DreamBlooms/HansPub-15000-to-45000 huggingface dataset:
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user: 摘要 本文主要讲述当前能源储备状况及未来预期的情况，分析太阳能的特性及使用太阳能光伏发电的意义和价值，并对此前相关研究进行总结。对当前国内外的主流的太阳能光伏预测方法进行了详尽的分类，分析了各类方法的特点、可以达到的预测精度、优缺点和未来太阳能光伏预测方法的发展趋势。本文对太阳能光伏预测的研究具有一定的研究意义。
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user: 1. 引言 1.1. 太阳能预测研究的意义 进入21世纪以来，世界各国经济、科技、社会发展迅速，发展带来的能源问题也随之而来。2018年中旬发布的《BP世界能源统计年鉴》 [ 1 ] 提到，在过去的一年中全球一次能源消费增长2.2%，相比于上一年上涨了1个百分点，也高于近十年平均增速1.7%的水平，是2013年以来的最快增速。2017年底，全球范围内探测到的石油储量为16，970亿桶，同比下降了5亿桶(0.03%)，按照2017年产量水平可满足世界未来52.6年的产量。全世界探明煤炭储量目前满足134年的全球产量。对于石油、天然气这种化石能源来讲，过度消耗会产生不可逆的后果，为了实现当今世界能源的可持续发展，各个领域逐步采用可再生能源代替原有的化石能源实现其功能。 太阳能相对于人类来说是最直接的、最方便的清洁能源，光伏发电(Photovoltaic power generation)是目前太阳能利用的一种主要形式 [ 2 ]。光伏发电分为离网和并网两种形式，随着光伏并网技术的成熟，并网形式已成为主流趋势。太阳能光伏发电系统的发电量会受到光照强度、季节类型、天气类型、温度、湿度等影响，因此采集到的太阳能数据会具有很大的随机性。为确保用电安全、能源调度合理性及能源利用率，对太阳能光伏发电量进行相关预测具有重要意义。 1.2. 太阳能预测研究概述 从20世纪80年代开始，由于世界能源消耗加速，德国、西班牙、美国和日本等国率先进入了太阳能光伏发电领域。为了保障本国电网运行的稳定性、可靠性，他们均开展了太阳能光伏发电量预测理论和应用技术研究，并取得了较为丰硕的研究成果 [ 3 ]。 根据预测时间的不同，光伏发电系统的预测可以分为长期、中期和短期预测。中长期预测时长为30天至365天，短期预测时长为几分钟到几天 [ 4 ]。光伏发电功率短期预测效果将直接影响电力系统的用电安排和调度，因此，光伏发电功率的短期预测得到了国内外相关研究者重点关注 [ 5 ]。 光伏发电系统短期预测的预测方法又可分为间接法和直接法 [ 3 ]：间接法，先预测太阳的辐射强度，再依据光电转换效率计算预测短期预测的输出功率。直接预测法，根据数学统计预测方法，将气象数据和光伏发电站历史发电功率数据输入到建立好的预测模型中，由模型的输出得到短期预测的输出功率。间接法模型不需要大量的数据支撑 [ 6 ]，但其建模过程十分复杂、运算量大、预测精度不高。直接法预测精度高，建模过程简单、计算量比较小，但需要利用大量的历史数据。直接法在光伏发电功率短期预测中得到广泛的应用。
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user: 2. 光伏发电功率预测的物理方法 2.1. 电子元件模型预测法 电子元件模型法是国外学者研究得到的一种基于光伏电池的硬件预测方法。在上世纪80年代时间序列法问世的同一时期，美国学者最先提出了基于光伏半导体设备进行光伏发电预测的原理，它以温度、太阳辐射和太阳辐射分布为预测模型的输入 [ 7 ]；二极管是物理学中常用的一种元器件，诺贝尔奖获得者Green由此获得启发提出了二极管模型(Diode Model)预测法 [ 8 ]；该预测方法只是对于光学器件的初步尝试，随后西班牙学者在此基础上进一步提出了Araujo-Green [ 9 ] 预测方法。 2.2. 简单物理模型预测法 简单物理模型法是光伏发电产业在欧洲发展至上世纪90年代得到的产物，这是物理类预测方法中非常重要的一项研究成果。德国Oldenburg大学是这个研究的先驱者，卫星探测数据、气象观测数据和电力参数首次被专辑的学者全部应用在光伏发电功率的预测过程中 [ 10 ]；在此基础之上，有学者将太阳能辐射强度、观测和卫星遥感反演辐射资料等也加入进行光伏发电功率预测的物理模型中 [ 11 ]。湖北省气象局带头开展了国内的相关工作，其研制出的“太阳能光伏发电预报系统(1.0版)”，已被国内多家光伏电站使用 [ 12 ]。由于简单物理模型方法的平均预测误差范围是5.0%~20.0%，所以简单物理模型方法在国内外中小型并网光伏发电站中得到广泛应用。 2.3. 复杂物理模型预测法 当今社会，人们对于能源的需求量日益增加，煤炭等不可再生能源储量已濒临匮乏，同时风力发电、太阳能发电并入电网也伴随着巨大的风险，因此为了降低电网运行中存在的风险，就要求低于发电量预测准确度需要达到高准确度的要求。由此，德国一大学率先提出的复杂物理模型预测法 [ 13 ]；经实际测试后得到的结果显示，该预测方法的预测误差基本处于5.0%以下，得到了很好的预测效果。为了能够进一步提高预测光伏发电功率的准确度，日本的学者在预测时增加了阴影、太阳能采集板、气象条件这三种参数，来提高预测模型的预测精确度 [ 14 ]。 复杂物理模型类预测方法结合了光伏发电原理和数值天气预测模式，同时又考虑了多种天气因素，包含了较为复杂的数据结构，可以预想，复杂物理模型预测方法是未来大型并网光伏发电站主要应用的预测方法。
