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中国碳排放及影响因素的市域尺度分析 总被引:1,自引:1,他引:0
评估区域碳排放及其与社会经济状况的关系对于制定碳减排措施至关重要.以中国339个地级及以上城市(不含新疆部分城市和港澳台地区)为研究对象,探究了非化石能源占比、土地开发度、常住人口城镇化率、第二产业占比、人均GDP和人均建设用地面积对人均CO2排放量的影响.通过构建模拟人均CO2排放量的贝叶斯信念网络,识别各因素对人均CO2排放量的全局影响;采用多尺度地理加权回归模型,分析各因素对人均CO2排放量的局部影响.结果表明:(1)2020年,中国地级及以上城市人均CO2排放量呈现出由南向北递增,东部沿海向内陆递减的格局.(2)从全局来看,人均CO2排放量对各因素的敏感性从高到低依次为:人均建设用地面积>人均GDP>常住人口城镇化率>土地开发度>第二产业占比>非化石能源占比.(3)从局部来看,各因素与人均CO2排放量的空间关系方向与全局关系一致,关系强度上存在空间异质性.(4)清洁能源、脱碳技术、土地节约集约利用... 相似文献
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为了更好地反映环境污染变化趋势,为环境管理决策提供及时、全面的环境质量信息,预防严重污染事件发生,开展城市空气质量预报研究是十分必要的.本文针对环境大数据时代下的城市空气质量预报,提出了一种基于深度学习的新方法.该方法通过模拟人类大脑的神经连接结构,将数据在原空间的特征表示转换到具有语义特征的新特征空间,自动地学习得到层次化的特征表示,从而提高预报性能.得益于这种方式,新方法与传统方法相比,不仅可以利用空气质量监测、气象监测及预报等环境大数据,充分考虑污染物的时空变化、空间分布,得到语义性的污染物变化规律,还可以基于其他空气污染预测方法的结果(如数值预报模式),自动分析其适用范围、优势劣势.因此,新方法通过模拟人脑思考过程实现更充分的大数据集成,一定程度上克服了现有方法的缺陷,应用上更加具有灵活性和可操作性.最后,通过实验证明新方法可以提高空气污染预报性能. 相似文献
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建设资源节约型、环境友好型社会,需要在人与自然和谐发展的共有信念下,通过制度创新和制度变迁,实现个体理性向集体理性的收敛。制度变迁是构建资源节约型、环境友好型社会的关键所在,而制度变迁的内在机理是资源相对价格和人们消费偏好的变迁。通过强制性制度变迁,建立完善的法律法规体系、政策支持体系、技术创新体系和激励约束机制,形成低投入、低消耗、低排放和高效率的节约型增长方式;通过诱致性制度变迁,唤起公众的节约意识和环保意识,从而提升整个社会的环境责任感,让足够的认知成为公众自觉行动的能力。 相似文献
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本文通过两个现场实验分别考察了解释水平、效能信念两类因素是如何在诱导承诺中发挥作用的。实验一考察了时间、社会、空间这三个解释水平维度如何影响诱导承诺的,实验二考察了个体效能、集体效能这两个效能信念是如何影响承诺行为实施的。最终,我们得出这样的结论:①不管高解释水平还是低解释水平,在呈现明显空间距离、社会距离的操控材料时,被试是否做出亲环境行为承诺存在显著差异。②无论时间距离、空间距离还是社会距离,高水平解释倾向都更容易提高亲环境行为承诺。除此之外,我们还验证了公开承诺比私下承诺更适合中国文化背景下的亲环境行为激励。 相似文献