人口和城市化水平预测模型
现代城市人口发展趋势的时间序列预测模型
现代城市人口发展趋势的时间序列预测模型1. 引言现代城市人口的发展趋势对于城市规划、社会经济发展等方面具有重要意义。
时间序列预测模型是一种重要的工具，可以帮助我们预测未来城市人口的变化趋势。
本文将介绍现代城市人口发展趋势的时间序列预测模型，并分析其在实际应用中的价值和局限性。
2. 现代城市人口发展趋势分析在现代社会，城市化进程不断加快，城市人口规模不断扩大。
为了更好地了解和掌握现代城市人口发展趋势，我们可以通过对历史数据进行分析来揭示一些规律和特点。
通过统计数据和相关研究报告，我们可以了解到不同地区、不同国家的城市化进程存在一定差异，但总体上呈现出稳定增长的态势。
3. 时间序列预测模型介绍时间序列预测是一种基于历史数据进行未来值预测的方法。
常用的时间序列预测模型包括移动平均法、指数平滑法、ARIMA 模型等。
这些模型通过对历史数据的分析和建模，可以预测未来一段时间内的数值变化趋势。
4. 移动平均法移动平均法是一种简单有效的时间序列预测模型。
它通过计算一定时间段内数据的平均值来预测未来数值。
移动平均法适用于数据变化较为平稳的情况，对于长期趋势和周期性变化较为明显的数据，效果较好。
5. 指数平滑法指数平滑法是一种利用历史数据赋予不同权重进行预测的方法。
它通过对历史数据进行加权计算，赋予近期数据更高权重，从而更好地反映近期趋势。
指数平滑法适用于短期波动较大、长期趋势不明显的情况。
6. ARIMA 模型ARIMA 模型是一种常用于时间序列分析和预测的方法。
ARIMA 模型结合了自回归（AR）和移动平均（MA）两个部分，并考虑了时间序列中存在的趋势、季节性等因素。
ARIMA 模型适用于具有明显趋势和季节性变化的时间序列。
7. 时间序列预测模型的应用案例时间序列预测模型在现代城市人口发展趋势的预测中具有广泛应用。
例如，可以利用移动平均法对城市人口的年均增长率进行预测，以帮助城市规划部门制定合理的发展规划。
指数平滑法可以用于对短期内人口波动进行预测，以帮助领导部门制定灵活的措施。
城市化水平评价及预测综述
城市化水平评价及预测综述城市化是指人口从农村迁移到城市，并在城市中集聚的过程。
城市化对经济、社会和环境等方面都有深远的影响。
随着全球化的发展，城市化已成为现代社会的普遍现象。
本文将对城市化水平的评价及预测进行综述。
城市化水平的评价可以从多个方面进行，包括人口密度、城市化率、城市用地率、城市化质量等。
首先，人口密度是城市化水平的重要指标之一，它可以反映城市人口的集聚程度。
人口密度越高，说明城市化程度越高。
其次，城市化率是指城市人口与总人口之比，可以反映城市的规模和人口占比。
城市化率越高，说明城市化程度越高。
再次，城市用地率是指城市建设用地面积与城市总用地面积之比，可以反映城市土地利用的效率。
城市用地率越高，说明城市化程度越高。
最后，城市化质量是指城市人居环境、公共服务水平和社会经济状况等因素的综合评价，可以反映城市化的质量和可持续发展水平。
城市化水平的预测对于规划和决策具有重要意义。
预测城市化水平可以帮助政府和相关部门合理安排城市发展计划，提前解决人口、用地、交通等方面的问题。
预测城市化水平可以采用定量模型或定性分析的方法。
定量模型可以利用时间序列分析、回归分析、灰色系统分析等方法，根据历史数据和趋势预测未来城市化水平。
定性分析可以通过专家访谈、问卷调查、案例研究等方法，结合实际情况进行主观判断和分析。
此外，预测城市化水平还需要考虑人口增长、经济发展、社会变迁等多个因素的影响。
未来城市化水平的发展趋势可能受到多个因素的影响。
首先，经济发展是城市化的重要推动力，随着经济的增长和城市化的加速，城市化水平将进一步提高。