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user: 3. 光伏发电功率预测的统计方法 3.1. 时间序列法 时间序列法是国内外专家学者最开始进行光伏发电功率的出发点，国外的相关研究起步时间要略早于国内。上世纪80年代开始，国外关于光伏发电功率步入正轨。最先开始此项研究的学者是来自西班牙马拉加大学的Sidrach-de-Cardona [ 3 ]，他提出将多元线性回归模型光伏发电量的预测相结合，这一结合是光伏发电领域中的一次重要尝试；随后日本在此和项研究上进一步改进，他们建立了一种多元回归预报方程 [ 15 ]，并将它用于世博园的逐小时光伏发电量预测，得到了较好的结果。Chowdhury是最早将两种自回归滑动模型(ARMA和ARIMA)应用于的光伏发电量预测的科研人员 [ 16 ]。随后一所大学的教授改进了ARMA模型，然后将新的模型进行了晴天条件下逐小时光伏发电量预测，但整体预测误差均在25%以上，因此效果是有所欠缺的；同时也有专家学者对ARIMA模型进行了改进，进行了小型光伏发电系统进行了预测实验 [ 17 ]。云南师范大学的李光明引领了国内光伏发电功率的预测研究，他采用的研究方法是多元线性回归模型 [ 18 ]；东北电力大学的兰华也对吉林地区进行了晴天条件下的相关测试工作 [ 19 ]。 在光伏电站发电量预测技术发展的早期，时间序列法是研究的重点，模型预测误差一般在9.0%~45.0%之间。但由于时间序列法在实际应用中预测能力较差，没有得到广泛的应用。 3.2. 时间趋势外推法 灰色理论和马尔可夫链是光伏发电功率的预测过程中的两种重要的方法。进入90年代以后，美国宇航局的科学家Safie就提出了将马尔可夫链应用在光伏发电系统的思想 [ 20 ]；而随着马尔科夫链在光伏发电功率的研究过程中的不断深入，法国研究员Muselli发现马尔科夫链具有自身局限性，即建立的模型对天气条件极为敏感 [ 21 ]。而国内学者同样对此进行了相关研究，合肥工业大学的丁明等采用马尔科夫模型对某一特定地点进行晴天条件下的光伏发电量预测，但预测误差在9.0%~56.0%之间，即预测结果的波动性较强 [ 22 ]；随后另一所大学的教授提出了一种将灰色理论和马尔科夫相结合的预测模型 [ 23 ]，并在学校进行了相关发电量预测的测试工作。以上的一些研究成果是光伏发电功率预测领域早期获得的一些典型成果。但此类方法的都有一个缺点，就是建立模型的预测精度对天气敏感度极高，因此后续的一些研究过程已不再进行相关的后续研究。 3.3. 点预测法 贝叶斯法、SVM支持向量机法、广义可加模型法、随机森林法是目前国内外短期预测中主要的预测方法。法国一家太阳能协会在对光伏发电量进行预测时应用了SVM和广义可加模型法，同时对叠加模型进行了相应的预测实验 [ 24 ]。意大利一所大学的Bracale教授等在光伏发电功率的预测过程中应用了贝叶斯统计理论 [ 25 ]。而国内对于点预测法的研究，栗然等人将SVM支持向量机法应用于光伏发电预测系统，并同时结合了气象资料和美国航天局提供的地区太阳辐射数据，进行了更加权威的预测分析 [ 26 ]；随后又有其他人员在此基础上进行了相关改进。点预测类方法误差大致处于在8.0%~13.0%之间，从总体看预测精度比较接近。 3.4. 概率预测法 近十年，由于新型统计预测理论的不断发展，研究者们在光伏发电站发电量的预测中增加了支持向量机分数位回归(QSVM)和分位数回归森林两种方法。国外对此项研究已经取得了进展，而国内还未开展此项研究工作。目前概率预测方法还不成熟，仍处于试验阶段。 3.5. 智能预测法 智能预测法最早出现于90年代的日本，研究者们分析了温度、日照强度、辐射强度、湿度、风速等数据，并将这些数据作为预测时的辅助条件，同时将前向反馈神经网络(FFNN)作为中心方法 [ 27 ]；随后又出现了多种其他的神经网络模型 [ 28 ]。近几年关于神经网络的研究不断深入，美国学者将模糊ARTMAP神经网络应用于光伏系统发电量预测 [ 29 ]；意大利的一个市将Mellit自适应小波网络 [ 30 ] 方法应用于光伏电站发电量预测，根据数据统计，预测误差在3.9%~6.6%之间。 近些年来，又有国内外研究学者提出了一些神经网络与其他技术结合的预测方法，并取得了一定成果。文献 [ 31 ] 基于两层前馈神经网络模型，采用最小均方误差(Least Mean Square， LMS)学习算法，能够预测大规模的光伏发电系统的输出功率。文献 [ 26 ] 使用布谷鸟算法优化了BP神经网络，对于预测精度的提高有很明显的作用。文献 [ 32 ] 将Elman神经网络与果蝇优化算法(FOA)结合建立预测模型，利用FOA的全局寻优性能克服了神经网络收敛速度慢的缺点。文献 [ 33 ] 将自组织特征映射模型与小波神经网络相结合，对不同天气进行聚类和建模，该预测方法显著提高了预测精度，但是容易陷入局部最小问题。 而国内华中科技大学开展了采用RBFNN方法预测本校18 kW光伏系统逐小时发电量的技术试验，并在此基础上将其建立成模型 [ 34 ]。 由于智能预测方法精度较高，预测误差在3.0%~11.0%中间，目前已经成为国内外统计类预测技术研究的重点，也是近些年中小型并网光伏发电站的主要预测方法之一。
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user: 4. 结论 本文主要对当前国内外的太阳能光伏发电的预测方法研究趋势进行了分析，对每种主流方法的代表性算法、各种算法的优缺点和目前研究达到的精度水平做了梳理和分析，总结了太阳能光伏发电的预测方法目前的发展状况以及未来的发展趋势。本文对于研究太阳能光伏发电量的预测方法具有一定的研究意义。
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user: 摘要 城市信用环境与经济增长水平之间的影响关系，一直是学界关注的重点问题。本文研究的主要目的在于，探究京津冀城市群信用环境与经济增长影响关系，并就如何促进京津冀城市群经济快速稳定增长提出有效建议。依据现有研究，本文利用固定效应模型及LSDV估计方法进行实证分析，研究发现：城市信用环境能够通过消费、投资、政府购买及出口来间接影响城市群经济的增长；人均消费性支出、全社会固定资产投资、政府购买、净出口受城市信用环境的影响。
