结构分解分析

摘要： 利用中国31省区域间投入产出表和碳排放数据,在增加值贸易视角下,研究中国各省隐含碳贸易。从国内贸易来看,2012年隐含碳调入量最大的三个省份为江苏、浙江和河南,2015年隐含碳调入量最大的三个省份为浙江、广东和河南;2012年隐含碳调出量最大的三个省份为河北、内蒙古和山东,2015年隐含碳调出量最大的三个省份为内蒙古、河北和江苏。从国际贸易来看,中国2012年和2015年均是隐含碳净出口国;隐含碳进出口量前三位的省份均是江苏、山东和广东。总体来说,增加值碳排放系数和增加值系数的变动导致了中国隐含碳出口增加,而列昂惕夫逆矩阵和出口的变动导致了中国隐含碳出口减少。中国应加大碳减排方面的技术投入,优化产业结构,实现碳达峰和碳中和。

摘要： 在全球贸易体系中,美国是中国大气汞排放的主要外部消费驱动力之一。现有研究多核算国际贸易驱动的大气汞排放,识别主要的贸易驱动关系,缺乏中美贸易模式变化对中国大气汞排放的影响分析。本文基于环境扩展型投入产出模型和结构分解分析方法,计算了1997—2017年中美贸易驱动的中国大气汞排放量,并深入分析了贸易相关的社会经济因素对中国大气汞排放变化的相对贡献。研究结果表明:1997—2007年,中美贸易驱动的中国大气汞排放从13.5 t增至32.8 t,2007年后开始回落,2017年回落至13.6 t。贸易规模扩大是推动大气汞排放增加的最主要因素(62.6 t),排放强度降低是大气汞排放减少的最大驱动因素(-67.0 t)。生产技术水平变化和贸易结构变化的贡献相对较小,近年来逐渐起到促进大气汞排放减少的作用,但其贡献不稳定。根据研究结果,提出了加快产业创新升级,优化、稳定贸易结构,提升产品竞争力等建议。

摘要： 对经典消费视角碳排放的概念进行拓展,基于Kaya恒等式和多区域投入产出表,利用结构分解分析方法,分析中国各省份碳排放的主要驱动因素。研究发现:经济发展水平的提高和经济规模的增长始终是促进碳排放增长的主要原因,碳排放强度和能源强度的下降则是抑制碳排放增长的主要原因。在“双碳”目标驱动下,能源结构的低碳化或将成为抑制碳排放增长的关键因素;产业结构的优化对抑制碳排放的增长具有重要结构性意义。

摘要： 伴随全球气候变暖,国内外学者开展了许多贸易隐含碳的研究,但有关湖南省贸易隐含碳的研究仍相对匮乏。文章依据IPCC2006碳排放测算模型、投入产出法对湖南省贸易隐含碳进行了实证评估及结构分解分析。结果表明:(1)湖南省2007-2017年进出口贸易隐含碳呈上升趋势,从2007年的41.63亿吨上升到2017年的95.00亿吨;分部门看,2012年和2017年,金属冶炼和压延加工品部门、化学产品部门的出口贸易隐含碳稳定在前列,进口贸易隐含碳排放较多的有金属矿、煤炭采选产品与金属冶炼和压延加工品部门。(2)影响湖南省贸易隐含碳的因素依据影响力大小依次为直接碳排放系数因素、出口(进口)向量因素和中间投入系数因素。

摘要： 近年来中国社会经济发展模式发生较大变化,结合最新情况探究CO_(2)排放的社会经济影响因素,有助于为中国在后疫情时代推进CO_(2)减排提供决策依据。基于结构分解分析方法探究2017-2020年社会经济影响因素变化对中国CO_(2)排放变化的贡献,并在现有研究基础上结合修订后的统计数据再次评估2010-2017年中国CO_(2)排放变化的社会经济影响因素。研究发现:2017-2020年,生产结构和最终需求结构变化由2015-2017年的CO_(2)减排贡献转变为增排贡献,表明中国在结构性因素调整优化方面具有一定减排潜力。结合修订后的统计数据,2012-2017年能源利用效率和结构性因素变化对CO_(2)排放变化的贡献与现有研究结论存在差异。其中,能源利用效率变化由CO_(2)减排贡献转变为增排贡献,这与金属冶炼和压延加工业等高耗能行业单位产出能耗明显增长有关,同时反映了产品结构不合理将驱动CO_(2)排放增加。此外,各种社会经济因素对CO_(2)排放变化的影响具有明显的行业异质性。其中,电力热力生产和供应业、金属冶炼和压延加工业等重点排放行业受到的影响相对显著。基于此,提出以下建议:(1)调整石油化工等行业生产结构,促进全产业链CO_(2)减排;(2)进一步优化投资结构,引导消费端优先使用可再生能源;(3)优化高耗能行业产品结构,扩大高附加值产品供给;(4)建立跨行业协同减碳机制,推动重点排放行业CO_(2)减排。

