伐等因素,中国原木产量不能很好地代表真实的中国国内木材供给状况,但以人均森林蓄积代表的木材供给因素仍是影响中国人均木材消耗最为显著、最为重要的正向作用因素;林业相关行业的技术进步对于减少人均木材消耗有着一定的积极作用,中国人口因素很大程度上降低了中国人均木材消耗,但由于中国人口基数太大,导致中国木材消耗总量仍处于世界前列。据此,本文提出了保持目前"大进大出"林产品贸易模式、积极推进林产品贸易自由化、保持木材供应适度偏紧、促进产业技术创新等相关建议。     

基于多距离度量kNN模型的森林蓄积量反演

【目的】森林蓄积量是衡量森林质量和生长状况的重要指标。利用遥感技术进行森林蓄积量反演相比传统的森林调查能显著提高森林资源调查效率,对快速获取区域范围森林生长状况,进行高效的资源利用和森林经营管理具有重要意义。【方法】以陕西韩城市为研究区,利用森林资源二类调查数据库提取森林蓄积量实测数据,结合Sentinel-2遥感影像进行森林蓄积量反演。通过线性逐步回归法和重要性评价法分别进行变量筛选,构建多元线性回归模型、支持向量机模型、随机森林模型和基于欧式距离、曼哈顿距离和马氏距离构建的kNN模型进行森林蓄积量估测,通过精度评价比较最终选择估测精度最高的模型进行研究区森林蓄积量反演。【结果】1）马氏距离是最适合构建kNN模型的距离度量。基于马氏距离构建的kNN模型在所有模型中实现了最高的估测精度,决定系数R2为0.66,均方根误差RMSE为10.02 m3/hm2,均方根误差相比随机森林模型、支持向量机模型和多元线性回归分别下降了3.9%、7.8%和29.9%;2）非参数模型在森林蓄积量估测中的精度显著优于参数模型。基于马氏距离构建的kNN模型、随机森林模型、支持向量机模型均方根误差相比多元线性...     

基于距离相关系数和KNN回归模型的森林蓄积量估测研究

【目的】探究Landsat8 OLI数据和KNN算法在森林蓄积量估测中的潜力。【方法】以湖南省湘潭县为研究区,采用Landsat8 OLI数据和同时期的二类调查数据,通过距离相关系数筛选特征,分别采用线性回归模型(MLR)、K-近邻模型(KNN)、距离加权KNN模型(DW-KNN)和优化欧式KNN模型(FW-KNN)对森林蓄积量进行估测。使用十折交叉方法进行精度检验,对检验结果进行对比分析。【结果】3种KNN模型的估测结果均高于传统的线性模型,并且在3种KNN模型中,FW-KNN算法效果最好,决定系数达到0.69,为3种模型中最高;3种KNN模型中,本研究优化欧氏距离KNN模型的估测精度最高,其均方根误差为30.3%,相比于传统KNN模型的均方根误差降低了5.1%,相比于DW-KNN模型降低了3.3%。【结论】采用DW-KNN蓄积量估测结果明显优于其他两种模型,说明通过特征与蓄积量的相关性优化样本间的距离是一种可行的KNN优化方法。     

黑龙江森林资源变动与经济增长关系的探讨

分析黑龙江省森林资源随经济增长的历史消长变动趋势,表明黑龙江省森林资源消耗与经济增长之间关系正逐渐趋于协调。探讨黑龙江省森林资源变动与经济增长内在联系的定量研究方法。以把握和协调黑龙江省森林资源变动与经济增长关系为目标,基于SPSS的相关分析和回归分析法对未来黑龙江省森林资源与经济增长的关系做出判断。结果表明,未来几年,黑龙江省近成过熟林蓄积和天然林蓄积会随人均地区生产总值增长而减少;而森林面积、人工林面积与蓄积、幼龄林蓄积、中龄林面积与蓄积以及天然林面积都会随人均地区生产总值增长而增加。     

