鄱陽湖地區(qū)生態(tài)、經(jīng)濟(jì)與金融空間耦合發(fā)展仿真研究.pdf

1、“系統(tǒng)耦合”最初起源于物理學(xué)。系統(tǒng)耦合后,功能與結(jié)構(gòu)將發(fā)生相應(yīng)變化,系統(tǒng)耦合效應(yīng)是系統(tǒng)結(jié)構(gòu)與環(huán)境條件相互協(xié)調(diào)、相互激發(fā)的綜合效應(yīng)。所以研究系統(tǒng)耦合效應(yīng)即耦合關(guān)系的協(xié)調(diào)對提高系統(tǒng)生產(chǎn)力至關(guān)重要。
　　首先,本文選用系統(tǒng)動力學(xué)對鄱陽湖地區(qū)生態(tài)、經(jīng)濟(jì)與金融耦合系統(tǒng)進(jìn)行分析,將耦合系統(tǒng)劃分為人口子系統(tǒng)、生態(tài)子系統(tǒng)、經(jīng)濟(jì)子系統(tǒng)和金融子系統(tǒng),建立耦合系統(tǒng)模型?；?005-2012年的歷史數(shù)據(jù)對鄱陽湖地區(qū)及城市生態(tài)、經(jīng)濟(jì)與金融耦合系統(tǒng)進(jìn)行仿真

2、,預(yù)測2015-2020年的結(jié)果。
　　其次,遵循評價(jià)指標(biāo)構(gòu)建原則,構(gòu)建鄱陽湖地區(qū)生態(tài)、經(jīng)濟(jì)與金融耦合系統(tǒng)評價(jià)指標(biāo)體系?；?015-2020年的仿真數(shù)據(jù),運(yùn)用熵權(quán)法對指標(biāo)確定權(quán)重,得到鄱陽湖地區(qū)及城市3個系統(tǒng)的綜合指數(shù)。結(jié)果表明:鄱陽湖地區(qū)生態(tài)系統(tǒng)和金融系統(tǒng)綜合指數(shù)均位于第3位,經(jīng)濟(jì)系統(tǒng)綜合指數(shù)第1。6個城市中,景德鎮(zhèn)市和鷹潭市的生態(tài)系統(tǒng)綜合指數(shù)較高;6個城市的經(jīng)濟(jì)系統(tǒng)綜合指數(shù)相差不多,南昌市排名第1;南昌市的金融系統(tǒng)綜合指數(shù)均

3、高于0.88,遠(yuǎn)遠(yuǎn)領(lǐng)先于其他5個城市。在此基礎(chǔ)上,運(yùn)用灰色關(guān)聯(lián)度對鄱陽湖地區(qū)及城市生態(tài)、經(jīng)濟(jì)與金融耦合系統(tǒng)進(jìn)行關(guān)聯(lián)分析。以經(jīng)濟(jì)系統(tǒng)為參考序列,計(jì)算結(jié)果為鄱陽湖地區(qū)生態(tài)系統(tǒng)的關(guān)聯(lián)度是0.3844,金融系統(tǒng)的關(guān)聯(lián)度是0.8519;表明鄱陽湖地區(qū)經(jīng)濟(jì)主要受到金融的影響。原因是6個城市中除了鷹潭市的生態(tài)系統(tǒng)關(guān)聯(lián)度高于金融系統(tǒng)關(guān)聯(lián)度之外,其余5個城市均為金融系統(tǒng)關(guān)聯(lián)度高于生態(tài)系統(tǒng)關(guān)聯(lián)度。
　　再次,本文利用耦合度模型及耦合協(xié)調(diào)度模型,計(jì)算出

4、2015-2020年鄱陽湖地區(qū)及城市生態(tài)、經(jīng)濟(jì)與金融系統(tǒng)的耦合度及耦合協(xié)調(diào)度。依據(jù)耦合協(xié)調(diào)度劃分標(biāo)準(zhǔn),結(jié)論表明:鄱陽湖地區(qū)耦合系統(tǒng)處于瀕臨失調(diào)的階段;南昌市在2018-2019年是輕度失調(diào),其余為瀕臨失調(diào);鷹潭市和景德鎮(zhèn)市從輕度失調(diào)上升到了瀕臨失調(diào)的階段;新余市和撫州市處于輕度失調(diào)的階段;而九江市在2016年、2017年及2019年為中度失調(diào),其余為瀕臨失調(diào)。
　　最后,依據(jù)分析結(jié)果對鄱陽湖地區(qū)生態(tài)、經(jīng)濟(jì)與金融空間耦合發(fā)展模式提出