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基于改進(jìn)極限學(xué)習(xí)機(jī)算法的碳強(qiáng)度研究

發(fā)布時(shí)間:2020-12-04 07:19
  氣候變化問題是當(dāng)今世界關(guān)注的熱點(diǎn)問題,尤其是二氧化碳排放增加引起的全球變暖問題,已經(jīng)威脅到人類的生存和發(fā)展,是當(dāng)今世界亟需解決的重大問題之一。作為最大的發(fā)展中國家,我國經(jīng)濟(jì)正處于轉(zhuǎn)型期,后工業(yè)化進(jìn)程的持續(xù)推動(dòng)會(huì)進(jìn)一步加劇我國經(jīng)濟(jì)增長和污染排放之間的矛盾,從而我國面臨的減排壓力更加嚴(yán)峻。近年來,我國積極發(fā)展低碳經(jīng)濟(jì),大力倡導(dǎo)節(jié)能減排,社會(huì)對(duì)碳減排問題關(guān)注度日益提升,如何在經(jīng)濟(jì)穩(wěn)定發(fā)展的同時(shí),有效利用能源并減少二氧化碳排放,完成碳減排目標(biāo),實(shí)現(xiàn)經(jīng)濟(jì)與環(huán)境的協(xié)調(diào)發(fā)展,是我國發(fā)展低碳經(jīng)濟(jì)和綠色經(jīng)濟(jì)、走可持續(xù)發(fā)展道路的關(guān)鍵命題。本文以碳排放效率角度為切入點(diǎn),基于全國及30個(gè)省市的碳排放數(shù)據(jù),結(jié)合超越對(duì)數(shù)生產(chǎn)函數(shù),構(gòu)建基于隨機(jī)前沿分析法(SFA)的碳排放效率模型,測算分析我國及各省市的碳排放效率情況。通過核密度估計(jì)和空間分布分析,得出我國各省市的碳排放效率總體呈一定的上升和趨同態(tài)勢(shì),東、中、西和東北部地區(qū)之間存在較大差異。在此基礎(chǔ)上,綜合選取經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平、產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)、能源消費(fèi)結(jié)構(gòu)、城市化水平、外貿(mào)依存度和所有制結(jié)構(gòu)7個(gè)影響因素,利用SFA模型定量分析各影響因素與碳排放效率的關(guān)系;谔寂欧判始坝绊... 

【文章來源】:華北電力大學(xué)河北省 211工程院校 教育部直屬院校

【文章頁數(shù)】:61 頁

【學(xué)位級(jí)別】:碩士

【部分圖文】:

基于改進(jìn)極限學(xué)習(xí)機(jī)算法的碳強(qiáng)度研究


000-2016年我國各省市部分年份的核密度估計(jì)圖

空間分布,碳排放,省域,效率


制了 2000-2016 年我國省市的碳排放效率均值空間分布圖,詳見圖 3-3。圖 3-3 2000-2016 年中國省域碳排放效率均值空間分布圖圖 3-3 通過不同的顏色反映了省市碳排放效率的高低程度,將顏色由淺至深分為 5級(jí),其中顏色最淺的兩個(gè)地區(qū)是西藏和臺(tái)灣,由于本文測算碳排放效率時(shí)未將這兩個(gè)地區(qū)納入考慮范圍,所以其對(duì)應(yīng)的 0-0.35 這個(gè)效率區(qū)間不作分析。顏色 5 級(jí)的省市主要包括北京、天津、江蘇、上海、浙江、福建、廣東和海南 8 個(gè)省,除山東和河北外,基本與前文劃分的東部地區(qū)省市一致,這些省市的碳排放效率都在 0.8 以上。顏色 4 級(jí)的省市有吉林、河南、安徽、江西、湖南、湖北、陜西、四川、重慶、廣西、遼寧、山東 12個(gè)省,包含東部地區(qū)的山東,東北部地區(qū)的遼寧和吉林以及西部地區(qū)的四川、重慶和陜西,其余也基本和中部地區(qū)劃分相同,碳排放效率介于 0.65-0.8 之間。顏色 3 級(jí)的省市有貴州、云南、甘肅、新疆、黑龍江和河北

