| Экономически обоснованной следует считать схему организации свиноводства с законченным циклом производства, включая воспроизводство поросят, их доращивание и откорм до товарных кондиций. При такой системе специализации и организации производства в отрасли равномерно осуществляется воспроизводство и комплектование стада; обеспечиваются поточность и равномерность поступления молодняка на откорм в течение года; создаются однородные группы животных, что отвечает требованиям промышленной технологии на всех этапах производственного цикла; исключаются дополнительные транспортные затраты на доставку молодняка и санитарную обработку; более полно используются производственные мощности и трудовые ресурсы. При такой системе исключаются взаиморасчеты между хозяйствами-пайщиками. |
| Важнейшее условие, определяющее успех производства свинины — рациональное использование маточного стада и правильная организация технологии воспроизводства. |
| Под технологией воспроизводства понимается биологически обоснованный комплекс приемов и методов, обеспечивающих максимальное использование маточного стада для получения молодняка. |
| На крупных промышленных комплексах воспроизводство организовано таким образом, чтобы соблюдалось ритмичное равномерное круглогодовое получение молодняка. Это достигается равномерными, в течение года, осеменениями и опоросами технологических групп свиноматок. |
| Процесс воспроизводства на неспециализированных фермах организуется по системе циклично-туровых опоросов, так как нельзя обеспечить создание однородных по времени опороса технологических групп свиноматок в течение всего года. |
| Следует отметить, что уровень интенсификации маточного стада, в этом случае, значительно ниже, чем на круглогодовых опоросах, так как система циклично-туровых опоросов предусматривает объединение процессов воспроизводства для всех свиноматок на решение одного технологического процесса без учета их индивидуальных особенностей. |
| Основу интенсивного ведения свиноводства составляет поточное производство, которое состоит из следующих организационно-технологических принципов: равномерные, круглогодовые опоросы свиноматок в течение года; последовательность формирования технологических групп свиней; ритмичность производства; раздельно-цеховая организация труда; обособленное содержание каждой технологической группы в отдельной изолированной секции; осуществление принципа «все свободно-все занято»; соблюдение санитарного разрыва; специализация зданий; оборудование по производственному назначению; комплексная механизация и автоматизация производственных процессов; стандартизация выпускаемой продукции. |
| Основная структурная единица при организации поточного производства свинины — технологическая группа, которая формируется при осеменении свиноматок и проходит все фазы производственного цикла до сдачи откормочного молодняка на мясокомбинате. Особенность технологической группы — ее целостность и высокая степень стандартизации поголовья. |
| Важный фактор промышленного производства свинины — специализация и стандартизация поголовья свиноматок. |
| Их живая масса, сроки осеменения, стимуляция, синхронизация, уровень продуктивности, принадлежность к линиям, породность должны быть однотипными. Это значительно упрощает уход за поголовьем и предъявляет к нему одинаковые требования в технологии кормления. |
| Равномерные опоросы позволяют обеспечить переработку продукции и ликвидировать неравномерность загрузки перерабатывающей промышленности. |
| Уровень интенсивности использования основных свиноматок характеризуют следующие показатели: число опоросов на матку в год, плодовитость маток за опорос, потери поросят от недоиспользования, расход кормов на одного новорожденного поросенка. |
| Число опоросов на матку в год зависит от продолжительности цикла воспроизводства — суммы дней супоросности (114), продолжительности подсосного периода (26-60) и периода между отъемом поросят и случкой маток, которые приходят в охоту на седьмой день и далее половой цикл повторяется через каждые 21 день. При интенсивном использовании цикл воспроизводства составит 147 дней (114 + 26 + 7), при экстенсивном может достигать 250-300 дней. Число опоросов рассчитывается делением числа дней в году на продолжительность цикла воспроизводства. При интенсивном использовании маток можно получить до 2,5 опоросов в год. |
| Плодовитость маток за опорос составляет 8-12 поросят, при отходе поросят 5-12%. |
| Производство свинины на одну основную свиноматку находят отношением живой массы всех выращенных поросят к количеству маток. |
| Показатель производственного использования основных маток рассчитывается путем отношения фактического числа опоросов в год на матку к максимально возможному числу опоросов (2,5). |
| Потери поросят от недоиспользования маток определяют по разнице между числом поросят при 2,5 опоросов в год и числе поросят в помете 10 и фактически полученным количеством поросят. |
Методика расчета расхода кормов на новорожденного поросенка и себестоимость поросят |
| Расход кормов на одного новорожденного поросенка (КП) определяется по формуле: |
| Себестоимость одного новорожденного поросенка (СП) определяется по формуле: |
Интенсивность использования территории (интенсивность застройки)
- Интенсивность использования территории (интенсивность застройки)
«…Интенсивность использования территории (интенсивность застройки) определяется положением территории в структуре города в соответствии со схемами улично-дорожной сети и системы общегородских центров, разработанных в составе Генерального плана. Интенсивность использования территории города характеризуется показателями плотности застройки, процентом застроенности территории и плотностью улично-дорожной сети, выраженной нормативным размером квартала…»
Источник:
ПОСТАНОВЛЕНИЕ Правительства Москвы от 25.01.2000 N 49
«ОБ УТВЕРЖДЕНИИ НОРМ И ПРАВИЛ ПРОЕКТИРОВАНИЯ ПЛАНИРОВКИ И ЗАСТРОЙКИ МОСКВЫ МГСН 1.01-99»
Официальная терминология. Академик.ру. 2012.
- Интенсивность землетрясения
- Интенсивность миграции
Смотреть что такое «Интенсивность использования территории (интенсивность застройки)» в других словарях:
Плотность застройки — Плотность застройки один из основных показателей, широко используемых в градостроительной практике (в генеральных планах, правилах землепользования и застройки, проектах застройки земельных участков и пр.), характеризующий интенсивность… … Википедия
Оловозаводской мост — Оловозаводской мост … Википедия
СССР. Литература и искусство — Литература Многонациональная советская литература представляет собой качественно новый этап развития литературы. Как определённое художественное целое, объединённое единой социально идеологической направленностью, общностью… … Большая советская энциклопедия
Соединённые Штаты Америки — (США) (United States of America, USA). I. Общие сведения США государство в Северной Америке. Площадь 9,4 млн. км2. Население 216 млн. чел. (1976, оценка). Столица г. Вашингтон. В административном отношении территория США … Большая советская энциклопедия
СП 47.13330.2012: Инженерные изыскания для строительства. Основные положения — Терминология СП 47.13330.2012: Инженерные изыскания для строительства. Основные положения: 8.4.9 Биологические (флористические геоботанические, фаунистические) исследования выполняют для определения видового состава флоры и основных растительных… … Словарь-справочник терминов нормативно-технической документации
Армянская Советская Социалистическая Республика — (Айкакан Советакан Социалистакан Анрапетутюн) Армения (Айастан Страна армян). I. Общие сведения Армянская ССР образована 29 ноября 1920. С 12 марта 1922 по 5 декабря 1936 входила в состав Закавказской федерации (См.… … Большая советская энциклопедия
Отравления — I Отравления (острые) Отравления заболевания, развивающиеся вследствие экзогенного воздействия на организм человека или животного химических соединений в количествах, вызывающих нарушения физиологических функций и создающих опасность для жизни. В … Медицинская энциклопедия
Компания — (Company) Содержание Содержание Юридические формы компании Понятие организации и предпринимательства. Основные признаки и классификации компаний Признаки фирмы Основные концепции организации Контрактная концепция фирмы Стратегическая концепция… … Энциклопедия инвестора
Наука и культура. Архитектура и изобразительное искусство — Фрагмент стены крепости Саксауаман, близ Куско (Перу). XV в. Культура инков. Наука и культура. Архитектура и изобразительное искусство Архитектура. История архитектуры стран Латинской Америки расчленяется на 3 периода: древний (доиспанский),… … Энциклопедический справочник «Латинская Америка»
Пожар — У этого термина существуют и другие значения, см. Пожар (значения). Борьба с пожаром … Википедия
Интенсивность — использование — Большая Энциклопедия Нефти и Газа, статья, страница 1
Интенсивность — использование
Cтраница 1
Интенсивность использования в механическом цехе металлокерамических прокладок составляет в среднем 1100 штук в месяц. Стоимость одной прокладки при размере заказа, превышающем 500 штук, составляет 4 36 долл. Средние затраты на заказ партии прокладок оцениваются величиной 60 долл. Затраты на хранение в этом цехе исчисляются по норме процента, равной 25 % в год от стоимости запаса. Чему равен экономичный размер партии поставки этих прокладок. [1]
Интенсивность использования того или иного варианта, а также сочетание различных методов в каждый данный промежуток времени зависит от многих факторов и обстоятельств. [2]
Интенсивность использования этого механизма возрастает. [3]
Интенсивность использования оборудования выражается с помощь: коэффициента интенсивности kn в относительных единицах. [4]
Интенсивность использования скважин
Интенсивность использования установок может быть повышена также за счет сокращения времени простоя в резерве. У персонала некоторых объектов, к сожалению, укоренилось мнение о необходимости резерва в виде остановленной и подготовленной к пуску установки. Такой резерв может быть оправдал при четырех и более установках в одной группе, когда резерва в собственном смысле этого слова практически нет, все время какая-нибудь из установок будет находиться или в плановом или в неплановом ремонте. [6]
Интенсивность использования скважин в нефтегазодобыче характеризуют дебиты скважин. [7]
Интенсивность использования СИ зависит от сменности работы предприятия, сменяемости заказов производства и влияет на периодичность проведения поверочных работ. [8]
Интенсивность использования производственных ресурсов проявляется в таких обобщающих показателях, как фондоотдача основных производственных средств, материалоемкость производства продукции, производительность труда. [9]
Интенсивность использования оборудования КС может быть оценена по отношению эффективной и располагаемой мощностям ГТУ, а интенсивность использования ГПА по отношению его наработки к календарному времени рассматриваемого периода. [10]
Интенсивность использования производственных ресурсов проявляется в таких обобщающих показателях, как фондоотдача основных производственных средств, материалоемкость производства продукции, производительность труда. [11]
Интенсивность использования оборудования КС может быть оценена по отношению эффективной и располагаемой мощностям ГТУ, а интенсивность использования ГПА по отношению его наработки к календарному времени рассматриваемого периода. [12]
Интенсивность использования площади поршня ( часовой описанный объем, приходящийся на единицу площади поршня) должна считаться одним из основных показателей форсирования компрессора. [13]
Интенсивность использования путевого развития на промышленном железнодорожном транспорте характеризуется грузонапряженностью. Этот показатель достаточно точно характеризует степень использования путевого развития. На промышленном транспорте грузонапряженность колеблется от 100 до 350 тыс. т / км год, а средневзвешенная составляет около 83 3 тыс. т / км и 553 млн. ткм / км в год. [14]
Интенсивность использования активных элементов основных фондов характеризуют главным образом два показателя. [15]
Страницы: 1 2 3 4
|
Страница 2 из 2
Изучение состояния земель сельскохозяйственного назначения является одной из важнейших задач, так как на сегодняшний день от эффективности использования сельскохозяйственных угодий зависят экономические результаты сельскохозяйственных предприятий, а также страны в целом. Данная тема сейчас очень актуальна. Так, 27 января 2015 года губернатором Московской области Андреем Воробьевым было проведено совещание, посвященное вопросам повышения эффективности использования земель сельскохозяйственного назначения Московской области. Основным вопросом на данном совещании были проблемы нецелевого использования земель сельскохозяйственного назначения. Оценка интенсивности использования земель сельскохозяйственного назначения районов Московской области складывается на основе весовых коэффициентов по факторам интенсивности использования земель сельскохозяйственного назначения, таких как удельный вес посевных площадей, внесение удобрений, агрохимические работы, освоенность севооборотов, улучшение угодий и мелиорированных земель [1]. По результатам расчетов в таблице 1 представлена оценка интенсивности использования земель сельскохозяйственного назначения районов Московской области. Таблица 1. Совокупная оценка интенсивности использования земель сельскохозяйственного назначения районов Московской области
Анализируя данные таблицы 1 видно, что весовые коэффициенты при определении интенсивности использования земли оказывают большое влияние. При оценке данных показателей хочется отметить, что степень хозяйственного использования земли по районам Московской области достаточно неравномерная, имеется неиспользуемая пашня, новые земли не вовлекаются в сельскохозяйственный оборот предприятия, удельный вес посевов не составляет 100 %. Для достижения оптимального уровня использования земель сельскохозяйственного назначения необходимо совершенствовать структуру земельных угодий, повышать долю пашни и мелиорированных земель, противостоять развитию негативных процессов (водной, ветровой эрозии и др.), повышать плодородие земель посредством применения органических и минеральных удобрений, проводить агрохиммелиоративные работы по известкованию кислых почв и фосфоритованию земель, соблюдать мелиоративные мероприятия (орошение, осушение, химическая мелиорация), грамотно разработать и внедрить рациональную систему севооборотов (обоснованное чередование сельскохозяйственных культур в пространстве и времени). По результатам расчетов нами были сформированы группы районов с различным уровнем интенсивности использования земель сельскохозяйственного назначения Московской области. Данная классификация приведена в таблице 2. Таблица 2. Формирование групп районов с различным уровнем интенсивности использования земель сельскохозяйственного назначения
По данным таблиц 1, 2 нами построена картограмма Московской области в разрезе районов, отображающая группы районов, обладающие низким, умеренным, средним, выше среднего и высоким уровнями интенсивности использования земель сельскохозяйственного назначения (рисунок 1). Рис. 1. Картограмма интенсивности использования земель сельскохозяйственного назначения районов Московской области Литература
|
|||||||
Интенсивность и пропускная способность, в чём разница?
