南昌市夏季PM_(2.5)中多环芳烃来源解析

在南昌市设立了5个不同功能区采样点,分别为居民区、工业区、商业区、交通干线区以及郊区,于2008年夏季进行PM2.5采样,对样品进行测定和分析后,通过因子分析法判断PM2.5中多环芳烃(PAHs)的主要污染源,再利用多元线性回归法确定各主要污染源对PAHs的贡献率。结果表明,南昌市夏季PM2.5中PAHs的主要污染源为车辆排放源、高温加热源、燃煤污染源,它们对PAHs的贡献率分别为37.9%、28.2%和22.0%;要控制南昌市夏季PM2.5中的PAHs,主要是要对机动车尾气排放量进行控制,并加强机动车尾气治理工作。     

基于夏普里值过程的农村居民收入差距分解

认识农村居民收入差距现状并研究引致收入差距的因素,对缩小收入差距的政策制定有重要意义.本文利用内蒙古和甘肃2个省1500户农户的截面数据,采用夏普里值过程对Gini系数、Theil指数、Atkinson指数这三个不平等指标进行回归分解.分解结果稳健地发现,以县域为代理变量的外部环境因素对收入差距具有重要影响,非农劳动力、培训比和家庭男劳动力比对收入差距的相对贡献度较大,而平均年龄、家庭人口和平均教育对收入差距的相对贡献较小.作为社会网络的人情收支和作为物质资本的人均土地面积对收入差距的贡献极小.从缓解中国西部农村地区间的不平等的角度看,长期而言,支持和促进地区经济发展,增加非农就业机会,提供平等的教育和培训机会,有利于缓解收入不平等.而在城市化进程中,处理好土地问题,避免作为物质资本的土地成为引致不平等的因素,对于未来控制不平等状况有重要意义.     

长江上游月降水人工神经网络预测模型

长江上游月降水量预测对于三峡库区及整个长江流域水资源管理具有重要意义。根据长江上游不同气候区降水差异,选取玉树、九龙和宜宾3个代表性气象站点近60 a的月降水量数据,运用反向传播神经网络、径向基函数神经网络、广义回归神经网络和多元线性回归法,确定降水时滞和降水月份,建立月降水预测模型,来预测未来一个月的降水量,并采用均方误差和判定系数来验证和对比各种模型的模拟效果。结果显示：人工神经网络模型总体上优于多元线性回归,特别是反向传播神经网络的模拟结果各站表现较好,在确定合理的输入变量和网络结构后,可以尝试作为长江上游各站月降水预测模型。〖     

大宁河叶绿素a的因子分值-多元线性回归预测模型研究

自从2003年三峡水库蓄水以后,其支流大宁河水华频发且频率呈上升趋势。叶绿素a(Chla)是指示水体中浮游植物初级生产力的有效指标。采用因子分值-多元线性回归方法研究了大宁河水体11个相关水质因子与Chl a之间的相关关系。因子分析用于简化水质指标之间的相关性,以因子得分（Score values）为自变量用于多元线性回归分析中。结果发现log（Chla）与6个因子分值明显相关,所获得多元线性回归模型为：log(Chl a)=0.579-0191×(Score 1)-0.013×(Score 2)-0.013×(Score 3)+0042×(Score 4)+0134×(Score 5)-0.059×(Score 6),相关系数 R= 0.731、相关系数的平方 R ²=0535,说明自变量可以解释因变量53.5%的差异性。实测数据验证结果表明：该模型能够较好的预测2010年1～10月水体中Chl a浓度的峰值和基本变化趋势     

基于天气分型的北京地区雷电潜势预报预警系统

对1997-2006年457个雷暴过程的环流形势进行对比分析,将北京地区的雷暴天气分为东北低涡低槽、贝蒙低涡低槽、西来槽等11种雷暴天气型;利用南郊观象台(54511站)的探空资料计算对流有效位能、抬升指数和相对风暴螺旋度等33个对流参数,通过与北京地区SAFAIR3000获取的闪电定位资料进行统计分析,提取BCAPE、BLI、MDCI、BIC、KNEW和SWISS等6个对流参数作为北京地区潜势预报参数;采用事件概率回归(REEP)方法,利用获取的6个对流参数作为变量,形成了11种雷暴天气型下的潜势预报方法。利用WRF模式的预报场,建立适用于北京地区3～36 h雷电潜势预报系统。个例实验结果表明其具有较好准确性。由于该系统建立过程中使用了高分辨率探测资料和中尺度模式的输出结果,实现了雷电潜势预报由点到面,由粗到细的突破,对北京地区雷电预警预报具有一定的应用价值。     

中国FDI区位选择的时空格局演进及影响因素分析

随着中国改革开放的深化和经济全球化的加剧,以全球经济首要“推动者与塑造者”的跨国公司为主体的外商直接投资（FDI）成为中国经济增长和区域发展不平衡的重要催化剂。引入空间自相关和空间自回归模型,用面板数据研究了1995～2009年中国FDI时空集聚特征及其动因。结果表明：各省份实际利用FDI的过程存在较强的空间自相关性,且相关性日渐增强。从总量上来看,仍主要集中在上海、广东、江苏等东部沿海经济发达地区,但是从增速来看,呈现向沿江的重庆、四川等投资条件相对较好的中西部内陆省份转移的趋势。从局部上看,呈现由外资集聚程度较高的省份向周边相邻省份扩散的趋势。空间滞后回归模型也进一步印证了空间依赖性对FDI区位选择的重要影响     

