中国FDI环境效应的再检验

改革开放以来,外商直接投资(FDI)的涌入为中国经济发展注入了新活力,并成为中国经济高速增长的重要引擎之一。然而,随着康菲石油渤海漏油事故、江苏启东王子造纸排污和阿玛尼污染投诉等涉外污染事件报道频出,学术界对于FDI涌入可能带来的负面环境效应表现出一定担忧。现有文献多聚焦于整体层面的FDI环境效应检验,而对其区域差异及原因产生机制的系统探究并不多见。为此,本文从理论判断和命题推演出发,利用2003—2014年中国省际面板数据,以改进熵值法拟合环境污染综合指数,并构建普通面板模型,实证检验了FDI流入对中国环境污染的影响及其区域差异。结果表明,总体而言,"污染光环"假说在中国基本成立,即FDI流入在一定程度上改善了中国环境质量,但不同地区FDI的环境效应有所不同,其主要表现为沿海和内陆地区FDI具有显著的"污染光环"效应,且前者强于后者,而沿边地区FDI具有不明显的"污染天堂"效应。在此基础上,构造面板门槛模型,进一步系统考察了FDI对中国环境污染影响的4种主要吸收能力因素的门槛效应。门槛回归结果表明,FDI对中国环境污染的影响显著存在基于经济发展、环境规制、人力资本和金融发展水平的双门槛效应。经济发展、人力资本和金融发展水平越高,FDI的"污染光环"效应越明显,而适度的环境规制才更有利于FDI环境技术溢出的发挥。基于此,本文建议应进一步全方位地提高对外开放水平,一如既往地积极引进并监督FDI;同时地方政府也需认清地区发展的不平衡性,进而采取差异化的引资政策。     

CLUE-S模型对村镇土地利用变化的模拟与精度评价

利用航片、IKONOS和Quickbird影像得到研究区3期（1991、2001和2009年）土地利用历史数据，运用CLUE S模型，基于1991、2001年的土地利用数据对2009年土地利用格局进行模拟预测，并将模拟结果与2009年真实土地利用数据进行比较。类型水平上，选择ROC曲线统计和偏离度指数分别对各地类的Logistic回归拟合精度和CLUE S模型模拟精度进行评价；景观水平上，采用景观指数和Kappa指数系列方法，从综合预测能力、景观格局、数量和空间位置等方面对CLUE S模型的模拟精度进行全面评估。结果表明:①CLUE S模型对各土地利用类型的模拟精度均较高，各地类的Logistic回归的拟合精度随着模拟分辨率的提高而逐渐增加；②随着模拟时间的缩短，CLUE S模型对整体景观格局的模拟精度提高；③该模型对土地利用数量的模拟精度明显优于其对空间位置的模拟精度。总体而言，CLUE S模型在村镇尺度的模拟效果良好，预测精度较高，但在空间位置和景观格局精度方面还有待提高     

安全投入各要素分配方向的研究

针对灰色关联分析法存在的分辨系数的选择主观性较大,用关联系数的平均值得到的关联度降低了评价准确性等缺点,提出用经济学中的偏相关分析和不变替代弹性(CES)生产函数分析方法,建立安全投入与事故函数分析模型。应用SPSS和EViews软件,找出安全投入和事故之间偏相关系数绝对值最大的要素和标准化回归系数绝对值最大的要素,作为优先投入方向,并按照系数绝对值大小进行排序,为以后企业进行安全投入提供理论参考,避免企业资源的浪费。这两种方法可操作性强,主观随意性小,得到的结果可信性高。     

Land use planning and wildfire risk mitigation: an analysis of wildfire-burned subdivisions using high-resolution remote sensing imagery and GIS data

This paper evaluates risk factors that influence the probability that a house will burn from wildfire. A logistic regression is used to analyse data processed from pre-fire and post-fire IKONOS images and other geo-referenced data. The dependent variable is the probability that a given house will burn. A total of 12 independent variables are evaluated: vegetation density; area of defensible space; adjacency of a parcel to public lands; proximity of a house to fire station; road width; road type; parcel size; subdivision morphology; assessed value; elevation; slope and aspect. Model results generally support dominant land use planning and design strategies for wildfire risk reduction including vegetation treatments, site selection with respect to topography, and improving access to fire stations.     