Существует множество автоматических систем, принцип подбора которых одинаков, или почти одинаков, для всех производителей. Для различных типов ворот параметры подбора автоматических систем различны, но единственным неизменным параметром для всех воротных автоматических систем, а также шлагбаумов, является интенсивность использования. И именно в этом вопросе начинается совершенная путаница, навеянная информацией из различных источников, различными производителями и в различных целях.
Некоторые производители подразделяют автоматику только на автоматические системы интенсивного и неинтенсивного использования, другие подразделяют интенсивность своей автоматики на три категории – 50%, высокой и промышленной интенсивности. Кто-то говорит об интенсивности использования измеряя её в циклах работы автоматики в сутки. Но мало кто раскрывает суть данного понятия.
В данной статье мы разберёмся в вопросе, что такое интенсивность? Как рассчитать необходимую нам интенсивность использования? И от чего же зависит интенсивность использования автоматических систем?
Для чего нам нужно знать интенсивность использования той или иной автоматической системы открывания и закрывания? Интенсивность нам совершенно необходима для определения пропускной способности той или иной точки доступа, проще говоря, интенсивность позволяет понять какое максимальное количество транспортных средств может проезжать через ворота, если ворота каждый раз будут выполнять полный цикл, то есть каждый раз полностью открываться и закрываться.
Интенсивность использования равна отношению времени работы привода ко времени цикла, умноженному на 100% и определяется по формуле:
I=Тр./Тц.*100%
Где:
Тр. = Т отк. + Т зак. Время работы привода, это суммарное время, затрачиваемое приводом для полного открывания и закрывания полотна ворот. Данное время всегда прописано в технической документации и определяется в метрах в минуту перемещения полотна откатных ворот, сантиметрах в секунду движения штока линейной автоматики распашных ворот и градусах в секунду поворота рычага рычажной автоматики распашных ворот.
Тц. = Тр. + Тп, где Тп. — это общее время цикла, т.е. то время, которое проходит от момента открывания ворот, до следующего момента открывания. Это время включает в себя время, затрачиваемое приводом для полного открывания и закрывания полотна ворот и время простоя привода в открытом и закрытом положениях ворот. Тп. — это как раз и есть время простоя привода в открытом и закрытом положениях ворот.
Для простого понимания приведем конкретный пример на основе технических характеристик привода.
За основу берем промышленный привод для откатных ворот FAAC 844ER и некоторые данные из инструкции по эксплуатации к приводу:
Модель | FAAC 844ER |
Максимальный вес ворот, кг | 1800 |
Интенсивность использования, % | 70 |
Скорость движения ворот, м/мин | 9,5 |
Диапазон рабочих температур, °С | от – 40 до + 55 |
Предположим, что у нас автоматизированы стандартные ворота, и ширина проезда будет составлять 4 метра. Прибегая к нехитрым вычислениям, мы понимаем, что так как скорость движения ворот равна 9,5 метров в минуту, то наши ворота данный привод откроет за 25 секунд, и точно за такое же время он их закроет. Получаем, что Тр. будет равняться 50 секундам.
Теперь подставляем значения в формулу:
70%=50 сек./Тц.*100%
И находим общее время цикла:
Тц. = 50 сек.*100%/70%
Получаем, что общее время цикла равно 71 секунде.
Вычисляем пропускную способность точки доступа транспортных средств в час, разделив час на 71 секунду. Получаем 50 – это максимальное количество транспортных средств, которое может проехать за час через ворота, при полном цикле последних.
Со шлагбаумами дело обстоит ещё проще, так как у шлагбаумов всегда известна скорость открывания стрелы.
Например: Гидравлический шлагбаум FAAC 615 BPR
Модель | Длина стрелы, м | Время открывания, сек | Интенсивность, % |
FAAC 615BPR std | 5 | 6 | 50 |
Рассчитывая по тому же принципу получаем, что полный цикл при данных характеристиках шлагбаума равняется 24 секундам. Это означает что пропускная способность шлагбаума равна 150 транспортных средств в час.
Теперь, когда мы научились разбираться в определениях интенсивности и пропускной способности мы можем верно подобрать необходимое оборудование и рассчитать необходимое количество точек доступа. Зная срок гарантии производителя на тот или иной продукт достаточно просто вычислить ресурс, на который он рассчитан.
Не согласны с утверждениями, приведёнными выше? Напишите нам: [email protected]
Интенсивность использования и оптимальная структура стада свиноматок
Главная > Кормление свиней > Интенсивность использования и оптимальная структура стада свиноматок29 сентября 2020 просмотры
Интенсивность использования свиноматок
Ключевым фактором успеха является интенсивность использования свиноматки, которая строится из таких показателей (таблица 1):
Мы видим, что у лучших хозяйств наблюдается не больше 9 холостых дней на опорос. Что касается подсосного периода – наиболее применяемой опцией является подсосный период 28 дней, хотя предпринимаются попытки сократить его до 21 дня. В чем разница, преимущества и недостатки различной длительности подсосного периода мы рассматриваем в курсе «Кормление свиней» в лекции, посвященной кормлению поросят. Также целью является сокращение непродуктивных дней на опорос, в лучших хозяйствах этот показатель составляет 9 дней.
Ключевым показателем, характеризующем интенсивность использования свиноматок является количество опоросов в год. Лучшие хозяйства достигают 2,35 опороса, худшие – 2,16 опороса. Эти данные помогут вам сориентироваться, где на данный момент находится ваше хозяйство и определить производственные цели.
Оптимальная структура стада
Оптимальная структура стада очень важна для успешности предприятия. Она в основном связана со здоровьем свиноматок и их долголетием.
Максимальную продуктивность свиноматки развивают с третьего до где-то 6 опороса, за исключением мертворожденности. Мертворожденность развивается с повышением цикла. Доля опоросившихся, то есть успех нашего осеменения, если смотреть взависимости от номера цикла или опороса тоже достигает только где-то при третьем опоросе и у старых свиноматок имеет тенденцию к снижению.
Маржинальный доход и рентабельность на выращивании свиноматокЭти тенденции также находят свое подтверждение в экономических показателях. Если мы посмотрим в зависимости от номера опороса, то маржинальный доход повышается чем дольше мы используем наше основное средство – свиноматку. Однако мы видим, что где-то после 8-9 опороса есть предел. Но на практике 8-9 опорос получается довольно редко.
Если говорить о рентабельности, то окупаться свиноматка начинает только где-то с 3-го опороса, и только потом мы отмечаем положительную рентабельность в связи с возрастом стада.
Источник: Тино Хохмут, материалы обучающего курса «Кормление свиней».
>> Подробнее о курсе
>> Пробная лекция к курсу
С нетерпением жду отзывы и комментарии. Большое Вам спасибо!
Нашли этот материал полезным? Поделитесь с коллегами в соцсетях или отправьте ссылку прямо на почту!
Подписывайтесь на наш телеграм-канал, чтобы первыми получать уведомления о выходе новых материалов.
Telegram-канал →Получите бесплатный доступ к интернет-курсу «Нормы и рационы кормления сельскохозяйственных животных»
Группа «Нафтогаз» наращивает интенсивность использования технологии забуривания бокового ствола (ЗБС)
«Нафтогаз» наращивает количество операций по забуриванию бокового ствола (ЗБС) – технологии, позволившая с 2018 года дополнительно получить 160 млн куб. м газа, передает Энергореформа.Как сообщила группа в пресс-релизе, эта технология стала эффективным инструментом для повышения добычи на истощенных месторождениях и проблемных скважинах.
«Только в 2020 году «Нафтогаз» выполнил 13 забуриваний боковых стволов и получил свыше 72 млн куб. м газа там, где другими способами на него рассчитывать не приходилось. Поэтому в текущем году планируется уже 27 таких операций и получить еще больший объем», − цитирует пресс-служба директора по бурению АО «Укргазвыдобування» Александра Потернака.
Как пояснили в «Нафтогазе», ЗБС позволяет достичь участков газоносного пласта, ранее незадействованных вертикальной скважиной, а также извлечь те запасы природного газа, добыча которых когда-то была невозможной.
«На сегодня этот метод является одним из лучших вариантов для возобновления работы скважин, на которых произошли аварии подземного оборудования или нарушена целостность эксплуатационной колонны в скважине», − подчеркнули в компании.
Эта технология также эффективна для работы с усложнениями, устранять которые другими методами либо невозможно, или очень дорого и экономически нецелесообразно.
«Дополнительные преимущества ЗБС − это уже имеющаяся в наличии система коммуникаций и значительно меньший срок строительства скважин, по сравнению с бурением большим станком — от двух до четырех месяцев», − добавили в «Нафтогазе».