其次，人口增长是城市化的基础，随着人口的增加和城市人口的集聚，城市化水平将得到进一步改善。
再次，科技进步和信息技术的发展将加速城市化过程，提高城市化水平。
最后，城市规划和政策的调整将对城市化水平产生重要影响，合理规划和管理城市发展，可以有效提高城市化水平。
总之，城市化是现代社会发展的必然趋势，对经济、社会和环境等方面都具有重要影响。
2024年全球人口变动趋势预测
人口增长对资源环境的影响
资源消耗：人口增长导致资源需求增加，可能导致资源短缺
环境污染：人口增长可能导致环境污染加剧，如空气污染、水污染 等 生态破坏：人口增长可能导致生态系统破坏，如森林砍伐、生物多样 性减少等
气候变化：人口增长可能导致温室气体排放增加，加剧气候变化
Part 03
全球人口结构变化
发达国家与发展 中国家教育资源 差距大
城市与农村教育 资源分配不均
富裕家庭与贫困 家庭教育资源分 配不均
性别差异导致的 教育资源分配不 均
高等教育发展情况
2024年全球高等教育普及率预计将达到50%
发展中国家高等教育发展迅速，但与发达国家仍有差距
线上教育逐渐普及，为更多人提供接受高等教育的机会 高等教育对经济发展的影响日益显著，各国政府加大对高等教育的 投入
2024年全球人
口变动趋势预
z
测
XX,a click to unlimited possibilites
汇报人：XX
目录
01
添加标题
03 全 球 人 口 结 构 变 化
05 全 球 人 口 健 康 状 况
02 全 球 人 口 增 长 趋 势 04 全 球 人 口 分 布 变 化 06 全 球 人 口 教 育 水 平
影响就业率变化的因素分析
添加标题
添加标题
主要国家和地区的就业率变化
添加标题
添加标题
就业率变化对全球经济的影响
产业结构调整对就业的影响
产业结构调整： 全球范围内， 服务业、高科 技产业等新兴 产业逐渐崛起， 传统制造业等 传统产业逐渐
萎缩。
就业变化：新 兴产业创造了 大量新的就业 机会，而传统 产业则面临裁 员和失业问题。
基于大数据的城市人流流动模型及预测方法
基于大数据的城市人流流动模型及预测方法随着城市化进程的加速，城市人口的规模和流动性也不断增长。
了解和预测城市人流的流动模式对于城市规划、交通管理、公共安全等具有重要意义。
在这篇文章中，我们将介绍基于大数据的城市人流流动模型及预测方法。
首先，我们需要了解大数据在城市人流研究中的应用。
随着智能手机和其他移动设备的普及，人们的位置和移动轨迹数据不断产生。
这些数据包含了丰富的信息，可以用于分析城市人流的流动模式和趋势。
通过对大数据的挖掘和分析，我们可以揭示城市中人口流动的规律。
基于大数据的城市人流流动模型可以分为两个主要方面：时空模型和机器学习模型。
时空模型的目标是描述城市人口在不同时间和空间上的分布和流动。
它通常使用统计方法和地理信息系统（GIS）技术，来对城市中的人口流动进行建模。
这些模型可以显示人口的源地、流动路径和目的地，帮助我们理解人口流动的模式。
另一方面，机器学习模型通过分析大量的历史数据来建立预测模型。
它可以根据过去的人口流动数据来预测未来的流动趋势。
接下来，让我们具体介绍一下时空模型。
时空模型主要基于统计方法，通过分析历史数据来估计人口流动模式。
常见的模型包括重力模型、辐射模型和随机模型。
重力模型假设人口流动的概率与来源地和目的地之间的距离成反比。
辐射模型则认为人口的流动取决于来源地和目的地之间的距离以及周围区域的人口数量。
随机模型则通过随机漫步等方法来模拟人口流动的过程。
时空模型的建立需要合适的数据支持。
在城市人流研究中，我们通常使用移动设备的位置数据、交通网络数据和人口普查数据。
移动设备的位置数据可以帮助我们了解人口在城市中的位置和移动轨迹。
交通网络数据可以用来分析人口在交通网络中的流动模式。