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user: 1. 引言 我国改革开放四十多年来，京津冀城市群发展十分迅速，目前已成为我国第三大增长极。纵观历史，京津冀城市群发展确实成绩显著，但是和珠三角及长三角城市群相比，京津冀城市群的综合优势比较高，发展效果却远不如另外两个城市群。2015年4月30日，中央审议通过了《京津冀协同发展规划纲要》，京津冀协同发展问题上升为国家发展战略。此后，我国经济和社会发展变为“一核、双城、三轴、四区、多节点”的空间布局，并提出要在京津冀城市群交通一体化、生态环境保护、产业升级转移等重点领域率先取得突破。2019年7月16日在雄安新区召开了京津冀协同发展工作现场会议，会议中提出京津冀协同发展已经进入到滚石上山、爬坡过坎、攻坚克难的关键阶段时期，需要下大力气推进包括信用建设等各项工作。同时，在推动京津冀经济发展的同时找出城市信用环境与经济发展的关系及其影响原理，对于今后京津冀经济快速平稳发展具有十分重要的意义。
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user: 2. 文献综述 信用是指依附于人与人之间、单位与单位之间以及商品交换之间形成的一种相互信任的生产关系和社会关系。赵文燕等(2019) [ 1 ] 认为信用既是一种资本同时又是一种生产要素，作为一种资本它本身具有价值，而且具有交换的功能；作为一种生产要素必然要参与市场分配。章政等(2019) [ 2 ] 认为信用可以从经济的角度定义为一种关于“借钱还钱”交易的特殊形式，是指以交易的一方承诺在未来的某一天履行以偿还义务为前提，而另一方为其提供资金、商品或某种服务的行为。 有关信用环境的研究大多集中于“十六大”以后，学者们从不同的角度对于信用环境的定义与内涵做了相关研究。信用环境是指企业与企业之间、企业与个人之间以及个人与个人之间等群体之间的诚信关系所构成的一种诚信环境。张淳清(2008) [ 3 ] 从影响信用环境的因素角度分析阐述了信用环境的概念，并认为信用环境是由个人、企业、政府及国外等多个部门在进行的以偿还为条件的一种特殊的价值运动。张维迎等(2002) [ 4 ] 和刘凤委等(2009) [ 5 ] 认为区域信用有广义和狭义之分，从狭义角度分析，信用环境是关于商业信用管理的制度环境；从广义角度分析，信用环境是影响信用环境因素并分列出来的经济环境、金融环境以及法律环境的各信用子环境的集合。姚小义等(2013) [ 6 ] 认为信用环境是由若干个子系统构成的一个较为复杂的系统。池仁勇等(2019) [ 7 ] 和赵雨晴等(2020) [ 8 ] 认为信用环境是交易双方在进行交换活动中，所面临的影响交易活动的决策基础信用信息及其背景，它主要用来衡量城市政务、商务、社会及司法信用建设情况。 Fukuyama (1995) [ 9 ] 认为良好的信用环境对于经济的发展起到一定的促进作用。Fink等(2006) [ 10 ] 对美国、英国、法国、意大利、德国、日本和荷兰七个发达国家1950~2001年的数据进行研究发现，除德国外，其他六个国家的信贷增长、债券市场发展和股票市场发展都是GDP增长的原因。李卫(2007) [ 11 ] 认为消费与投资受信用环境的影响，信用环境降低会大大减弱人们的消费与投资，进而降低经济的增长。高霞和王然(2007) [ 12 ] 运用协整检验和误差纠正模型对中国信用规模与经济增长的长期稳定关系进行了实证研究，并发现GDP与信用总规模之间存在协整关系，信用规模对经济增长的拉动作用明显。沈钦华等(2011) [ 13 ] 通过构造VAR模型发现信用规模与经济增长之间存在长期均衡关系且为正相关关系。余泳泽等(2019) [ 14 ] 认为信用环境通过影响金融效率及产业发展等方面间接影响经济的增长。 综上所述，投资、出口、消费、政府购买及城市信用环境都会拉动国民经济的增长，而投资、净出口、消费是拉动国民经济增长的主要因素，信用环境通过投资、净出口、消费间接影响国民经济的增长。
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user: 3. 模型构建 基于以上研究，为了研究城市信用环境对经济增长的影响，本文依据数据的可获得性，选用城市信用环境、城市信用环境得分与全社会固定资产投资、人均消费性支出、政府购买及净出口乘积作为解释变量，人均消费性支出、全社会固定资产投资、政府购买以及净出口作为控制变量。 3.1. 面板模型与变量的设定 发展经济学认为，一国的经济增长是指一个国家的产品和劳动数量的增加，或按人口平均的实际产出的增加，通常用GDP或人均GDP表示。随着我国经济的快速发展，越来越多的学者将GDP作为衡量国民经济增长的重要指标。本文将GDP作为被解释变量，GDP的变化主要反映了区域经济增长状况的变化，依据利用层次分析法计算出的各城市信用环境得分与全社会固定资产投资、人均消费性支出、政府购买及净出口乘积作为解释变量。为了消除其他因素对实验结果的影响，本文选用全社会固定资产投资、人均消费性支出、政府购买及净出口作为控制变量并进行实证分析。 为了研究城市信用环境对经济增长的影响，具体设定模型为： Y = α + k X + β 1 X × Z 1 + β 2 X × Z 2 + β 3 X × Z 3 + β 4 X × Z 4 + γ Z 1 + δ Z 2 + λ Z 3 + θ Z 4 其中，Y表示经济增长率，X表示城市信用环境，全社会固定资产投资、人均消费性支出、政府购买及出口总额分别用Z 1 、Z 2 、Z 3 、Z 4 表示，α、k、γ、δ、λ、θ、β 1 、β 2 、β 3 、β 4 分别表示模型的常数项及变量X、Z 1 、Z 2 、Z 3 、Z 4 及交叉项X × Z 1 、X × Z 2 、X × Z 3 、X × Z 4 的系数项。 3.2. 数据来源及处理 面板数据基于2003-2017年京津冀13个地级市城市的数据。数据均来源于各城市统计年鉴、政府工作报告、检察院工作报告以及工商局、公安局、教育局、环保局等工作报告等。 为了消除数量级与指标单位的不统一问题，对所有的数据进行了标准化处理，以实现数据的无量纲化，其变化方法为经过Z-score标准化变换如公式(3-1)： Z = ( X i j − X ¯ j ) / S j (3-1) 其中， X j = ∑ i = 1 j = b X i j / k ， S j = ∑ i = 1 j = b ( X i j − X ¯ j ) 2 / ( b − 1 ) ，得标准化矩阵Z。 本文所利用的京津冀城市群信用环境的评分结果，参照田玉雪和谢朝阳(2020) [ 15 ] 评价结果。
