高质量发展下长江经济带生态效率及影响因素

构建NSUSBM-SFA-NSUSBM-Tobit的4阶段分析框架,基于长江经济带2007~2016年107个城市的面板数据,运用全局DEA技术计算了不可分离假设下城市的生态效率,同时通过3阶段DEA模型,将自然因素引入效率测算中.使用Tobit模型,结合新发展理念,定量分析了高质量发展视角下城市生态效率的影响因素.研究表明,2007~2016年间,不考虑各城市环境差异时,长江经济带综合生态效率均值由0.288增至0.617,增幅114.24%,于2011年跨过了0.4的低质量发展阶段,但低于0.8的高质量发展标准,湖南省增速最快,涨幅213.85%;考虑环境差异后,长江经济带综合生态效率均值由0.150增至0.395,涨幅163.33%,其中上海市增速最快,涨幅311.52%,上海、江苏与浙江的综合效率在大部分年份排名前3位,江西、贵州与云南则排名后3位.创新、城乡协调、政府环境投资、引进外资与推进城镇化均有助于提升城市生态效率.     

鄱阳湖沉积物重金属污染影响因素分析——基于STIRPAT模型

为探究人类活动对鄱阳湖沉积物重金属污染的影响,于2017年10月在鄱阳湖入口、出口及湖区布设20个采样点位,开展鄱阳湖沉积物重金属表层及垂向分布特征调查,评价其潜在生态风险.利用¹³⁷Cs和²¹⁰Pb计年法推算出鄱阳湖沉积物的平均沉积速率,并结合柱状分层样品重金属含量,得出具体年代的重金属蓄积特性.基于STIRPAT模型,通过偏最小二乘回归分析得到鄱阳湖沉积物重金属演变与总人口数量、城镇化率、实际人均GDP、绿色专利申请数、第二产业占比、第三产业占比6种社会经济指标的多元非线性模型.结果表明：（1）鄱阳湖表层沉积物重金属Cu污染最为严重且生态风险程度最高, 地累积指数为“强”或“中-强”污染范畴,单因子潜在生态风险指数平均值为47.25,属于“中等”生态风险.整个湖区的总潜在生态风险指数RI平均值为107.07,表明鄱阳湖表层沉积物重金属总体处于低生态危害水平.（2）1988~2017年总人口数量是影响鄱阳湖沉积物重金属Cd和Cu污染的最主要正向因素,其他正向因素为第二产业占比、第三产业占比、城镇化率及实际人均GDP,绿色专利申请数所反映出的区域绿色技术创新能力及环保研发投入对鄱阳湖沉积物重金属Cd、Cu污染具有负相关关系.     

中国旅游业碳排放的影响因素分解及脱钩效应

采用广义迪氏指数分解法（GDIM）分解2000~2017年中国旅游业碳排放的影响因素,并在此基础上采用Tapio脱钩因果链模型分析旅游业碳排放的脱钩效应.结果表明：旅游业增加值、旅游业能源消耗量和旅客人次数是旅游业碳排放的促增因素,增加值能源强度和人均旅游业增加值是旅游业碳排放的促降因素,增加值碳强度、能源消耗碳强度和人均旅游业碳排放对旅游业碳排放的促增和促降作用在研究期间均有出现;旅游业能源消耗量的累积促增效应最大,为2030.13万t,增加值能源强度的累积促降效应最大,为103.29万t;旅游业碳排放的脱钩状态不佳,但近年来有所改善;人均脱钩弹性波动剧烈,节能弹性的变化是其波动的主要原因.     

基于RBF神经网络的矿井突水水源识别方法研究

采用Na++K+、Ca2+、Mg2+、Cl-、SO42-和HCO3-六种常规水化学指标作为矿井突水水源识别的依据,利用Piper三线图分析了各充水水源水化学特征,筛选出适用于模型构建的样本。运用SPSS软件构建RBF神经网络,对6组待测样本进行识别。结果表明:RBF神经网络对孔隙水、地表水和奥灰水的判别正确率均为100%,对于砂岩水和太灰水的判别正确率分别为91.7%和50%;经过待判检验,RBF神经网络待判检验正确率为92.3%。     

中国滨海旅游生态创新水平测度及其影响因素分析

研究从经济社会、资源环境、生态的角度,通过改进系统工程中的集对分析方法,构建指标体系,对我国沿海地区主要省（市）滨海旅游业的生态创新以及其分项要素的总体水平进行综合测度。在评价结果的基础上,运用地理加权回归模型,分析滨海旅游生态创新水平的影响因素及其空间差异。结果表明我国沿海省（市）滨海旅游生态创新的总体水平较低,并呈现出明显的空间差异性;就其影响因素而言,工业污染治理投资、海洋科研经费收入、旅游总收入占第三产业的比重、旅游企业个数与生态创新水平呈正相关关系,旅游总收入及旅游总人数与生态创新水平呈负相关关系;影响因素的空间差异方面,旅游总收入、旅游收入占第三产业比重、海洋科研经费收入、旅游总人数对生态创新水平的影响程度由南到北递增,工业污染治理投资、旅游企业个数的影响程度大致形成以东部为核心,向南北扩散的趋势。     

