基于多源数据特征驱动和多尺度分析的PM2.5混合预测研究

精准把握PM_2.5污染的动态演变规律对政府和企业的大气污染防治决策至关重要.因此,文章提出了基于多源数据特征驱动及多尺度分析的混合预测建模框架,以提高PM_2.5预测精度.预测建模框架分为:1)多源数据分析,有效融合与PM_2.5污染相关的气象、污染、舆情等多源数据;2)多尺度分析,通过多元经验模态分解技术(MEMD)将多源数据分解成不同模态下的预测特征;3)混合预测分析,有序结合计量和机器学习模型,集成各模态预测值为最终结果.文章以北京市PM_2.5为研究案例结果表明:1)文章提出的混合模型的预测精度优于所有的基准模型;2)微博个数和情感能够叠加提升PM_2.5预测精度,且优于单因素预测结果;3)引入MEMD分解的模型精度显著高于基准模型.     

不确定环境下具有减排配额的PM2.5治理博弈与税收决策

由于雾霾治理遵循浓度控制原则,且跨界传输因子存在异质性,因此,要使各地区在追求减排成本最小化时又达到减排指标,中央政府仅实施税收政策并不能满足其收支平衡条件。基于此,本文将税收与减排配额相结合,以期实现中央政府收支平衡与优化各地区治理成本的双重目标。同时,本文以京津冀地区雾霾治理为实证分析对象,验证了具有减排配额的税收决策具有可实施性。     

基于CNN-BiLSTM模型的PM2.5浓度预测方法

针对传统长短期记忆网络(Long Short-Term Memory,LSTM)在预测PM_2.5浓度时只考虑了数据的时序特征而忽略了空间特征的问题,提出一种基于卷积神经网络(Convolutional Neural Networks,CNN)与双向长短期记忆网络(Bi-directional Long Short-Term Memory,BiLSTM)的混合预测模型.该模型结合CNN与BiLSTM模型不仅考虑数据双向的时序特征,还关注不同特征之间的空间关联性,模型通过提取并融合数据的时空特征来实现PM_2.5浓度预测.在北京市2010年-2014年的天气和污染水平数据集上,将该模型与LSTM、BiLSTM、CNN-LSTM模型进行PM_2.5浓度预测实验对比,结果表明CNN-BiLSTM模型的预测误差明显小于其他模型,该预测模型具有更好的预测性能.     

污染产业转移下府际间合作治理大气污染的演化博弈分析

大气污染具有跨区域性,府际间合作治理是大气污染防治的必由之路,合作治理中存在“搭治污便车”的困境。由于府际间大气污染治理博弈的具有长期性和动态性,由此建立了多人两策略的演化博弈模型。分别研究,无约束机制和有约束机制两种情况下地方政府演化稳定策略及其影响因素。考虑到政府间污染产业转移,建立了污染产业转移政府对承接方政府治污补偿机制下的演化博弈模型,分别研究无约束和有约束两种情形下(补偿,治理)策略成为演化稳定均衡状态的条件。研究表明:府际间的合作治理策略选择不会受到外部效应的影响,大气污染治理成本、治理时污染物减排量、不治理时污染物排放增加量、中央政府对治理的奖励和对不治理的惩罚力度是影响地方政府决策的重要因素。将大气质量作为政绩考核的重要指标,提高其权重系数,可有效促使地方政府策略向参与合作治理演化。无约束下自主选择时,最优策略(补偿,治理)不会成为稳定均衡策略,引入中央政府约束后,当经济惩罚在一定范围内,(补偿,治理)成为稳定均衡策略。     

区域合作减排策略选择及提升对策研究

跨区域合作的碳减排是实现减排目标较为有效的机制。通过构建政府间减排演化博弈模型,模拟了区域内地方政府独立减排、合作减排情形的策略选择演化过程。研究发现,(1)当区域内本地政府和外部政府经济发展水平都比较低时,无论是独立减排还是合作减排,{减排,减排}都是地方政府的稳定选择策略,但减排效果不显著;(2)独立减排情形下,经济先发地区减排意愿薄弱,后发地区有减排意愿,但减排效果并不显著;(3)合作减排时,当协同收益小于交易成本时,随着地方政府经济发展,减排系统博弈最终会向地方政府一方减排一方不减排的方向演进;当协同收益大于交易成本时,通过合作减排,实现了资源的优势互补,降低了碳排放的负外部效应,提高了减排意愿。最后提出通过搭建起区域合作交流平台,激发地方政府减排活力及推进低碳经济发展等建议,来提高协同收益或降低交易成本,有效促进区域合作减排。     

北京雾霾风险探究与治理策略分析

结合北京雾霾跨界传输矩阵,构建了PM2.5治理的成本函数,从雾霾健康风险与经济风险这两个方面估算了北京市雾霾造成的本地风险和外来风险.结论表明:2016年,雾霾给北京市带来82.75亿元的健康风险,48.71亿元的经济损失风险,总计131.46亿元.由于邻近区域跨界传输带给北京的风险占44.69亿元,因此,北京有强烈意愿与邻近区域合作治理雾霾.     