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user: 4. 实证分析 4.1. 面板单位根检验 在进行面板数据回归之前需要通过单位根检验来验证数据的平稳性，以防止出现伪回归的现象。 运用Eviews10.0软件，对京津冀13个地级市城市的国民生产总值Y、城市信用环境X、全社会固定资产投资Z 1 、人均消费性支出Z 2 、政府支出Z 3 、净出口Z 4 、交叉项X × Z 1 、X × Z 2 、X × Z 3 、X × Z 4 进行单位根检验，其检验结果见表1： Table 1 Unit root test of panel dat 变量 包含趋势项 LLC检验 ADF-F检验 Y 是 (−5.9041， 0) (91.3100， 0.0289) X 是 (−4，5818， 0) (45.9888， 0.0091) Z 1 是 (−5.7478， 0) (84.5170， 0) Z 2 是 (−2.6279， 0.0043) (35.8366， 0.0947) ΔZ 2 否 (−4.0922， 0) (46.5361， 0) Z 3 是 (−3.2073， 0.0073) (39.6356， 0.0813) ΔZ 3 否 (−6.9127， 0) (73.3917， 0.0300) Z 4 是 (−5.2176， 0.0035) (53.8366， 0.0537) ΔZ 4 否 (−7.0232， 0) (81.3517， 0) X × Z 1 是 (−4，5818， 0) (45.9888， 0.0091) X × Z 2 是 (−5.9127， 0.0315) (57.0031， 0.0166) X × Z 3 是 (−2.1364， 0.0317) (28.0783， 0.1714) ΔX × Z 3 否 (−4，1778， 0.0039) (48.1090， 0.0297) X × Z 4 是 (−5.0836， 0.0091) (51.3679， 0.0516) ΔX × Z 4 否 (−7，8513， 0) (95.0917， 0.0138) 表1. 面板数据单位根检验 注：数据水平值检验形式为包含趋势项与截距项，数据差分值检验形式为只包截距项；Δ表示为一阶差分；括号左侧为T统计量，右侧为相伴概率。 由表1我们可以看出，在水平值水平上进行检验时Y、X、Z 1 以及X × Z 1 、X × Z 2 通过了3%水平的LLC检验和ADF检验，而Z 2 、Z 3 、Z 4 以及X × Z 3 、X × Z 4 只是通过了3%水平的LLC检验，经过一阶差分后才同时通过3%水平的LLC检验和ADF检验。这说明Y与X、Z 1 、X × Z 1 、X × Z 2 都是平稳的，而Z 2 、Z 3 、Z 4 、 、X × Z 3 、X × Z 4 是非平稳的。所有的变量经过一阶差分检验后，都实现了平稳，其相伴概率低于3%，即所有变量实现了同阶单整，通过了面板数据的单位根检验。 4.2. 面板协整检验 由于所有变量都是一阶单整的，因此可以在此基础上进行协整检验，以判断京津冀13个地级市城市的GDP、城市信用环境、人均消费性支出、全社会固定资产投资、政府购买以及净出口及交叉项信用环境与人均消费性支出的乘积、信用环境与全社会固定资产投资的乘积、信用环境与政府购买的乘积、信用环境与净出口的乘积之间是否存在长期的均衡关系。根据协整理论，如果变量之间存在协整关系说明变量间存在长期稳定的均衡关系，被解释变量中不能被解释变量所解释的部分形成一个残差序列，残差序列应该是平稳的。如果残差序列不平稳，说明变量之间不存在协整关系。因而通过检验残差序列的平稳性可以判断协整关系是否存在。利用Pedroni、Kao检验方法判断其均衡关系，得出检验结果见表2： Table 2 Kao test and Pedroni tes Kao检验 Pedroni 检验 组内检验 组间检验 检验 ADF检验 ADF 检验 rho 检验 PP 检验 V 检验 ADF 检验 rho 检验 PP 检验 T统计量 −4.067 1.501 1.926 −10.106 5.373 −3.739 5.813 −1.453 相伴概率P 0 0.029 0.007 0.030 0.028 0.010 0.017 0.004 表2. Kao检验和Pedroni检验 由表2结果可以看出，Kao检验结果与Pedroni检验结果都很理想。所有检验结果都能拒绝原假设，因此，认为协整关系是存在的。综合考量以上检验结果，笔者认为Y与X、Z及交叉项X × Z 1 、X × Z 2 、X × Z 3 、X × Z 4 之间存在协整关系。 4.3. 面板模型的选择与回归 第一步先利用F检验方法来判断选择变截距模型还是变系数模型，第二步再利用Husman检验来判断选择随机效应模型还是固定效应模型。 其检验结果如表3： Table 3 Panel model type discriminatio 检验方法 原假设 统计量 相伴概率P 结果 F检验 真实模型为 变截距模型 91.035 0.571 接受 Hausman检验 真实模型为 混合模型 137.519 0 拒绝 真实模型为 随机回归模型 783.136 0 拒绝 表3. 