信息物理融合下的建筑施工现场碳排放实时监测系统

随着全球变暖现象加剧，控制建筑业碳排放成为了重要研究课题，建筑施工现场碳排放的计算与监测问题成为重点。为了有效解决这一问题，梳理了现有碳排放计算方法，总结了各类方法的特点，提出了基于信息物理系统（CPS）技术的施工现场碳排放实时监测系统框架；针对施工现场碳排放计算边界及计算逻辑进行了定义，并从硬件系统与软件系统两部分实现了碳排放实时监测系统的开发。最后，通过无线传感器、服务器、数据库以及客户端的有效耦合，实现了对建筑施工现场的碳排放进行实时监测和数据分析。     

人工智能背景下的配送网络优化方法研究

伴随着人工智能的快速发展,在配送领域内无人机得到广泛应用;针对卡车和无人机在配送中的特征,提出卡车与无人机联合配送模式下的路线网络规划问题;在假定该模式具体应用情境的基础上,分别以碳排放量以及配送效率为目标建立路径规划模型,根据模型的特征设计了相应的求解方法;最后通过算例论证联合配送模式的可行性与有效性。     

基于投入产出方法的中国旅游部门间接碳排放的分解研究

鉴于目前关于旅游部门间接碳排放分解的研究较少，本文运用里昂惕夫投入产出模型，将旅游部门间接碳排放量分解为自给效应、反馈效应、自溢效应和溢出效应，研究了中国旅游部门的间接碳排放的结构特征与成因。分析结果表明：（1）铁路旅客和航空旅客属于自给效应比重最大的部门，制定减少间接碳排放的措施，首先考虑从其自身的能源结构、能源效率和碳强度出发。（2）旅行社业和星级饭店属于溢出效应比重最大的部门，制定减少间接碳排放措施，要找准上游能源与资源供给部门的减排环节。（3）旅游餐饮属于自溢效应最大的部门，同时其反馈效应在5个部门的反馈效应中最大；因而制定减少旅游餐饮间接碳排放措施，注重旅游餐饮与下游部门的关系。
     

辽宁省能源消费与二氧化碳排放特征研究

能源消费量和二氧化碳排放量是衡量地区经济发展的重要指标.该文通过数据调研及碳排放估算,对辽宁省2005～2010年能源消费及其产生的二氧化碳排特征和变化趋势进行了研究.结果显示,2005年以来辽宁省能源消费总量呈上升趋势,煤炭和石油消费量在总消费量中的比例超过95％,是辽宁省的主导能源.2005-2010年,辽宁省二氧化碳排放量逐年增加,碳排放强度逐年降低.辽宁省第二产业能源消费和二氧化碳排放量占主导地位,二氧化碳排放量从高到底依次为第二产业,第三产业,第一产业.     

产业结构调整和碳排放量耦合分析——以上海为例

为准确把握产业结构调整和碳排放量的动态关系,通过构建灰色系统理论模型,选取上海市2001—2011年度碳排放量和三次产业的产值,运用灰色关联度的研究方法,具体分析了产业结构调整和碳排放量之间的关联关系.首先计算出上海市2001—2011年的碳排放量,然后结合这11年的三次产业产值,运用灰色关联度分析法分析了两者之间的关联关系.结果表明,上海第三产业和碳排放量的关联度最大,第一产业和碳排放量的关联度最小.此外,结合能耗强度的相关研究成果对结论进行分析,分别从政府、企业和社会的角度对上海市发展低碳经济提出了建议.     

《纳米与介观力学》书讯

<正>科学出版社近期出版了中国科学院力学研究所赵亚溥研究员的最新专著《纳米与介观力学》.该书为系统论述纳米、介观和MEMS/NEMS力学的学术专著,内容包含国际上该领域的热点和难点问题,选题独特、新颖.该书获得"纳米科学与技术"丛书多位副主编、编委的推荐,列入了国家出版基金项目"纳米科学与技术"丛书.     

碳排放许可初始分配研究综述

碳排放许可的初始分配直接产生结构调整和收入分配效应,关系到碳排放交易制度的政治可行性与经济效率,是碳排放交易制度设计和研究的核心问题.关于碳排放许可初始分配的研究主要集中在如何进行碳排放许可的分配、碳排放交易机制初始分配的效率如何、会产生何种收入调整效应和结构调整效应、如何构建成本控制机制以缓解初始分配带来的负面影响等.现有研究得出了一些共性的结论,可以为碳交易机制政策的制定提供科学参考,当然现有研究也存在不足,尤其碳排放交易机制区域内的区域经济发展问题、对发展中国家碳排放交易机制以及碳排放许可对经济发展的作用机制的研究仍需进一步探索.     

贵阳市能源消费、碳排放量及其与经济增长关系的研究

以低能耗、低物耗、低排放、低污染为特征的低碳经济是未来经济发展的选择,其中,能源消费、碳排放与经济增长关系则是"低碳经济"的一个核心内容。贵阳市是一个资源型城市,长期以来以煤炭为主的能源消费结构,将导致以CO2为主的温室气体排放量的增加。本文根据2000年以来贵阳能源消费数据,对其碳排放量和碳排放强度进行测算,分析经济发展过程中碳排放的规律以及碳排放与经济发展之间的关系,以期能从理论上对以后的研究工作提供科学的基础资料;在实践中能为决策者制定有效的低碳经济发展战略提供重要的参考依据。     

从中碳强度指数看广东碳减排的发展

中碳强度指数是为全国节能减排行业提供一个以单位GDP二氧化碳排放量为载体的指数系统,可有效反映时间序列上地区或行业碳排放强度的变化。2005~2011年广东省碳强度指数(SCIIgd,y)总体呈下降趋势,且碳排放强度在全国省级行政区中处于较低水平;在2010年,SCIIgd,y出现了明显回升。通过对广东省碳排放强度影响因素开展对数均值迪氏分解(LMDI)分析发现,广东省的节能目标和低碳政策,对能源强度下降起到了推动作用,进而促成了近几年来广东省碳排放强度和SCIIgd,y的显著下降;但产业结构的变化却对碳排放强度下降产生了负面影响;而能源结构并无有效的优化调整,因此对碳排放强度的影响不大。经济危机、"4万亿元刺激经济方案"以及2010年广州亚运会等重大经济事件和活动,也作为独立的外部因素对SCIIgd,y起到了重要影响。     

利用ARIMA-SSA-LSTM组合模型的碳排放交易价格预测

单一的预测方法在不同方面各有优劣,为了提高碳排放交易价格预测的精确度,从智能算法出发提出ARIMA-SSA-LSTM组合碳排放交易价格预测模型。该模型通过结合非线性规划局部搜索的优势和遗传算法全局搜索的优势使用非线性规划遗传算法分配差分整合移动平均自回归(ARIMA)模型和麻雀搜索算法优化后的长短时记忆(LSTM)模型(SSA-LSTM)的权重,通过加权得到最终的碳排放交易价格预测结果。运用ARIMA-SSA-LSTM组合模型,ARIMA模型,LSTM模型和SSA-LSTM模型分别对湖北省与广东省碳排放交易价格进行短期和长期预测。实证结果表明,相比单一的ARIMA模型、LSTM模型、SSA-LSTM模型,ARIMA-SSA-LSTM组合模型三个预测精度评价指标均为最小,碳排放交易价格预测精度最优。相比于传统ARIMA模型,机器学习LSTM模型具有更精确的预测结果,并且趋势预测更优。引入智能算法后,权重分配结果更加准确,LSTM模型的预测性能得到提升,印证了智能算法在碳排放交易价格预测领域的有效性。