示意圖,調(diào)整位置,粒子,示意圖


圖 4-1 粒子調(diào)整位置示意圖者提出了相應(yīng)的改進(jìn)方法,大量的實(shí)要更強(qiáng)的全局搜索能力, 值較大,在迭代后期,群體逐漸收斂到一個(gè)較部搜索能力, 值較小,由此快速收的進(jìn)行優(yōu)化調(diào)整,調(diào)整方式見公式

【參考文獻(xiàn)】:
期刊論文
[1]政府支出與碳排放的影響因素分析——基于STIRPAT拓展模型的面板實(shí)證[J]. 劉書玲,曹慶仁,鄭衛(wèi).  中國煤炭. 2018(10)
[2]中國省域碳強(qiáng)度空間依賴格局及其影響因素的空間異質(zhì)性研究[J]. 劉賢趙,高長春,張勇,張東水,謝金寧,宋焱,王志強(qiáng).  地理科學(xué). 2018(05)
[3]不同情景下碳排放達(dá)峰對(duì)中國經(jīng)濟(jì)的影響——基于CGE模型的分析[J]. 王勇,王恩東,畢瑩.  資源科學(xué). 2017(10)
[4]我國能源活動(dòng)CO2排放在2020—2022年之間達(dá)到峰值情景和可行性研究[J]. 姜克雋,賀晨旻,莊幸,劉嘉,高霽,徐向陽,陳莎.  氣候變化研究進(jìn)展. 2016(03)
[5]中國碳排放強(qiáng)度影響因素對(duì)區(qū)域差異的作用分析[J]. 顏艷梅,王錚,吳樂英,劉昌新.  環(huán)境科學(xué)學(xué)報(bào). 2016(09)
[6]中國能源和碳排放的效率測度與影響因素研究[J]. 許士春,龍如銀.  軟科學(xué). 2015(03)
[7]中國省際碳排放效率的空間計(jì)量[J]. 馬大來,陳仲常,王玲.  中國人口·資源與環(huán)境. 2015(01)
[8]基于彈性脫鉤理論的我國碳排放及經(jīng)濟(jì)增長研究[J]. 吳洋,范如國.  科技管理研究. 2014(20)
[9]基于SFA方法的碳排放效率區(qū)域差異化與協(xié)調(diào)機(jī)制研究[J]. 雷玉桃,楊娟.  經(jīng)濟(jì)理論與經(jīng)濟(jì)管理. 2014(07)
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博士論文
[1]能源約束下中國二氧化碳排放的環(huán)境效率、影響因子及動(dòng)態(tài)關(guān)系研究[D]. 康艷青.天津大學(xué) 2016
[2]中國碳排放強(qiáng)度影響因素、收斂性及溢出性研究[D]. 張翠菊.重慶大學(xué) 2016
[3]中國能源消費(fèi)碳強(qiáng)度影響因素及減排路徑研究[D]. 黃芳.南京航空航天大學(xué) 2014
[4]中國碳排放測算分析與減排路徑選擇研究[D]. 樊星.遼寧大學(xué) 2013

碩士論文
[1]珠三角碳強(qiáng)度預(yù)測與減排路徑分析[D]. 謝欣秀.華南理工大學(xué) 2018
[2]基于改進(jìn)LSSVM的河北省碳排放預(yù)測研究[D]. 孫靜怡.華北電力大學(xué) 2018
[3]基于LMDI模型的碳排放影響因素研究[D]. 劉薇.南京審計(jì)大學(xué) 2017
[4]我國區(qū)域碳強(qiáng)度的影響因素及靈敏度分析[D]. 陳迪雄.中國礦業(yè)大學(xué) 2017
[5]我國碳強(qiáng)度目標(biāo)實(shí)現(xiàn)的驅(qū)動(dòng)因素與路徑選擇研究[D]. 王克凡.五邑大學(xué) 2016



本文編號(hào):2897215

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