建筑垃圾堆放点样本集构建与优化研究

为更好地解决手工制作的建筑垃圾堆放点样本集效率低、数据量少,难以支撑基于深度学习的遥感图像目标检测算法训练需求的问题,采用基于像素的遥感分类方法构建建筑垃圾堆放点样本集,在此基础上结合直方图均衡化,CS-LBP算子约束以及迁移学习的方法对Wasserstein生成对抗模型（WGAN）进行优化,实现了样本集扩充。研究结果表明:相对于纯手工制作的样本集,基于像素的遥感分类方法可以显著提升样本集制作的效率;同时,经过WGAN优化后,生成样本模拟了原始数据的颜色与纹理特征分布规律,增加了原始数据的多样性,满足了扩充样本集的需求。     

京津冀城市群二氧化碳排放达峰研究

基于IPCC排放因子方法建立了2015—2019年京津冀城市群地级城市CO₂排放清单,基于经济增长与CO₂排放关系的脱钩系数法,得到京津冀城市群13个地级以上城市的脱钩情况,结合历史CO₂排放和脱钩情况提出的京津冀城市群达峰判别方法,对京津冀城市群地级以上城市CO₂排放达峰情况进行了判断。结果表明:近5年来,保定、张家口、秦皇岛、邢台、沧州、廊坊、衡水7市碳排放量暂未达到峰值状态;北京、天津、石家庄、承德、邯郸、唐山6个城市已经处于CO₂排放达峰状态。建议已经具备达峰条件的城市抓紧开展达峰行动方案,制定CO₂排放达峰目标。     

可达性对资源枯竭城市经济转型发展成效的作用机制

对外交通联系是资源枯竭城市转型和可持续发展的主要因素。以我国69座资源枯竭城市为研究对象,使用日常可达性指数表征城市对外交通联系水平,利用工业替代产业产值反映经济转型发展程度,通过面板数据模型和地理探测器等方法分析可达性对城市经济转型发展成效的作用机制,揭示不同可达性水平下资源枯竭城市经济转型规律与特征。研究表明：我国资源枯竭城市可达性整体处于中等水平,可达性水平对资源枯竭城市工业替代产业规模与效率具有积极的正向作用,可达性通过影响民营经济、工业园区经济、固定资产投资和高技术产业等因素间接地推进或阻碍资源枯竭城市经济转型发展。鉴于此,各地结合可达性水平差异,适宜采取不同的转型模式和差别化的扶持政策。     

能源富集区市域经济发展水平空间格局演变——基于晋陕蒙甘宁地区

采用熵权TOPSIS法对我国晋陕蒙甘宁这一典型能源富集区各地级以上城市的市域经济发展水平进行综合评价,进而使用马尔可夫转移概率分析方法和ESDA空间分析方法,探索该地区市域经济发展水平时空分异格局的演化特征,结果显示：（1）该地区的市域经济发展差距在波动中下降;（2）各等级城市在不同时期演化规律截然相反,随时间推移,除低等级之外的各等级城市均表现出较高的等级下降风险;（3）该地区城市的市域经济水平曾存在一定空间负相关,到2015年这种关系则不再显著;（4）该地区呈现以局部为核心区的格局,但西部地区明显趋冷;（5）市域经济系统整体处于耦合协调度较低的状态,发展不平衡、不协调的问题较突出。     

地方环境约束目标对经济增长的影响效应

从2003~2017年中国283个地级市的政府工作报告中,收集了各年度各城市的环境保护约束目标,考察了各类环境约束目标对经济增长的影响.研究发现,对于SO₂等工业污染物的直接约束能够在促使政府提升环境治理力度的同时,释放经济增长红利;关于空气质量优良天数和PM_2.5浓度的间接约束不足以刺激污染型企业转型,且导致经济增长速度放缓.无环境约束将产生正向经济增长效应,但会以环境污染为代价.中间机制检验结果显示,产业结构和环境治理是环境约束影响经济增长的主要传导渠道.在环境保护约束的特征方面,约束目标“加码”将抑制经济增长,设定污染物减排区间更有利于发挥经济增长效应.经济与环境协调度方面,对环境污染物设定约束目标有助于促进经济与环境协调发展,无约束则不利于经济增长和环境保护双重目标的实现.地方政府应在明确设定污染物排放目标的基础上,遵循渐进原则对环境保护约束目标进行调整.     

