| 摘要 | 第5-7页 |
| ABSTRACT | 第7-9页 |
| 第一章 绪论 | 第14-24页 |
| 1.1 研究背景 | 第14-18页 |
| 1.2 研究目的与意义 | 第18-19页 |
| 1.3 研究目标 | 第19-20页 |
| 1.4 研究内容 | 第20-22页 |
| 1.5 技术路线 | 第22-23页 |
| 1.6 本章小结 | 第23-24页 |
| 第二章 国内外研究与实践 | 第24-42页 |
| 2.1 国外关于大气污染物与温室气体协同减排的研究与实践 | 第24-26页 |
| 2.1.1 大气污染物与温室气体协同性的研究 | 第24-25页 |
| 2.1.2 协同减排途径的研究 | 第25页 |
| 2.1.3 协同模型的研究 | 第25-26页 |
| 2.2 国内关于大气污染物与温室气体协同减排的研究与实践 | 第26-36页 |
| 2.2.1 “协同”的研究与实践 | 第27-28页 |
| 2.2.2 “协同减排”的研究与实践 | 第28-30页 |
| 2.2.3 “城市能源”的研究与实践 | 第30-32页 |
| 2.2.4 “碳减排”的研究与实践 | 第32-34页 |
| 2.2.5 “城市能源与碳减排”的研究与实践 | 第34-36页 |
| 2.3 能流图的研究与实践 | 第36-40页 |
| 2.3.1 能源平衡体系 | 第36-38页 |
| 2.3.2 能源利用效率 | 第38-39页 |
| 2.3.3 能流图 | 第39-40页 |
| 2.4 当前研究中存在的问题 | 第40页 |
| 2.5 本章小结 | 第40-42页 |
| 第三章 理论基础与研究方法 | 第42-54页 |
| 3.1 基本概念 | 第42-43页 |
| 3.1.1 协同学 | 第42页 |
| 3.1.2 协同效应 | 第42-43页 |
| 3.1.3 协同减排 | 第43页 |
| 3.1.4 能流-碳流系统 | 第43页 |
| 3.2 相关理论 | 第43-46页 |
| 3.2.1 环境管理学 | 第43-45页 |
| 3.2.2 环境经济学 | 第45-46页 |
| 3.3 技术方法 | 第46-52页 |
| 3.3.1 人工神经网络 | 第46-47页 |
| 3.3.1.1 人工神经网络的定义 | 第46页 |
| 3.3.1.2 人工神经网络的分类与原理 | 第46-47页 |
| 3.3.2 灵敏度分析 | 第47-48页 |
| 3.3.2.1 灵敏度分析的定义和意义 | 第47-48页 |
| 3.3.2.2 灵敏度分析的步骤 | 第48页 |
| 3.3.3 回归分析 | 第48-51页 |
| 3.3.3.1 回归分析的定义 | 第48页 |
| 3.3.3.2 回归分析的主要内容 | 第48-51页 |
| 3.3.4 多目标规划 | 第51-52页 |
| 3.3.5 系统动力学 | 第52页 |
| 3.4 本章小结 | 第52-54页 |
| 第四章 城市能流-碳流系统分析模型构建 | 第54-74页 |
| 4.1 城市能流-碳流系统分析模型框架 | 第54-56页 |
| 4.1.1 模型的结构 | 第54-55页 |
| 4.1.2 模型的功能 | 第55-56页 |
| 4.1.3 模型的特点 | 第56页 |
| 4.2 城市能流-碳流图的绘制 | 第56-64页 |
| 4.2.1 能流图的绘制 | 第57-59页 |
| 4.2.2 能流-碳流图的绘制 | 第59-64页 |
| 4.2.2.1 碳排放量的估算方法及数据来源 | 第60-61页 |
| 4.2.2.2 能流-碳流图的绘制 | 第61-64页 |
| 4.3 影响 SO_2、NOX、CO_2排放的因素分析 | 第64-67页 |
| 4.4 影响因素辨识方法选择 | 第67-69页 |
| 4.4.1 主成分回归分析法 | 第67-68页 |
| 4.4.2 人工神经网络法 | 第68-69页 |