人口普查数据则可以提供人口的基本信息，如性别、年龄、职业等，进一步帮助我们理解人口流动的特征。
除了时空模型，机器学习模型也可以用于城市人流预测。
机器学习模型利用大数据来建立预测模型，从而根据过去的数据来预测未来的人流趋势。
城镇总体规划人口及用地规模预测实例
城镇总体规划人口及用地规模预测实例一、人口与城镇化现状分析（一）镇域现状人口1、户籍人口数截至2012年底，XX镇户籍人口总数共31059人，其中户籍农业人口28761人，户籍非农业人口2298人，户籍户数共8321户，户均人口3.73人。
2、登记暂住人口截至2012年底，全镇登记外来暂住人口共154人。
3、镇域人口总数截至2012年底，XX镇域总人口共31213人，其中户籍人口31059人，全镇登记外来暂住人口数共154人。
XX镇历年人口变动情况一览表（单位：人）资料来源：XX派出所（二）镇区现状人口至2012年底，XX规划镇区范围内共有人口约0.6万人。
其中：1、XX居委人口2298人。
2、登记外来暂住人口154人。
3、镇区周边与镇区呈连片发展、联系紧密的部分自然村人口（包括XX村、^），约3500人。
二、镇域人口规模预测（一）镇域户籍人口增长预测XX镇户籍人口数据具有较好连续性，假定户籍迁入迁出制度以及计划生育政策等影响户籍人口增长外部环境不发生较大变化，我们采用多种数学方法对2003-2012年的户籍人口数据进行建模分析，并将结果进行比较，综合确定户籍人口预测结果。
1、线性回归模型P t = a + bt 式中 P t:第t年末的人口 t:年份将2003-2012年的户籍人口资料输入EXCEL软件，通过软件的趋势分析功能，建立人口与时间变化之关的线性回归公式：P t ＝ 321.43t -614695.73根据线性回归公式，预测XX镇户籍人口2020年为3.46万人，2030年为3.78万人。
2、对数回归模型P t = a*Ln(t) + b 式中 P t:第t年末的人口 t:年份将2003-2012年的户籍人口资料输入EXCEL软件，通过软件的趋势分析功能，建立人口与时间变化之关的对数回归公式：P t ＝ 645305.51*Ln(t)–4876743.35根据对数回归公式，预测XX镇户籍人口2020年为3.46万人，2030年为3.78万人。
新型城镇化中城市化水平测度模型及评价方法
新型城镇化中城市化水平测度模型及评价方法近年来，伴随着中国经济的快速发展，新型城镇化成为了全国各地都在不断探索和实践的主题。
而对于城市化水平的测度和评价，则是新型城镇化建设中至关重要的一个环节。
本文将介绍一些现有的城市化水平测度模型，并探讨如何综合各种模型来评价城市化水平。
一、传统城市化水平测度模型1. 城镇人口和城市化率模型这是最基础、也是最常用的城市化水平测度方法。
它将城镇人口和城市化率作为主要指标，用来衡量一个地区的城市化水平。
其中，城市化率是指城镇人口占总人口的比重。
这种模型简单易操作，可以方便地反映城市化水平的整体情况。
但是它忽略了城市规模的大小和不同城市在经济、文化、社会等方面的发展差异，不能准确地反映城市化的发展水平。
2. 飞地城市模型飞地城市模型是指在一个省份或地区中，一个或多个城市在该地区形成的以城市为中心，外围包围着一定面积的区域，这些城市就像“飞地”一样独立存在的现象。
这种模型主要用于评估城市规模和分布情况。
3. 市场规模模型市场规模模型是将城市的市场规模作为测度城市化水平的主要指标，可以反映城市的经济发展水平。
但是这种模型同样没有考虑城市之间在文化、社会、科技等方面的差异。
以上三种传统城市化水平测度模型虽然在实践中被广泛运用，但是发展到今天，随着城市经济社会结构的不断变化，传统模型的短板也逐渐暴露出来。
那么，是否有更加精准和科学的测度城市化水平的方式呢？下面，我们将介绍相关领域所涉及到的新型城市化水平测度模型。
