政府支持垃圾焚烧发电的公共利益分析

阐述了垃圾焚烧发电的公共利益性质,政府支持垃圾焚烧发电是增进公共利益的必然要求,政府应构建支持垃圾焚烧发电常态机制,整合与垃圾焚烧发电相关各方力量,制定科学合理的正负激励政策,以期相关各方为垃圾焚烧发电的贡献最大化,有效增进公共利益。     

公众参与综合支持指数在环境影响评价中的应用

公众参与是环境影响评价工作中的内容之一。公众参与提出的建议和意见可作为环境规划管理决策的重要依据,应积极落实公众参与在环境规划管理决策的权力。采用公众参与综合支持指数研究公众对开发建设项目的支持程度,将公众参与分为强烈支持、比较支持、一般支持和反对4个等级。实例应用表明,公众参与综合支持指数计算结果与环境管理决策基本一致,公众参与综合支持指数可作为一种定量方法,为环境影响评价、环境规划管理提供决策支持。     

“绿色信贷”政策的渊源

<正>在我国环保事业的发展过程中,以经济杠杆来促进环境保护正在逐步受到人们的重视。在国际社会,绿色经济和绿色金融的理念相当普及,诸如,绿色车险、绿色旅游保险、二氧化碳抵押贷款和绿色账户等绿色金融产品不断推出,绿色金融已经从理念、策略和产品创新等各个层面嵌入银行金融机构,成为现代金融机构的发展趋势。在我国,也不乏环境经济政策的成功先例,如环境财政援助补贴政策、环境税收政策和环境收费政策等。2007年7月30日,国家环保总     

GIS支持下的锡林郭勒盟旱灾救灾区划初探

基于自然灾害系统理论,构建内蒙古锡林郭勒盟的旱灾评价系统模式,表明灾情是致灾因子、孕灾环境和承灾体综合作用的产物。以锡林郭勒盟的旱灾程度、救灾等级、备灾能力（经济水平与社会状况）、应急能力（物资储备及物流通达水平）、恢复能力（恢复与重建）等重要指标为核心,对锡林郭勒盟的旱灾灾前、灾中、灾后三个阶段的响应能力进行评价与地域划分,并与锡林郭勒盟的旱灾等级区划相结合,构建了灾害-响应程度模型。     

支持向量机在城市震后火灾损失预测中的应用

针对地震火灾的复杂性和多变性的特点,在综合分析了各种震后火灾损失预测方法的基础上,提出了基于支持向量机的城市震后火灾损失预测模型。以地震火灾的历史资料为依据,建立学习样本和测试样本,并与BP神经网络预测方法相比较,验证了其可行性,也为其它自然灾害的损失预测提供了简单、有效的方法。     

基于GIS的山区高速公路运营防灾管理系统——以西昌至田房高速公路为例

泥石流、滑坡等地质灾害是影响山区高速公路运营安全的主要因素之一。采用GIS技术建立山区高速公路运营防灾管理系统技术结构框架,提出了该管理系统应具备三个主要功能,即：对各个泥石流、滑坡工点的管理分析以指导工程设施的施工和维护,对雨情的分析以确保行车安全和如何在灾害发生后进行及时、有效的抢险救援。并将其应用到对西昌一田房高速公路的管理上,为该高速公路的安全运营提供决策支持。     

广西沿海红树林湿地的生态保护对策

红树林湿地是湿地系统中非常重要而又较特殊的组成部分。广西沿海红树林湿地拥有丰富多样的动植物资源,然而由于不合理的人类活动及对湿地认识的片面性,湿地范围正不断缩小,生态功能和效益日益衰退,因此科学地开发和保护红树林湿地动植物资源显得尤其紧迫。立足于广西沿海红树林湿地的现状和特点,探讨了存在的主要问题,提出了加大科研支持力度、提高公众保护意识、兼顾保护和利用并重等湿地保护措施,争取实现社会经济与生态环境的协调发展。     

汨罗市循环经济发展调研及其财税对策研究

以国家循环经济试点单位汨罗市的循环经济产业为研究样本,在对汨罗循环经济试点的现状、存在的问题和困难进行深入调研的基础上,从税收和财政政策的角度,提出了具体的税收政策建议和财政支持措施,从而推动汨罗发展循环经济.     

"城中村"改造与城市土地集约利用研究——以济南市为例

研究"城中村"改造中土地集约利用的潜力及可行性,探索城市土地集约利用的有效途径,采取文献资料法和实例分析法进行研究。研究结果表明,一方面"城中村"土地利用混乱,效率低下,而且各种配套设施极不完善,给城市建设带来诸多问题急需改造;另一方面,"城中村"大量低效利用的土地经过开发整合具有很大的开发潜力,并具有可行性。"城中村"的改造需要政策支持和科学的规划,才能最大限度地发挥土地价值,达到土地集约利用的三效合一。     

海口市臭氧浓度统计预报模型的构建与效果评估

主要利用2015～2020年海口市臭氧(O₃)浓度资料和ERA5再分析资料,基于污染物浓度控制方程挑选出海口市O₃-8h浓度(日最大8 h滑动平均)的15个关键预报因子,构建了多元线性回归模型(MLR)、支持向量机模型(SVM)和BP神经网络模型(BPNN),并对2021年海口市O₃-8h浓度进行预测和效果检验.结果表明,O₃-8h浓度与关键预报因子的相关系数绝对值主要分布在0.2～0.507之间,其中1 000 hPa的相对湿度(RH1000)和风向(WD1000),875 hPa的经向风(v875)的相关系数绝对值超过了0.4,具有较好的指示作用. 3个预报模型基本能预报出海口市O₃-8h浓度冬半年偏高,夏半年偏低的变化趋势,其中BPNN模型的标准误差(RMSE)数值最小(22.29μg·m^-3).实测值与3个统计模型预报值的相关系数从大到小排列为：0.733(BPNN)>0.724(SVM)> 0.591(MLR),均通过了99.9%的信...