半变系数固定效应面板数据模型研究PM2.5与气候因素之间的动态关系(英文)

本文提出了一个半变系数固定效应面板数据模型来探索五个城市—–北京、成都、广州、上海和沈阳的PM_2.5与五个气候因素:累积风速、气压、露点、温度和每小时降雨量之间的动态关系,其中, PM_2.5是决定能见度的关键因素,对公众健康构成严重威胁.随后,我们将多元局部线性拟合、转换方法与剖面似然相结合,建立了参数向量和变系数函数向量的半参数固定效应估计.最后,展示了这五个城市2015年的估计动态关系.所提出的方法也可推广到经济和金融等其他领域的面板数据分析.     

地方政府间治理空气污染行为的演化博弈与仿真研究

地方政府治理空气污染的执行力度是影响区域空气质量的直接因素,文中研究影响地方政府治理空气污染行为的因素。文章内容从演化博弈视角探讨地方政府自身及地方政府间协同治理空气污染的决策演化过程。研究显示,中央政府抽查行为,对地方政府的治理成本补贴,增大对地方政府的奖励与惩罚,增大对区域联合治理行为的惩罚与奖励,有助于提升地方政府治理空气污染行为的执行效力。研究结果表明,多元共治、互动监察、利益补偿等对提升地方空气污染治理的有效性具有重要意义。     

公众参与视角下的央地环境规制博弈分析

本文首先构建环境规制中中央政府和地方政府的两方演化博弈模型,并在此基础上将公众作为第三方参与主体,构建中央政府、地方政府和公众三方演化博弈模型,详细比较两方和三方博弈模型的区别,探究各个主体策略行为的影响因素。研究发现:(1)未有公众参与下,地方政府策略选择主要受地方政府积极执行成本、环境收益、经济损失,消极执行的环境政绩损失,中央政府监管力度、治理补贴和对地方政府的处罚等因素影响;中央政府的监管策略主要受到严格监管的成本以及对地方政府的治理补贴和处罚等因素影响。引入公众参与后,在央地两方博弈的基础上,地方政府环境规制执行策略的影响因素还增加了地方政府被举报后所受到的追加处罚,中央政府监管策略的影响因素还增加了中央政府监管力度、对地方政府的追加处罚以及中央政府的公信力损失。(2)未有公众参与下,中央政府严格监管的概率随地方政府积极执行概率的增大而减小。引入公众参与后,中央政府严格监管率随地方政府积极执行概率的增大而增大。说明在公众参与下,地方政府积极执行环境规制对中央政府严格监管产生的抑制作用转变成了促进作用。(3)地方政府积极执行的概率、中央政府严格监管的概率都随公众举报概率的增大而增大。说明公众参与不仅对地方政府承担环保责任具有促进作用,而且有利于促使中央政府落实环境治理政策。     

柔性圆柱形微管道内的电动流动及传热研究

研究了在纯压力驱动下,流体通过壁面带有某种电荷的聚电解质层（PEL）的微管道，即柔性微管道的电动流动和热传输特性.基于先前得到的电势和速度的解析解以及流向势的数值解,在热充分发展的情况下, 假设壁面热流恒定,利用有限差分法求解了包括黏性耗散和Joule(焦耳)热影响下的能量方程，获得了无量纲温度数值解.通过数值计算，给出了相关的无量纲参数对速度、温度以及Nusselt(努赛尔)数的影响.研究表明,当其他参数固定时,无量纲速度和温度随着无量纲聚电解质层厚度d的增大而减小,随着聚电解质层中等效双电层厚度与双电层厚度之比K_λ的增大而增大；Nusselt数随着Joule热系数S的增大而减小,随无量纲聚电解质层厚度d的增大而减小,随着K_λ的增大而增大.     

