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全局硕士学位论文 区域情况质量全局评价预测模子及运用

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(贵州工业职业技术学院经济管理学院,贵州贵阳550008)

影响全局的关键

北京市农业生态环境质量定量评价体系设计系统实现

“我会玩”主题教育区域环境创设

区域环境对高新技术产业绩效的影响

跨区域环境治理地方政府合作机制

[摘要]环境的系统表现呈多种多面,范围较广。这就造成了它会受到更多的外界影响,其中最大的影响是人类活动的影响。环境系统也有它的复杂性,它其中的元素较多,通过一般的数字建模,是不能很好的确定它的特征,因而我们需要使用一种新的方式去进行模型建造,这种新的模型就是灰色系统动态模型。此模型的应用,能够清晰的进行环境系统的建模,还能够减轻环境质量评价的工作量,给环境质量予以评价。文章对区域环境质量进行了全局评价预测模型及运用的分析。

[关键词]区域环境;质量;全局评价;预测模型;运用

[DOI]1013939/jcnkizgsc201630190

“系统”是一个整体的概念,其中有各个部分组成一个系统。系统发挥的是全局的作用,系统将其中的各个部分联系在一起,进行共同发挥作用。此外,系统与部分之间相互依存,相互作用,共同进行协作。在我们了解了系统时,我们还需要了解环境系统。环境系统,是指地球上各类生物与非生物之间的总称。这里的生物因素有人与动植物圈,非生物因素有大气、土壤、水等环境,还参与一些引力等自然现象。[1]从中我们可以看出,环境系统的庞大性和复杂性。因而,我们需要去找寻,更好的方法去进行环境质量全局的评价,不断推进新的形势与新的方法,使其能够获得更好的收获。

1指标体系

环境作为一个系统,拥有着目标性、层次性、多变性等。并且组成环境系统的每个变量之间,都有着复杂的关系,这些关系构成了一个完整的环境系统。第一,经济的发展带来重工业的发展,发展形势很难得到转变,还是以粗放型的经济为主体,带来了一定的环境污染;第二,人口的不断增多,使得环境压力在不断加大,资源的利用率和排放率也在不断增加。经济的发展也使得国家投入了大部分的资金,去进行环保工程,例如,环境保护、植树造林、建设绿化带等。

11经济发展指标

反应国内的生产总值、工业总值等,这些重工业对于环境污染较农业更为严重,因而我们在进行建模时,一定需要把工业总值作为重点来建设。其次,人口的快速增长也给环境带来了一定的污染,例如,垃圾的排放、资源的不合理利用、产品的消费等。[2]在一些城市中,城市人口已经占据一半以上,城镇人口在不断地增长中,必然也给环境带来了一定的影响。因此我们需要在构建模型时,将城镇人口作为社会指标的代表,这样具有典型性。最后,煤炭、电力等资源也是主要空气的污染源,即使它相关联在工业和人口,但它具有影响环境的直接性,需要我们进行建模时,把它加入能源消耗指标当中。

12环境质量指标

环境质量指标包含的方面较广,综合性也较强,主要包含:大气环境、土壤环境、辐射环境、水环境等。水环境代表着水资源以及化学含氧量;大气环境主要有粉尘和二氧化碳;土壤环境包含固体废弃物,工业尘土;辐射环境主要是受到辐射影响的区域。

13生态指标

生态指标主要是,城市的绿化带以及绿色植物的覆盖,这些里面混合着土地的面积,与一些环保区域,很难进行预计与估算,我们可以将它们剔除出去,在进行模型的建设。

14环境管理指标

环境管理指标是一些环保投资,污染监控之类的指标、城市环境的检测等,其中环保投资,主要有污染整治投资、生态保护费用等一些费用。这些费用,能够更好地体现社会的努力、企业的帮助、政府的扶持,这些能让建模更加有意义,体现建模的严格性,不断反应区域的发展情况。