Как отмечают в группе, в числе наиболее успешных проектов в рамках использования ЗСБ − скважина №90 Чутивского месторождения, где после бурения в 2020 году бокового ствола и выполнения операции по гидроразрыву добыча возросла в 40 раз − с 4 тыс. куб. м до 168 тыс. куб. м в сутки.
В компании также отмечают Березовское месторождение, где скважина №114 была пробурена еще в 2008 году с проектной глубиной 4800 м, но остановлена по техническим причинам. Однако после проведения ЗБС скважина возобновила работу и в первом квартале 2021 года начала давать более 100 тыс. куб. м газа.
Еще одним объектом, подтверждающим эффективность технологии ЗБС, является скважина №52 Безпаливского месторождения, где после того как был пробурен наклоннонаправленный ствол из глубины 3810 м скважина возобновила работу с суточным дебитом 156 тыс. куб. м газа.
Расскажите об этом:Пересмотренная интенсивность использования | SpringerLink
В простой модели подразумевается, что взаимосвязь между интенсивностью использования и ВВП на душу населения является стабильной. Однако на интенсивность использования будут влиять относительные факторы, изменения в структуре спроса, замена материалов и, прежде всего, изменение технологий. Следствием множества влияний на спрос является то, что интенсивность использования может меняться со временем по сравнению с простой теоретической моделью.Будет семейство кривых интенсивности использования для каждого материала, а не только один; каждый основан на определенном уровне техники. Наблюдаемые данные, будь то из отдельных стран с течением времени или из перекрестного анализа, будут получены из разных кривых. Footnote 7
Замена и применение новых технологий может ослабить влияние на интенсивность использования долгосрочных структурных изменений в характере экономической деятельности, которые лежат в основе гипотезы об интенсивности использования.Сдвиги между разными кривыми могут быть не менее важными, чем движения по кривой при увеличении доходов на душу населения. Поскольку новые технологии имеют тенденцию быть менее материалоемкими, чем те, которые они заменяют, общая тенденция может заключаться в том, что наблюдаемая взаимосвязь со временем смещается в сторону уменьшения. Технологические изменения и замещения не происходят постоянно в соответствии с изменениями дохода на душу населения, а происходят скачкообразно. Более того, не все инновации приводят к сокращению использования материалов, но они могут повысить удельный расход явно зрелых материалов.Это означает, что некоторые разработки повысят наблюдаемую интенсивность использования. Например, конкретное использование меди в автомобилях, которое имело тенденцию к снижению в 1970-х и 1980-х годах, было усилено электрификацией, ранее выполнявшейся вручную, и развитием электромобилей.
Страны, находящиеся на разных стадиях развития, не пойдут по одинаковому экономическому пути, но, естественно, будут перенимать новейшие доступные и недорогие технологии, независимо от путей, по которым идут другие страны.Как показано на фиг. 1, 2 и 3 ясно показывают, что интенсивность использования шла по радикально разным путям в разных странах, при этом у более поздних разработчиков нет тенденции к тому же уровню интенсивности, что и в более зрелых экономиках, таких как США и Япония. Это противоречит предыдущим параграфам, которые подразумевают, что их использование на единицу ВВП должно быть ниже, а не выше при данном уровне ВВП на душу населения.
В контексте Таблицы 5 мы уже отмечали, что характер их производственной деятельности и структура их экономики будут влиять на интенсивность использования конкретных материалов каждой страной.Экономики Кореи и Тайваня, следуя более раннему примеру Японии, были ориентированы на экспорт продукции обрабатывающей промышленности из металлов. Малайзия пошла по тому же пути в 1990-е годы. Китай также быстро развил свой производственный сектор. В таблице 6 показаны доли обрабатывающей промышленности в ВВП и экспорте для выбранных стран в 2000 и 2015 годах.
Таблица 6 Доли обрабатывающей промышленности в ВВП и экспорте, 2000 и 2015 годыСтраны с самой высокой долей обрабатывающей промышленности в ВВП будут, как правило, использовать больше металлов на единицу ВВП, чем страны, такие как Бразилия, с гораздо более низкой долей.
Сосредоточение внимания на взаимосвязи между доходами на душу населения и интенсивностью использования, как правило, не учитывает важность географического района и населения страны в формировании структуры спроса. Пропорционально больше инфраструктуры всех типов, вероятно, потребуется в более крупных странах, чем в небольших странах, для обслуживания заданного уровня дохода на душу населения, независимо от уровня их развития. В Таблице 7 соответственно сравниваются площади земель и население для нашей выборки стран.
Таблица 7 Площадь и численность населения в 2015 г.Очевидно, что площадь земли сама по себе является очень приблизительным показателем размера страны, поскольку доля пригодной для использования земли варьируется в широких пределах.Например, большая часть Бразилии по-прежнему остается тропическим лесом. Более того, размер — это еще не все, о чем свидетельствуют Корея и Тайвань. Однако это не следует полностью игнорировать при изучении использования материалов. Большой размер и население Китая вполне могут частично объяснить, почему его интенсивность использования оказывается очень высокой при низком уровне дохода на душу населения (рис. 1, 2 и 3.
Еще одним очень важным фактором является способ распределения ВВП между различными типами расходов. Расходы на строительство и инфраструктуру являются более материалоемкими, чем другие категории расходов, за исключением военной техники и потребительских товаров длительного пользования.Соответственно, на интенсивность использования металлов, и особенно из трех, рассмотренных в этой статье, будет сильно влиять уровень инвестиций, доля валового накопления основного капитала в ВВП. Это показано для 2000 и 2015 годов в таблице 8 для нашей выборки.
Таблица 8 Доли валового накопления основного капитала в ВВП, 2000 и 2015 годыВо всех странах, за исключением Китая, в 2015 году эти доли были ниже, чем в 2000 году. Две крайности — это относительно низкая доля инвестиций в Бразилии и очень высокая доля в Китае.Тенденция развивающихся стран направлять большую долю дохода на инвестиции на ранних этапах экономического роста, а затем переключаться на потребление, поддерживает гипотезу об интенсивности использования. Китай еще не осуществил такой переход, и его сильная ориентация на капитальные затраты помогает объяснить тенденции в интенсивности использования материалов.
Рисунок 6 связывает использование сырой стали не с ВВП, а с валовым накоплением основного капитала (ВНОК). Он сравнивает общее использование сырой стали на единицу ВНОК с ВНОК на душу населения начиная с 1960 г. для всех стран выборки, кроме США.Модель Тайваня отличается от большинства других на протяжении большей части периода, вероятно, из-за его зависимости от экспорта промышленных товаров.
Рис. 6Использование сырой стали / GFCF и GFCF / Head в 2010 г. Источник: см. Приложение А.
На этой, по общему признанию, произвольной основе, опыт Китая, превышающий очень низкие уровни ВНОК на душу населения, гораздо больше соответствует опыту других стран. Важность капитальных вложений в использование стали в Китае подчеркивается рис.7, где приведены индексы развития использования на единицу ВВП и ВНОК ежегодно, начиная с 1960 года, на основе 1990 года, равного 100. Оба ряда показывают циклические колебания, но последний имеет тенденцию к снижению с конца 1960-х годов, тогда как использование на единицу ВВП ВВП пошел по другому пути.
Рис. 7Индексные числа использования Китая сырой стали на единицу ВВП и ВНОК, 1960–2015 гг. (1990 = 100). Источники: см. Приложение А.
Интенсивность использования металлов в эпоху глобальных производственно-сбытовых цепочек
Аль-Равахи К.А., Рибер М. (1991) Медь в массе: торговля, интенсивность использования и прогнозы потребления.Ресурсная политика 17 (1): 2–12
Статья Google ученый
Беренс А., Гилджум С., Кованда Дж., Низа С. (2007) Материальная основа мировой экономики: мировые модели добычи природных ресурсов и их значение для политики устойчивого использования ресурсов. Ecol Econ 64 (2): 444–453
Статья Google ученый
Calì M, Francois J, Hollweg CH, Manchin M, Oberdabernig DA, Rojas-Romagosa H, Rubinova S, Tomberger P (2016) Трудоемкость базы данных экспорта.Всемирный банк. https://boris.unibe.ch/89215/1/The%20Labor%20Content%20of%20Exports%20Database.pdf. По состоянию на 28 февраля 2019 г.
Cleveland CJ, Ruth M (2008) Показатели дематериализации и материалоемкости использования. J Ind Ecol 2: 15–50. https://doi.org/10.1162/jiec.1998.2.3.15
Статья Google ученый
Crowson P (2018) Повторный анализ интенсивности использования. Miner Econ 31: 71–70
Статья Google ученый
Дорн Р., Крачелл К. (2014) Долгосрочные тенденции в потреблении стали.Miner Econ 27 (1): 43–49
Статья Google ученый
Dutta A (2018) Влияние волатильности нефти на рынках металлов: примечание к исследованию. Ресурсная политика 55: 9–19
Статья Google ученый
Евростат (2009) Европейский бизнес: факты и цифры. https://ec.europa.eu/eurostat/web/products-statistical-books/-/KS-BW-09-001
Евростат (2012) Счета движения материалов в масштабах всей экономики.Руководство по составлению 2012 года. Статистическое управление Европейских сообществ, Люксембург
Google ученый
Франсуа Дж., Манчин М., Томбергер П. (2015) Связи услуг и добавленная стоимость содержания торговли. World Econ 38 (11): 1631–1649
Статья Google ученый
Хеллмер С., Экстран Дж. (2012) Мировой рынок железной руды в начале двадцать первого века — влияние растущего доминирования Китая.Miner Econ 25 (2–3): 89–95
Google ученый
Humphreys D (2018a) В поисках нового Китая: спрос на полезные ископаемые в Южной и Юго-Восточной Азии. Miner Econ 31: 103–112
Статья Google ученый
Humphreys D (2018b) Горнодобывающая промышленность после бума. Майнер Экон. https://doi.org/10.1007/s13563-018-0155-x
Hutchison RS, Tilton JE (1987) Снижается ли интенсивность использования меди в США? Форум Nat Res, https: // doi.org / 10.1111 / j.1477-8947.1987.tb00003.x
Международный валютный фонд (2018) Китайская Народная Республика: Консультации по статье IV — пресс-релиз 2018 года; Отчет персонала; Заявление персонала и заявление исполнительного директора Китайской Народной Республики. Отчет МВФ № 18/240. https://www.imf.org/~/media/Files/Publications/CR/2018/cr18240.ashx. По состоянию на 5 марта 2019 г.
Jaunky VC (2012) Есть ли материальная кривая Кузнеца для алюминия: данные из богатых стран.Ресурсная политика 37 (3): 296–307
Статья Google ученый
Johnson RC (2014) Пять фактов об экспорте с добавленной стоимостью и его значение для макроэкономических и торговых исследований. J Econ Perspect 28 (2): 119–142
Статья Google ученый
Johnson RC, Noguera G (2012) Учет промежуточных звеньев: разделение продукции и торговля добавленной стоимостью. J Int Econ 82 (2): 224–236
Статья Google ученый
Купман Р., Пауэрс В., Ван З., Вэй С.-Дж. (2010) Дайте заслугу там, где это необходимо: отслеживание добавленной стоимости в глобальных производственных цепочках.Национальное бюро экономических исследований. Рабочий документ 16426. https://www.nber.org/papers/w16426. По состоянию на 5 марта 2019 г.
