对燃油征税的区域能源环境影响研究:以中国为例

控制汽柴油消费对中国的能源安全和环境保护有着重要意义.燃油税和碳税是中国近期两种主要的已经或可能施加于燃油的税收政策.以自回归分布滞后模型为核心,本研究构建了一个燃油税和碳税的区域能源环境影响评估模型.利用模型估计了我国的燃油需求价格弹性,测算了燃油需求响应,计算了在相同CO2减排目标下,提高汽油消费税、提高柴油消费税、引入碳税三种政策情景下各省份预计产生的节能效应、减排效应和税收效益.研究结果显示,在相同的CO2减排目标下,第一,在不同情景下,各省份节能程度差异均有限,但节能数量均体现出区域匹配性,燃油消费越多的省份,节能数量一般越多,且提高汽油消费税的全国节能总量最大;第二,在引入碳税情景下,各省份CO2减排比例差异最小;第三,在全国层面,三种政策情景中空气污染物(PM2.5和NOx和SO2)减排数量均为提高汽油消费税>引入碳税>提高柴油消费税,但在提高柴油消费税情景下,有4/5的省份预计PM2.5排放减少程度超过14%.除此之外,提高汽油消费税的税收收益最大.     

BP神经网络在降水酸度预测中的应用

本文利用南昌市城市大气中SO2、NOX、TSP等浓度数据及降尘数据建立了BP神经网络的降雨酸度预测模型，结果表明：BP神经网络的预测模型不仅能较好地反映致酸因素与降水酸度的相互关系，而且预测精度也高于多元回归等模型。     

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.     

多氯酚QSAR数值模型比较研究

应用多元线性回归分析和新近发展起来的人工神经网络方法进行了一类重要环境污染物多氯酚的定量构效关系研究，并用所建立的模型进行毒性预报，计算值与实验值的比较表明，前的相关系数约为０．９２，后的相关系数约为０．９９．后的百分误差地明显小于前，后的预报能力略好于前，中还讨论了后优于前的的原因。     

基于时差相关分析和模糊神经网络的白洋淀流域水环境承载力评价预警

为实现水环境承载力评价和预警,运用耦合DPSR模型和时差分析方法构建了白洋淀流域水环境承载力监测预警指标体系,并结合神经网络与模糊数学构建了T-S模糊神经网络模型,根据控制图法确定了监测预警指标阈值,解决了水环境系统的随机性和模糊性问题,最终实现了白洋淀流域水环境承载力的有效评价和预警。结果表明:1)白洋淀流域水环境承载力在2012-2015年处于较弱承载状态,在2016,2017年处于中等承载状态,现状评价等级由Ⅳ级(橙色警灯)转变为Ⅲ级(黄色警灯);2)在现状发展趋势下,2018-2035年白洋淀流域水环境承载力整体呈先上升后下降趋势,自2026年以后流域水环境整体呈恶化状态,水环境承载力逐渐从中等承载(黄色警灯)向较弱承载(橙色警灯)和弱承载状态(红色警灯)转变;3)未来区域人口的增长和雄安新区的快速发展会给白洋淀流域水环境带来巨大压力,因此可加大区域水环境保护力度,实施基于空间单元的精细化环境管控方案,推动区域经济绿色转型,促进区域水环境质量全面改善和良性发展,以提高区域可持续发展水平。     

城市环境质量定量评价方法

文章基于对于城市环境质量的评价方法的研究,阐述了各类评价方法的优缺点,着重介绍了物元模型、投影寻踪评价法、神经网络、遗传算法优化神经网络四种定量评价方法,并介绍了各类方法在城市环境质量评价中的应用现状.     

基于GH-B强度准则的节理岩质边坡稳定性分析

在岩质边坡工程数值模拟计算分析中,其难题之一就是如何较准确地确定岩体强度参数,而边坡岩体抗剪强度是影响计算分析成果的控制因素,也是支护设计成败的关键所在。采用GH-B强度准则对深水河大桥4号桥墩边坡进行了稳定性分析,同时与采用M-C强度准则的模拟结果进行了对比分析。结果表明:GH-B强度准则采用基于应力水平的塑性流动法则,更好地体现了节理岩体的变形和破坏机理,可有效反映岩体的非线性破坏特征,更加接近于工程实际,适于节理岩体的强度计算及稳定性分析。     

BP神经网络在流溪河水库径流量预测中的应用

流溪河水库是广州市的主要饮用水源地,所属地区降雨量年际变化大,不利于水资源的优化配置。对流溪河水库径流量进行预测研究,可为其水资源的优化配置提供科学依据。目前人工神经网络(ANN)技术在水文序列模拟预测中有较多的应用,本文根据流溪河水库1959~2000年水文数据,利用BP神经网络对径流量进行预测,从模型检验结果看,所建模型有较好的拟合效果和预测精度,说明神经网络在预测径流量方面有良好的实用性。     

自适应人工鱼群-BP神经网络算法在径流预测中的应用

为了提高水库和河流中长期径流预测精度,提出了弹性自适应人工鱼群算法(RAAFSA)。应用RAAFSA算法训练BP神经网络,实现BP神经网络参数优化,形成弹性自适应人工鱼群-BP神经网络混合算法(RAAFSA-BP),对石泉水库进行中长期径流预测。仿真计算表明,弹性自适应人工鱼群优化的BP神经网络算法收敛速度快于BP神经网络算法、人工鱼群-BP神经网络算法和RBF神经网络算法。该混合算法克服了BP神经网络和人工鱼群算法易陷于局部极值、搜索质量差和精度不高的缺点,改善了BP神经网络的泛化能力,输出稳定性好,预报精度显著提高,每次预测相对误差绝对值都小于6%,合格率达到100%。该算法成功地解决了石泉水库中长期径流预测精度不高的难题,可有效用于水库和河川中长期径流预测。     

基于回归支持向量机的指标规范值的水质评价模型

传统的回归支持向量机的水质评价模型不具有普适性和通用性,当指标较多时,模型的学习效率和求解精度均会受到影响.若适当设定3类水体(地表水、地下水和富营养化水体)各项指标的参照值及指标值的规范变换式,使不同指标的同级标准的规范值差异不大,从而可以认为用规范值表示的不同指标皆“等效”于某个规范指标.因此,可建立用规范值表示的任意m项指标组合皆适用的水质评价的回归支持向量机模型.通过实例对模型的实用性进行了效果检验,结果表明:用基于回归支持向量机的指标规范值的水质评价模型对河桥地表水、黑龙洞泉域地下水和山仔水库富营养化水体的水质评价结果与用BP神经网络评价法、模糊综合评价法和属性识别评价法的评价结果基本一致.