面板模型类型判别 根据表3中的结果我们可以得出此模型为变截距固定效应模型，此结果与本文选定特定的京津冀13个地级市城市的样本相符合。 利用LSDV的方法对面板数据模型进行回归，模型参数估计如表4： Table 4 Panel model parameter estimatio 变量 系数 T统计量 相伴概率P C −0.4396 −1.0796 0.0017 X 0.4438 0.4165 0 Z 1 0.7194 12.9426 0.0027 Z 2 0.7300 15.8603 0 Z 3 0.3132 5.1763 0.0263 Z 4 0.5919 3.9738 0 X × Z 1 0.2771 3.1826 0 X × Z 2 0.2057 3.6219 0 X × Z 3 0.1669 2.1793 0.0097 X × Z 4 0.1703 2.2638 0.0169 R 2 = 0.9380， P = 0， F = 2101.6710 表4. 面板模型参数估计 根据表4模型拟合的结果发现，拟合优度为0.9380系数上来看，X、Z 1 、Z 2 、Z 3 、Z 4 、X × Z 1 、X × Z 2 、X × Z 3 、X × Z 4 的相伴概率P都小于0.03说明X、Z 1 、Z 2 、Z 3 、Z 4 、X × Z 1 、X × Z 2 、X × Z 3 、X × Z 4 与经济增长的关系显著，并且是正相关关系。其中，城市信用环境对经济增长的影响关系较为显著，其影响系数为0.4438，城市信用环境影响人均消费性支出对经济增长的影响且关系较为显著，其影响系数为0.2771；城市信用环境影响全社会固定资产投资对经济增长的影响且关系较为显著，其影响系数为0.2057；城市信用环境影响政府购买对经济增长的影响且关系较为显著，其影响系数为0.1669；城市信用环境影响净出口对经济增长的影响且关系较为显著，其影响系数为0.1703。
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user: 5. 模型稳健性分析 为了检验本文的实证结果的可行性与稳健性，本文采用逐步增加各个控制变量，分别估计城市信用环境对经济增长的影响极其显著性。即构建模型 Y 1 t = α + k X + β 1 X × Z 1 + β 2 X × Z 2 + β 3 X × Z 3 + β 4 X × Z 4 ， Y 2 t = α + k X + β 1 X × Z 1 + β 2 X × Z 2 + β 3 X × Z 3 + β 4 X × Z 4 + γ Z 1 ， Y 3 t = α + k X + β 1 X × Z 1 + β 2 X × Z 2 + β 3 X × Z 3 + β 4 X × Z 4 + γ Z 1 + δ Z 2 ， Y 4 t = α + k X + β 1 X × Z 1 + β 2 X × Z 2 + β 3 X × Z 3 + β 4 X × Z 4 + γ Z 1 + δ Z 2 + λ Z 3 ；其结果如表5~8所示： Table 5 Y 1 t = α + k X + β 1 X × Z 1 + β 2 X × Z 2 + β 3 X × Z 3 + β 4 X × Z 4 model parameter estimation result 变量 系数 T统计量 相伴概率P Ct 0.1578 0.5212 0.3810 X 0.3047 3.2742 0.0103 X × Z 1t 0.2169 3.1097 0.0110 X × Z 2t 0.1837 2.3737 0.0127 X × Z 3t 0.1346 1.6638 0.0306 X × Z 4t 0.1561 1.9770 0.0267 R 2 = 0.7153， P = 0， F = 835.480 表5. Y 1 t = α + k X + β 1 X × Z 1 + β 2 X × Z 2 + β 3 X × Z 3 + β 4 X × Z 4 模型参数估计结果 Table 6 Y 1 t = α + k X + β 1 X × Z 1 + β 2 X × Z 2 + β 3 X × Z 3 + β 4 X × Z 4 + γ Z 1 model parameter estimation result 变量 系数 T统计量 相伴概率P Ct 0.2383 0.6728 0.3017 X 0.3192 3.1738 0.0023 Z 1t 0.7163 2.5763 0.0026 X × Z 1t 0.2018 3.1661 0.0170 X × Z 2t 0.1387 1.1773 0.0164 X × Z 3t 0.1268 1.0635 0.0317 X × Z 4t 0.1346 1.1095 0.0208 R 2 = 0.8715， P = 0， F = 927.4380 表6. Y 1 t = α + k X + β 1 X × Z 1 + β 2 X × Z 2 + β 3 X × Z 3 + β 4 X × Z 4 + γ Z 1 模型参数估计结果 Table 7 Y 1 t = α + k X + β 1 X × Z 1 + β 2 X × Z 2 + β 3 X × Z 3 + β 4 X × Z 4 + γ Z 1 + δ Z 2 model parameter estimation result 变量 系数 T统计量 相伴概率P Ct 0.2961 0.7673 0.2309 X 0.3425 3.1064 0.0038 Z 1t 0.7231 2.5867 0.0127 Z 2t 0.6760 3.0601 0.0062 X × Z 1t 0.2361 3.7619 0.0039 X × Z 2t 0.1936 3.0104 0.0184 X × Z 3t 0.1121 1.0731 0.0296 X × Z 4t 0.1527 1.8029 0.0192 