Koopman R, Wang Z, Wei S-J (2014) Отслеживание добавленной стоимости и двойной учет в валовом экспорте. Am Econ Rev 104 (2): 459–494
Статья Google ученый
Кузнец С. (1979) Рост и структурные сдвиги. В: Galensen W (ed) Экономический рост и структурные изменения в Тайване. Послевоенный опыт Китайской Республики.Cornell University Press, Итака, стр. 15–131
Google ученый
Lohani PR, Tilton JE (1993) Поперечный анализ металлоемкости использования в менее развитых странах. Политика ресурсов 19 (2): 145–154
Статья Google ученый
Мэддисон А. (1987) Рост и замедление в развитых капиталистических экономиках: методы количественной оценки. Журнал экономической литературы 25: 649–698
Google ученый
Malenbaum W (1978) Мировой спрос на сырье в 1985 и 2000 гг.McGraw-Hill, Нью-Йорк
Google ученый
Манбергер А., Стенквист (2018) Глобальные потоки металлов при переходе к возобновляемым источникам энергии: изучение влияния заменителей, технологического сочетания и развития. Энергетическая политика 119: 226–241
Статья Google ученый
Matera G (2017) Сталелитейная промышленность в контексте ГПСЦ. Комитет по стали ОЭСР. https: // www.oecd.org/industry/ind/82nd_OECD_Steel_Committee_Gianpiero_Materrra_GVCs.pdf. По состоянию на 28 февраля 2019 г.
McMillan M, Rodrik D (2011) Глобализация, структурные изменения и рост производительности. Рабочий документ 17143. Национальное бюро экономических исследований, Кембридж, Массачусетс https://www.nber.org/papers/w17143.pdf
Мейер Б., Мейер М., Дистекамп М. (2012) Моделирование зеленого роста и эффективности использования ресурсов: новые результаты. Miner Econ 24 (2–3): 145–154
Статья Google ученый
Организация экономического сотрудничества и развития, Всемирная торговая организация (2012) Торговля с добавленной стоимостью: концепции, методологии и проблемы.Совместная записка ОЭСР-ВТО. https://www.oecd.org/sti/ind/49894138.pdf. По состоянию на 28 февраля 2019 г.
Pei F, Tilton JE (1999) Потребительские предпочтения, технологические изменения и краткосрочная эластичность спроса на металлы по доходу. Политика в отношении ресурсов 25: 87–109
Статья Google ученый
Радецки М., Тилтон Дж. Э. (1990) Концептуальные и методологические вопросы. В: Тилтон Дж. Э. (ред.) Мировой спрос на металлы: тенденции и перспективы. Ресурсы для будущего, Вашингтон, стр. 13–34
Реборедо Дж. К., Уголини А. (2016) Влияние понижательных / повышательных движений цен на нефть на цены на металлы.Политика ресурсов 49: 129–141
Статья Google ученый
Resource Watch (2018) Техническое приложение к базе данных Global Materials Flow. http://www.resourcepanel.org/global-material-flows-database. По состоянию на 28 февраля 2019 г.
Syrquin M (1984) Распределение ресурсов и рост производительности. В: Syrquin M, Taylor L, Westphal LE (ред.) Эффективность экономической структуры — эссе в честь Холлиса Б. Ченери. Academic Press, Orlando, pp. 75–101
Глава Google ученый
Терсеро Эспиноза Л.А., Сулье М. (2016) Исследование меди, содержащейся в международных торговых потоках.Miner Econ 29 (2–3): 47–56
Статья Google ученый
Тилтон Дж. Э. (1989) Новый взгляд на полезные ископаемые и экономический рост. Econ Rec 65 (3): 265–278
Статья Google ученый
Timmer MP, Dietzenbacher E, Los B, Stehrer R, de Vries GJ (2015) Иллюстрированное руководство пользователя к мировой базе данных ввода-вывода: случай глобального автомобильного производства. Rev Int Econ 23: 575–605
Статья Google ученый
Организация Объединенных Наций (2002) Международная стандартная отраслевая классификация всех видов экономической деятельности (МСОК), редакция 3.1. Организация Объединенных Наций, Нью-Йорк
Google ученый
Ван Вуурен Д.П., Стренджерс Б.Дж., Де Фрис HJM (1999) Долгосрочные перспективы мирового использования металлов — модель системной динамики. Политика в отношении ресурсов 25 (4): 239–255
Статья Google ученый
Warell L (2014) Тенденции и изменения в долгосрочном спросе на сталь — пересмотр гипотезы об интенсивности использования. Ресурсная политика 39: 134–143
Статья Google ученый
Вибе К., Ямано Н. (2016) Оценка выбросов CO2, заключенных в конечном спросе и торговле, с использованием OECD ICIO 2015: методология и результаты.Рабочие документы ОЭСР по науке, технологиям и промышленности № 2016/05, Издательство ОЭСР, Париж.
Всемирный банк (2018a) Данные Всемирного банка о ценах на сырьевые товары. Ежемесячные цены. http://www.worldbank.org/en/research/commodity-markets
Всемирный банк (2018b) Показатели мирового развития. http://databank.worldbank.org/data/source/world-development-indicators#
Yamano N, Alsamawi A (2017) Торговля добавленной стоимостью (TiVA) и сталью. Управление по науке, технологиям и инновациям ОЭСР
Переоценка потребления минерального сырья и интенсивности использования
Автор
Abstract
В этой статье рассматриваются двадцать пять стран, включая страны с высоким, выше среднего и ниже среднего уровня доходов, с доступной информацией о потреблении на душу населения семи основных металлов: стали, алюминия, меди, свинца, никеля, олова. , цинк — за 41 год 1975–2015 гг.На основе модели авторегрессивного распределенного запаздывания (ARDL) рассчитываются уравнения краткосрочного и долгосрочного потребления на душу населения. Кроме того, для этих минеральных продуктов переоценивается гипотеза об интенсивности использования (IOU), которая устанавливает, что интенсивность использования металлов (т. Е. Общее потребление металлов / ВВП) зависит от экономического развития.
Предлагаемое цитирование
DOI: 10.1016 / j.irfa.2018.05.003
Скачать полный текст от издателя
Поскольку доступ к этому документу ограничен, вы можете поискать его другую версию.
Список литературы в IDEAS
- Песаран, М. Хашем, 2015. « Эконометрика временных рядов и панельных данных », Каталог ОУП, Oxford University Press, номер 9780198759980.
- Штюрмер, Мартин, 2017. « Индустриализация и спрос на минеральное сырье ,» Журнал международных денег и финансов, Elsevier, vol. 76 (C), страницы 16-27.
- Адейеми, Олутоми И. и Бродсток, Дэвид К. и Читнис, Мона и Хант, Лестер К. и Джадж, Гай, 2010 г. « Асимметричные ценовые отклики и основная тенденция спроса на энергию: заменяют ли они или дополняют? Данные моделирования совокупного спроса на энергию ОЭСР », Экономика энергетики, Elsevier, vol.32 (5), страницы 1157-1164, сентябрь.
- Джон Баффес и Сяоли Л. Этьен, 2016. « Анализ тенденций цен на продукты питания в контексте закона Энгеля и гипотезы Пребиша-Зингера «, Oxford Economic Papers, Oxford University Press, vol. 68 (3), страницы 688-713.
- Педрони, Питер, 2004. «Коинтеграция панелей : асимптотические и конечные выборочные свойства тестов объединенных временных рядов с применением гипотезы Ppp », Эконометрическая теория, Cambridge University Press, vol.20 (3), страницы 597-625, июнь.
- Эдвард Ф. Блэкберн III и Марк В. Франк, 2007. « Оценка нестационарных неоднородных панелей ,» Stata Journal, StataCorp LP, т. 7 (2), страницы 197-208, июнь.
- Эванс, Марк и Льюис, Эндрю С., 2005. « Динамический спрос на металлы, модель », Политика ресурсов, Elsevier, vol. 30 (1), страницы 55-69, март.
- Игнасио Гусман, Хуан и Нишияма, Такаши и Тилтон, Джон Э., 2005. « Тенденции в интенсивности использования меди в Японии с 1960 г. », Политика ресурсов, Elsevier, vol.30 (1), страницы 21-27, март.
- Пей, Фанью и Тилтон, Джон Э., 1999. « Потребительские предпочтения, технологические изменения и краткосрочная эластичность спроса на металл по доходу », Политика ресурсов, Elsevier, vol. 25 (2), страницы 87-109, июнь.
- Ча, М., Такашина, Г., 2002. « Неужели мировое потребление металла находится в упадке? », Политика ресурсов, Elsevier, vol. 28 (1-2), страницы 61-74.
- Jaunky, Vishal Chandr, 2012. « Есть ли материальная кривая Кузнеца для алюминия? Свидетельства из богатых стран », Политика ресурсов, Elsevier, vol.37 (3), страницы 296-307.
- Антонио Фокаччи, 2007. « Эмпирический анализ взаимосвязи между отношением общего потребления к ВВП и доходом на душу населения для различных металлов: примеры Бразилии, Китая и Индии », Международный журнал социальной экономики, Emerald Group Publishing, vol. 34 (9), страницы 612-636, август.
- Питер Педрони, 1999. « Критические значения для тестов коинтеграции в неоднородных панелях с множественными регрессорами », Оксфордский бюллетень экономики и статистики, факультет экономики Оксфордского университета, т.61 (S1), страницы 653-670, ноябрь.
- Кромптон, Пол, 2015. « Объясняя различия в потреблении стали в ОЭСР », Политика ресурсов, Elsevier, vol. 45 (C), страницы 239-246.
- Као, Чихва, 1999. « Ложная регрессия и тесты на основе остатков для коинтеграции в панельных данных », Журнал эконометрики, Elsevier, т. 90 (1), страницы 1-44, май.
- Йоаким Вестерлунд, 2005 г. « Новые простые тесты для объединения панелей », Эконометрические обзоры, Taylor & Francis Journals, vol.24 (3), страницы 297-316.
- Педрони, Питер, 1999. « Критические значения для тестов коинтеграции в неоднородных панелях с множественными регрессорами », Оксфордский бюллетень экономики и статистики, Департамент экономики Оксфордского университета, т. 61 (0), страницы 653-670, Special I.
Цитаты
Цитаты извлекаются проектом CitEc, подпишитесь на его RSS-канал для этого элемента.
Цитируется по:
- Баффес, Джон и Кабунди, Ален Нтумба и Нэгл, Питер Стивен Оливер, 2020. « Роль дохода и замещения в товарном спросе «, Серия рабочих документов по исследованию политики 9122, Всемирный банк.
- Баффес, Джон и Кабунди, Ален Нтумба и Нэгл, Питер Стивен Оливер и Онсорге, Франциска Лизелотт, 2018. « Роль основных развивающихся рынков в мировом спросе на сырьевые товары ,» Серия рабочих документов по исследованию политики 8495, Всемирный банк.
- Фернандес, Вивиана, 2019. « Оценка циклов шахтного производства и цен на промышленные металлы ,» Политика ресурсов, Elsevier, vol. 63 (C), страницы 1-1.