Application and validation of a comprehensive model for PM10 and PM2.5 concentrations in Belgium and Europe

PM₁₀ and PM_2.5 concentration in Belgium and its surrounding countries were simulated for 2002 by means of the air quality model EUROS. The EUROS model simulates the transport and chemistry of gaseous species as well as the formation of fine particles. The paper describes the mathematical formulation of the partial differential equations used in the model and briefly discusses the main numerical solution techniques. The extension of the model with two modules for the calculation of atmospheric aerosol particles is lined out. The modelled concentrations for 2002 are compared with measured PM₁₀ concentrations in an urban background station in Brussels. Results show that the trends in the PM₁₀ time series are well represented. However, the model substantially underestimates the actual measured concentrations due to the fact that the emission inventories do not include all of the known sources of primary PM₁₀ emissions. The geographical pattern of PM₁₀ as observed over Belgium is well reproduced by the model.     

一个关于跨界污染控制的清洁技术创新微分博弈模型

把清洁技术水平视为内生变量,构建了一个跨界污染的两国关于清洁技术创新微分博弈模型。在该模型中,参与国可以通过清洁技术投资或者等待对方创新投资的溢出来提高清洁技术水平,且两国均有两个可以选择的战略,即合作战略和非合作战略。研究的结果显示,技术外溢强度对参与国的技术投资和技术水平均有负向影响,相比不合作,跨界污染控制合作使各国以更低的代价获得更清洁的技术和更高的社会福利。     

基于关系契约视角的农户与农产品电子商务企业合作机制演化博弈分析

本文基于关系契约的视角,运用演化博弈理论,构建有限理性特性下的农户与农产品电子商务企业合作演化博弈模型,分析双方合作策略的演进过程、稳定策略及其影响因素,并通过Matlab仿真模拟分析影响双方合作策略选择的因素,验证博弈结果正确性。研究结果表明:农户和农产品电子商务企业选择合作策略与合作投入成本、实现的超额收益密切相关,博弈初始状态、再交易成本、单方不合作获得的收益及违约罚金等因素影响系统的演化稳定结果。因此完善农户与农产品电子商务企业的合作机制,需要构建合理的利益分配机制、良好的关系治理机制、有效的监督和惩罚机制和信息共享、沟通与协调机制。     

基于重复博弈的地方政府精准扶贫合作机制研究

精准扶贫是习近平总书记为彻底解决贫困问题而提出一项战略要求。精准扶贫是一项复杂性较高、涉及范畴较广的系统工作,其工作的展开需要由地方政府共同协作完成。地方政府合作周期长短对精准扶贫有着巨大的影响,基于博弈论的基本思想方法,针对地方政府精准扶贫合作机制进行研究。首先,针对精准扶贫过程中完全信息静态博弈的情况,构建地方政府合作与非合作的无限次重复博弈模型,并分析双方政府均采取冷酷战略时,彼此合作的临界贴现因子;然后,针对精准扶贫过程中地方政府合作周期长短对精准扶贫成效的问题,探讨了有限重复博弈模型的临界贴现因子与地方政府合作周期的关系。分析表明:在精准扶贫过程中,双方政府合作周期越长,临界贴现因子越小,精准扶贫合作的稳定性越强。最后,针对精准扶贫过程中地方政府合作周期和合作机制等提出对策和建议。     

多归属情形下产业间平台合作的经济效应

本文针对合作后平台用户固有收益水平提高这一特征,在用户多归属情形下构建双寡头Hotelling竞争模型,分析了产业间平台合作的经济效应。研究发现,随着合作带来参与平台用户固有收益提高,该平台两边用户定价、价格非对称性和用户规模均上升。对非合作平台,合作会降低其双边用户定价和用户规模,而合作对定价非对称性的影响,则须视平台差异的程度而定。研究还表明,合作提高了参与平台利润,降低了非参与平台利润,同时还增加了消费者总剩余和社会总福利。这启示规制机构在对双边平台合作进行规制时要特别谨慎,切忌过度干预。     

政府购买公共服务下普惠性学前教育推进的多方演化博弈分析

作为我国政府惠及民生的政策追求和扩大我国学前教育规模并提升质量的重要举措,普惠性学前教育的推进与发展可以缓解我国当前“入园难、入园贵”问题,满足多层次多元化的学前教育需求。在分析了普惠性学前教育推进主体相互关系的基础上构建了“地方政府部门-普惠性学前教育供给机构-适龄幼儿家庭”三者之间的演化博弈模型,分析了三方策略选择与行为演化的影响因素,确立了各方行为趋于稳定状态的条件。研究表明,任一博弈主体行为的演化及其趋势均与另两个博弈主体的策略选择紧密相关;降低学前教育供给机构与政府的合作成本、增加其合作的超额收益,同时增大双方不合作的损失,并降低幼儿家庭及公众的参与成本,提高其参与收益,是推进普惠性学前教育发展的关键。