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土壤環境價值核算研究

  • 作者：席增雷//陳寒鈺|責編:謝欣露
  • 出版社：中國社科
  • ISBN：9787522723037
  • 出版日期：2023/09/01
  • 裝幀：平裝
  • 頁數：309
人民幣：RMB 108 元      售價：元
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內容大鋼
    以多源大數據為基礎，開拓性地將空間統計、複雜網路、機器學習等多種空間數據分析方法用於土壤污染的空間分析中，拓展了現有土壤污染現狀評估及風險評價模型，能夠為相關研究提供新數據和新方法，為政府掌握土壤污染空間分佈格局提供實證依據；從經濟價值損失和生態價值損失兩個視角，構建了土壤污染價值損失研究框架，將土壤污染導致的價值損失進行量化測度，豐富了環境價值核算研究理論和研究內容，為精細化土壤污染治理工作提供了實踐指導；探索了計劃行為理論、條件價值法與結構方程模型相結合的實證研究，為居民支付意願的定價及影響因素研究發展了新思路；通過網路爬蟲技術獲取居民對土壤污染網路關注度的微博數據，從主觀層面對居民關於土壤污染的支付意願定價研究進行了創新，為政府制定差異化政策，提高居民在土壤污染治理方面的參與程度提供了決策參考。
作者介紹
席增雷//陳寒鈺|責編:謝欣露
目錄
第一章  緒論
  第一節  研究背景、意義及目的
    一  研究背景
    二  研究意義
    三  研究目的
  第二節  理論基礎與文獻綜述
    一  環境污染經濟損失測度
    二  土壤污染經濟損失評估
    三  土壤污染感知相關研究
  第三節  相關概念的界定
    一  土壤危害終端
    二  土壤污染網路關注度
    三  土壤污染價值損失
  第四節  研究對象及內容
    一  研究對象
    二  研究內容
  第五節  研究方法
    一  數據收集主要方法
    二  指標體系主要構建方法
    三  價值損失測度方法
第二章  土壤污染損害基線釐定及不確定性
  第一節  數據來源與樣點統計分析
    一  數據來源
    二  樣點統計分析
  第二節  土壤環境損害基線釐定
    一  研究方法
    二  土壤環境損害基線計算與測度
  第三節  土壤污染不確定性分析
    一  研究方法
    二  基於不同空間插值模型的污染不確定性分析
    三  基於序貫高斯模擬的污染不確定性分析
    四  基於污染概率的不確定性分析
  第四節  小結
第三章  土壤污染的空間格局與樣點布設
  第一節  研究方法
    一  空間分析的異常值識別
    二  探索性空間數據分析
    三  空間插值方法及精度評價指標
  第二節  土壤污染的空間格局分析
    一  異常值識別
    二  正態性檢驗
    三  全局趨勢分析
    四  全局空間自相關分析
    五  局部空間自相關分析
  第三節  土壤污染的最優採樣密度
    一  隨機採樣
    二  半變異函數分析
    三  最優採樣密度
  第四節  小結
第四章  基於機器學習與複雜網路的土壤污染空間格局分析

  第一節  基於LASSO-SVR模型的土壤污染風險評價
    一  研究方法
    二  模型的構建與精度評價指標
    三  基於LASSO-SVR模型的土壤重金屬污染風險評價
  第二節  基於LASSO-GA-BPNN模型的土壤污染風險評價
    一  研究方法
    二  模型的構建
    三  基於LASSO-GA-BPNN模型的土壤重金屬污染風險評價
  第三節  基於無監督學習的土壤污染風險評價
    一  研究方法
    二  基於無監督學習的土壤重金屬污染風險評價
  第四節  基於複雜網路的土壤重金屬污染風險評價
    一  研究方法
    二  基於複雜網路的土壤重金屬污染風險評價
  第五節  土壤污染風險評價方法比較
    一  土壤重金屬污染評價方法比較
    二  土壤重金屬污染評價方法體系構建
  第六節  小結
第五章  基於實地樣點的土壤污染價值損失測度
  第一節  土壤污染損失確定與量化
    一  研究區域概況
    二  土壤污染調查取樣
    三  基線確定
    四  土壤污染損失計算內容
  第二節  土壤污染價值損失測度方法
    一  經濟價值損失測度模型
    二  生態價值損失測度模型
  第三節  土壤污染經濟價值損失測度
    一  污染損失率評估
    二  經濟損失估算
  第四節  土壤污染生態價值損失測度
    一  潛在生態價值損失評估
    二  生態價值損失估算
  第五節  小結
第六章  土壤污染經濟價值損失測度
  第一節  研究區域與數據來源
    一  研究區域
    二  數據來源
  第二節  指標體系設計及優化
    一  指標體系的構建
    二  指標體系的篩選與優化
    三  德爾菲法結果分析
  第三節  土壤污染價值損失計量模型構建
    一  「過-張」模型
    二  投入產出模型
  第四節  土壤污染價值損失測度
    一  土壤污染直接經濟損失貨幣化
    二  土壤污染間接經濟損失評估
    三  土壤污染經濟總損失及對比分析
  第五節  小結

第七章  基於數據挖掘的土壤污染損失支付意願分析
  第一節  研究假說和定價機制
    一  研究假說
    二  定價機制
  第二節  模型構建與變數選取
    一  模型構建
    二  變數選取
  第三節  數據獲取與處理
    一  微博數據的獲取和處理
    二  CGSS2017數據說明
  第四節  主觀土壤污染對居民主觀幸福感的實證分析
    一  主觀土壤污染對居民主觀幸福感的影響
    二  穩健性檢驗
  第五節  居民對土壤污染治理支付意願的定價
    一  支付意願定價結果
    二  支付意願定價異質性分析
  第六節  小結
第八章  結論與展望
  第一節  主要結論
    一  土壤污染損害基線選擇和不確定分析是開展土壤污染評估的關鍵環節
    二  土壤污染空間格局分析及樣點布設優化有助於降低土壤污染評價成本
    三  機器學習和複雜網路可以提高土壤污染風險評價精度和智能化
    四  土壤污染價值損失空間尺度差異明顯
    五  公眾意願是土壤污染價值損失測度和土壤污染治理的重要抓手
  第二節  政策啟示
    一  融合機器學習與複雜網路，精準識別土壤污染風險
    二  整合大數據與智能化，提升土壤污染治理能力
    三  構建土壤價值保護體系，維護土壤自然資本
    四  提高土壤污染防範意識，築牢土壤資源安全體系
  第三節  研究展望
    一  在土壤價值測度中集成統計學和機器學習等方法
    二  進一步研究土壤污染價值損失快速測度方法
參考文獻

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