R 2 = 0.9517， P = 0， F = 981.2127 表7. Y 1 t = α + k X + β 1 X × Z 1 + β 2 X × Z 2 + β 3 X × Z 3 + β 4 X × Z 4 + γ Z 1 + δ Z 2 模型参数估计结果 Table 8 Y 1 t = α + k X + β 1 X × Z 1 + β 2 X × Z 2 + β 3 X × Z 3 + β 4 X × Z 4 + γ Z 1 + δ Z 2 + λ Z 3 model parameter estimation result 变量 系数 T统计量 相伴概率P Ct 0.3106 0.8132 0.1728 X 0.3517 3.1374 0.0016 Z 1t 0.7219 2.6701 0.0014 Z 2t 0.6801 5.0319 0.0037 Z 3t 0.5907 5.3607 0.0291 X × Z 1t 0.2216 3.3784 0.0096 X × Z 2t 0.1652 2.0169 0.0096 X × Z 3t 0.0971 0.9835 0.0296 X × Z 4t 0.1337 1.6910 0.0128 R 2 = 0.9107， P = 0， F = 992.3612 表8. Y 1 t = α + k X + β 1 X × Z 1 + β 2 X × Z 2 + β 3 X × Z 3 + β 4 X × Z 4 + γ Z 1 + δ Z 2 + λ Z 3 模型参数估计结果 根据稳健性分析结果来看，三个模型的系数分为：0.3047、0.2169、0.1837、0.1546、0.1361，0.3192、0.2018、0.1387、0.1268、0.1346，0.3425、0.2361、0.1936、0.1521、0.1127，0.3517、0.2216、0.1652、0.1371、0.0937，全部都是正数；并且每个模型都通过了3%的显著性检验，说明本文的面板模型结果是稳健的。 在研究京津冀13个地级市城市的层面上，人均消费性支出、全社会固定资产投资、政府购买、净出口以及城市信用环境均对经济增长有一定的影响作用，并且，城市信用环境是通过作用人均消费性支出、全社会固定资产投资、政府购买及净出口来间接影响城市群经济增长的。结合我国城市信用环境的大环境来看，城市信用环境指数越高越能够聚集更多的人力资本，优化生态环境，增加固定资产投资，以推动国民经济的可持续性发展，进而促进国民经济的增长。
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user: 6. 结论 综上所述，本研究得出以下结论：通过协整检验及稳健性分析发现，面板模型是稳定的，城市信用环境与人均消费水平、全社会固定资产投资、净出口、政府购买的乘积以及人均消费水平、全社会固定资产投资、净出口、政府购买与经济增长都存在长期稳定的均衡关系；人均消费性支出、全社会固定资产投资、政府购买及净出口是影响城市群经济增长的主要原因；城市信用环境可以通过人均消费性支出、全社会固定资产投资、净出口、政府购买在间接影响京津冀城市群经济的增长速度，换言之，城市信用环境对经济增长起到了一定程度的影响作用；人均消费性支出、全社会固定资产投资、政府购买、净出口受城市信用环境的影响，城市信用环境水平降低，对于消费者而言，市场上出现的假冒伪劣产品，导致消费者不愿意或者不敢消费，对于投资者而言，股市等投资市场出现的信仰缺失，会抑制投资者投资，同样，政府购买及出口都会受到城市信用环境的影响；综合以上研究结果可以判定，城市信用环境能够在一定程度上影响经济的增长。 为了促进我国经济平稳、健康、快速有序的发展，本文提出以下建议：合理的建设好信用环境对经济增长由正向的促进作用。首先，提高政府财政能力及地方法治化水平的建设力度，防止市场上出现假冒伪劣商品，从而防止市场上出现“劣币驱逐良币”现象的发生，间接刺激消费者消费总额，维持良好的市场秩序，为投资者形成一道保护屏障，激励投资者投资，刺激出口；其次，提升生态文明度和公共服务水平，能够推动生态环境良好建设，吸引更多的人才等各种资源；最后，通过加大对全社会的科技投资，能够提高产品的数量与质量，并在科技领域进一步优化资源配置，提高资源配置效率，以此来推动经济发展水平。
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user: 摘要 核反应堆是一种实现核能利用的装置，其场所火警安全监控攸关核装置的可靠运行。本文针对特定客户单位火灾自动报警系统的特殊需要，设计的系统最大限度的免受各种计算机病毒的侵害和防止分散型控制系统内各个存储器的数据丢失，依据DELL9020计算机硬件平台，基于Windows操作系统，专门定向设计了“自动报警”订制软件，借以显示联动和PLC工艺流程等系列画面，实现核堆装置消防系统火灾自动报警功能。实践结果表明，系统的报警、监视和自诊断功能等具有高可靠性，人机操作界面友好，维护方便，且还易于组态和扩展等，满足了用户的设计要求。
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user: 1. 引言 核反应堆，又称为原子能反应堆或反应堆，它是能维持可控自持链式核裂变反应，以实现核能利用的装置。可见，其场所火警安全监控不仅攸关核装置的可靠运行，而且一旦发生火灾将造成核辐射泄漏等二次严重性灾难后果 [ 1 ]。前苏联的切尔诺贝利反应堆发生爆炸引发了大火造成了核泄漏，日本福岛因地震引发福岛核电站核泄漏事故等 [ 2 ]，至今还尚未消除其灾难性影响。 有鉴于此，本文针对特定客户单位火灾自动报警系统的特殊需要，立足于SIEMENS的SIGMASYS硬件平台，基于Windows操作系统，专门定向设计了“自动报警”订制软件，借以显示联动和PLC工艺流程等系列画面，实现核堆装置消防系统火灾自动报警功能。系统不仅可以最大限度的免受各种计算机病毒的侵害和防止分散型控制系统内各个存储器的数据丢失，而且还易于组态和扩展等，满足了用户的设计要求。