摘要： 为弥补缺乏从行业附加值视角研究碳排放强度和部门生产环节碳排放结构的不足,以更好地分析碳排放变动情况,基于消费者视角,同时考虑附加值对碳排放的影响,将引起碳排放的因素分解为能源结构效应、能源强度效应、附加值效应、投入结构效应和最终需求效应并构建研究模型,以广东为例,利用其2007年、2012年和2017年投入产出表数据,采用结构分解分析(SDA)和结构路径分析(SPA)法对广东及其部分行业碳排放情况进行分析。结果表明:对于广东而言,能源强度效应是碳排放减少的主要因素,最终需求效应是碳排放增加的主要因素;直接碳强度和完全碳强度增加的部门主要是能源部门,其碳排放呈现增加状态,其中直接消耗引起的碳排放比例增加,间接消耗引起的碳排放集中在第1和第2层生产环节上;能源强度效应是非能源部门直接碳排放和完全碳强度降低的关键因素。最后,从应对最终需求高碳化对碳排放的影响、能源消费结构和产业结构优化调整以及政府调控手段等方面对促进广东碳减排提出对策建议。

摘要： 在经济快速发展和减污降碳的双重压力下,通过经济结构转型实现协同减污降碳,是广东省可持续发展的迫切需要.本研究利用减排量弹性系数评估SO2、NO_(x)、烟粉尘与CO_(2)排放量变化的协同性,基于环境投入产出模型和结构分解分析方法探究广东省经济结构转型对协同减污降碳的影响.结果表明:①从生产端看,电力热力的生产和供应业以及非金属矿物制品业的大气污染物和CO_(2)排放量较大;从消费端看,建筑业同时排放了大量大气污染物和CO_(2).②2007—2017年生产结构变化和最终需求产品结构变化对减污降碳的影响存在不协同性,未来可通过优化生产结构和最终需求产品结构促进协同减污降碳.研究显示,应以生产结构和最终需求产品结构转型为重要抓手,提高广东省减污降碳的协同性,实现高质量可持续发展.

摘要： 通过编制浙江省2007—2017年可比价能源投入产出表,测算了其直接能源消耗系数、间接能源消耗系数和完全能源消耗系数;同时基于结构分解分析方法对浙江省能源强度变化的影响因素进行了分析。实证研究结果表明:除其他服务业外的5个部门的完全能源消耗系数均呈下降趋势;能源强度呈下降趋势,而能源技术效应是导致能源强度下降的主导因素;最终需求结构效应总体上降低了浙江省5类能源消耗强度。

摘要： 作为我国经济最为发达的省份之一,广东省社会经济可持续发展面临CO2排放量增长的挑战.从多角度分析广东省CO2排放变化的社会经济影响因素,有助于其实现低碳发展.基于投入产出模型,从生产、需求和供应角度分析1987—2015年广东省CO2排放量的变化;此外,采用结构分解分析方法,从需求和供应角度量化广东省各种社会经济因素对CO2排放变化的相对贡献.结果表明:①与生产端相比,需求侧和供给侧的研究有助于识别不同的关键行业,如建筑业(需求侧)、金融和保险业(供给侧).②降低碳排放强度是减少广东省CO2排放的主要因素,而人均最终需求水平和人均初始投入增加是推动广东省CO2排放增加的主要因素.③生产结构、最终需求结构和初始投入结构变化导致CO2排放量略有增加,表明广东省具有较大的通过调整结构性因素减排CO2的潜力.综上,建议除了生产端CO2减排措施外,广东省还应采取需求侧和供给侧相关措施,如优化消费行为、产品分配行为和初始投入结构等.

