基于IOWGA算子的生态足迹组合预测模型研究

陈兆言 CHEN Zhao-yan；张康静 ZHANG Kang-jing

（安徽财经大学统计与应用数学学院，蚌埠 233030）

0 引言

随着人类生产活动愈发活跃、科学技术不断发展，我国经济水平持续稳步前进，位居世界前列。但在有限的自然资源及生存空间下，人口的快速增长为生态环境和生物资源造成了空前的影响。William E Rees（1992）最早提出生态足迹作为衡量自然资源可持续性的定量指标，以其理论丰富的内涵与可操作性而受到广泛关注和推广。徐中民等率先将生态足迹理论引进国内，在此之后生态足迹及相关议题逐渐进入国内学者的视野，成为衡量自然生态状况的重要指标之一。生态足迹模型能够通过衡量人类与生态系统之间相互供给的产品与服务的差距，从而评估该区域的生态是否处于可持续发展状况。因此，对生态足迹进行相关预测研究，有利于对自然资源进行合理利用，减少污染情况，改善生态环境，实现可持续发展与绿色建设。

本文基于2003年至2014年①安徽省资源消费量计算人均生态足迹，并采用灰色GM模型、长短期记忆神经网络模型、差分自回归移动平均模型作为单项模型构建基于诱导有序几何加权平均算子（IOWGA）的组合预测模型，并将组合模型与单项模型进行预测效果比较。

1 理论基础

1.1 生态足迹模型及其计算

1.1.1 生态足迹模型

生态足迹（Ecological footprint，EF）也称为生物占用，是指具有生物生产力的地域空间，即要维持个体、地区或国家的生存所需、能够容纳人类所排放的废物的地域面积。生态足迹模型可以分为以下几个方面：①将人类消费资源进行分类；……