江苏省煤炭资源流转及影响因素分析

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根据江苏省煤炭输入和输出的数据,运用GIS手段,分析了江苏省煤炭的流量及流向,2006年江苏省主要的煤炭来源省为山西、安徽、陕西、河南、山东和甘肃6省。对江苏省煤炭调入的原因分析可以看出:江苏省每年所消费煤炭的80%以上需要从外省调入,且调入量逐年增大。2000年以来,江苏省铁路已不能满足日益增长的煤炭调入需求,因此公路和水路成为江苏省煤炭调入的重要渠道,交通状况的完善是影响江苏省煤炭调入量的重要因素;从经济等因素与江苏省煤炭净输入量的单因子分析可以看出,江苏省煤炭资源的净输入量与第二产业贡献率、地区生产总值、人口数量和单位工业增加值能耗等四项指标在0.01水平上相关程度显著;与第三产业贡献率在0.05水平上相关程度显著;与第一产业贡献率、单位地区生产总值能耗、单位地区生产总值电耗等指标的相关程度不显著。主成分分析表明,影响江苏省煤炭调入的因素主要集中在两个主成分上。 According to the data of coal input and output in Jiangsu Province, the paper analyzes the flow and the flow of coal in Jiangsu Province by means of GIS. In 2006, the major coal-source provinces in Jiangsu Province are Shanxi, Anhui, Shaanxi, Henan, Shandong and Gansu provinces. Analysis of the reasons for the coal import in Jiangsu Province shows that over 80% of the coal consumed in Jiangsu Province needs to be transferred in from other provinces and the amount transferred in each year is increasing year by year. Since 2000, the railway in Jiangsu Province has been unable to meet the increasing demand for coal transfer. Therefore, the highways and waterways have become important channels for coal transfer in Jiangsu Province. The improvement of traffic conditions is an important factor that affects the amount of coal transferred to Jiangsu Province. From the perspective of economy And other factors and net input of coal in Jiangsu Province can be seen by a single factor analysis of coal resources in Jiangsu Province, the net input and the contribution rate of second industry, regional GDP, population and energy consumption per unit of industrial added four indicators The level of correlation is significant at the level of 0.01; the level of contribution to the tertiary industry is significant at the level of 0.05; the degree of correlation with the contribution rate of the primary industry, the energy consumption per unit GDP, the power consumption per unit GDP, etc. Significant. Principal component analysis shows that the factors that affect the coal import in Jiangsu Province are mainly concentrated on the two principal components.
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