2区域环境质量全局评价预测模型

21GM模型

未来的指标方法与模式,需要我们不断地去进行探索。我们现如今的一些预测方式多种多样,可供我们选择的也较多。但是我们一般不会使用那么多,我们只使用一些较常用的。比如,逐渐回归方法、线性回归方法、概率预测方法等。目前,灰色系统理论也应用在多种领域当中。灰色系统要求我们从大方向看问题,要求看问题的系统性。[3]它主要用于研究一些结构信息不清晰的系统。从中我们可以看出,环境系统就是典型的灰色系统,并且具有很强的复杂性。

灰色系统为我们提供了,一种新型的建模方法,这种建模方法叫做微分方程。我们一般在进行建模的时候,会大量应用到原始数据。而灰色系统理论是应用到电脑生成的数据,很是方便。即使在电脑上的信息不够充分,不容易整理,但是系统本身有其的有序性,能帮助解决这一问题。对于灰色系统理论来说,一些无规律的数据以及排列混乱的物品,都是可以用灰色理论系统解决的。灰色系统从大方面来看,每一个系统都是有能量的,能量必将伴随着累积衰退,这其中就包含指数的量化。灰色系统理论,可以将杂乱无章、没有任何规律性的数据,变得更加的清晰明了,并且从中深挖出其中的规律。其中GM模型就是灰色系统模型中的一种,它的建模方式是这样的:

给定原始时间序列:

由此我们可以看出,原始的时间序列可以用GM模型进行处理。它能够将数据处理的更规范、标准。还可以处理加权后的数据,应用度很广。因而,我们可以用它进行对综合指数的预测,进而得到原始数据。我们可以应用GM模型进行工业总产值、区域环境系统、环境质量等进行分析,各污染物数据预测,可由环境质量综合指数和各污染物权分布求得。

关于统筹全局的议

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22相对关联预测模型

相对关联预测模型,是通过关联矩阵得以实现的,矩阵的每一行都有相应的关联度,可以对一些单独数据,进行单独的预测,我们进行的预测通常公式如下:

设C为各项目标准化数据矩阵,Ri为行向量,规一化Ri

我们从中可以看出,相对关联模型对于数据处理的方面,做得很好,能将数据之间联系到一起,不断对数据进行关联分析,最后得出关联的结果。在实际的区域环境评价系统中,也会起到很大的作用,对于数据的整合有着很大的帮助,更好地体现数据的联系性。

区域环境质量全局评价预测模型运用硕士学位论文相关参考属性
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3区域环境质量全局评价预测模型运用

这个模型使用中国的华东地区为例,其中表中体现了此地的人数、能源消耗、污染物的排放、经济发展、环保建设等。见下表。

与预测,更能体现出数据的准确性。

①综合评价。我们在进行建模之后,数据都清晰地展现在眼前,可是对于数据的情况,我们还不是很了解,这就需要我们通过,对数据进行综合评价来分析。数据的综合评价较好,就说明环境质量不错,加入评价得不好,就说明环境较差,需要我们不断地去改进。②预测。我们可以将一组数据,用GM模型分别去预测它的指标,之后利用关联预测模型,进行相关性的预测,最后在得出预测的结果,预测的结果对于我们来说,有着很重要的意义。③检验。在这些工作都做完了的情况下,我们需要对这些数据结果,进行检验,以免发生错误的数据。早检查出来,早改正,也能体现出建模的准确性,更好地使我们的区域环境全局评价更为准确。

4结论

通过,对区域环境质量全局评价预测模型的运用,我们发现区域环境,给我们带来了一定的意义,可以让我们看出环境的情况,而对于区域环境整合分析建模,可以让我们发现环境的问题。通过这些清晰的建模数据,我们更能清晰的了解环境的一些问题。

参考资料:

[1]物流运输活动导致区域环境恶化的计量方法

[2]区域环境、知识外溢区域能力差异

[3]区域环境、知识外溢区域能力差异

权威点评

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