摘要： 研究目标:考察2007～2015年中国服务业增加值占GDP比重上升的成因,并结合国际数据对“去工业化”问题重新审视,探究中国经济结构的差异性特征.研究方法:运用拓展的结构分解分析方法测算不同驱动因素对中国服务业增加值占GDP比重上升的贡献程度;并结合隐含增加值的概念,运用多国面板数据回归重新审视“去工业化”问题以及中国服务业扩张中的独特之处.研究发现:“生产结构因素”在研究区间内对中国服务业扩张的贡献率最大,“最终需求因素”次之,“相对价格因素”和“相对增加值率因素”也有一定正贡献,“国内供给率因素”贡献为负.与国际经验值相比,中国经济现阶段的服务业扩张呈现显著结构性差异,服务业扩张与第一、二产业之间关联相对更为紧密,“中间投入渠道”是主渠道.中国当前处于去工业化的“第一拐点”和“第二拐点”之间.研究创新:拓展了结构分解分析框架,更为系统地探究服务业增加值占GDP比重变化驱动因素;通过纳入服务业中间投入的“修正的制造业增加值/GDP”重新检验产业结构变迁与经济发展水平关系的国际经验,提炼中国的典型特征事实.研究价值:有助于从产业相互关联的视角,在结构和机制层面加深文献对产业结构演进规律尤其是近年来中国经济服务业化和去工业化等问题的理解,可更科学地为诸如产业结构转型、制造业与服务业融合发展等政策议题提供参考.

摘要： 本发明公开了一种基于数据结构化分解的脑电信号分析方法。大脑不同的皮层之间虽然负责不同的功能，但却会相互影响，易受干扰，这造成了脑电信号的非线性以及非平稳性的特点。本发明如下：1、采集受试者的脑电数据；2、对二维脑电数据进行分解。3、分别求解出全局信息低秩矩阵、公共信息矩阵、噪声矩阵。4、构建样本子空间与识别方案。本发明提供了一种能够区分不同应用场景的新型和有效的生理信号处理方式，能够有效进行脑电信号处理，可以在脑电信号中分离出适合于模式识别的脑电本征部分和差异化部分，以及会影响识别准确率的噪声部分；利用分离出的本征部分和差异化部分，能在多种脑电识别任务中，提高识别的准确率。

摘要： 本发明公开了神经网络领域内的一种基于非负矩阵分解的时序结构脑网络分析方法，包括以下步骤：1）构建非负的时序结构脑网络，对应每个时间点构建一个网络表示不同脑区间的相关性；2）采用非负矩阵分解作为基本模型将时序结构脑网络分解成多个元网络，要求分解后的元网络和元网络的发育轨迹都满足非负约束；3）通过添加核范数正则项对真实的时序脑网络进行低偏置重建；4）对分解后的元网络所对应的发育轨迹施加时序平滑性正则项；5）对分解后的元网络施加正交约束，使得元网络之间相互不重叠，用于揭示不同的大脑子网络发育模式，即不同脑区集合间的协同发育模式，本发明为健康大脑网络的发育提供了一个基准，可用于大脑发育研究中。

摘要： 本发明公开了一种分解槽组结构。该分解槽组呈U型结构，且这样设置所述U型结构的拐弯处：在保持分解槽的槽间距的情况下，使得分解首槽和分解末槽距离最近。本发明的方法通过将分解槽组设置为U型结构，并使得分解首槽和分解末槽紧邻，实现了节能减耗的效果，并且能达到相同的生产目的。

摘要： 本发明公开了一种用于商用车整车性能指标分解分析平台，包括测试台，所述测试台上设有条平行的且间距可调的第一滑道和第二滑道，第一滑道上设有第一轮胎座和第二轮胎座，第二滑道上设有第三轮胎座和第四轮胎座，其中第一轮胎座、第二轮胎座、第三轮胎座和第四轮胎座的上端部与测试台的上表面在同一平面上且均与信号采集仪电连接，信号采集仪外接计算机终端。这种分析平台成本低廉、可操纵性和普适性好，可用于对车辆的驾驶平顺性和操纵稳定性性能的测试。本发明同时还公开了用于商用车整车性能指标分解分析方法，这种方法简单可行，能降低整车性能分析的成本和测试工作量。

