稳定性和复杂性的一种新颖的三维环境质量动态演化系统

文摘

本文介绍了一种新颖的三维环境质量动态系统。贝叶斯估计是用来校准环境质量变量,和遗传算法(GA)优化Levenberg-Marquardt反向传播神经网络(LM-BP)方法被用来有效地识别系统参数校准各种变量和官方数据。研究发现,增加环保投资对能源强度的影响和环境质量不明显,这也加剧了经济的不稳定。污染排放的峰值参数的调整可以加速能源强度和环境质量的演变最终稳定的速度和稳定有一定价值。但如果污染排放的峰值到达太早,它会对环境构成一定威胁。尽管生态环境自我修复的速度增加,它不能有效地降低能源强度,改善环境质量,并保持经济增长;它可以控制的稳定性控制系统或有效控制污染。因此,为了改善环境质量,我们需要采取更多的措施同时,使用更多的意味着环境治理和资源,最终实现环境质量和经济之间的“双赢”。

1。介绍

与经济和社会的快速发展,一系列的问题,如资源短缺,环境恶化、生态破坏日益突出。自进化环境的复杂巨系统的非线性机制,新的质量将不断创新,世界将变得更加多样化和复杂。可以说,非线性的基本保证是浓缩和环境系统的复杂性。因为越来越多的新物质产生,进化的继续,物质变得更为复杂,包含的信息量的增加和积累的非线性行为。只有这样才能发展是可持续的。复杂非线性的影响是常见的和环境系统之间的内部和外部系统的元素,因此,系统形成了一个相对稳定的结构,组织模型,和控制机制,可以促进或限制整个系统的演化。此外,物质的交换、能源、和信息环境系统和子系统的循环运动可能导致混乱或无序状态,这需要人类完全理解和指导混乱或无序的环境系统协调、有序的轨道发展。

目前,研究环的非线性系统的复杂性已经更广泛。例如,Gudo Buenstor指出,生态系统是一个自组织系统,及其可持续发展系统的自组织特性有关。如果各种环境问题会影响经济发展的过程中,生态系统的热力学变化(能量和熵变换)将有指导意义的相应对策经济体系(1]。路易斯等人指出,有相对较少的研究人类如何介入环境系统以及自然现象导致生态系统发生变化(2]。Ranjit Kumar Upadhyay和其他人认为,结构的复杂性是一个最基本的问题的动态生态系统的复杂性。动态系统理论的发展和应用有助于理解生态系统的复杂性。指出结构的复杂性和动态复杂性都是相互关联的。简单的生态系统动态模型表明,简单的结构系统可以产生非常复杂的和不可预知的动态行为在某些情况下。然而,生态系统与复杂的结构不一定产生复杂动态行为(3]。Sazykina和米兰证明了生态系统的营养结构是生态系统的自组织过程动态分析模型(4,5]。Bianciardi提出量化的实验模型的复杂性和复杂的生态系统的自组织特征。当系统的输入变量改变时,系统变化的复杂性,系统需要重组并继续改变到另一个平衡态(6]。吴等人阐述了环境系统是一个典型的复杂系统,具有非线性的特点,不可逆性,多层次、开放性、自组织和临界7]。例如,有许多物种在环境系统。有复杂的物种之间的关系,如寄生、共生,天敌。所有物种之间有直接或间接的联系,构成一个复杂的生态网络。因为环境系统非线性的特点,自组织,nonnegotiability、动态、开放、多层次,自相似性等等,这是一个典型的复杂系统,与许多元素,它是一个大系统,水平,而复杂的关系。如果我们想解决当前人类面临的环境问题,我们必须应用复杂性理论的环境问题使得环境系统的结构更加合理和平衡的环境,经济,社会重建。

混沌理论是一个关键的方法来研究复杂的动力学。它最初是物理背景下开发的。然而,许多学者发现,社会、生态、经济系统都是非线性的,而非线性关系随着时间的推移演变动态。基于参与者的有限理性的假设,一个新颖的古诺双寡头博弈模型的建立减少碳排放,减排的动态调整机制在企业参与也分析(8]。方等人获得了节能和减排的流动通过一系列的节能和减排系统模型。使用能源强度公式改变随着时间的推移,节能和减排的有效性评估(9- - - - - -12]。元等人分析了能源强度与技术进步之间的关系基于道格拉斯生产函数(13]。长期使用博弈理论来分析政府和企业之间的最优策略的过程中实现节能和减排行动而获得混合策略纳什均衡解决方案(14]。