纹理特征对森林蓄积量反演模型的影响

【目的】蓄积量是反映森林资源质量的重要指标,传统人工蓄积量调查方式费时耗力。遥感技术在林业中的应用能有效地弥补人工调查的缺陷,采用遥感技术进行森林蓄积量的反演是区域范围内蓄积量估测的一种重要手段。现有的遥感蓄积量估测方法中,对于纹理特征因子的选取没有得到足够的重视。随着高分辨遥感影像的不断涌现,影像纹理特征越来越明显,将纹理特征引入到森林蓄积量估测模型当中,是一个很好的尝试。但纹理特征是否有利于森林蓄积量的估测,以及如何影响森林蓄积量的估测,目前并不清楚。【方法】利用国产GF-1号为数据源,在数据预处理基础上,采用不同窗口大小提取的纹理信息,以及对纹理因子进行改进,研究其对于森林蓄积量反演模型精度的影响。【结果】1)改进纹理特征能有效提高蓄积量反演模型的精度。通过计算出遥感影像纹理均值改进指数、波段纹理均值改进植被指数和均值改进植被指数,结合地理因子,采用多元逐步回归方法构建森林蓄积量反演模型,结果精度有较大改善。2)纹理窗口大小为9×9时,森林蓄积量反演模型精度最高。提取3×3、5×5、7×7、9×9、11×11这5种窗口大小的纹理特征参数,分别构建森林蓄积量估测模型,并进行不同窗口下蓄积量反演精度进行检验。当窗口大小为9×9时模型效果最好,R2最大,达到0.652,RMSE值最小(25.354 5 m3/hm2),说明此时的窗口大小是最优模型窗口。【结论】当窗口为9×9时模型效果最好,此时的窗口大小是最优模型窗口。但是对于不同研究区在同一数据源下使用9×9窗口模型并不一定效果是最好的,纹理因子在建模中仍需根据研究区实际情况进行使用。     

森林资源培育工程对革命老区县域城乡收入差距的影响

【目的】在推进共同富裕的中国式现代化宏伟目标背景下，探究森林资源培育工程的实施对革命老区县域城乡收入差距的影响及其作用机制，为新时代新征程中推动革命老区及其他欠发达地区的共同富裕和中国式现代化道路提供支持参考。【方法】基于2008—2019年中国28省650个革命老区的县级面板数据，运用空间杜宾模型分析革命老区县森林资源培育对城乡收入差距的影响效应，并从收入效应和就业效应两个角度分析其影响机制。【结果】1)森林资源培育工程对革命老区本地区、相邻地区及整体地区的城乡收入差距均为扩大作用。具体而言，表征森林资源培育工程的造林面积每上升1%,会导致革命老区本地区、相邻地区及整体地区的城乡收入差距分别扩大0.035、0.200和0.236。2)森林资源培育工程主要是通过降低革命老区农村居民收入和提高城镇居民收入，从而扩大了整体城乡收入差距。3)机制分析结果表明，由于革命老区生态保护、人力资本、地理区位等方面的限制，森林资源培育工程的收入效应和就业效应释放不明显，使革命老区陷入“森林资源丰富而经济增长缓慢”的“森林资源诅咒”困境，从而增大其城乡收入差距。具体而言，森林资源培育工程对革命老区旅游收...     

基于距离相关系数和Catboost方法的森林蓄积量估测

【目的】探讨采用Landsat-8遥感影像数据,基于距离相关系数特征选择的Catboost模型在森林蓄积量估测中的潜力和适应性,为森林蓄积量的估测方法再增加一种可能性,也能为“双碳”目标的实现提供理论支撑。【方法】以浙江省龙泉市为研究区域,使用多源数据,包括Landsat-8卫星影像数据、森林资源二调数据和数字高程模型的数据,整个过程使用十字折交叉验证法对模型检验。首先使用基于距离相关系数的方法筛选特征因子,在不区分树种的情况下,分别利用K最近邻算法（KNN）、装袋算法（Bagging）、决策树梯度提升算法（LGBM）、梯度增强集成分类器算法（Catboost）4种方法建立蓄积量估测模型。之后再选取样本数据中数量比较大的杉木、针叶混交林、马尾松3种优势树种,分别使用Catboost方法进行蓄积量估测,再按权求和与未区分树种情况下的估测结果进行比较。【结果】Catboost方法表现优势明显,优于K最近邻算法（KNN）、装袋算法（Bagging）以及决策树梯度提升算法（LGBM）,其模型的精确度达到了81.43%,建模估测的精确度达到了76.74%,并且与3种不同优势树种按权求和的结果对比...     