摘要： 本发明属于力学分析技术领域，公开了一种基于板单元变形分解的空间结构性能量化分析方法，包括以下步骤：在空间直角坐标系下构建板单元的空间变形，采用正交分解理论得到板单元基本位移和基本变形的基向量，进而得到板单元的完备坐标基矩阵；建立三维板空间结构模型，采用板单元对板结构进行划分，得到板单元在受到任意载荷工况下产生任意位移或变形后的节点坐标位移向量；板单元在受到任意载荷工况下产生任意位移或变形后的投影系数向量；得到板单元在受到任意载荷工况下产生的基本位移信息和基本变形信息，判别出板单元在受到任意载荷工况下产生的主要位移或主要变形及次要位移或主要变形，从而实现对板空间结构的变形分解与变形的量化分析。

摘要： 本发明公开了一种具有控温控压结构的生化试剂分解式分析法，属于生化试剂检测领域，一种具有控温控压结构的生化试剂分解式分析法，其具体方法步骤如下：提取待分析的生化试剂，然后对试剂进行控温空压预处理，然后选择试剂A和试剂C,并控制温度和气压，进行持续分解，然后对试剂D进行离心，对试剂B组和试剂E进行生化试剂分析仪分析，然后分别记录分析的结果，并分别标记，然后对试剂等分，并加入对应的检测试剂，然后记录实验结果，并比较，得出分析结果，它可高效检测出生化试剂中的成分，并根据比对结果降低生化试剂中的成分干扰，保证了生化试剂的检测准确性，同时便于对生化试剂分离，降低了分解的难度，提高了生化试剂的检测效率。

摘要： 本发明公开了一种基于数据结构化分解的脑电信号分析方法。大脑不同的皮层之间虽然负责不同的功能，但却会相互影响，易受干扰，这造成了脑电信号的非线性以及非平稳性的特点。本发明如下：1、采集受试者的脑电数据；2、对二维脑电数据进行分解。3、分别求解出全局信息低秩矩阵、公共信息矩阵、噪声矩阵。4、构建样本子空间与识别方案。本发明提供了一种能够区分不同应用场景的新型和有效的生理信号处理方式，能够有效进行脑电信号处理，可以在脑电信号中分离出适合于模式识别的脑电本征部分和差异化部分，以及会影响识别准确率的噪声部分；利用分离出的本征部分和差异化部分，能在多种脑电识别任务中，提高识别的准确率。

摘要： 本发明公开了神经网络领域内的一种基于非负矩阵分解的时序结构脑网络分析方法，包括以下步骤：1）构建非负的时序结构脑网络，对应每个时间点构建一个网络表示不同脑区间的相关性；2）采用非负矩阵分解作为基本模型将时序结构脑网络分解成多个元网络，要求分解后的元网络和元网络的发育轨迹都满足非负约束；3）通过添加核范数正则项对真实的时序脑网络进行低偏置重建；4）对分解后的元网络所对应的发育轨迹施加时序平滑性正则项；5）对分解后的元网络施加正交约束，使得元网络之间相互不重叠，用于揭示不同的大脑子网络发育模式，即不同脑区集合间的协同发育模式，本发明为健康大脑网络的发育提供了一个基准，可用于大脑发育研究中。

摘要： 本发明属于环境科学领域，尤其涉及一种基于结构分解的碳排放影响因素的分析方法，包括(1)计算直接碳排放系数Ac；(2)计算碳减排技术效应引起的碳排放总量变化△Pc

摘要： 本发明公开的一种多环芳烃排放的投入产出分析和结构分解方法，包括以下步骤：获取若干年份的投入产出表并设定行业分类；根据价格指数，将投入产出表转换为指定年份价格；确定各个年份各个行业的各多环芳烃排放系数；进而获取多环芳烃总量；依据多环芳烃总量得到一列排放强度矩阵；通过投入产出表获取消费和投入系数矩阵，进行排放连锁分析，得到基于消费端和基于投入端的连锁矩阵；获取后向联系值和前向联系值，确定关键排放行业；本发明用于确定消费端和投入端的多环芳烃排放量，能明确在产业链中占排放主导的关键行业；通过年份结构分解分析，确定各社会经济因素对不同年份间的多环芳烃排放变化量的贡献，可用于制定各行业的多环芳烃减排策略。