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user: 2. 总体结构设计 2.1. 设计原则 根据用户需求，设计时，遵循的原则主要包括：1) 自动检测并可靠显示火警和设备故障信息；2) 火警或设备故障信息产生时自动声光报警；3) 系统运行效率高，翻页速度快(≤0.1 s)；4) 自动记录报警等信息；5) 系统采用冗余配置，各个功能部件相对独立；6) 当“火灾自动报警系统”软件出现故障时，不影响整个系统功能执行，保证安全；7) 具有在线自检功能，实时显示系统状态，系统本身出现故障时，自动给出报警；8) 具有云功能，能远程数据传送浏览。 2.2. 总体结构 设计的火灾自动报警系统，系是通过以太网与PLC系统构成的消防联动系统。以太网交换机为PLC系统工业级交换机，“火灾自动报警系统”的IP地址与“PLC系统IP”为同一冗余网段，其整体系统结构图，如图1所示。 图1. CRT-600系统结构原理图 由此可见，消防信号数据传输执行的途径为一个链路，部分消防联锁在PLC系统中实现，链路中任何一个环节失效，均会造成消防联锁控制失效，所以只有提高链路各个环节的可靠性才能提高消防系统整体的可靠性。针对造成诸多异常缺陷的现象和原因分析，在系统里制定了一系列解决方案，大大提高了系统的可靠性 [ 3 ]。
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user: 3. 设计与实现 设计的系统为工业通用组态软件，它是一个基于事件和脚本驱动的可二次开发的平台软件。尽管工业通用组态软件在电力、石化输油管道等行业得到广范应用，但是针对本文特定客户单位的专门定向设计需要 [ 4 ]，本设计与国内外的同类软件相比尚有着自身独有的特点，例如动态模板，子图同步更新等等。 3.1. 自动报警处理功能设计 当火警信号产生时，系统产生声光报警，同时弹出相应楼层房间平面图和信息窗口。 画(界)面中，每个设备按照实际楼层和房间分布，系为设备实际位置，方便查询。产生火警信息的设备，在平面图的安装位置上闪烁报警，火警为红色闪烁报警，故障为黄色闪烁报警。 弹出的信息窗口，显示内容主要包括：报警“时间”、火警“来源”位置和房间号以及所在楼层画面和火警“类型”等信息，如图2红圈内所示。将图2红圈内所示内容局部放大，如图3所示。可见，报警弹出的信息栏包含三个工具按钮：① 消音，鼠标左键点击“消音”后，报警声音消失，栏目信息仍然存在；② 清空，鼠标左键点击“清空”后，栏目信息和报警声音均消失，报警信息可以到查询画面页面查询；③ 处理：鼠标左键点击“处理”后，可以输入相应处理信息，以备今后查询。 图2. 消防平面图示意图 图3. 报警信息示意图 3.2. 系统操作功能设计 系统操作功能需体现直观方便、实用性等要求，如图4所示。可见，设计的火灾自动报警系统，软件运行平台基于WIN7 64，其操作直观方便、实用性强，主要体现在：① 火警、故障等报警信息产生时，系统自动跳转到相应界面，指示相关设备的相关信息，自动弹出相关信息窗口并声光报警，无需人工干预，让操作员最快时间看到报警信息，可降低损失；② 画面中每个设备按照实际楼层和房间分布，系为设备实际位置，方便查询；③ 提供了先进、功能全面的全汉化的组态和操作软件，非常适合操作，技术或操作人员通过简单的培训即能对应用系统进行组态生成等对系统进行各种操作；④ 全面汉化的组态软件，清晰的组态思想，基于窗口技术的操作界面，用户可以自己生成应用系统，不仅降低了系统的工程费用，而且用户通过自己生成系统充分地掌握系统的全部功能，因而维护和控制方案的升级修改极为方便；⑤ 全面汉化的在线操作软件，可使操作员按提示菜单就可进行各种控制操作，键盘、轨迹球为操作员提供了更为方便的操作手段；⑥ 各种汉字报表和分析报告，可为决策提供方便和可靠的依据。 图4. 系统功能设计示意图 3.3. 系统开放性功能设计 火灾自动报警系统的开放性功能，如图5所示。可见，其系统开放性功能主要有：① 系统网络采用符合IEEE802.4标准的工业实时总线网，可靠性高、实时性好，拥有众多软硬件厂家的技术和产品支持；② 系统HMI层采用遵循IEEE802.3标准的100MbpsEthernet以及TCP/IP协议，具有很强的网络互联能力，HMI层运行在Win7操作系统上；③ 系统选择DELL高可靠工作站，市场货源丰富，备品、备件充足，升级容易；④ 系统向下可挂接各种流行PLC (例如OMRON、AB、Siemens等)；⑤ 提供软件接口(例如VB及C++语言等)，方便用户进行开发的需要 [ 5 ]。 3.4. 系统先进性功能设计 火灾自动报警系统的先进功能，如图6所示。可见，主要体现在：① 采用了分层分布式结构，100MbpsEthernet，TCP/IP协议，系统配置灵活，扩展性和开放性好；② 系统采用了先进且安全性好的Win7平台；③ 类似于国外先进系统(如GEIfix/TYVIEWY等)的工作界面；④ 可通过鼠标滚轮或键盘的“↑”“↓”键以及键盘的翻页键飞快查询火警显示页面，每秒可翻数十页，适合紧急情况下的火警位置精确查询；⑤ 无论查询翻页速度多快，系统都可靠运行，未出现死机现象；⑥ 系统网络采用双以太网冗余；⑦ 采用WINDOWS7操作系统，该操作系统达到美国C2/3D级安全标准；⑧ 操作权限锁功能，可进行不同级别的操作；⑨ 软件加有多级口令和密码；⑩ 提供与上层和其它系统的通讯能力。 图5. 系统开放性功能设计示意图 图6. 系统先进性功能设计示意图 3.5. 系统安全性功能设计 火灾自动报警系统的安全性功能，主要包括：① 系统网络采用双网冗余；② 采用WINDOWS7操作系统，该操作系统达到美国C2/3D级安全标准；③ 操作权限锁功能，可进行不同级别的操作；④ 本系统软件加有多级口令和密码。可根据用户授权自动允许和禁止其对系统的某些操作；⑤ 管理人员在岗交接班时用口令替换形式完成。