二、新型城市化水平测度模型1. 智能城市测度模型智能城市是基于先进信息技术和分布式计算技术，将城市各种信息进行智能化的城市。
在智能城市测度模型中，主要考虑城市的数字化和智能化程度，并以数字化城市设施、人民生活水平、社区关系等作为主要评判指标。
2. 网络活力测度模型网络活力测度模型从城市网络化发展的角度，考虑城市在经济、文化及城市空间方面发展的速度和竞争力，以及互联网、数字经济和社交网络等作为主要评判指标。
2024年全球人口增长与社会变迁预测
少子化趋势：许 多国家面临生育 率下降、年轻人 口减少的问题
城市化趋势：城 市人口增长迅速 ，农村人口逐渐 减少
移民趋势：国际 移民数量增加， 对全球人口结构 产生影响
人口分布情况
亚洲：人口 最多的大洲， 占全球总人 口的60%以
上
非洲：人口 增长最快的 大洲，预计 到2050年将 超过亚洲成 为人口最多
PART 05
未来预测与展望
19
人口增长趋势预测
全球人口增长速度：预计将保持 稳定增长
城市化进程：城市人口将继续增 加，农村人口将继续减少
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地区差异：发展中国家人口增长 速度将快于发达国家
人口老龄化：全球老龄化程度将 继续加深，对医疗、养老等社会 服务提出更高要求
社会变迁方向展望
GDP增长：全球GDP预计将保持稳定增长 产业结构调整：服务业、高科技产业将成为经济增长的主要动力 城市化进程：城市化率将继续提高，城市人口将继续增加 收入分配：收入差距有望缩小，中等收入群体将不断扩大
社会文化变迁
科技发展：人工智能、大数据、 物联网等技术的广泛应用
教育变革：在线教育、终身学习 等教育模式的兴起
感谢您的观看ห้องสมุดไป่ตู้
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应对全球性挑战：面对全 球性挑战，如气候变化、 恐怖主义等，国际合作与 交流是解决问题的关键。
促进文化交流：国际合 作与交流可以促进不同 国家、不同文化之间的 交流和理解，增进各国 人民的友谊和互信。
推动科技创新：国际合作 与交流可以促进各国在科 技领域的合作与交流，推 动科技创新和进步。
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科技发展影响：人工智能、 物联网等技术将深刻改变社 会生活
城市总体规划第二讲人口规模预测
高速发展方案 预测至2020年户籍总人口中从业人口占的比重为58％， 2030年达到60％。由此，推算出2020年和2030年户籍 人口的总就业人数分别为464万人和582万人。所以， 外来常住人口所占有的就业岗位在2020年和2030年分 别为204万个和479.48万个。按1.5的带眷系数估算， 至2020年和2030年南京可容纳的外来常住人口分别为 306万人和719万人。
二、城市用地规模预测
城市用地规ቤተ መጻሕፍቲ ባይዱ=市域总人口*人均建设用地
或者按照城镇体系规划的市域人口空间分布，分别计 算再相加。
第四步：基于上位规划的人口规模校核
根据《全国城镇体系规划》（2005－2020）中分省 （自治区、直辖市）人口与城镇化水平预测，江苏属 于快速城镇化后期速度放缓的省份，当前城镇化数量 增长还有一定潜力空间，但是凸现的城镇化问题较多。 近期主要解决快速推进城镇化过程中所遗留的生态环 境、社会保障、公共服务、产业协作、区域协调、基 础设施共享等问题，提升城镇化质量水平，远期进入 成熟稳定过程。预计到2020年，江苏省总人口为 9000万人，城市化水平60％，其中南京市的人口 1000万左右。
预测人口规模的步骤与方法
