中国城市大气环境库兹涅茨曲线——来自动态面板数据的证据

环境库兹涅茨曲线（EKC）揭示了环境污染与经济增长之间存在倒“U”型的关系。目前,关于EKC的实证研究大都从环境指标选取、国际贸易及收入差距等视角展开的,很少有文献研究EKC的动态特征。基于1994-2005年我国46个不同类型城市空气质量和经济增长的面板数据,采用动态广义矩估计（Dynamic GMM）方法首次对我国城市EKC的动态特征进行了系统分析,结果发现：EKC的估计结果在很大程度上取决于计量模型和估计方法的选取。就选取的计量模型和估计方法而言,我国城市空气质量与经济发展水平之间存在明显的倒“U”型关系,且城市空气质量问存在正的路径依赖效应,这意味着我国城市当期的经济增长是以牺牲未来的环境质量为代价的。这一发现无论是对环境政策的制定,还是未来改革路径的安排都具有重要意义。     

浅谈GIS在城市环境总体规划中的应用与探索

环保大数据结合地理信息系统是实现城市环境总体规划空间化、促使环境管理转型的重要举措。城市环境总体规划是我国环境规划制度中的一项尝试,实现环境管理由末端治理转向前端控制的基础性、空间性、综合性、战略性规划。本文在分析GIS在环境规划领域的技术优势基础上,提出城市环境总体规划中生态保护红线划定、环境(生态)功能区划、要素空间管控、环境风险防控、产业布局调控五大技术需求。总结GIS在城市环境总体规划中的五大技术应用:空间基础数据处理与评价模型应用、标准化制图与空间信息表达、信息系统管理平台建设、专业软件数据转换、衔接"多规合一"平台等。最后,提出GIS支持下的环境功能区划和生态保护红线评估等功能模块开发、城环总规信息系统上的环境影响评价模块开发以及环境详细规划控制图则编制方法等探索方向。     

大数据环境下企业安全绩效管理的基础性问题*

为明晰大数据对安全绩效管理的影响,把握信息时代下企业安全绩效管理的研究方向,基于大数据时代下安全绩效管理内容,阐述数据驱动下安全绩效管理的应用优势,探讨数据驱动下安全绩效管理的研究变革,剖析大数据环境下企业安全绩效管理的数据流向,构建数据驱动下安全绩效管理的框架模型,并提出数据驱动下企业安全绩效管理应用对策。结果表明:基于大数据的安全绩效管理有助于提升企业安全管理水平,也为安全生产系统优化提供理论依据。     

环境空气质量自动监测系统数据的三级审核

目前,环境空气自动监测已成为我国城市环境空气监测的主要技术手段,我国已有百余个城市拥有这类监测系统。由于此类系统监测具有实时在线的特点,因此数据量很大,本文针对环境空气自动监测系统日常运行中获取的大量数据进行三级审核的特点,提出了如何加强环境空气自动监测系统中日常监测数据的审核工作。     

大数据时代政府环境治理路径创新

本文针对政府环境治理面临政府失灵、市场失灵和社会低效三个困境,提出运用大数据方法创新治理路径。政府应用大数据提高环境治理过程中的事前、事中和事后监管效能,创新监管模式提升环境治理能力,改善政府失灵困境;依托大数据完善市场化调节机制,激励企业环境行为市场化,构建企业环境信用评价体系,改变企业环境信息披露模式,弥补市场失灵;利用大数据增进公众环境意识,建设公开、透明、平权化的环境信息交互体系,重视环境信息的舆情引导,促进环保价值理念传播,改变公众参与低效现状。进而提出完善大数据治理平台、技术和体系,构建政府、企业、公众共同参与的立体化环境治理模式,提高环境治理的精准化、精细化和智能化水平。     

Artificial neural network model for identifying taxi gross emitter from remote sensing data of vehicle emission

Vehicle emission has been the major source of air pollution in urban areas in the past two decades. This article proposes an artificial neural network model for identifying the taxi gross emitters based on the remote sensing data. After carrying out the field test in Guangzhou and analyzing various factors from the emission data, the artificial neural network modeling was proved to be an advisable method of identifying the gross emitters. On the basis of the principal component analysis and the selection of algorithm and architecture, the Back-Propagation neural network model with 8-17-1 architecture was established as the optimal approach for this purpose. It gave a percentage of hits of 93%. Our previous research result and the result from aggression analysis were compared, and they provided respectively the percentage of hits of 81.63% and 75%. This comparison demonstrates the potentiality and validity of the proposed method in the identification of taxi gross emitters.     