黄河流域互联网发展对经济增长的影响研究

互联网作为一种技术,使信息在全球进行高速传播与整合,对经济的提质增效产生了巨大的作用。以黄河流域9省区为研究样本,构建互联网发展水平指标体系,采用全局主成分方法(GPCA)对互联网发展水平进行测度,建立半参数面板数据回归模型进行分析,探究了互联网发展水平与经济增长的非线性关系。研究表明:时间维度上,黄河流域各省的互联网发展水平都有所提高;空间维度上,各省份互联网发展水平差异明显,山东和陕西的互联网发展水平最高,山西、内蒙古和青海的次之,甘肃、四川和河南省的互联网发展水平最低;人均GDP与互联网发展水平存在明显的非线性关系,人均GDP随着互联网发展水平的提高而增加,但增速呈递减趋势。     

森林认证对森林转型的影响——来自发展中国家的经验证据

森林转型理论总结了长期以来各国实现森林恢复的影响因素与作用机制。20世纪90年代以来,森林认证作为促进森林可持续经营的市场机制在世界范围内逐渐展开。文中基于1990-2010年76个发展中国家的面板数据,运用分位数回归方法定量分析森林认证对森林转型的影响。研究结果表明,森林认证对森林面积和森林蓄积量都具有显著的正向影响,且在森林资源相对缺乏的发展中国家影响更大;研究还发现,人口密度和人均GDP对森林面积和森林蓄积量具有显著的负向影响,而造林面积、林产品进口额以及非初级产品出口比重等对森林面积和森林蓄积量都具有显著的正向影响。     

铜陵市"三废"污染水平的EKC模型解释

经济发展与环境污染往往被看作是对立的,环境问题由经济发展引起,但经济发展也可促进环境保护.本文选取1993～2007年铜陵市亿元产值对应"三废"排放量、人均"三废"排放量和人均GDP为指标,分别代表单位污染负荷、人均污染负荷和经济发展水平,运用EKC模型对铜陵市环境污染水平进行探究,发现铜陵市经济发展与环境污染的关系呈逐步改善的趋势.     

要素投入驱动、产业结构升级与林业经济增长的空间效应解析——以黑龙江省重点国有林区为例

【目的】验证林业经济增长过程中是否存在显著的空间关联效应、空间集聚效应和空间溢出效应,探讨林业经济增长与要素投入、产业结构升级存在的内在关系。【方法】以黑龙江省重点国有林区40个林业局为例,运用全局Moran指数验证林业经济增长是否存在空间自关联效应,是否与劳动力、资本、森林管护、产业结构之间存在空间交叉关联效应;运用局部Moran指数检验林业经济增长是否存在空间集聚效应;运用空间回归模型检验林业经济增长是否存在空间溢出效应,并探讨空间溢出效应的表现形式。【结果】劳动力投入增长与林业总产值增长的全局Moran指数均值为负值,其他全局Moran指数均值为正值,并且整体上在0.10显著性水平上通过检验;局部Moran指数在0.10显著性水平上只有绥棱等8个林业局存在高增长集聚特征;空间回归模型显示劳动力投入存在显著的负向空间溢出效应,林业总产值、资本投入、森林管护、产业结构升级存在显著的正向空间溢出效应,并且空间杜宾固定效应模型的溢出效应均大于本地效应。【结论】要素投入驱动、产业结构升级与林业经济增长之间存在显著的空间关联效应,开始形成空间集聚效应;要素投入驱动与产业结构升级的边际效应主要通过空间溢出效应表现出来。黑龙江省重点国有林区林业经济增长的空间溢出效应本质上是知识溢出效应,具体表现在3个方面:生产内容与经营模式的同化、要素配置结构的趋同、产业结构升级的同步。