低碳试点政策对大气环境的影响及空间效应研究

考虑以低碳转型推动区域资源节约与环境友好的高质量发展，对建设人与自然和谐共生的中国式现代化具有充分现实意义。本文以三批低碳城市试点为准自然实验，基于2004—2019年中国272个城市的平衡面板数据，运用合成控制法、双重差分法和空间杜宾模型，探究低碳试点政策影响城市大气环境的作用机制及空间效应。研究发现：①低碳试点城市的大气环境质量较非试点城市得到提升，经稳健性检验后这一结论依然成立。②通过异质性分析发现，低碳试点政策对地级市和非资源城市大气环境的改善效应更为显著；相较于特大城市和小城市，大中城市更有利于放大低碳试点的政策效应。③机制分析发现，低碳试点政策通过减排溢出效应、绿色创新效应和外资限流效应促进试点城市大气环境质量的提升。④低碳试点城市的大气环境改善效应存在正向空间溢出，试点邻近城市的大气环境因此得到治理。     

长江经济带经济高质量发展差异性机理及对策分析

基于驱动力—压力—状态—影响—响应(DPSIR)模型,建立经济高质量发展系统作用机理分析框架和概念模型,运用结构方程模型对长江经济带上、中、下游三大区域经济高质量发展路径和关键因素进行探索。结果表明:①长江经济带下游地区作用机理为"驱动力—压力—状态—影响—响应"单向链式作用路径,资源消耗强度、贫困差异和生态环境质量为最关键因素。②长江经济带中游地区为"驱动力—压力—状态"和"影响—响应"跳跃式作用路径,产业结构为最关键因素。③长江经济带上游地区为"状态—影响—响应"的中断式作用路径,生态资源、科技创新和城市化为最关键因素。     

基于MSLSTM-DA模型的水质自动监测异常数据报警

提出一种基于多元堆叠长短时记忆网络-差值分析(MSLSTM-DA)模型对地表水质异常数据进行报警的方法.该方法首先建立MSLSTM模型对水质指标数据进行预测,再基于预测结果的残差分布建立DA模型,并确定各个指标的数据异常阈值,当实测数据与预测数据差值大于阈值时进行数据报警.以长江流域监测断面的水质数据进行了方法有效性验证.结果表明,构建的预测模型对５个指标的MAE、MAPE均值比BP神经网络预测模型降低21.0%,17.8%,比LSTM模型降低16.8%,17.9%.皮尔逊系数均值比BP神经网络、LSTM模型的分别高5.9%,4.4%.5个指标共检出水质异常数据37条,其中34条经人工判断确实存在有异常,报警准确率高达91.9%.