- Tiejun Dai & Shuo Shan, 2020. « Анализ пути развития дематериализации Пекина на основе системной динамики «, Устойчивое развитие, MDPI, Open Access Journal, vol. 12 (3), страницы 1-23, январь.
- Хэ, Жуй-фан и Чжун, Мей-руи и Хуанг, Цзянь-бай, 2021 г. « Динамическое влияние технологического прогресса возобновляемых источников энергии и ископаемого топлива на потребление металлов в электроэнергетике ,» Политика ресурсов, Elsevier, vol.71 (С).
- He, Ruifang & Zhong, Meirui & Huang, Jianbai, 2021 г. « Технологический прогресс и потребление металлических ресурсов в электроэнергетике — анализ пороговых данных по странам », Энергия, Elsevier, т. 231 (С).
Самые популярные товары
Это элементы, которые чаще всего цитируют те же работы, что и эта, и цитируются в тех же работах, что и эта.- Фернандес, Вивиана, 2018. « Эластичность спроса на минеральное сырье по цене и доходу », Политика ресурсов, Elsevier, vol.59 (C), страницы 160-183.
- Мунавар-Шах, Сайед и Абдул-Маджид, Мариани и Хуссейн-Шах, Сайед, 2014 г. « Оценка устойчивости бюджета для стран СААРК и IMT-GT », Статьи и главы книг в открытом доступе EconStor, ZBW — Информационный центр экономики имени Лейбница, страницы 26-40.
- Хун Чен и Вэньчжэ Ху, 2020. « Определение того, может ли торговля повлиять на устойчивость окружающей среды в регионе с точки зрения загрязнения окружающей среды ,» Устойчивое развитие, MDPI, Open Access Journal, vol.12 (5), страницы 1-15, февраль.
- Тиан-Хи Йью, Чин-Ю Ли и Лин-Си Лау, 2021 год. « Экономический рост в отдельных странах G20: какое значение имеют различные выбросы загрязняющих веществ? », Окружающая среда, развитие и устойчивость: мультидисциплинарный подход к теории и практике устойчивого развития, Springer, vol. 23 (8), страницы 11451-11474, август.
- Антониу Афонсу и Кристоф Ро, 2010 г.
« Что мы действительно знаем о финансовой устойчивости в ЕС? Диагностика панельных данных »,
Обзор мировой экономики (Weltwirtschaftliches Archiv), Springer; Institut für Weltwirtschaft (Кильский институт мировой экономики), т.145 (4), страницы 731-755, январь.
- Антониу Афонсу и Кристоф Ро, 2007. « Что мы действительно знаем о финансовой устойчивости в ЕС? Диагностический анализ панельных данных », Рабочие материалы Департамента экономики 2007/20, ISEG — Лиссабонская школа экономики и менеджмента, Департамент экономики, Universidade de Lisboa.
- Антонио Афонсу и Кристоф Ро, 2008 г. « Что мы на самом деле знаем об устойчивости бюджета в ЕС? Диагностика панельных данных », Пост-печать halshs-00363690, HAL.
- Антониу АФОНСО и Кристоф РАУЛЬТ, 2008 г. « Что мы на самом деле знаем о финансовой устойчивости в ЕС? Диагностический анализ панельных данных », EcoMod2008 23800000, ЭкоМод.
- Антонио Афонсу и Кристоф Ро, 2008 г. « Что мы на самом деле знаем об устойчивости бюджета в ЕС? Диагностика панельных данных », Пост-печать halshs-00363685, HAL.
- Антонио Афонсу и Кристоф Ро, 2008 г. « Что мы на самом деле знаем об устойчивости бюджета в ЕС? Диагностика панельных данных », Пост-печать halshs-00202799, HAL.
- Кристоф Ро и Антонио Альфонсо, 2007 г. « Что мы действительно знаем о финансовой устойчивости в ЕС? Диагностика панельных данных », Серия рабочих документов Института Уильяма Дэвидсона wp893, Институт Уильяма Дэвидсона при Мичиганском университете.
- Антониу АФОНСО и Кристоф РАУЛЬТ, 2008 г. « Что мы на самом деле знаем об устойчивости бюджета в ЕС? Диагностика панельных данных », Рабочие документы LEO / DR LEO 1757, Орлеанская экономическая лаборатория / Лаборатория экономики Орлеана (LEO), Орлеанский университет.
- Афонсу, Антониу и Ро, Кристоф, 2007. « Что мы действительно знаем о финансовой устойчивости в ЕС? Диагностика панельных данных », Серия рабочих документов 820, Европейский центральный банк.
- Антониу Афонсу и Кристоф Ро, 2008 г. « Что мы действительно знаем о фискальной устойчивости в ЕС? Диагностика панельных данных », Серия рабочих документов CESifo 2226, CESifo.
- Антониу Афонсу и Кристоф Ро, 2007. « Что мы действительно знаем о финансовой устойчивости в ЕС? Диагностика панельных данных », Рабочие бумаги хал-00322091, HAL.
- Антонио Афонсу и Кристоф Ро, 2008 г. « Что мы на самом деле знаем об устойчивости бюджета в ЕС? Диагностика панельных данных », Пост-печать halshs-00363683, HAL.
- Хуан, Чжилинь и Чжан, Хун и Дуань, Хунбо, 2020. « Как глобализация будет способствовать снижению энергопотребления? », Энергия, Elsevier, т. 213 (С).
- Чарльз Ка Юи Люн и Эдвард Чи Хо Тан, 2021 год. « Динамика отношения цены к доходу дома: теория и доказательства «, Документ для обсуждения ISER 1125, Институт социальных и экономических исследований, Университет Осаки.
- Караваджо, Никола, 2020. « Глобальная эмпирическая переоценка экологической кривой Кузнеца для обезлесения », Лесная политика и экономика, Elsevier, vol. 119 (С).
- Антониу Афонсу и Кристоф Ро, 2010 г.
« Что мы действительно знаем о финансовой устойчивости в ЕС? Диагностика панельных данных »,
Обзор мировой экономики (Weltwirtschaftliches Archiv), Springer; Institut für Weltwirtschaft (Кильский институт мировой экономики), т.145 (4), страницы 731-755, январь.
- Антониу Афонсу и Кристоф Ро, 2007. « Что мы действительно знаем о финансовой устойчивости в ЕС? Диагностический анализ панельных данных », Рабочие материалы Департамента экономики 2007/20, ISEG — Лиссабонская школа экономики и менеджмента, Департамент экономики, Universidade de Lisboa.
- Антонио Афонсу и Кристоф Ро, 2008 г. « Что мы на самом деле знаем об устойчивости бюджета в ЕС? Диагностика панельных данных », Пост-печать halshs-00363683, HAL.
- Антониу АФОНСО и Кристоф РАУЛЬТ, 2008 г. « Что мы на самом деле знаем о финансовой устойчивости в ЕС? Диагностический анализ панельных данных », EcoMod2008 23800000, ЭкоМод.
- Антонио Афонсу и Кристоф Ро, 2008 г. « Что мы на самом деле знаем об устойчивости бюджета в ЕС? Диагностика панельных данных », Пост-печать halshs-00363685, HAL.
- Антонио Афонсу и Кристоф Ро, 2008 г. « Что мы на самом деле знаем об устойчивости бюджета в ЕС? Диагностика панельных данных », Пост-печать halshs-00363690, HAL.
- Антонио Афонсу и Кристоф Ро, 2008 г. « Что мы на самом деле знаем об устойчивости бюджета в ЕС? Диагностика панельных данных », Пост-печать halshs-00202799, HAL.
- Кристоф Ро и Антонио Альфонсо, 2007 г. « Что мы действительно знаем о финансовой устойчивости в ЕС? Диагностика панельных данных », Серия рабочих документов Института Уильяма Дэвидсона wp893, Институт Уильяма Дэвидсона при Мичиганском университете.
- Антониу АФОНСО и Кристоф РАУЛЬТ, 2008 г.« Что мы на самом деле знаем об устойчивости бюджета в ЕС? Диагностика панельных данных », Рабочие документы LEO / DR LEO 1757, Орлеанская экономическая лаборатория / Лаборатория экономики Орлеана (LEO), Орлеанский университет.
- Афонсу, Антониу и Ро, Кристоф, 2007. « Что мы действительно знаем о финансовой устойчивости в ЕС? Диагностика панельных данных », Серия рабочих документов 820, Европейский центральный банк.
- Антониу Афонсу и Кристоф Ро, 2008 г.« Что мы действительно знаем о фискальной устойчивости в ЕС? Диагностика панельных данных », Серия рабочих документов CESifo 2226, CESifo.
- Антониу Афонсу и Кристоф Ро, 2007. « Что мы действительно знаем о финансовой устойчивости в ЕС? Диагностика панельных данных », Рабочие бумаги хал-00322091, HAL.
- Ренато Сантьяго и Матеус Коенгкан и Хосе Альберто Фуиньяс и Антониу Кардозо Маркес, 2020. « Взаимосвязь между государственным капиталом, частным капиталом и экономическим ростом в странах Латинской Америки и Карибского бассейна », Международное обозрение экономики, Springer; экономика счастья и межличностные отношения (НАСЛЕДНИКИ), т.67 (3), страницы 293-317, сентябрь.
- Кристиан Генгенбах и Франц К. Пальм и Жан-Пьер Урбен, 2006 г. « Тестирование коинтеграции в панелях с общими факторами », Оксфордский бюллетень экономики и статистики, факультет экономики Оксфордского университета, т. 68 (s1), страницы 683-719, декабрь.
- Карикаллио, Ханна, 2015. « Трансмиссия цен между товарами и интеграция животноводческого рынка ЕС на свинину и говядину: панельный подход к временным рядам», Конференция 2015 г., 9-14 августа 2015 г., Милан, Италия 211832, Международная ассоциация экономистов-аграрников.
- Антониу Афонсу и Кристоф Ро, 2010 г.
« Что мы действительно знаем о финансовой устойчивости в ЕС? Диагностика панельных данных »,
Обзор мировой экономики (Weltwirtschaftliches Archiv), Springer; Institut für Weltwirtschaft (Кильский институт мировой экономики), т. 145 (4), страницы 731-755, январь.
- Афонсу, Антониу и Ро, Кристоф, 2007. « Что мы действительно знаем о финансовой устойчивости в ЕС? Диагностика панельных данных », Серия рабочих документов 820, Европейский центральный банк.
- Антониу АФОНСО и Кристоф РАУЛЬТ, 2008 г. « Что мы на самом деле знаем о финансовой устойчивости в ЕС? Диагностический анализ панельных данных », EcoMod2008 23800000, ЭкоМод.
- Антонио Афонсу и Кристоф Ро, 2008 г. « Что мы на самом деле знаем об устойчивости бюджета в ЕС? Диагностика панельных данных », Пост-печать halshs-00363685, HAL.
- Антониу Афонсу и Кристоф Ро, 2007. « Что мы действительно знаем о финансовой устойчивости в ЕС? Диагностический анализ панельных данных », Рабочие материалы Департамента экономики 2007/20, ISEG — Лиссабонская школа экономики и менеджмента, Департамент экономики, Universidade de Lisboa.
- Кристоф Ро и Антонио Альфонсо, 2007 г. « Что мы действительно знаем о финансовой устойчивости в ЕС? Диагностика панельных данных », Серия рабочих документов Института Уильяма Дэвидсона wp893, Институт Уильяма Дэвидсона при Мичиганском университете.