基于演化博弈理论的流域生态补偿研究——以太湖流域为例

进入21世纪以来,在中国经济快速发展的同时,生态环境也进一步恶化,转变经济增长方式、保护生态环境、实行环境污染问责制势在必行,生态补偿作为生态环境治理的有效手段被广泛关注。流域水资源的整体性及资源外部性等特征要求上下游要共同承担生态环境保护,如何建立合理的上下游之间生态补偿标准模型,成为流域管理中急需解决的问题。本文以流域生态治理为研究对象,通过上下游地方政府博弈情景设定,建立演化博弈理论模型,说明在地方政府自主选择过程中对于社会最优的环境保护(保护—补偿)策略不会达到稳定均衡状态,必须引入上级监督部门约束因子,才能确定出最优环保(保护—补偿)策略状态稳定时的惩罚金范围。基于设定模型,以太湖流域为例,建立非参数回归计量模型,通过局部线性回归的方法,计算出超标每吨化学含氧量(COD)的惩罚金额至少为1.95万元,说明在现有的1.50万元的惩罚金额下最优保护—补偿策略是非稳态均衡策略,对于流域生态环境治理具有较强的实际应用价值。     

农户分化、土地退出意愿与农民的选择偏好

近年来,工业化城镇化的提速发展加快了我国农户的分化。分化产生的异质性农户对土地有不同的依赖程度、价值认知和产权偏好,也就必然具有不同的土地退出意愿。本文立足于农户人口分化、职业分化和经济分化的现实背景,运用全国23个省(市、区)647户农户的调查数据,把农户退出农村土地的方式分为长期出租、政府征用、宅基地换城镇房和承包地换养老保险等四种,在多重共线性和模型适当性检验的基础上,通过构建二元Logistic回归模型,计量分析人口、职业和经济因素对农户土地退出意愿及方式选择偏好的影响。研究发现:除年龄、性别、受教育程度和耕地亩均收入外,劳动供养率、脱离农业的程度、成员在城镇定居、参与土地流转等因素,都会显著影响农户的土地退出意愿,而且不同类型农户有不同的土地退出方式偏好。具体来看,年龄越大的受访者,越愿意以承包地换养老保险;受教育程度和兼业化程度较高的受访者,更愿意以宅基地换城镇房;有成员在城镇定居的农户,对除政府征用之外的其他三种退出方式都比较支持;与流出土地的农户相比,没有参与土地流转和流入土地的农户,对任何方式的土地退出都更为排斥。结论表明,为了加快推进新型城镇化、提高土地资源的利用效率,政府要根据异质性农户的不同需求,为农户有偿退出农村宅基地和承包地提供差异化的制度安排。     

低碳农产品消费行为:影响因素与组间差异

厘清中国消费者低碳农产品消费行为的决定因素与差异,是引导消费者选择低碳消费,进而实现碳减排目标的基石。本文运用多元线性回归方法,分析消费者低碳农产品消费行为的决定因素,结果表明,"宣传教育"、"消费者认知"与"消费者偏好"三者显著影响中国消费者低碳农产品消费行为。进而本文运用独立样本T检验方法,比较不同类型消费者在低碳消费行为及行为决定因素各个维度的差异,结果表明,高端消费群体(高学历、高收入与高消费额群体)与低端消费群体(低学历、低收入与低消费额群体)在"消费偏好"、"消费者认知"以及"消费者行为"维度存在显著差异,且前者表现优于后者;男性消费者与女性消费者在"消费者认知"与"消费者行为"维度存在显著差异,且前者表现优于后者;青年消费者与中老年消费者在"宣传教育维度"存在显著差异,且后者表现优于前者。因此,本文建议加强对低碳农产品的宣传教育,提升消费者对低碳农产品的认知,进而引导消费者产生对低碳农产品的偏好;针对不同类型的消费者群体,制定差异化的策略来引导其低碳消费行为。     

社会发展、地理条件与边疆农村贫困

区域贫困是世界各国贫困问题的新特征,在我国农村贫困现象主要表现在连片特困区的形成和发展,尤其是边疆地区农村贫困在地理和人口的分布上更加突出,就其产生的维度而言主要体现在社会发展落后与地理条件恶劣两大方面,边疆地区特别是与外界接壤区域社会、经济、人口等背景尤其复杂,使得边疆农村社会发展、地理条件与贫困发生的理论研究和我国当前统筹区域发展、城乡发展的时代特征密切相连。当前中外研究区域农村贫困的文献较多,从内容角度来看更多的是割裂区域社会发展与地理条件之间的联系,从研究方法上看主要偏重于整体定量分析,本文通过2006-2012年新疆边境贫困县社会、经济发展和自然地理条件的面板数据,采取面板分位数条件回归方法研究社会、经济发展和自然地理因素如何影响边境县市农民收入水平和农村贫困发生,研究结果显示:1模型整体分析表明,一线居民守边、农业产值比重等社会发展因素对农民增收和减贫都有显著作用,教育年限、扶贫资金因素显著减缓农村的贫困。平均海拔、人均林地和矿产资源等地理条件因素显著影响农民收入和农村贫困,但作用方向不完全一致。2不同分位数点回归分析表明,不同分位数点各因素作用的力度不同,譬如扶贫资金在0.75,0.9高分位点对贫困程度较深的地区对贫困减少的作用更大,以及在经济相对发达地区矿产资源开发减贫效应更显著。3从社会发展和地理条件两大维度结合上分析,社会发展可以一定程度上降低甚至消除区域不利地理条件的贫困效应。为此本文提出边疆农村的脱贫工作要因地制宜和有针对性,避免盲目性和一刀切,从而跳出"扶贫陷阱"的怪圈。