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城鎮(zhèn)化進程中人口因素對水資源消耗的驅(qū)動作用分析——以太湖流域為例

發(fā)布時間:2018-05-17 14:05

  本文選題:水資源消耗 + 驅(qū)動作用; 參考:《南方人口》2014年02期


【摘要】:基于IPAT模型及對數(shù)平均迪氏指數(shù)(LMDI)分解法構(gòu)建了包括人口規(guī)模、城鎮(zhèn)化水平和城鄉(xiāng)居民生活用水強度等人口因素在內(nèi)的水資源消耗驅(qū)動因素模型,該模型從人口、經(jīng)濟角度全面探討了水資源消耗的驅(qū)動因素并作了系統(tǒng)的量化。運用該模型研究太湖流域水資源消耗變化的驅(qū)動因素,分析結(jié)果表明:經(jīng)濟規(guī)模是影響太湖流域用水變化的主導因素;產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)和產(chǎn)業(yè)用水強度對水資源消耗的增加起到抑制作用,并且產(chǎn)業(yè)用水強度對水資源消耗增長的抑制效應(yīng)大于產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu);人口規(guī)模對水資源消耗的增長具有顯著影響;城鎮(zhèn)化水平和城鄉(xiāng)居民生活用水強度的歷史驅(qū)動貢獻率相對較小,但驅(qū)動力巨大,應(yīng)予以足夠重視。通過優(yōu)化產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu),以及降低單位GDP耗水量,提高水資源利用效率能夠有效降低太湖流域水資源消耗。
[Abstract]:Based on IPAT model and LMDI decomposition method, a driving factor model of water resource consumption is constructed, which includes population scale, urbanization level and water intensity of urban and rural residents. From the economic point of view, the driving factors of water resources consumption are discussed and systematically quantified. The model is used to study the driving factors of water resource consumption in Taihu Lake basin. The results show that the economic scale is the main factor that affects the change of water use in Taihu Lake basin. Industrial structure and industrial water use intensity inhibit the increase of water resources consumption, and the inhibition effect of industrial water use intensity on water resources consumption growth is greater than that of industrial structure, and the population scale has significant influence on the increase of water resources consumption. The historical driving contribution rate of urbanization level and urban and rural residents' living water intensity is relatively small, but the driving force is huge, which should be paid enough attention to. By optimizing the industrial structure and reducing the water consumption per unit GDP, increasing the efficiency of water resources utilization can effectively reduce the water resources consumption in the Taihu Lake basin.
【作者單位】: 華東師范大學資源與環(huán)境科學學院;華東師范大學人口研究所;
【分類號】:TV213.4;C924.24

【參考文獻】

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本文編號:1901667

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