- Антонио Афонсу и Кристоф Ро, 2008 г. « Что мы на самом деле знаем об устойчивости бюджета в ЕС? Диагностика панельных данных », Пост-печать halshs-00363690, HAL.
- Антонио Афонсу и Кристоф Ро, 2008 г.« Что мы на самом деле знаем об устойчивости бюджета в ЕС? Диагностика панельных данных », Пост-печать halshs-00202799, HAL.
- Антониу Афонсу и Кристоф Ро, 2007. « Что мы действительно знаем о финансовой устойчивости в ЕС? Диагностика панельных данных », Рабочие бумаги хал-00322091, HAL.
- Антониу АФОНСО и Кристоф РАУЛЬТ, 2008 г. « Что мы на самом деле знаем об устойчивости бюджета в ЕС? Диагностика панельных данных », Рабочие документы LEO / DR LEO 1757, Орлеанская экономическая лаборатория / Лаборатория экономики Орлеана (LEO), Орлеанский университет.
- Антониу Афонсу и Кристоф Ро, 2008 г. « Что мы действительно знаем о фискальной устойчивости в ЕС? Диагностика панельных данных », Серия рабочих документов CESifo 2226, CESifo.
- Антонио Афонсу и Кристоф Ро, 2008 г. « Что мы на самом деле знаем об устойчивости бюджета в ЕС? Диагностика панельных данных », Пост-печать halshs-00363683, HAL.
- Мартин Вагнер и Ярослава Глоускова, 2010 г. « Эффективность методов панельной коинтеграции: результаты крупномасштабного исследования моделирования », Эконометрические обзоры, Taylor & Francis Journals, vol.29 (2), страницы 182-223, апрель.
- Лиддл, Брантли и Садорски, Перри, 2020. « Насколько асимметричные изменения доходов и цен на энергию влияют на спрос на энергию? », Журнал экономических асимметрий, Elsevier, vol. 21 (С).
- Уильям Аддесси, Мануэла Пулина и Федерико Саллюсти, 2017. « Влияние изменений в предпочтениях потребителей на перераспределение рабочей силы в секторах: данные по итальянской экономике ,» Оксфордский бюллетень экономики и статистики, факультет экономики Оксфордского университета, т.79 (3), страницы 348-365, июнь.
- Chen, Ping-Yu & Chen, Sheng-Tung & Hsu, Chia-Sheng & Chen, Chi-Chung, 2016. « Моделирование глобальных взаимосвязей между экономическим ростом, потреблением энергии и выбросами CO2 », Обзоры возобновляемой и устойчивой энергетики, Elsevier, vol. 65 (C), страницы 420-431.
- Уве Хасслер и Мехди Хоссейнкоучак, 2016 г. « Тестирование коинтеграции панелей при наличии линейных временных трендов », Эконометрика, MDPI, Open Access Journal, vol.4 (4), страницы 1-16, ноябрь.
- Вестерлунд, Йоаким и Башер, Сайед А., 2008 г. « Смешанные сигналы среди тестов для совместной интеграции панелей ,» Экономическое моделирование, Elsevier, vol. 25 (1), страницы 128-136, январь.
- Мария дель Кармен Рамос-Эррера и Мария А. Пратс, 2020. « Фискальная устойчивость в европейских странах: Подход ARDL панели и модель динамических пороговых значений панели», Устойчивое развитие, MDPI, Open Access Journal, vol. 12 (20), страницы 1-14, октябрь.
Исправления
Все материалы на этом сайте предоставлены соответствующими издателями и авторами. Вы можете помочь исправить ошибки и упущения. При запросе исправления укажите идентификатор этого элемента: RePEc: eee: finana: v: 59: y: 2018: i: c: p: 1-18 . См. Общую информацию о том, как исправить материал в RePEc.
По техническим вопросам, касающимся этого элемента, или для исправления его авторов, заголовка, аннотации, библиографической информации или информации для загрузки, обращайтесь:.Общие контактные данные провайдера: http://www.elsevier.com/locate/inca/620166 .
Если вы создали этот элемент и еще не зарегистрированы в RePEc, мы рекомендуем вам сделать это здесь. Это позволяет связать ваш профиль с этим элементом. Это также позволяет вам принимать потенциальные ссылки на этот элемент, в отношении которого мы не уверены.
Если CitEc распознал библиографическую ссылку, но не связал с ней элемент в RePEc, вы можете помочь с этой формой .
Если вам известно об отсутствующих элементах, цитирующих этот элемент, вы можете помочь нам создать эти ссылки, добавив соответствующие ссылки таким же образом, как указано выше, для каждого ссылочного элемента. Если вы являетесь зарегистрированным автором этого элемента, вы также можете проверить вкладку «Цитаты» в своем профиле RePEc Author Service, поскольку там могут быть некоторые цитаты, ожидающие подтверждения.
По техническим вопросам, касающимся этого элемента, или для исправления его авторов, заголовка, аннотации, библиографической информации или информации для загрузки, обращайтесь: Кэтрин Лю (адрес электронной почты указан ниже).Общие контактные данные провайдера: http://www.elsevier.com/locate/inca/620166 .
Обратите внимание, что исправления могут отфильтроваться через пару недель. различные сервисы RePEc.
Анализ интенсивности и стационарности изменений в землепользовании на основе алгоритма CART
Фоли, Дж. А. и др. . Глобальные последствия землепользования. Sci. 309 , 570–574, https://doi.org/10.1126/science.1111772 (2005).
ADS CAS Статья Google ученый
Сангам С., Бинод Б., Маниш С. и Паллав К. С. Комплексная оценка воздействия изменения климата и землепользования на гидрологию и качество воды в бассейне реки Сонгкрам, Таиланд. Sci. Total Environ. 643 , 1610–1622, https://doi.org/10.1016/j.scitotenv.2018.06.306 (2018).
ADS CAS Статья Google ученый
Бардан Г. и др. . Глобальное изменение альбедо и радиационное похолодание в результате антропогенного изменения земного покрова, 1700–2005 гг. На основе MODIS, гармонизации землепользования, радиационных ядер и повторного анализа. Geophys. Res. Lett. 41 , 9087–9096, https://doi.org/10.1002/2014GL061671 (2014).
Артикул Google ученый
Флинн, Д. Ф. Б. и др. . Утрата функционального разнообразия при интенсификации землепользования по множеству таксонов. Ecol. Lett. 12 , 22–33, https://doi.org/10.1111/j.1461-0248.2008.01255.x (2009).
Артикул PubMed Google ученый
Леандро, П. и др. . Мониторинг пастбищ Бразилии: новый подход к картированию, основанный на спектральной и временной областях landat 8. Внутр. J. Appl. Earth Obs. Geoinf. 62 , 135–143, https://doi.org/10.1016/j.jag.2017.06.003 (2017).
Артикул Google ученый
Qiu, S., He, B. B., Zhu, Z., Liao, Z. M. и Quan, X. W. Улучшение обнаружения облаков Fmask и облачных теней в горной местности для изображений Landsats 4-8. Remote Sens. Environ. 199 , 107–119, https://doi.org/10.1016/j.rse.2017.07.002 (2017).
ADS Статья Google ученый
Мэтью, Л.С. Сравнение смоделированных гиперспектральных изображений HyspIRI и мультиспектральных изображений Landsat 8 и Sentinel-2 для многосезонного регионального картирования земного покрова. Remote Sens. Environ. 200 , 311–325, https://doi.org/10.1016/j.rse.2017.08.028 (2017).
Артикул Google ученый
Мэтью К. Х. и Томас Р. Л. Обзор мониторинга изменений земного покрова на больших территориях с использованием данных Landsat. Remote Sens. Environ. 122 , 66–74, https://doi.org/10.1016/j.rse.2011.08.024 (2012).
Артикул Google ученый
Джордан, Г. и Навин, Р. Обнаружение участков пахотных земель по снимкам Landsat. Remote Sens. Environ. 201 , 165–180, https://doi.org/10.1016/j.rse.2017.08.027 (2017).
Артикул Google ученый
Анниса, Н., Юди, С., Хидаят, П., Лилик, Б. П. и Прита, А. П. Мониторинг изменений земель с использованием снимков временных рядов MODIS в районах торфяников, Муаро Джамби, провинция Джамби, Индонезия. Процедуры. Environ. Sci. 33 , 443–449, https://doi.org/10.1016/j.proenv.2016.03.095 (2016).
Артикул Google ученый
Кортни, А. Д. и Варис, П. Г. Классификация земного покрова и картографирование затопления водно-болотных угодий с использованием MODIS. Remote Sens. Environ. 204 , 1–17, https://doi.org/10.1016/j.rse.2017.11.001 (2018).
Артикул Google ученый
Даррен П., Расим Л., Натали З., Люк Г. и Ян О.Разработка и оценка ежегодных временных рядов земельного покрова MODIS с пространственным разрешением 250 м (2000–2011 гг.) Для лесного региона Канады, полученных на основе обновления на основе изменений. Remote Sens. Environ. 140 , 731–743, https://doi.org/10.1016/j.rse.2013.10.004 (2014).
Артикул Google ученый
Mohammad, Z. A. et al. . Оценка изменений земного покрова в Восточной и Южной Африке с 2000 по 2010 год с использованием проверенных данных Landsat и MODIS. Внутр. J. Appl. Earth Obs. Geoinf. 62 , 8–26, https://doi.org/10.1016/j.jag.2017.04.007 (2017).
Артикул Google ученый
Qin, Y. W. et al. . Годовая динамика площади лесов Южной Америки в 2007-2010 гг. При пространственном разрешении 50 м. Remote Sens. Environ. 201 , 73–87, https://doi.org/10.1016/j.rse.2017.09.005 (2017).
ADS Статья Google ученый
Ричард М. и др. . На основе фенологии MODIS, многолетнее распределение совпадающих типов сельскохозяйственных культур США. Remote Sens. Environ. 198 , 490–503, https://doi.org/10.1016/j.rse.2017.06.033 (2017).
Артикул Google ученый
Сангита Б., Дикша К. и Гарг Дж. К. Новая стратегия извлечения участков водно-болотных угодий с использованием мультиспектральных данных MODIS. Remote Sens. Environ. 200 , 183–205, https: // doi.org / 10.1016 / j.rse.2017.07.034 (2017).
Артикул Google ученый
Гуо, Дж., Чжоу, Х. и Чжу, К. Р. Каскадная классификация изображений дистанционного зондирования высокого разрешения с использованием нескольких контекстов. Инф. Sci. 221 , 84–97, https://doi.org/10.1016/j.ins.2012.09.024 (2013).
Артикул Google ученый
Чжан, X. Л., Сяо, П.Ф., Фэн, X. З. и Юань, М. Раздельная сегментация разновременных изображений дистанционного зондирования с высоким разрешением для объектно-ориентированного обнаружения изменений в городской местности. Remote Sens. Environ. 201 , 243–255, https://doi.org/10.1016/j.rse.2017.09.022 (2017).