第一步：户籍人口预测
方法一：年平均增长率法 方法二：曲线拟合法（需历年人口数据） 方法：基于就业岗位和带眷系数推算
第二步：外来常住人口预测
以上两步结果相加，可得出市域总人口规模
户籍人口预测：年平均增长率法
常速发展方案 2006年，南京市的户籍城市化水平为77.63％，综合城 市化水平为82.02％。 以2006年统计的全市户籍人口607.2万人为基数， 2002年撤县设区后四年的户籍人口年平均增长率为 1.89％/年，至2020年基本维持这一速度，以2％/年的 年平均速度增长，2020年至2030年降低为1.5％/年。 同时，全市的户籍城市化水平从2006年的77.63％达到 2020年的85％，到2030年的88％。 推算的结果是，2020年全市的户籍人口增加到801万 人，2030年增加到930万人。
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人口和城市化水平预测模型第一节人口规模预测❖回归分析法❖增长率推算法♦:・劳动平衡法❖环境容量法❖区位法❖类比法♦百岁图法归分析法• 1、年份与人口规模的一元线性回归模型y=b.+bx xX为年份；y为人口规模bo, bi为待定系数。
•:•该方法要求人口有较长的时间序列统计数据，而且人口数据没有大的起伏。
•:•适用于相对封闭、历史长、影响发展因素变化缓和的城市。
归分析法♦ 2、工农业总产值与人口规模的一元线性回归模型。
y = bo^~bi x 兀为工农业总产值等；，为人口规模。
❖自变量一般是与人口规模关系密切、有较长时序的统计数据，且易于把握的影响因素，如产值、就业等。
❖该方法适用于影响因素的个数及作用大小较为确定的城市，如工矿並城市、海灌城市。
二、增长率推算法•:•根据城市或区域未来人口自然增长率、人口机械增长率的控制数值，预测人口规模。
预测公式为：卩广卩°(1+£)"P”为预测年末总人口Po为基年人口R为综合增长率(包括燃增长率与机械增长率) 斤为预测年限三、劳动平彳寞亍❖用基本人口、服务人口及与总人口的比例关系来确定人a>l,称带眷系数/?：城市卜基本职工与‘呦F服务的总人口（P）的系数P = aQ_a0）'BE❖可以用公式：P=J/A式中：P——规划期末人口J --- 规划基本人口A——基本人口百分比基本人口百分比=1—（服务人口百分比+被抚养人口的百分F匕）•李法亦适用于将育誓木农屢、啾弟经济发展规划比较具体落实、夭口统计资料比技霁全酹中小城市和竊兴工业区。
城市经济活动类型划分与城市发展•城市的全部经济活动由两部分组成：•:•城市的基本活动部分：为本城市以外的需要服务，是城市得以存在和发展的经济基础。
•:•离心型的基本活动•向心型的基本活动•:•城市的非基本活动部分：为本城市需要服务❖为了满足本市基本部分的生产所派生的需要❖为了满足本市居民正常生活所派生的需要・：•基本/非基本比率(B/N):城市经济活动的基本部分与非基本部分的比例关系。
城市经济活动类型划分与城市发展•:•一个城市，如果其经济生活中基本活动部分的内容和规模日趋发展，该城市则势不可挡的要发展；•:•如果城市的基本活动部分由于某种原因而衰落，同时没有新的基本活动发展起来，则该城市无可挽回地要趋向衰落；•:•当城市条件发生变化，促进新的基本活动部分萌发时，衰落的城市还会复兴。
•:・B/N是理解一切城市成长发展机制的钥匙。
城市经济活动类型划分与城市发展❖城市基本与非基本活动对城市发展的影响•:•城市发展的内部动力主要来自基本部分的发展。
城市发展的过程也就是基本和非基本两部分活动在一个地方循环往复、不断集聚的过程。
•:•城市基本部分每一次的投资、收入和职工的增加，最后在城市所产生的连锁反应的结果总是数倍于原来投资、收入和职工的增加，城市基本活动所引起的这样一种放大的机制称作为"乘数效应(multiplier effect ) ”。