基于垂直观测数据融合的广州市臭氧污染过程分析

了解O₃污染的垂直分布对于充分理解O₃在大气中的扩散和输送具有重要意义.本研究利用最优插值法实现了高塔与激光雷达O₃观测数据的融合,并基于垂直观测融合数据对2021年10月广州市一次O₃污染过程进行分析,结果表明：(1)不同时刻的O₃浓度均大致呈现出随高度上升先升后降的变化趋势,平均相对高值主要分布在300～500 m,最高值出现在400 m附近.(2)结合边界层高度分析可知,白天的O₃生成和扩散基本均在边界层以内进行,夜间普遍存在O₃残留问题,而在污染日尤其显著,表明白天光化学反应生成的高浓度O₃是夜间残留层中O₃的来源.(3)污染期间,不同大气污染物形成了不同的垂直分层,具体表现为较高浓度的PM_2.5和NO₂在中、低层积累,而高层(约200～600 m)则维持高浓度O₃的污染垂直分布结构.推测原因在于南北气流对峙及夜间稳定...     

中国市域旅游流网络结构空间分异及其效应研究——基于携程旅行网的大数据挖掘

大数据驱动的旅游流网络结构研究是旅游流深化研究的主要方向之一。利用网络爬虫技术抓取携程旅行网上中国市域尺度的旅游线路及相关数据,在构建O-D矩阵的基础上,揭示网络结构指标的空间分异及其效应。中国市域旅游流网络具有以下特征：网络同质性较小;不同主题类旅游流流量总体上遵从东多西少、东南多西北少的总体格局;中国市域旅游流网络形成了五大高值集聚区,分别为长三角城市群、泛珠三角地区、云南内部、青海—甘肃交界地区、北疆地区;中国市域旅游流网络还具有显著的资源—经济指向性,“结构”效应总体不显著。未来需要进一步重视区域旅游网络化的发展特征,在尊重空间规律的基础上,发挥核心组团的辐射作用,发挥“资源—经济”的双核驱动,促进跨区域旅游合作。     

基于多时相MODIS数据的四川省森林植被类型信息提取

森林植被类型信息对于生态的保护、规划和建设具有重要的意义。论文针对单一时相遥感数据在提取森林植被类型信息方面的局限性,探讨了基于多时相MODIS遥感数据实现提取主要森林植被类型信息的方法。将四川省的森林植被划分为常绿落叶混交林、常绿阔叶林、常绿针叶林、落叶阔叶林、落叶针叶林5 种类型。通过对其年内生长差异的分析,选取多时相（2005 年1 月9日、2 月26 日、4 月22 日、7 月19 日和10 月23 日）特征数据,利用光谱和时相特征知识建立了常绿林、落叶林和针叶林的提取模型;通过特征组合与逻辑判断,实现了5 种植被类型信息的提取,提取精度总体达到84%,植被类型最低精度达到76%。研究表明,该方法可以节约大量的人力、物力和财力,在大范围的植被类型调查与监测方面具有较大的应用价值。该研究表明,四川省2005 年的森林覆盖率为28.43%。各类型按所占百分比由高到低的排序为落叶阔叶林、常绿针叶林、常绿阔叶林、落叶针叶林和常绿落叶混交林。该数据对四川省森林植被的保护和利用具有重要的应用价值。     

基于CSGD的排放清单处理工具研究

CSGD（crowd sourcing geographic data,众源地理数据）是通过互联网向大众或相关机构提供的一种开放地理空间数据,具有易获取、时效性好、准确性高等特点,在排放清单时空分配方面具有应用潜力.然而,现有排放清单处理工具不支持CSGD数据直接输入且难以满足排放清单空间分配和空气质量模式所需清单格式,因此,亟待开发一套可以拓展该类数据在排放清单领域应用的工具.以CSGD中的POI（城市设施兴趣点）数据为主要研究对象,基于QGIS平台、C++语言及Python语言,开发了在Windows系统下的ISAT（inventory spatial allocate tool,排放清单空间分配工具）工具及在Windows或Linux系统下的ISAT.M工具.结果表明:ISAT工具以POI数据为基础制作出的空间分配结果与排放源排放强度的空间分布特征的一致性较好;ISAT.M工具输出的inline清单可以作为CMAQ空气质量模式及其DDM敏感性分析模块的输入文件并开展模拟,通过与SMOKE模型的关闭源法模拟结果对比发现,二者在数据及空间分布上呈较好的一致性.研究显示,CSGD数据应用于排放清单空间分配可较好地反映排放源空间分布特征,同时由于此类数据存在信息冗杂、近郊区数据缺失等问题,在应用过程中应注意数据清洗及数据种类的选取工作.