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发展新能源汽车作为应对能源与环境问题的有效解决方式之一,受到世界各国的重视。中国政府对于新能源汽车产业的发展非常重视,在中央政府层面也提出了多项促进新能源汽车产业发展的相关政策,特别是将产业发展放到国家发展战略的高度。文章在梳理和分类2001-2015年中国新能源汽车产业发展政策(国家层面)、全面展示产业政策的时间演进与变化趋势的基础上,应用产业链分析的方法,按照研发、生产、销售和使用的顺序,选取新能源汽车产业的技术专利数据、产销量数据和商业模式等指标,将中国新能源汽车产业的市场表现与政策进行关联,构建中国新能源汽车产业市场表现与产业政策关联分析框架。然后,在搜集相关市场数据的基础上,采用该分析框架分别从技术专利、产销量和商业模式三个方面对市场表现和产业政策的关联关系进行深入剖析,发现随着产业政策数量与力度的增加,三个方面的市场表现整体均呈现出快速发展的趋势,且技术创新与商业模式创新的战略方向与发展路径均与政策导向基本一致。最后,文章对推广应用补贴和免征车辆购置税的政策变化和影响进行了相关讨论,讨论结果表明随着两项典型政策调整与退坡,国家逐步释放市场信号,显示出政策支持形式与内容在发生变化,特别是体现出对产业技术创新和商业模式创新领域的重视。本文的研究表明:中国已经构建起较为完善的新能源汽车产业发展政策体系,政策体系与市场表现之间存在强关联关系,对新能源汽车产业的技术专利、产品产销量、以及商业模式等市场表现方面起到重要的引领作用;伴随着中国新能源汽车产业政策的调整,提升产业竞争力、占据产业发展新方向将成为产业下一步重点关注的方向。 相似文献
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拉萨市旅游生态足迹与可持续发展研究 总被引:1,自引:0,他引:1
旅游生态足迹是生态经济学测度旅游活动对生态环境影响和旅游业可持续发展程度的新方法.从高原旅游消费结构特征出发,将高原城市旅游生态足迹构建为6个活动组别计算模型.运用模型对拉萨市旅游业生态足迹进行测评,并对高原城市旅游业可持续发展进行评估.结果表明:①2007年拉萨市旅游者人均生态足迹为0.051 34 hm2,其中交通、餐饮组分别占85%和12.5%,随着与客源地空间距离增加,生态足迹趋向于交通组别;②高原旅游生态足迹空间分割中拉萨市内为0.051 343 hm2,区域外为0.012 28 hm2,旅游活动对高原区域内的生态环境影响较大;③拉萨市旅游收入足迹为0.716 548 hm2/万元,占万元GDP生态足迹的24%,旅游业发展潜力大;④高原城市旅游业中低生态效率的餐饮和交通组别比重过高. 面游、娱等高生态效率部门发展滞后;⑤拉萨市人均旅游生态足迹仅占城市生态承载力的13%,旅游业仍处在稳步发展阶段. 相似文献
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采用微波消解处理鱼肉样品,用电感耦合等离子体质谱法测定样品中砷和汞。通过试验优化微波消解参数、酸体系及赶酸温度,用在线加入内标方法消除基体干扰及仪器漂移对测定的影响。方法在0μg/L~40. 0μg/L范围内线性良好,砷和汞的方法检出限分别为0. 002 mg/kg和0. 001 mg/kg,实际样品6次测定结果的RSD为5. 4%~15. 6%,加标回收率为90. 0%~110%。将该方法用于测定芹菜和扇贝标准物质,测定值在标准值不确定度范围内。 相似文献
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遵义市PM10中元素污染特征、来源与生态风险评价 总被引:1,自引:0,他引:1
采集2012年3月-2013年2月遵义市丁字口(市区点)、凤凰山(背景点)监测点的 PM10样品,并对 PM10中元素污染特征、来源和生态风险进行分析与评价。结果表明,遵义市 PM10质量浓度季节变化为:冬季>春季>秋季>夏季,且市区点高于背景点,冬季超标率均为100%。PM10中 As、Pb、Hg、Mn质量浓度市区点高于背景点,且均为冬季最高。富集因子分析表明,Pb、As、Cd、Hg、Mn、Cu、Zn来自人为污染,生态危害顺序为:Cd>Pb >As>Cu >Zn >Ni >Cr,其中 Cd 的潜在生态危害为极强。 相似文献
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采用活性炭吸附气体样品中的丙烯酸甲酯,用二硫化碳浸泡解吸30 min后,取上清液进样,用气相色谱法FID检测器测定。方法在0.475 mg/L~38.0 mg/L范围内线性良好,空白活性炭采样管的3个浓度水平加标回收率为94.7%~98.7%,测定结果的RSD为2.7%~4.6%,方法检出限为0.075μg,当采集1.5 L气体样品时,最低检测质量浓度为0.05 mg/m3。以南京化学工业园区常见的15种化合物做干扰试验,结果方法稳定性好,测定不受干扰。用该方法测定南京市某企业周边环境空气,结果上风向和下风向丙烯酸甲酯均未检出。 相似文献
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获取土壤重金属的含量特征及空间分布是预防土壤污染和制定环保政策的关键.选取济南市长清区为研究区,系统采集304处表层土壤样品(0~20 cm),利用多源遥感数据构建土壤重金属的光谱特征、时间特征和空间特征;进一步采用相关分析法选择出与土壤重金属密切相关的时-空-谱特征,并将其作为输入自变量,实测土壤砷(As)含量值为因变量,建立基于随机森林(RF)算法的空间预测模型,完成土壤重金属的含量估算和空间分布预测.结果表明:①As含量均值超出背景值43.17%,低于农用地土壤污染风险规定的筛选值和管控值,表明As在土壤中出现富集,但处于可管控范围内.②在单个遥感特征构建的土壤重金属空间预测模型中,精度由高到低依次为:空间特征(RPIQ=3.87)>时间特征(RPIQ=2.57)>光谱特征(RPIQ=2.50),空间特征对土壤重金属空间预测最为重要.③基于“时间-空间”、“时间-光谱”和“空间-光谱”组合特征的土壤重金属空间预测模型均优于单个特征构建的模型,其精度系数RPIQ值分别为4.81、4.21和4.70.④利用“时间-空间-光谱”特征组合输入的随机森林模型达到最佳的空间预测精度(R2=0.90;RMSE=0.77;RPIQ=5.68).⑤As在空间分布上从西北到东南含量逐步降低,主要受到黄河冲淤积和工业活动影响.研究采用的遥感时-空-谱特征结合随机森林算法的土壤重金属空间预测技术,可为土壤污染防治及环境风险管控提供有效的方法支持. 相似文献
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