气候变化的经济社会影响——连锁效应、多维差异与适应策略

气候变化是一个全球性问题,它对地球自然生态和社会经济系统产生了广泛且深远的影响,并重塑了气候资源利益和负担在不同维度的分配格局。已有研究未能系统识别气候变化的连锁效应作用机制,且忽视了代际传递机制、空间外溢效应以及减缓策略不利影响在气候影响多维差异中发挥的作用。文章通过探讨“气候变化-自然生态-经济社会”的作用机制,分析气候影响如何在代际、地区和群体等不同维度加剧不平等性,试图揭示气候影响的复杂性和多维性。基于此,文章特别关注了气候影响与不平等性的深度交织,并引入“气候贫困”这一新议题,探讨如何通过适应策略来破解气候影响、不平等性与消除贫困的消极反馈循环挑战,为制定有效的气候政策提供科学依据。

基于个体差异多维标度分析的工业结构优化升级研究

考虑个体差异的多维标度模型分析表明,哈尔滨市以传统工业为主导的工业结构既制约着经济的可持续发展,也同时是造成结构性污染的主要原因。因此,从促进经济与资源和环境协调发展的角度出发,哈尔滨市工业结构优化升级的目标是建立科技含量高、经济效益好、资源消耗低、环境污染少的新型工业结构,其主攻方向在于优先发展以电子信息产业为主导的高新技术产业、大力发展低耗能和低排放的工业行业并加速高新技术对传统产业的改造。

两属性差异下的双寡头竞争选址策略

假设线性市场中存在不同偏好的顾客,建立了同类产品在横向差异和纵向差异同时存在条件下的双寡头企业两阶段动态博弈竞争选址模型。运用逆向归纳法求出各属性处于支配地位时的子博弈精炼纳什均衡解,并对均衡策略进行了比较分析。该模型拓广了传统决策选址模型的适用范围,弥补了决策选址模型的缺陷,使模型更具有实际意义。

基于多维特征差异的个性化学习资源推荐方法

协同过滤算法和二进制粒子群算法是目前学习资源推荐领域研究热点.然而,协同过滤算法推荐的学习资源过于随机化,不能满足学习者进行整体知识建构的要求.而基于二进制粒子群算法构建的资源推荐模型,以推荐所有学习者完整的学习资源为目标,且模型数据较难预测,不符合在线智能化学习的趋势.针对以上问题,提出了基于多维特征差异的个性化学习资源推荐算法:首先根据学习者和学习资源多维特征差异建立学习资源推荐模型,并考虑了学习偏好;其次引入协同过滤技术对模型数据进行预测;最后针对推荐模型的多目标优化特征,将协同过滤算法和二进制粒子群算法结合,提出了对惯性权重和种群多样性进行动态协同调整的自适应二进制粒子群算法,实现了个性化学习资源推荐.实验证明,该算法具有较好的准确性,能够满足个性化学习资源推荐的需要.