•:•某城市基本活动的职工数确定后，就可以计算出相应的非基本部分职工和城市总人口。
证明城市或区域的人原口职工的发展与衰落融基本部分的变动来攒U的。
证明：城市总就业(E)等于基本部分就业(BE)和非基本部分就业(NBE)之和，即：E = BE+NBE (1)亦即：E = BE + ^^ BE = (\ + ^^) BE.............. .(2)BE BE设：(1 +空竺)=加，加为乘数，乘数大小切/N有关。
BE则：E = m・BE (3)城市人口(P)与城市就业职工(E)和基本职工(BE)之间也有一种乘数关系也与B/N有关：P = a-E(a>l,称带眷系数) (4)NREP = a・m・BE = aQ + - )・BE..................... .(5)BE设城市非基本职卫NBE)与它所服务的总人口 (?)的系数为0,贝IJ NBE = J3P(/3<1) (6)则从(1) (4) (6)三式得到E=(y-a(3)'BE. .................... .⑺P = aQ—a0、' BE.............................. .C8)NBE = a卩Q—a/3、' BE (9)环境容量法•:・根据环境条件来确定城市允许发展的最大规模。
•:•有些城市受自然条件的限制比较大，如水资源短缺、地形条件恶劣、开发城市用地困难、断裂带穿越城市、地震威胁大、有严重的地方病等。
这些问题都不是目前的技术条件所能解决的，或是要投入大量的人力和物力，由城市人口的增长而增加的经济效益低于扩充环境容量所需的成本，经济上不可行。
五、区位法❖根据城市在区域中的位置、地位和作用来对城市人口规模进行分析预测。
❖"位序一规模”法则(Rank-Size Rule):从城市的规模和城市规模位序的关系考察一个城市体系的规模分布。
P, =P. • R：，作对数转换:lg P i= lg 只-"lg RF,是第i位城市的人口；是规模最大的城市的人口；是第，位城市的位序；q是常数，当q=l时是特例。
上式对概括国家和区均的城市规模分布具有木皓的普遍性六、类比法❖选择发展条件，现状规模和性质相似的城市进行比较, 从已知的城市人口规模来推算其他城市的人口规模。
•:•此方法只适用于城市人口规模的校核，不适合于预测。
七、百岁（人口分组生存模型法）本方法根据已掌握的年龄构成及妇女的生育情况，并且考虑机械增长情况预测未来人口规模。
丿、、生态足迹(Ecological footprint) 法❖ 1、基本概念❖是由加拿大生态经济学家E.R. William和其博士生M.Wackermagel于20世纪90年代提出的一种度量可持续发展程度的方法，它是一组基于土地面积的量指标。
•:•生态足迹分析方法可以由两个部分组成，生态足迹分析和生态承载力分析。
是指在一定技术条件下，为维持某一物质消费水平下的某一人口、某一区域的持续生存所必需的生态生产性土地的面积总和，即为每个人提供可支配的食品营养物质、水、能源、资源、住房、交通工具、各类消费品以及处理废弃物所需占有的土地及海洋面积。
❖生态足迹是对城市人口的自然需求的一种地理度量方法。
简单来说，生态足迹是指能支持一个给定城市消费水平和能消化城市产生废弃物所需要的地表面积总和。
是指具有生态生产能力的土地和水体，它是生态足迹分析方法为各类自然资源提供的统一度量的基础。
地球表面的生态生产性土地前以分为6兴类：新地、草箍、林地、建设用地、化石能源和水域。
则是一个区域所能提供给人类的生态生产性土地面积的总和。
•:・2、生态足迹分析方法基于两个假设：*一是人类消费的大多数资源和产生的废弃物可以计算；❖二是这些资源和废弃物可以换算成生产这些资源和同化这些废弃物所需要的生产性土地面积。