随机应用下的锂离子电池剩余寿命预测

目的为模拟海洋工程与水下科考装备电池的真实使用情况,进行随机电流放电下的锂离子电池老化实验,通过高斯过程回归模型进行电池剩余寿命预测。方法从数据驱动方法中选取具备不确定性表达能力的高斯过程回归模型,选定核函数后通过训练数据来优化超参数建立预测模型。用随机应用下的电池充放电循环实验数据验证预测结果。结果与SE核函数相比,基于Matern核函数的模型预测效果更优。训练数据越多,预测起始点越大,模型预测绝对误差越小、MAPE与RMSE值更低。对两种不同实验温度、不同随机电流放电模式下的三组电池,模型预测绝对误差大多在40 cycle内,MAPE与RMSE值分别低于0.06、0.09,均能实现准确剩余寿命预测。结论对于随机应用下的锂离子电池剩余寿命预测,高斯过程回归模型具备高精度与适用性。     

中国主要环境污染物与国内生产总值的相关性分析研究

根据中国31个省市2014年环境污染物与经济的数据,探讨各省市主要环境污染物排放量与GDP之间的关系,并建立二者的环境计量模型,分析31个省市的污染程度相似性。研究发现:中国各区GDP与废水排放总量、化学需氧量排放总量、氨氮排放总量、总氮、总磷以及氮氧化物排放总量相关性较大。GDP与废水总量的拟合曲线呈单调递增关系,与氨氮排放量拟合曲线呈倒"N"型。目前氨氮排放量随省市平均生产总值的增长而下降,GDP与其他四类污染物不存在明显曲线关系。     

4种重要因素对柴油机颗粒物排放因子的量化影响研究

在发动机台架测试基础上,按照发动机排放阶段、油品种类、后处理装置和运行工况4种因素的不同,进行了24组测试,研究了颗粒物排放因子.同时,应用单因素敏感性分析,探究了发动机排放阶段和油品种类对颗粒物排放因子的影响;并运用多元线性回归分析,探讨了4种因素对颗粒物排放因子的影响力大小排序.结果显示:24组柴油机测试的颗粒物排放因子均值为(21.9±24.5) mg·kWh~(-1);使用国Ⅴ排放标准柴油机的颗粒物排放因子((14.7±5.6) mg·kWh~(-1))比国Ⅳ排放标准柴油机((19.4±16.4) mg·kWh~(-1))有所下降;国Ⅳ柴油、国Ⅴ柴油和混合柴油的颗粒物排放因子平均值分别为120.0、(11.8±1.0)和(11.5±1.3) mg·kWh~(-1),混合柴油颗粒物排放因子与国Ⅴ柴油相近,两者相比国Ⅳ柴油有明显下降;油品种类是影响颗粒物排放因子的第一大因素,后处理是影响颗粒物排放因子的第二大因素.     

利用PARAFAC及SOM研究不同来源及粒径胶体的三维荧光光谱特征

利用三维荧光光谱法(3D-EEM)结合平行因子分析(PARAFAC)和自组织神经网络分析(SOM),解析了不同来源水体中不同粒径胶体的荧光特性,同时与挑峰法进行比较,以期寻找一种更好的分析天然胶体来源、粒径、荧光特性间关系的方法.基于PARAFAC模型,研究区水体中不同粒径胶体共解析出2个类腐殖质荧光峰(C1和C3)及3个类蛋白荧光峰(C2、C4和C5).其中,300 k Da~1μm分级胶体荧光强度最高,C1、C2、C3组分的荧光强度随粒径增大而增强,C4、C5组分的荧光强度随粒径增大而减弱.不同来源胶体(生活污水:进水和出水;农业污水:大盈和天恩桥;天然水体:吴淞口)的荧光强度变化大致规律为:吴淞口进水大盈天恩桥出水.SOM分析结果与PARAFAC一致,且可视化程度更高,但EEM-SOM模型存在输入变量多、兼具挑峰法缺点的问题.而PARAFAC-SOM模型不仅兼具了前两者的优点,还具有输入变量少、运行时间短、可靠性高等优点.同时,该模型还成功应用于胶体其他理化参数的分析(Parameters-SOM模型),使得前期工作结果系统性更强、更直观.因此,PARAFAC-SOM模型是相对较好的分析天然胶体来源、粒径、荧光特性间关系的方法.