ADS Статья Google ученый
Чжоу, К. Б., Ю, К. Ю., Лю, Дж., Ву, В. Б. и Тан, Х. Дж. Перспективы использования китайских спутниковых данных высокого разрешения GF-1 в сельскохозяйственном дистанционном мониторинге. J. Integr. Agric. 16 , 242–251, https://doi.org/10.1016/S2095-3119(16)61479-X (2017).
Артикул Google ученый
Дамини, Б. Новый метод классификации сельскохозяйственных культур, объединяющий временные ряды радиолокационных изображений и информацию о фенологии сельскохозяйственных культур. Remote Sens. Environ. 198 , 369–383, https://doi.org/10.1016/j.rse.2017.06.022 (2017).
Артикул Google ученый
Жоао, М. Б. К., Джошуа, Дж., Ричард, М. Л. и Йосио, Э. С. Картирование основных типов растительного покрова и определение возраста вторичных лесов в бразильской Амазонии путем объединения данных оптического и радиолокационного дистанционного зондирования с единой датой. Remote Sens. Environ. 194 , 16–32, https://doi.org/10.1016/j.rse.2017.03.016 (2017).
Артикул Google ученый
Юто Т., Фанг, С. и Акира, Х. Адаптивная классификация земель и создание нового класса путем неконтролируемого двухэтапного обучения в пространстве Пуанкаре для поляриметрических радаров с синтезированной апертурой. Нейрокомпьютер. 248 , 3–10, https://doi.org/10.1016/j.neucom.2016.11.072 (2017).
Артикул Google ученый
Нил, Р. В. П., Эндрю, О. Ф., Джон, А. К. Дж. И Аарон, Р. В. Иерархические байесовские модели для оценки переменных лесов на малых площадях с использованием LiDAR. Remote Sens. Environ. 204 , 287–295, https://doi.org/10.1016/j.rse.2017.10.024 (2018).
Артикул Google ученый
He, Y. Q., Lee, E. & Warner, T. A. Временные ряды годовых карт землепользования и земельного покрова Китая с 1982 по 2013 год, созданные с использованием данных AVHRR GIMMS NDVI3g. Remote Sens. Environ. 199 , 201–217, https://doi.org/10.1016/j.rse.2017.07.010 (2017).
ADS Статья Google ученый
Лан, Х. Н., Сон, В. Х. и Джеффри, М. Х. Расширение основных городских территорий на Великих равнинах США с 2000 по 2009 год с использованием данных спутникового рефлектометра. Remote Sens. Environ. 204 , 524–533, https://doi.org/10.1016/j.rse.2017.10.004 (2018).
Артикул Google ученый
Тайлер, Дж. Л., Ричард, М. М., Дэвид, М. Дж. И Холли, К. Г. Измерение изменений в землепользовании и земном покрове с использованием уровня данных о пахотных землях Министерства сельского хозяйства США: предостережения и рекомендации. Внутр. J. Appl. Earth Obs. Geoinf. 62 , 224–235, https: // doi.org / 10.1016 / j / jag.2017.06.007 (2017).
Артикул Google ученый
Ли, Х. П., Чжан, С. К., Чжан, К., Ли, П. и Кропп, Р. Новый метод неконтролируемой оптимизации роя частиц Леви (ULPSO) для классификации мультиспектральных изображений дистанционного зондирования. Внутр. J. Remote Sens. 38 , 6970–6992, https://doi.org/10.1080/01431161.2017.1368102 (2017).
ADS Статья Google ученый
Фернандес, С. Е. Н., Соуза, А. Н. Д., Гастальделло, Д. С., Перейра, Д. Р. и Папа, Дж. П. Обрезка лесных ансамблей оптимального пути с использованием метаэвристической оптимизации для классификации земного покрова. Внутр. J. Remote Sens. 38 , 5736–5762, https://doi.org/10.1080/01431161.2017.1346402 (2017).
ADS Статья Google ученый
Силва, Дж., Бакао, Ф., Дьенг, М., Фуди, Г. М. и Каэтано, М. Улучшение картографирования конкретных классов на основе данных дистанционного зондирования путем экономичного обучения. Внутр. J. Remote Sens. 38 , 3294–3316, https://doi.org/10.1080/01431161.2017.1292073 (2017).
ADS Статья Google ученый
Zhu, Z. & Woodcock, C.E. Непрерывное обнаружение изменений и классификация земного покрова с использованием всех имеющихся данных Landsat. Remote Sens. Environ. 144 , 152–171, https://doi.org/10.1016/j.rse.2014.01.011 (2014).
ADS Статья Google ученый
Ли, Х. Д. и др. . Создание серии карт земного покрова с высоким пространственным и временным разрешением путем объединения изображений с грубым пространственным разрешением, полученных с помощью дистанционного зондирования, и карт растительного покрова с высоким пространственным разрешением. Remote Sens. Environ. 196 , 293–311, https://doi.org/10.1016/j.rse.2017.05.011 (2017).
ADS Статья Google ученый
Ши Д. и Янг X. Дж. Картирование растительности и земного покрова на большой городской территории с использованием системы множественных классификаторов. Внутр. J. Remote Sens. 38 , 4700–4721, https://doi.org/10.1080/01431161.2017.1331059 (2017).
ADS Статья Google ученый
Уордлоу, Б. Д. и Эгберт, С. Л. Картирование сельскохозяйственных культур с использованием временных рядов данных MODIS 250 mNDVI: оценка для Центральных Великих равнин США. Remote Sen. Environ. 112 , 1096–1116, https://doi.org/10.1016/j.rse.2007.07.019 (2008).
Артикул Google ученый
Фридл, А. Ф. и др. . Глобальное картирование земного покрова от MODIS: алгоритмы и первые результаты. Remote Sen. Environ. 83 , 287–302, https://doi.org/10.1016/s0034-4257(02)00078-0 (2002).
ADS Статья Google ученый
Dixon, B. & Candade, N. Мультиспектральная классификация землепользования с использованием нейронных сетей и опорных векторных машин: одно или другое, или оба? J. Int.Remote Sens. 29 , 1185–1206, https://doi.org/10.1080/01431160701294661 (2008).
Артикул Google ученый
Schwert, B. et al. . Сравнение опорных векторных машин и ручного обнаружения изменений для обновления карты земного покрова в Массачусетсе, США. Remote Sens. Lett. 4 , 882–890, https://doi.org/10.1080/2150704X.2013.809497 (2013).
Артикул Google ученый
Родригес-Галиано, В. Ф., Гимире, Б., Роган, Дж., Чика-Олмо, М., Ригол-Санчес, Дж. П. Оценка эффективности случайного классификатора лесов для классификации земного покрова. ISPRS J. Photogrammetry Remote Sens. 67 , 93–309, https://doi.org/10.1016/j.isprsjprs.2011.11.002 (2017).
ADS Статья Google ученый
Кракауэр, Н. Ю., Лакханкар, Т. и Анадон, Дж. Д. Картирование и определение тенденций индекса растительности с нормализованной разностью для Непала. Remote Sens. 9 , 986, https://doi.org/10.3390/rs
ADS Статья Google ученый
Хакман К. О., Гонг П. и Ван Дж. Новые карты растительного покрова Ганы на 2015 г. с использованием Landsat 8 и трех популярных классификаторов для оценки биоразнообразия. Внутр. J. Remote Sens. 38 , 4008–4021, https://doi.org/10.1080/01431161.2017.1312619 (2017).
ADS Статья Google ученый
Шарсич В., Мтата К., Хаус М., Ланге Х. и Богнер К. Анализ земельного покрова и изменений в землепользовании в национальном парке Матобо и его окрестностях в Зимбабве. Remote Sens. Environ. 194 , 278–286, https://doi.org/10.1016/j.rse.2017.03.037 (2017).
ADS Статья Google ученый
Олдвайк, С. З. и Понтиус, Р. Дж. Дж. Анализ интенсивности для унификации измерений размера и стационарности изменений земель по интервалам, категориям и переходам. Ландшафтное городское планирование 106 , 103–114, https://doi.org/10.1016/j.landurbplan.2012.02.010 (2012).
Артикул Google ученый
Понтиус, Р. Дж. Дж. и др. . Дизайн и интерпретация анализа интенсивности на примере землепользования в Центральном Калимантане, Индонезия. Земля 2 , 351–369, https://doi.org/10.3390/land2030351 (2013).
Артикул Google ученый
Чжоу П., Хуанг Дж. Л., Понтиус Р. Дж. И Хонг Х. С. Классификация земель и анализ интенсивности в прибрежном водоразделе юго-восточного Китая. Датчики 14 , 11640–11658, https://doi.org/10.3390/s140711640 (2014).
Артикул PubMed Google ученый
Маллинис, Г., Кутсиас, Н. и Арианутсу, М. Мониторинг землепользования / преобразования земного покрова с 1945 по 2007 год в двух пригородных горных районах столичного района Афин, Греция. Sci. Tot. Environ. 490 , 262–278, https://doi.org/10.1016/j.scitotenv.2014.04.129 (2014).
CAS Статья Google ученый
Ян, К. М. Пост-классификационная обработка и анализ точности в Принципах и приложениях дистанционного зондирования (изд. Пан, К. Дж.) 231–234 (China University of Mining and Technology Press, 2016).
Государственный совет. Решение Государственного совета по углублению реформы городской жилищной системы (Национальное издание [1994] Num.43). Государственный совет Китайской Народной Республики, http://www.gov.cn/zhuanti/2015-06/13/content_2878960.htm (1994).
Ведущая группа по реформированию муниципальной жилищной системы Тяньцзиня. Обнародование «Плана действий муниципалитета Тяньцзиня по реализации решения Государственного совета об углублении реформы городской жилищной системы». Сеть Энорт, http://house.enorth.com.cn/system/2010/08/20/004949742.shtml (1994).
Комиссия Брундтланд.Отчет Всемирной комиссии по окружающей среде и развитию. Организация Объединенных Наций, https://www.un.org/documents/ga/res/42/ares42-187.htm (1987).
Генеральная Ассамблея Организации Объединенных Наций. Цели устойчивого развития. Организация Объединенных Наций, https://sustainabledevelopment.un.org/sdgs (2015).
Статистическое бюро Тяньцзиня. Метеорологические данные по районам и округам в 1995 г. Статистический ежегодник Тяньцзиня (изд. Лу, Т. Л.) 47 (China Statistics Press, 1996).
Статистическое бюро Тяньцзиня. Статистический ежегодник Тяньцзиня 2016. Сеть статистического бюро Тяньцзиня, http://stats.tj.gov.cn/Category_29/Index.aspx (2017).
Seneviratne, S. I. et al. . Экстремальные климатические явления, обратная связь между климатом и землей и воздействие на землепользование при 1,5 ° C. Фил . Транс . R . Соц . A: Математика . Физика . Анг . Наука . 376 , https://doi.org/10.1098/rsta.2016.0450 (2018).
ADS Статья Google ученый
Сонг, К., Кертис, В., Карен, С., Мэри, П. Л. и Скотт, А. М. Классификация и обнаружение изменений с использованием данных Landsat TM: когда и как корректировать атмосферные эффекты? Remote Sens. Environ. 75 , 230–244, https://doi.org/10.1016/S0034-4257(00)00169-3 (2001).