| 4.4.3 聚类回归方法 | 第69页 |
| 4.5 大气主要污染物排放影响机理分析方法 | 第69-71页 |
| 4.5.1 数据来源 | 第69页 |
| 4.5.2 人工神经网络法进行函数逼近和灵敏度分析 | 第69-71页 |
| 4.6 本章小结 | 第71-74页 |
| 第五章 城市能流-碳流系统协同减排优化方案研究 | 第74-84页 |
| 5.1 多目标规划方法的适用性分析 | 第74-75页 |
| 5.2 多目标规划方法模型建立 | 第75-80页 |
| 5.2.1 模型的结构 | 第75-77页 |
| 5.2.1.1 目标函数 | 第75-76页 |
| 5.2.1.2 约束条件 | 第76-77页 |
| 5.2.2 模型的系数 | 第77-80页 |
| 5.3 模型的计算方法 | 第80-82页 |
| 5.4 本章小结 | 第82-84页 |
| 第六章 能流-碳流系统仿真模型的构建 | 第84-92页 |
| 6.1 系统动力学仿真适用性分析 | 第84-85页 |
| 6.2 城市能流-碳流系统分析 | 第85-86页 |
| 6.2.1 城市能流-碳流系统动力学模型建立的目的 | 第85页 |
| 6.2.2 系统动力学仿真模型建立 | 第85-86页 |
| 6.3 城市能流-碳流系统仿真模型的构建 | 第86-90页 |
| 6.3.1 模型的结构 | 第86页 |
| 6.3.2 因果关系分析 | 第86-87页 |
| 6.3.3 模型的主要变量 | 第87-88页 |
| 6.3.4 SD 流程图的绘制 | 第88-90页 |
| 6.3.5 模型参数的说明 | 第90页 |
| 6.3.5.1 模型参数的种类 | 第90页 |
| 6.3.5.2 模型参数的估算方法 | 第90页 |
| 6.4 本章小结 | 第90-92页 |
| 第七章 实例研究——以天津市为例 | 第92-140页 |
| 7.1 天津市经济、社会及能源概况 | 第92-102页 |
| 7.1.1 经济发展现状 | 第92-93页 |
| 7.1.2 能源消耗现状 | 第93-97页 |
| 7.1.2.1 能源消费量 | 第93-94页 |
| 7.1.2.2 各部门能源消耗现状 | 第94-97页 |
| 7.1.2.3 一次能源消费结构 | 第97页 |
| 7.1.2.4 在全国能源消费情况中天津的地位 | 第97页 |
| 7.1.3 二氧化碳排放现状 | 第97-100页 |
| 7.1.4 二氧化硫和氮氧化物排放现状 | 第100-102页 |
| 7.1.5 区域性复合型污染特征凸显 | 第102页 |
| 7.2 天津市能流-碳流图 | 第102-105页 |
| 7.3 天津市 SO_2、NO_X与 CO_2协同减排影响机理分析 | 第105-119页 |
| 7.3.1 采用主成分分析法进行影响机理分析 | 第105-114页 |
| 7.3.2 采用人工神经网络方法进行影响机理分析 | 第114-116页 |
| 7.3.3 数据计算结果 | 第116-119页 |
| 7.4 天津市大气污染物与 CO_2协同减排优化方案 | 第119-122页 |
| 7.5 协同减排优化方案与大气污染治理效果响应仿真分析 | 第122-138页 |
| 7.5.1 数据及参数的确定 | 第122-124页 |
| 7.5.2 情景设定 | 第124页 |
| 7.5.3 系统仿真试验与结果分析 | 第124-136页 |
| 7.5.4 对策建议 | 第136-138页 |
| 7.6 本章小结 | 第138-140页 |
| 第八章 结论 | 第140-144页 |
| 8.1 论文结论 | 第140-142页 |
| 8.2 创新与贡献 | 第142页 |
| 8.3 进一步展望 | 第142-144页 |
| 参考文献 | 第144-149页 |
| 攻读学位期间所取得的相关科研成果 | 第149-151页 |
| 致谢 | 第151-152页 |