*3、生态足迹分析方法的思路•:•生态足迹分析方法从需求方面计算生态占用的大小，从供给角度计算生态承载力的大小，通过这两者之间的比较，评价研究对象的可持续发展的状态。
•:•当区域的生态承载力大于生态足迹时，说明区域发展是可持续的，而当区域的生态足迹大于生态承载力的时候，则可能是区域从其他地区输入资源、在其他区域处置废弃物，但不管是哪一种原因，都说明区域发展在空间或时间上是不可持续的。
4、生态足迹分析方法的步骤❖(1)计算各主要消费项目的人均年消费量值❖一是划分消费项目。
一般将消费项目划分为生物生态足迹和能源生态足迹。
二是计算区域第n年消费总量, 计算公式为:消费二产出+进口-岀口，或者是根据人均消费量进行推测。
三是计算第i项的人均年消费量(C»。
其方法是用年消费量除以城市人口而得到。
• (2)计算为了生产各种消费项目人均占用生态生产性土地面积❖(3) 计算生态需求足迹❖(4)计算生态供给足迹❖(5)计算生态盈余或生态赤字。
生态盈余或生态赤字等于生态需求和生态供给之间的差值。
_____消费项目的划分•:•生物生态足迹可分为农产品、动物产品、林产品、水果、木材等五大类，按此各类下有一些细分类，农产品主要有粮食、蔬菜、猪肉、牛羊肉。
•:•生物资源生产面积折算的具体计算中采用联合国粮农组织1993年计算的有关生物资源的世界平均产量。
采用这一平均产量主要是为了是计算结果可以进行国与国、地区与地区之间的横向比较。
❖能源消费的生态足迹主要是指能源生产所需要的生态空间，以及能源消费后吸收其所产生的二氧化碳所需要的生态空间。
能源消费主要包括煤、焦炭、汽油、柴油、煤油、电力等。
•:•计算能源生态足迹是将能源的消费转化为化石燃料生产土地面积, 采用世界上单位化石燃料生产土地面积的平均发热量为标准将当地能源消费所消耗的热量折算成一定化石燃料土地面积。
（2）计算为了生产各种消费项目人均占用生态生产性土地面积•:•利用生产力数据，将各项资源或产品的消费折算为实际生产性土地面积，即实际生态足迹的各项组分。
设生产第i 项消费项目人均占用的实际生态生产性土地面积为入，其计算公式如下：・其中片为相应的生产性土地生产第i项消费项目的年平均生产能力。
（3）计算生态需求足迹• 一、汇总生产各种消费项目人均占用的各类生态生产性土地，即生态需求足迹。
—❖二、计算等价因捆o 6类生态生产性土地的生态生产力是存在差异的。
等价因子就是一个使不同类型的生态生产性土地转化为在生态生产力上等价的系数。
其计算公式为：每类生态生产性土地的等价因子二全球该类生态生产性土地的平均生产能力/全球所有各类生态生产性土地的平均生态生产力。
❖三、计算人均占用的各类生态生产性土地等价量❖四、求各类人均生态足迹的总和（ef）❖五、计算地区总人口（N）的总生态足迹（EF）EF = Nxef = Nx r辽K=Nx r jOC」P)(4)计算生态供给足迹❖一、计算各类生态生产性土地的面积；❖二、计算生产力系数。
由于同类生态生产性土地的生产力在不同国家和地区之间是存在差异的，因而各国各地区同类生态生产性土地的实际面积是不能直接进行对比的。
生产力系数就是一个将各国各地区同类生态生产性土地转化为可比面积的参数, 是一个国家和地区某类土地的平均生产力与世界同类平均生产力的比率，例如荷兰的生产力系数为3.01,表明相同面积条件下荷兰的耕地生产力要比世界平均的耕地生产力高出201%；❖三、计算生态容量，其计算公式为：❖茎类人均生态容量二各类生态生产性土地的面积*等价因子*生产力系数；❖四、R计材类人均生态容量，求得总的人均生态容量。
5、生态承载度的计算模型❖由于区域面积、区域人口和区域生态足迹总量不同，仅仅取生态需求足迹和生态供给足迹显然不能真实地反映某一区域的生态持续发展能力。