基于人工神经网络的天津市大气污染物与CO2协同减排的影响分析

• 作 者: 常文韬 包景岭 张一岷 唐丽丽 闫佩
• 机 构: 南开大学环境科学与工程学院,天津市环境保护科学研究院,天津市环境保护局,天津市联合环保工程设计有限公司
• 出 处: 城市环境与城市生态
• 发表日期: 2016年2期
• 关键词: 协同减排 人工神经网络方法 关键影响因素 synergistic emission reduction artificial neural network m
• 基金项目: 天津市科技发展战略研究计划项目“京津冀大气环境协同改善决策支持系统研究”（14ZLZLZF00068）, 中国清洁发展机制基金赠款项目“天津市应对气候变化‘十三五’规划思路研究”（H-201603-Z-G-004）

以大气污染物和温室气体协同控制为出发点,以天津市为例,选取经济、社会、环境三方面共21个影响城市大气主要污染物与CO2协同减排的因素,运用人工神经网络方法,辨识影响SO2、NOX、CO2排放的关键性影响因素,并针对各因素的重要程度提出协同控制城市大气污染物与二氧化碳排放的措施建议,从而不断提高环境管理决策的科学性和可行性,为我国城市实现SO2、NOX、CO2的协同减排提供有力的理论支撑。