目前,中国的环境保护仍然是落后的经济和社会发展。多级的问题,multifield, multitype污染积累了很长时间。环境承载能力已达到或接近上限,以及生态环境恶化的趋势尚未根本扭转。在处理这些问题的过程中,人们逐渐认识到,如何应对资源利用率问题,环境问题和控制污染物排放是改善环境质量的关键。这是有关经济和社会的持续健康发展。调整经济结构的一个重要突破,实现经济增长的模式是建立一个新的经济竞争和介绍的好机会绿色发展和环保产业的发展。

的过程中进一步推动环境治理措施在中国,留下的环境问题变得更加复杂和难以解决,并进一步推动环境治理和质量改进的工作变得更加艰难和复杂的。目前,随着工业化进程的加速,城市化和现代化,中国对能源的需求在快速增长阶段。化石能源消费的持续增长和著名的“高污染”特征的“高排放”已经成为中国可持续发展的主要约束。尽管中国的生态环境质量的改善和积极努力,复杂性,紧迫感,和长期的环境问题的本质并没有改变。我们必须清楚地理解和把握中国生态环境的严峻现状,我们必须理性,客观,持续推动改善环境质量。我们应该充分了解环境的复杂性和环境保护滞后,合理减少环境污染,有效改善经济增长来满足人们的追求一个美丽的生态环境和更高的生活质量。它起着重要的作用在缓解人与自然之间的矛盾,提高环境保护的效果。同时,现有的研究从注重改善环境治理的影响环境治理系统工程的概念,但是节能的机理研究和经济增长改善环境质量需要改进。有必要构建一个环境质量控制系统在这种情况下适合中国国情。合理协调环境质量管理体系中各变量之间的关系,探讨向量敏感环境质量指数在环境质量系统,并找出切实可行的方法来减少环境污染和对经济没有显著影响。 Provide theoretical basis and technical support for China to formulate policies and regulations to improve environmental quality and effectively promote the development of environmental management. This is the key to study the mechanism of improving environmental quality with strong theoretical expansion and practical application value.

本文组织如下。节2,模型建立和解释,动态分析,并显示该系统的动态特性与数值模拟,包括分岔图、相图、对初始条件敏感的依赖。节3,我们有数据采集和处理的模型和LM-BP基于遗传算法优化神经网络识别系统参数。节4关键影响力的深度确定模型中的参数进行了分析和研究。部分5本研究的主要研究结论。

2。模型建立与分析

2.1。建模和解释

在本文中,我们考虑一个新的三维能源和经济增长与环境质量约束系统,可以更好地模拟实际情况,满足实际需求的发展。动态系统的微分方程如下: 在哪里 , , ,分别是污染排放水平,经济增长(GDP),水平和环境质量水平 , , , , , , , 是正常的数字, ,和是一个经济周期。代表了发展速度弹性系数的污染排放 , 代表经济增长的影响系数污染排放 , 表示抑制环境质量系数污染排放 , 代表了污染排放的峰值在一个经济周期,代表经济增长的峰值在一个经济周期;代表了污染排放的影响系数对经济增长 , 代表投资的制约因素减少污染排放对经济增长 , 代表投资在改善环境质量的制约因素对经济增长 ; 代表了抑制排污系数环境质量 , 代表经济增长的影响系数投资在改善环境质量 , 代表生态环境自我修复的速度系数在没有外部干预的情况下,代表了峰值的影响经济增长环境质量在一个经济周期,代表污染的最大数量,可以包含的生态环境。

在系统(1),代表的变化在污染排放水平期;代表了增长的经济增长水平期;代表了变化的环境质量水平时期。当污染的影响超过最大容量的生态环境 ),这意味着生态环境正在恶化。在这种情况下,生态系统不能依靠自律来修复。因此,当这种情况继续下去,生态环境最终将被出售;当 ,这意味着环境质量已达到一个动态平衡或逐渐改善,只有在这种条件下的生态环境是人类社会发展的基础15- - - - - -17]。

能量温和是能源利用经济或物质的比例输出。一个国家或地区的能源强度通常是表示的单位国内生产总值(gdp)的能源消耗如下: 换句话说, 和 可以推导出系统(1),随着时间的推移代表能源消耗在一个经济周期; , 代表标准煤的污染物排放系数。因此,能源强度在经济周期可以表示如下:

引理1(见[18])。这是维离散动力系统和雅可比矩阵的所有特征值正确的功能在本系统必须满足的条件 为了稳定平衡点 。

2.2。模型的动态分析

然后我们将分析环境质量的动态系统。系统(1)是由雅可比矩阵的特征值如下:

系统(1)是一个非常复杂的动态系统,当 , , , , , , 价值观不同,系统(1)也显示了不同的动态行为。因此,为了促进系统的研究1),在系统(系数1)将设置如下: , , , , , , , , , , , , 。

设置参数带入系统(1)。通过计算,我们得到了两个真正平衡的系统(1)分别为: 和 。

的平衡 ,系统(1)线性近似系统的矩阵如下: 如果表示雅可比矩阵的特征多项式 ,然后 在哪里 , , 。

通过简单的计算,我们得到的三个特征值矩阵 : , 。根据引理1, ,这个平衡点 是不稳定的。

让是任何值,相应的特征方程如下: 让 , , ;根据Routh-Hurwitz标准,充分必要条件方程的特征根的实部是负的如下: , , 。通过计算,我们知道什么时候 这个平衡点 是不稳定的。通过计算系统的雅可比矩阵(1在平衡点) ,我们得到的特征值 。 当 ,系统(1)是耗散。

接下来,动态模拟系统(1),设置系统的参数值与初始值代替 。三维吸引子图的系统(1)在图1;二维吸引子图的系统(1)在图2;图3展示了系统的时间序列图1)( , , );图4显示分岔图和相应的李雅普诺夫指数图的变量 改变系统(1);动力系统的敏感依赖性(1图中给出了初始条件5。

当时间往往是无限的,所有非定常流的轨道在任何有界集往往有界集称为吸引子,这样的一组也有非常复杂的几何结构。图1显示系统的轨迹1)移动不规则的形状随着时间的增加。图2显示了不同阶段的输出系统(1)在二维平面上,这也充分体现了系统的轨迹1)是不规则的。因为混沌吸引子是密切相关的,有必要探索吸引子的属性集,以更好地揭示混乱的法律和结构系统(1)。图4展示了系统的分岔图和相应的李雅普诺夫指数图(1参数的变化 ;我们找到了非常复杂的动态行为的系统(1)从图4。系统的李雅普诺夫指数图是定量数量稳定。最大李雅普诺夫指数大于0,这表明该系统具有混沌行为。对于四维系统,如果最大李雅普诺夫指数一度等于0,其余小于0,它可以表明,系统分岔。在系统初始状态的影响1),图5给出了初始值敏感的依赖。系统的灵敏度(失去稳定时) 和 和初始条件的微小变化可能导致观察到的系统的巨大变化,这是敏感的初始状态。蝴蝶效应也是混沌运动的一个重要标志。图5显示了不同轨道稍微倾斜初始值之间的差异,建立快速经过多次迭代,尽管他们的初始状态是没有区别的。

3所示。系统的参数识别基于GA优化LM-BP神经网络方法

3.1。数据采集

该系统是基于污染减排之间的复杂关系,经济增长和环境质量。系统中参数的确定具有重要意义的实际研究。根据中国的统计数据,实际系统的参数通过GA优化LM-BP神经网络方法。实际的污染排放之间的进化关系,经济增长和环境质量进行了分析。能源强度,环境质量与经济增长与这些变量的影响。

本文根据2018年中国统计年鉴,污染排放的主要指标是能源和碳排放引起的能源消耗在一个周期中,经济增长和GDP是主要的选择。环境质量是关键变量,但是如何准确测量是相关研究面临的困难之一。本文主要是指研究超小菁的经济增长质量和任宝平计算环境质量指数使用主成分分析方法(PCA)基于协方差矩阵(19]。为了确保统计口径的一致性(2017年,卫生部修订的生态环境标准体系,调查方法,和相关的统计系统的技术规范。出于这个原因,本文中选择的数据是2017),我们选择了城市人均绿地面积(公顷/城市人口),森林覆盖率(%),该地区被自然保护区(%)从2000年到2017年的积极的环境状况的指标。人均水资源(立方米/人),人均工业废水排放(吨/人),和人均工业固体废物产量(吨/人)被视为积极的环境状况的指标。平均工业废气排放(立方米/人)被视为潜在的环境压力的逆指标,和所有的逆指标被相互积极的治疗,这样所有的环境质量指标的影响是相似的。的尺寸和大小的差别,主要组件将偏见的结果差异较大的指标或大小,所以本文将通过无量纲处理所有的索引。通过观察累积贡献率的主要组件,每个索引的重量是由第一主成分的标准正交特征向量。此外,为了使环境质量指数积极,采用对数逻辑模型标准化数据,所有的数据处理是基于1999。最终的数量如表所示1。

3.2。系统参数识别和模型验证

GA优化LM-BP神经网络方法具有较好的识别精度的参数辨识非线性系统。首先,系统(1)是离散和下列差分方程得到:

前面 实际统计数据作为输入数据集的GA优化LM-BP神经网络 作为输出数据集的GA优化LM-BP神经网络和数据规范化 的形式。所有其他参数随机数。选择适当的前馈神经网络,其输出结果纳入系统(9)。结果与目标输出。通过比较和控制误差 ,确定系统参数如表所示2。

为了验证获取识别参数的可行性,本文选择1980年的数据作为系统的初始值并获得实际的系统图如图6和7。从实际系统的相图,我们可以发现系统稳步发展,这与实际情况是一致的。

4所示。系统的影响因素分析

为了更好地研究系统的稳定性1),以及如何更有效地降低能源强度和提高环境质量,有必要做深入的分析和研究系统的一些关键参数1)。

图8显示了在不同系统参数的影响值能源强度的演变路径和环境质量参数的基础上系统(1)如表所示2和初始条件不变。当 ,系统(1)发展如红色曲线如图所示8;当 ,系统(1)发展如蓝色曲线如图所示8。通过比较图8的影响,我们可以发现,增加投资在环保能源强度和环境质量不明显,这也加剧了经济的不稳定;围绕核心价值波动不是有利于环境污染的控制与时间的课程。因此,简单地增加投资在环保的稳定有效地降低能源强度和改善环境质量是不明显的。

图9显示系统参数的不同值的影响能源强度和环境质量参数的基础上系统(1)如表所示2和初始条件不变。当 ,系统(1)发展如红色曲线如图所示9;当 ,系统(1)发展如蓝色曲线如图所示9。通过比较数据9(一个)和9 (b),可以发现,当 ,能源强度和环境质量波动围绕核心价值的时间。这种现象不利于控制污染排放(也就是说,它不能有效地反映节能和减排的效果),改善环境质量;当 ,能源强度的演变和环境质量趋于稳定以更快的速度和最终稳定有一定价值,这表明一个好的控制系统的发展可以实现或有效控制污染。此外,发现污染排放的峰值到达太早,但从图对环境构成一定威胁9 (b)。这一现象的原因是,污染排放的峰值超过自然环境本身的速度,从外部环境治理,以及污染物在环境中快速积累的最大容量的环境。因此,它是非常重要的控制污染排放的峰值合理控制系统的稳定性和改善环境质量。

图10显示了环境质量的影响下不同的系统参数 ,基于系统的参数(1)如表所示2和初始条件不变。图10显示的参数 ,和的进化系统(1)所示红色曲线;当参数 ,的进化形式系统(1)所示蓝色曲线。通过比较图10当生态环境自我修复的速度 ,能源强度和环境质量波动过程中围绕核心价值,这是不利于控制污染排放,改善环境质量;当 ,能源强度、环境质量和经济最终演变成稳定的值。虽然它不能有效降低能源强度,改善环境质量,并保持经济增长,它可以控制的稳定性控制系统或有效控制污染。

图11显示的参数 ,和系统的进化形式(1)所示红色曲线;当参数 ,的进化形式系统(1)所示蓝色曲线;当参数 ,的进化形式系统(1)是绿色曲线所示。通过比较图11,可以发现,在短期内,环境容量已经在系统上没有明显的影响,但当环境容量减少,周围的环境质量波动的核心价值在时间和振动振幅增加环境容量降低到一定程度时(也就是说,当超过了生态环境的污染影响)。当环境污染的量达到最大容量的生态环境系统、环境系统将会崩溃:也就是说,生态环境恶化,生态系统在这种情况下不能依靠自律来修复。结果,这种情况持续下去,最终和生态环境是卖完了。

5。结论

在这篇文章中,节能和减排与环境约束的模型是由大规模使用动态系统建模方法。模型的稳定性和复杂性分析了深度运用系统科学理论,分析游戏平衡理论,优化控制理论、复杂系统分析和决策理论模型。然后校准环境质量变量的贝叶斯估计,有效地识别和系统参数通过GA优化LM-BP神经网络方法标定的变量和官方数据。最后,关键参数的变化对稳定性的影响,能源强度,系统的环境质量进行了分析。因此,为了改善环境质量,我们需要采取更多的措施同时,使用更多的意味着环境治理和资源,最终实现环境质量和经济之间的“双赢”。

数据可用性

数值模拟数据用于支持本研究的发现是由刘为赵许可制,所以不能免费提供。请求访问这些数据应该向刘伟赵、电子邮件地址:136901672 @qq.com。

的利益冲突

本文的作者没有利益冲突。

确认

这项工作是由中国国家自然科学基金(71471076)和江苏科技大学人才引进项目(KYY18539)。

引用

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