我国生态环境保护的财税政策研究

党的十七大报告提出了建设生态文明的全新理念，要求全党全社会牢固树立生态文明的可持续发展观，既要重视经济建设、经济发展，又要保护好生态环境。国际经验表明，促进经济、社会和自然的协调发展，加强生态环境的保护和建设都离不开财税政策的支持，本文通过对我国目前生态环境保护相关财税政策的系统分析，提出了针对现实环境问题的财税政策调整路径。     

渤海海域生态系统服务功能价值评估

客观评估海洋生态系统服务功能价值。对于生态环境保护以及海洋综合管理具有重要意义。以海洋生态系统服务功能分类为基础．构建了食品生产、提供基因资源、氧气生产和气候调节、废弃物处理、生物控制、休闲娱乐、科研文化、初级生产、物种多样性维持等九项服务功能价值的评估方法。以渤海为研究区域．对上述九项生态系统服务功能价值进行了定量评价。结果表明。渤海海域九项生态系统服务功能的价值为81703亿元．相当于近期环渤海地区生产总值的1．73倍．其中直接使用价值为12873亿元，间接使用价值68830亿元．间接使用价值远大于直接使用价值；渤海海域生态系统服务价值，以支持功能价值为主，占生态系统服务功能总价值的74．68％。此外．认为海洋生态系统服务功能分类和价值评价方法有待进一步完善．渤海海域生态系统服务功能价值的评估值与实际有偏差。     

加大投入创新机制进一步完善有利于环境保护的财税政策

保障和促进生态环境质量改善是财政部门的重要职责.中央财政通过优化财政支出结构,完善各项税费政策,加大对环保工作的支持力度,逐步建立起有利于环境保护的财税政策体系.     

围绕可持续发展 破解重点流域治理难题

长期以来,我国环境治理的客观形势是"局部改善,整体恶化"、"暂时好转,短期维持",而且局部改善和暂时好转涉及的地域范围也往往十分有限。广州每天耗1亿元巨资治水但仅有1条河流水质合格的情况就是最佳例证之一。"水是生命之源、生产之要、生态之基",以水为核心的流域是人类社会生存的根基、文明     

论可持续发展视野中的农村社会支持

本文阐述了如何可持续发展观来指导农村社会支持，并提出在农村社会支持活动中，引进社会保险、社会服务、生态保护和心理培育等新的机制，运用综合性评价指标体系对各种农村社会支持项目及其结果进行经济效益、社会效益和心理效益三个方面的分析。     

基于FTA-SVM的车辆发动机故障识别方法

发动机结构日益复杂,其故障具有多样性和频发性的特点,收集大量故障样本存在很多实施障碍。为了提高车辆发动机的故障识别的效率和准确性,提出了一种新的结合故障树(FTA)和支持向量机(SVM)各自特点,从故障模式分析到故障类型识别的FTA-SVM故障识别方法。首先利用故障树在复杂系统故障模式分析中的优势,找出系统的故障模式,建立故障树模型,通过对故障树模型中各故障事件的分析,采集与故障事件状态相关的数据,建立数据与故障树底事件的映射模型,最后利用支持向量机在小样本数据处理中的优势,进行故障类型的识别。以发动机的失火故障为例建立了发动机失火故障树模型及故障数据与故障模式映射模型,验证了FTA-SVM方法的有效性和适用性。     

基于MDE和分形优化SVM的周期来压预测

为了解决周期来压的预测问题,首先对已知支架周期来压荷载曲线使用多重差异进化算法(MDE)进行拟合,将每重拟合形成的单一正弦曲线与上次差余曲线(Ei)再作差余曲线(Ei+1)。将这些Ei图通过分形几何的盒子法计算维度和相关系数(r)。将每条Ei的维度、r和支架相对距离(L)作为输入值,对应的Ei的周期Ti、缩放系数Si和纵移系数Di作为目标值,使用支持向量机(SVM)进行训练。通过对维度和r规律的研究得到拟设置支架处荷载各Ei的维度和r,带入训练后的SVM模拟得到Ei的Ti、Si和Di,进而得到Ei的表达式。将上述Ei求和即为所求拟设置支架处的周期来压荷载。实例分析说明,该种方法预测结果可以大体反映支架周期来压的基本形式和变化规律。     

以“四化”巩固安全生产长效机制

<正>近年来,沈阳市的安全生产监管难度越来越大,如何创新监管方式,巩固安全生产长效机制,是摆在安监部门面前亟待解决的问题。2013年以来,沈阳市安全生产监管局以安全生产制度化、标准化、网格化、信息化的"四化"建设为核心,在巩固安全生产长效机制方面进行了探索实践。制度化是安全生产工作的依据首先是我们制定出台了《沈阳市安全生产条例》,明确了安全生产职责、机构、资金投入等规定,为全市安全生产工作提供了重要的法律支持和保障。在此基础上,又     

岩溶塌陷倾向性等级的KPCA-SVM预测模型

为了快速、有效地预测岩溶塌陷倾向性等级,在统计分析大量观测实例的基础上,选取岩性系数、岩体结构系数、地下水系数、覆盖层系数、地形地貌系数和环境条件系数作为特征指标。利用核主成分分析(KPCA)方法在高维空间提取岩溶塌陷影响因子的主成分,将获取的主成分作为支持向量机(SVM)的特征向量,建立基于KPCA的岩溶塌陷倾向性等级的SVM预测模型。将12组观测数据作为学习样本对模型进行训练。采用回代估计法进行回检,误判率为0。利用训练好的模型对2组待判样本进行预测。结果表明:经KPCA后指标个数减少,相关性降低,SVM运算的复杂度降低。用该模型所得预测结果的准确率为100%。     

有机化学品不同温度下(过冷)液体蒸气压预测模型的建立与评价

(过冷)液体蒸气压(PL)是评价化学品在环境中分配、迁移和归趋行为的重要参数。PL具有较强的温度依附性。发展一种能够精确预测不同环境温度下化学品PL的方法,有助于填补化学品生态风险评估的大量数据缺失。本研究收集整理了661种有机化合物在不同温度下(200~830 K)共计10 478个log PL值。在此基础上,采用偏最小二乘(PLS)回归和支持向量机(SVM)方法,构建了PL的线性和非线性预测模型。结果表明:2种模型均具有良好的拟合度、稳健性及预测能力,SVM模型的预测性能略高于PLS模型(PLS:R2adj.tra=0.912,RMSEtra=0.477,Q2ext=0.910;SVM:R2adj.tra=0.997,RMSEtra=0.092,Q2ext=0.967)。机理分析表明,温度是影响PL的主要因素,温度越高,蒸气压越大;其次,X1sol也影响PL大小,X1sol用来描述分子间的色散作用,分子间色散力越小,蒸气压越大;此外,化合物的氢键个数、极性和分子构型等因素也影响PL大小。采用Wiliams plot方法表征了PLS模型应用域。所建立的模型可用来预测烷烃、烯烃、醇、酮、羧酸、苯、酚、联苯、卤代芳香烃、含N化合物及含S化合物在不同温度下的PL数据。