我国海洋产业用海空间资源使用现状研究

提高海洋空间资源利用经济效率是建设海洋强国的重要举措。文章提出海洋产业用海分类体系,构建产业用海结构多样化指数、经济产值和经济效率数学模型,分析我国海洋产业用海空间资源使用现状,得出以下结论:（1）我国海洋产业以渔业、交通运输业、工程建筑业等传统海洋产业为主,且在空间上呈集中分布;（2）我国海洋产业用海结构多样化指数整体偏低,海洋空间资源使用经济产值省际差异明显;（3）海洋空间资源使用经济效率与多样化指数基本上呈正相关。     

基于环境保护大数据的监测与智能诊断研究

为了提高环境保护的智能监测能力,采用大数据分析方法进行环境监测和诊断分析,提出一种基于环保大数据关联特征挖掘的环境保护智能监测与诊断技术。构建环境监测的约束参量模型,以土壤监测数据、空间污染排放量以及水资源监测数据为原始统计数据,采用关联规则特征提取方法进行环保大数据的有用信息挖掘,结合模糊C均值聚类算法实现对环保大数据的分类处理,根据分类结果进行环保监测和智能诊断分析。仿真结果表明,采用该方法进行环保大数据挖掘的准确性较好,对各种污染信息的分类精度较高,提高了环保监测和诊断的有效性与实时性。     

基于语义翻译的英文环保数据分析研究

英文环保数据对污染的治理和环境的保护有着至关重要的意义。提出一种基于语义翻译的英文环保数据分析方法。在英文环保数据的翻译过程中,加入双语语义的相似程度特性,提升英文环保数据的翻译质量。通过分布式的模式,在源端及目标端得到英文环保数据短语单语合成的语义向量;通过实验对所提方法进行验证,实验结果表明,所提方法获取的英文环保数据翻译质量较高,得到的影响环境变量与环境质量之间呈现的关系极为准确,与实际值的拟合程度在0.98左右,证明了数据分析的可靠性。     

环保新形势下的经济增长方式改革研究

为了均衡环保和经济增长间的关系,对环保压力下的经济增长方式进行改革。分析了资源与经济增长的关系、经济增长方式的内涵和经济增长方式的类型,介绍了国内外相关文献综述。对传统粗放型经济增长方式进行分析,发现其具有高投入、高消耗、低效益的特性,且中国单位产值所需的生产要素较其他发达国家和部分发展中国家高,但生产率与资金、资源利用率却比其他发达国家低。在面临环保压力时,中国因传统粗放型经济增长方式造成资源利用效率降低,影响经济增长,需对经济增长方式做出以下改革:转变生产函数,增加要素生产率,改变要素间相对地位;扩展价值链,使产业升级,提高附加值;改善产业结构,发展服务业。     

基于医疗大数据的空气污染类疾病信息分析研究

世界卫生组织表示,空气污染为造成全球疾病负担的一项重要因素,能够导致心血管疾病、呼吸系统疾病等各种疾病的发生,空气污染问题已经成为公共卫生领域关注的重点问题,对基于医疗大数据的空气污染类疾病信息进行分析。利用半参数广义相加的泊松回归模型,在控制时间、长期趋势、气象因素等一些复杂条件的基础上,对2012年1月1日至2016年12月31日,某市空气中SO2、PM10和NO2等一些主要空气污染物的监测浓度值与呼吸系统疾病(肺炎以及支气管炎与哮喘)住院人数的相关性进行研究,研究结果表明,空气颗粒物PM10对患病率的影响相对于气态污染物SO2、NO2更为严重。