基于移动监测和土地利用回归模型的上海市近地面黑碳浓度空间模拟

黑碳(BC)是大气污染物的重要组成部分,对空气质量与人类生活健康产生重要的影响.本研究采用移动样带手段开展上海市近地面BC浓度监测,分析其基本统计特征和空间分异性.在此基础上,利用土地利用回归模型(LUR),探讨人口密度、经济产值和交通道路网密度等因素对上海市近地面BC浓度空间分异的影响.结果表明上海市近地面BC平均浓度为(9.86±8.68)μg·m~(-3),空间差异明显,郊区[(10.47±2.04)μg·m~(-3)]比市中心地区[(7.93±2.79)μg·m~(-3)]高32.03%(2.54μg·m~(-3)).气象要素(风速和相对湿度)和交通道路变量(路网长度、省道距离、高速距离等)显著影响上海市近地面BC浓度(r为0.5~0.7,P0.01).基于气象和交通道路变量的LUR模型能较好模拟上海近地面BC浓度(调整后R2为0.62~0.75,交叉验证R2为0.54~0.69,RMSE为0.15~0.20μg·m~(-3)),其中100 m和5 km缓冲距离的LUR模型相对较优,在一定程度上表明上海市近地面BC浓度主要受气象要素和交通源的影响.本研究有利于加深对上海市BC浓度空间分布格局及其影响因素的客观认识,可为模拟和预测BC对人类活动和自然环境的响应机制提供科学依据和理论支撑.     

供水管网铁释放的影响因素相对重要性分析

供水管网的铁释放问题近年来日益受到关注.影响供水管网铁释放的因素众多,本研究选取了pH、溶解氧(DO)、碱度(Alk)、硬度、氯离子(Cl~-)、硫酸根(SO_4~(2-))、温度(T)和水力停留时间(HRT)这8个影响因素,利用逐步回归和偏相关分析,建立了铁释放的非线性幂指数模型,并用标准化回归系数和偏相关系数比较了这些因素的相对重要性.结果表明,铁释放模型拟合效果良好;用标准化回归系数衡量影响因素相对重要性时,SO_4~(2-)、HRT、Cl~-和T是相对重要的因素,相对重要性排序为SO_4~(2-)≈HRTCl~-T;用偏相关系数衡量时,HRT、SO_4~(2-)、Alk、Cl~-和T是相对重要的因素,排序为HRTSO_4~(2-)AlkCl~-T.综合两种系数的分析结果,HRT、SO_4~(2-)和Cl~-是本研究条件下相对重要的因素,T和Alk的相对重要性视实际情况变动.     

基于神经网络的碳排放预测及影响因素分析

基于新疆1995—2014年农业生产碳排放源,建立碳排放关系数据库。应用广义神经网络(generalized regression neural network,GRNN)构建了排放量预测模型,结合平均影响值(mean impact value,MIV)方法对碳排放影响因素进行量化。结果表明:1)GRNN模型预测碳排放的平均绝对百分误差和拟合优度分别为2.7860%和0.8720;2)新疆人口、人均GDP、农业贡献值、农机总动力和农户固定资产投资等因素对农业生产碳排放的影响程度分别为0.6210、0.2377、0.3698、0.8500和0.1000。该成果可为新疆碳排放总量分析和影响因素量化方面提供参考。     

环境保护系统参与空间规划的思考与建议

空间规划体系下,环境规划在空间落地性以及精细化程度上存在短板。建议环境规划进一步完善生态保护红线制度,探索环境质量底线、环保负面清单的划定技术思路与技术路线,推动环境保护系统化参与空间规划。     

基于GIS和LUR模型的西安市PM2.5浓度空间分布模拟研究

基于地理信息系统GIS和土地利用回归LUR模型,模拟西安市PM2.5浓度空间动态分布,结果表明:与PM2.5浓度相关性最高的分别为缓冲区为2 km的水域面积、人口密度和距离水域距离,R 2分别为0.501,0.393和0.280;与PM2.5浓度相关性最低的分别为缓冲区为4 km的水域面积、未利用地面积和耕地面积,R 2分别为0.039、0.021和0.017.未考虑风速建立的LUR模型多元回归的相关系数为0.856,R 2为0.733,考虑风速的相关系数为0.892,R 2为0.796,表明风速对于污染物的分布影响较大,LUR模型模拟效果较好.模拟的PM2.5年均浓度高风险区分布于中部,中风险区分布于中西部,低风险区分布于东南部和西部.     

ABC算法优化SVR的磨损故障预测模型

目的为了提高故障预测的精度,针对支持向量回归SVR(Support vector machine for regression,SVR)参数选择困难的问题,提出一种采用人工蜂群(artificial bee colony,ABC)算法优化支持向量回归(SVR)的故障预测模型(ABC-SVR)。方法该模型先对样本数据进行重构,然后将故障预测误差(适应度)作为优化目标,通过ABC算法寻优找到最优的SVR参数,建立故障预测模型。最后通过实例仿真验证模型的优越性。结果采用ABC算法优化的SVR故障预测模型进行时间序列预测,能够较好地跟踪发动机滑油金属元素浓度的变化过程,并且能够提前2个取样时间预测异常情况的出现。结论 ABC-SVR模型有效解决了SVR参数选择难题,能够更加准确地表现故障变化规律,提高了故障预测精度。