基于机器学习的气温要素空间插值

掌握近地表气温的空间分布对于科学理解生态环境变化和陆地-大气热力学相互作用机理等至关重要,然而气象观测站在地理空间上分布不均,为区域的气温插值带来了挑战。本文以全国711个气象站点的月平均气温为基础数据,分析了气温与经度、纬度和高程的相关性,利用随机森林、支持向量机、高斯过程回归三种机器学习方法,对中国陆地区域的气温进行了空间插值,并与反距离权重、普通克里金以及ANUSPLIN等传统的插值方法以及全球土地数据同化系统（Global Land Data Assimilation System,GLDAS）气温数据产品进行对比。结果表明：（1）在整个中国陆地区域,利用机器学习进行气温插值的精度明显高于传统的反距离权重和普通克里金插值,并且机器学习方法明显提高了夏季的气温插值精度（R2）;(2)在三种机器学习方法中,高斯过程回归表现最好,支持向量机次之,然后是随机森林,ANUSPLIN具有较高的插值精度,但是整体低于高斯过程回归模型;（3）在气象站点稀少且分布不均匀的青藏高原地区,三种机器学习方法插值精度明显高于反距离权重和普通克里金方法,且整体优于ANUSPLIN的结果,尤其是在夏季,机器...     

基于ANSYS的采动围岩视电阻率动态变化模拟

以煤层开采引起的顶底板岩层变形破坏理论及岩、矿石导电性的影响因素为理论依据,在顶底板岩层破坏分布范围的基础上,可以将煤层顶底板分别划分为若干个电性区段并建立地电模型。利用ANSYS软件进行有限元分析,通过视电阻率等值线图总结分析煤层开采引起的视电阻率变化规律,对视电阻率的变化状况进行分析,可以解决一系列的矿井地质问题,从而能够指导煤矿安全高效的生产。     

碳市场建设路径研究：国际经验及对中国的启示

基于国际碳市场建设的初始决策环境,从政治诉求、决策环境、经济基础、市场根基等4个维度的32个子指标构建了碳市场建立背景与条件指标体系,据此深入挖掘了欧盟碳排放权交易体系(EU ETS)、美国区域温室气体减排行动(RGGI)、美国西部行动倡议(WCI)等国际典型碳市场建立的背景与基础条件,并归纳出各国建立不同类型碳市场的必要条件,进而判断中国建立各类碳市场所具备的条件和不足之处。研究发现：跨界联盟型碳市场建立通常具备经济联系紧密、单个地区减排成本过高和地理位置临近等3个要点;国家型碳市场建立通常考虑到了国家强制减排责任、能源结构转型需求强烈和稳固的国家立法保障等方面;地区型碳市场的建立需满足地区减排诉求强烈与国家层面排放权立法缺失等条件;行业型碳市场建立的基础条件则包括温室气体排放集中度高、行业竞争力保护、重点行业排放需求增长和行业排放数据基础稳固等4个特征。当前,中国碳市场应重点考虑行业型与跨界联盟型碳市场并行的建设模式,进一步完善碳市场监管法律体系,加快各省市排放数据清单制作,加强地方碳市场能力建设培训,尽快完善国家型碳市场建立的基本条件,进而实现温室气体减排与产业结构升级的双重目标。