[目的]将现代计量学上普遍应用的自回归移动平均模型(autoregressive integrated moving average model,ARIMA)引入生态足迹分析,寻求动态预测结果。[方法]以山东省济宁市微山县为案例,对其1995—2010年的生态足迹和生态承载力进行估算...[目的]将现代计量学上普遍应用的自回归移动平均模型(autoregressive integrated moving average model,ARIMA)引入生态足迹分析,寻求动态预测结果。[方法]以山东省济宁市微山县为案例,对其1995—2010年的生态足迹和生态承载力进行估算,预测该县2010—2015年的生态足迹和生态承载力变化趋势。[结果]2011与2012年真实数据检验结果显示,ARIMA模拟模型的预测误差仅为6.12%和4.89%。[结论]基于ARIMA的生态足迹动态模拟模型具有较高的准确性和适用性。展开更多
文摘[目的]将现代计量学上普遍应用的自回归移动平均模型(autoregressive integrated moving average model,ARIMA)引入生态足迹分析,寻求动态预测结果。[方法]以山东省济宁市微山县为案例,对其1995—2010年的生态足迹和生态承载力进行估算,预测该县2010—2015年的生态足迹和生态承载力变化趋势。[结果]2011与2012年真实数据检验结果显示,ARIMA模拟模型的预测误差仅为6.12%和4.89%。[结论]基于ARIMA的生态足迹动态模拟模型具有较高的准确性和适用性。
