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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

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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.
Key Influence Factor Analysis for Synergistic Emission Reduction of Air Pollutants and CO2 in Tianjin Based on Artificial Neural Network

常文韬、包景岭、张一岷、唐丽丽、闫佩

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南开大学环境科学与工程学院,天津300071

天津市联合环保工程设计有限公司,天津300191

天津市环境保护局,天津300191

天津市环境保护科学研究院,天津300191

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协同减排 人工神经网络方法 关键影响因素

天津市科技发展战略研究计划项目中国清洁发展机制基金赠款项目

14ZLZLZF00068H-201603-Z-G-004

2016

城市环境与城市生态
天津市环境保护局

城市环境与城市生态

影响因子：0.547
ISSN：1002-1264
年,卷(期)：2016.29(2)
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