ADS Статья Google ученый
Янг, С. и Росс, С. Л. Сравнение опорной векторной машины, нейронной сети и алгоритмов CART для классификации земного покрова с использованием ограниченных точек обучающих данных. ISPRS J. Photogrammetry Remote Sens. 70 , 78–87, https://doi.org/10.1016/j.isprsjprs.2012.04.001 (2012).
Артикул Google ученый
Сан, X., Гуо, Q. Z., Пан, Y. Y. & Fu, Y. Исследование динамических изменений и прогнозов в землепользовании в городе Лучэн провинции Шаньси на основе TM и OLI. Remote Sens. Land Resour. 30 , 12–131, https://doi.org/10.6046/gtzyyg.2018.2.17 (2018).
Артикул Google ученый
Все, что вам нужно знать об интенсивности водопользования
Организации по всей стране используют различные показатели для отслеживания воды. Как выглядит успех в использовании воды? Хотя ответ уникален для каждого ландшафта, некоторые общие истины о воде универсальны.
Одна из них заключается в том, что интенсивность водопользования является фундаментальным компонентом вашего общего здоровья воды. Независимо от того, пытаетесь ли вы получить сертификат LEED, сбалансировать бюджет, добиться большей устойчивости или улучшить здоровье своего бизнеса, вы должны понимать интенсивность водопотребления.
Итак, что это такое, почему это так важно и как у вас дела? Давайте взглянем.
Какова интенсивность водопользования?
Интенсивность водопользования (WUI) обычно относится к скорости, с которой вода используется в данной области.Это показатель того, сколько воды требуется вашему зданию во время его заселения. WUI информирует об устойчивом распределении воды.
Взгляд на WUI может дать представление о том, насколько хорошо ваша организация управляет водными ресурсами с течением времени. WUI имеет далеко идущее влияние на такие области, как эффективность бизнеса, природоохранные рамки и то, насколько эффективно ландшафт снижает нагрузку на окружающую среду.
Как измеряется WUI?
WUI рассчитывается в галлонах на квадратный фут в год (галлон / фут² / год).Существует разница между WUI в помещении и общим WUI (для всех источников воды). Ваши метрики WUI обычно не корректируются с учетом каких-либо деталей использования вашей собственности, таких как количество рабочих, рабочие часы в неделю и т. Д.
При использовании общего WUI вы бы разделили все источники воды на квадратные метры здания (за исключением парковок и орошаемых территорий. ).
Внутренний интерфейс WUI немного отличается. Он делит все внутренние водомеры на квадратные метры здания (опять же, без учета парковок и / или орошаемых территорий).Внутренний интерфейс WUI учитывает такие функции, как души, туалеты, кухни и туалеты, приспособления которых имеют решающее значение для энергосбережения и использования воды.
Почему WUI важен для моего бизнеса?
Показатель WUI поможет вам определить, оптимизируете ли вы использование воды. Это также помогает вам рассчитать годовую оценку водопотребления, чтобы вы могли отслеживать свои показатели в начале года. Постоянный контроль над своим WUI может помочь вам быстрее исправить проблемные области и сэкономить деньги, прежде чем мелкие проблемы превратятся в катастрофу.
WUI — это простой способ сравнить использование воды в разных типах зданий. Существуют большие различия в использовании воды в разных зданиях. Например, здания, в которых люди живут и работают — отели, больницы и многоквартирные дома — будут иметь самый высокий показатель WUI.
Я рассчитал свой WUI. Результат хороший или плохой?
Если вы рассчитали свой WUI, что делать с этой информацией? Придумать число вне любого контекста, будь то высокое или низкое, может быть ошеломляющим.Наличие «хорошего» WUI будет зависеть от типа рассматриваемой организации и сложности водных систем в ней. Чтобы дать вам некоторые ориентиры, вот медианные WUI для нескольких распространенных типов зданий в соответствии с EPA:
- Центр престарелых — 60 галлонов / фут²
- Отель — 55 галлонов / фут²
- Госпиталь — 52 галлона / фут²
- Многоквартирный дом — 45 галлонов / фут²
- Общежитие — 39 галлонов / фут²
- Супермаркет — 24 галлона / фут²
- Медицинский офис — 18 галлонов / фут²
- Офис — 13 галлонов / фут²
- Финансовое учреждение — 12 галлонов
- Здание суда — 10 галлонов / фут²
- Школа K-12 — 10 галлонов / фут²
- Дом поклонения — 7 галлонов / фут²
- Розничная торговля — 6 галлонов / фут²
- Склад без охлаждения — 4 галлона / фут²
Какая связь между WUI и LEED?
Использование воды — важная часть процесса сертификации LEED.Leadership in Energy and Environmental Design (LEED) подтверждает, что здание работает в соответствии с оптимальным экологическим дизайном. Эффективность использования воды составляет от 10% до 15% от оценки.
Если у вас есть представление о своем WUI, вы с большей вероятностью примете меры по сокращению использования воды как внутри, так и снаружи, а также установите надлежащие водомеры, которые могут анализировать использование воды для зданий и территорий.
Подготовка к сертификации LEED и оптимизация WUI идут рука об руку.Для получения дополнительной информации ознакомьтесь с нашей разбивкой по эффективности использования воды для сертификации LEED.
Итог….
В то время, когда воды становится все меньше, управление ею требует как осторожности, так и безотлагательности. WUI может повлиять на всю вашу прибыль, от составления бюджета до соответствия нормативным требованиям и будущих прогнозов. Независимо от того, как вы решите оценивать использование воды, убедитесь, что вы учитываете этот важный показатель; это одна цифра, которая может проиллюстрировать всю историю эффективности использования воды в вашей собственности.
Город: высокая интенсивность (UH)
Город: высокая интенсивность (UH)
UH применяется к густонаселенным городским районам, в том числе к региональным объектам притяжения с высокой концентрацией рабочих мест, жилым домам с высокой плотностью застройки и связанным с ними коммерческим и служебным видам использования. Районы UH отличаются самым высоким сочетанием и интенсивностью землепользования и развития за пределами центральной части города.
Интенсивность развития UH поддерживает различные типы общественного транспорта, от автобусного до железнодорожного, и является идеальным местом для больших и малых офисных зданий из-за непосредственной близости к другим предприятиям и транспортным сетям.
Диапазон плотности
| Плотность брутто | 40 — 100 дю / акр | |
| Размер партии | варьировать | |
| Диапазон отношения площади нежилого помещения к площади (FAR) | 0.80+, типичный FAR 1.5 |
ПОЛИТИКА РАЗВИТИЯ
1.0 Дизайн площадки, форма здания и расположение
1.1 Дизайн сайта
- Избегать развития в пределах 100 лет поймы или паводков.
- Сохраняйте исторические размеры лота и блоков, где это возможно и целесообразно.
- Обеспечьте парковку в структурированных гаражах, на палубах или на стоянках сбоку или сзади от дома.
- Включите коммерческое использование на уровне улиц, чтобы поддерживать активный, удобный для пешеходов уличный пейзаж.
- Используйте передовые методы управления (BMP) для ливневых стоков.
- Проектируйте здания, включая фасады, витрины магазинов, привлекательные вывески и освещение, чтобы создать визуальный интерес пешеходного масштаба.
1,2 Расположение
- Найдите более интенсивные застройки рядом с основными общественными объектами (парками, водными путями и т. Д.).
1.3 Строительная форма
- Избегайте непрерывных участков глухих стен.
2.0 Подключение автомобилей и пешеходов
2.1 Подключение автомобиля
- Поддержание и улучшение связи уличной сети.
- Избегайте тупиковых улиц.
- Защитите и подключите традиционную уличную сеть.
- Держите переулки открытыми и работоспособными.
- Ограничьте прорезывание бордюров на главных улицах и сконцентрируйте доступ на общих въездах.
2.2 Подключение пешеходов
- Обеспечьте соединение тротуаров между всеми использованиями.
- Сохранить и расширить пешеходную и велосипедную сети.
- Для крупномасштабных застроек размером с квартал обеспечьте общедоступную связь через переулок или внутренние тротуары и улицы.
- Не поощрять расширение окрестных улиц и увеличение радиуса бордюра.
Интенсивность использования энергии (EUI) — archtoolbox.com
Из-за отсутствия стандарта или эталона трудно сравнивать энергопотребление между зданиями или сооружениями. Простое измерение количества энергии, используемой за выбранный период времени, не учитывает размер здания, конфигурацию или тип использования. Использование индикатора интенсивности использования энергии (EUI) обеспечивает средства для выравнивания способа сравнения использования энергии между различными типами зданий и оценки средств снижения общего энергопотребления.
При использовании EUI потребление энергии выражается как функция от общей площади здания. В Соединенных Штатах EUI обычно выражается в энергии, используемой на квадратный фут брутто здания в год. Он рассчитывается путем деления общей валовой энергии, потребляемой за один год (выраженной в киловатт-часах или килобританских тепловых единицах), на общую общую площадь здания в квадратных футах. Например:
Расчет EUI здания
Школа состоит из основного этажа площадью 15 000 квадратных футов и второго этажа площадью 10 500 квадратных футов.В течение рассматриваемого года школа использовала 1 170 000 киловатт-часов электроэнергии. Киловатт-час умножается на 3,412, чтобы получить кБТЕ, поэтому 1,170,000 * 3,412 = 3,992 040 кБТЕ. Это делится на общую площадь в 25 500 квадратных футов для интенсивности использования энергии 3 992 040/25 500 = 156,55 кБТЕ / кв.фут / год.
Расчет интенсивности использования энергииЧто влияет на EUI здания?
EUI может значительно отличаться в зависимости от типа здания. В больницах есть EUI, которые могут варьироваться от 400 до 500 kBTU / sf / год из-за высокого энергопотребления внутреннего освещения и больничного оборудования.Напротив, в школе может быть EUI в диапазоне 150 kBTU / sf / год. Объекты общественного питания, как правило, имеют очень высокое потребление энергии и могут иметь EUI выше 800 kBTU / sf / год. EnergyStar имеет список типов зданий с указанием среднего участка и исходных EUI.
Климат может оказывать значительное влияние на EUI из-за различий в расходах на отопление и охлаждение в разных частях страны. По этой причине значения EUI могут быть разбиты на регионы, чтобы обеспечить более точное сравнение выбранных конструкций, или значения могут быть «нормализованы по погодным условиям» для корректировки EUI для сравнения со зданием в другом типе климата.
Управление энергетической информации США (EIA) собирает информацию с помощью обследования энергопотребления коммерческих зданий (CBECS), которое позволяет сравнивать потребление энергии на основе размеров зданий и типов использования. EIA установила целевые задачи по сокращению энергопотребления на 2030 год, которые включают сокращение энергопотребления на 70%, независимо от типа здания или использования.
Уменьшение EUI
Некоторые из методов, используемых для снижения энергоемкости:
- обеспечение надлежащего обслуживания оборудования для повышения эффективности работы
- установка освещения с активированием движения (датчики присутствия)
- включить использование естественного солнечного света в дизайн жилых помещений
- обеспечивают средства пассивного обогрева и охлаждения внутренних помещений
- развитие производства возобновляемой энергии на месте
Отопление, кондиционирование и освещение в помещениях зданий вместе составляют основную часть энергопотребления, и повышение эффективности в этих двух областях может привести к значительной экономии затрат, а также достижению целей по сокращению потребления энергии на 2030 год.