口令级可分为操作员级、系统软件级等；⑥ 对各等级的运行管理人员进行口令级别设置，以确定管理人员的管理范围；⑦ 操作员级：启动操作工作站时，需键入操作员口令后系统才能自动进入操作工作站运行程序，远动操作前也需键入操作员口令。进入遥控操作状态后，可进行调度管理工作；⑧ 系统员级：在进行系统软件维护前，必须键入系统级维护口令后，方可对系统程序进行编程和修改，如图7所示。 图7. 系统安全性功能设计示意图 3.6. 系统在线修改功能设计 火灾自动报警系统具有在线修改的功能，如图8所示。可见，主要有：① 画面添加和更改；② 每个画面可以设置多个“层”，但是只能在“编辑层”编辑画面，这样就可以根据需要设置多个层，暂时不愿编辑的图素可以放在其它非编辑层，避免画面编辑时改变不愿改变的图素；③ 设定“启动工程”：系统可以同时有多个开发“工程”，可以设定启动时直接进入的“工程”；④ 工程编辑和监控画面切换全屏模式；⑤ 设置工程保护密码：为了保护工程被未授权人修改，工程可以设置密码保护；⑥ 变量控制的图素显示/隐藏；⑦ 报警声音文件的设置；等等功能，系统更改后，不用重新启动系统，直接自动刷新运行即可。 图8. 系统在线修改功能设计示意图 3.7. 运行系统功能设计 火灾自动报警系统运行系统，如图9所示，其实现基本功能主要是：① 楼层平面循环显示：系统设计了下拉菜单选择不同楼层的平面结构图及设备，也可以通过鼠标滚轮或键盘的“↑”“↓”键以及键盘的翻页键很飞快查询火警显示页面，适合紧急情况下的火警位置精确查询；② 用户管理、权限分配功能：设计了“系统注册或注销”功能，不同的注册用户拥有不同的权限，便于系统查询和运行的管理。没有登录系统，仍然可以查看系统报警信息，以便及时处理火警；③ 查看系统“历史记录”：系统按报警先后顺序保存，分别有火警、联动、回答和故障信息，可通过时间段进行查询；④ 声光报警：火警信息产生后，会产生声音报警同时弹出相应页面和报警信息栏，点击信息栏“消音”按钮后，声音消失，报警信息仍然存在；⑤ 消音和复位：火警信息处理后可对系统进行复位处理，消除系统报警声音并清除报警信息；除非新火警产生，系统会重新报警。控制器复位后，系统也随即复位；⑥ 火警及火警信息记录和处理：系统自动检测和记录所有设备的运行参数、历史报警等主要数据；当信号产生时，界面会弹出相应位置画面(图片)，在对应位置的相应设备图标闪烁，“火警红色”“故障黄色”闪烁。 图9. 运行系统功能设计示意图
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user: 4. 结果与讨论 设计的火灾自动报警系统，各功能模块已在用户单位实际运行。软件包含开发环境、运行环境、实时历史数据服务器、WEB系统、自由报表，大部分标准OPC接口，且还包含有美国HONEYWELL的HC900驱动、日本山武公司系列产品驱动、川仪高新产品及MODBUS协议的驱动。系统既能将工厂的OA、SIS、MIS、微信及各类信息全部整合在一个WEB平台上，方便管理人员使用查询；同时，系统也具备了网络云技术，且已测试成功，报警信息可以在手机APP或微信上实时显示，如图10所示。 图10. 手机端浏览和微信接收报警信息示意图 需要指出的是，本系统为从事核装置有关的特定客户所开发设计，为了保护客户方的信息，该文中消防平面图做过处理，与原项目有所区别。
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user: 5. 总结 设计的系统具有高可靠性，人机操作界面友好，维护方便，且易于组态和易于扩展，满足了客户方需求。经过三年多的用户单位实际运行，从不死机，系统人机界面响应速度≤100 ms (毫秒)，报警位置反应准确、及时，系统运行稳定可靠，达到了项目预期设计要求。
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user: 摘要 截至2020年7月，共有1121项世界遗产被联合国教科文组织列入《世界遗产名录》。我国共有55项遗产在《世界遗产名录》中，其中最具代表性的水域型世界遗产是三江并流与西湖。为进一步推动我国水域保护，本文通过列举分析国内外15个水域型世界遗产，对比其他国家的世界遗产保护与管理方式以及分析我国预备名录水域型世界遗产概况对我国水域保护治理模式与管理模式提出具体建议。
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user: 1. 引言 世界遗产是指具有突出价值的文化与自然遗产，是大自然和人类留下的最珍贵的遗产，是全人类的共同财富 [ 1 ]。目前我国共有55项世界遗产，位于世界前列。除此之外，我国也是一个河流湖泊众多的国家。截至目前为止，我国共有一个湖泊与两个河流被列入世界遗产名录。河流湖泊作为自然中不可缺少的自然物质，其保护方法以及手段一直是环境治理的重点。由于科技的飞速发展，人们生活水平不断提高，自然中的水域不同程度遭到了污染。近年来，各国就水域污染的问题分别制定了相应的政策。由于我国水资源较为匮乏，水域污染程度较大。为了保障水资源合理开发利用，我国采用各种科技手段并且制定了相关政策。虽然我国在世界遗产保护以及水域开发上取得了巨大的进展，但是与发达国家相比仍存在一定的差距。为了促进我国水域保护技术的发展，需要借鉴国内外世界遗产保护相关经验，取长补短，保证水环境的可持续发展。
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user: 2. 世界遗产中水域型遗产概况 水域型世界遗产包括河流湖泊及海洋，全球共有江河湖泊类型的世界遗产约有30项，海洋世界遗产50项，本文主要选取其中15项进行概述(详见表1与图1)。 Table 1 World heritage sites of global water 序号 名称 国家 遴选标准 列入时间 遗产特征 1 纳汉尼国家公园 Nahanni National Park 加拿大 (vii) (viii) 1978 自然遗产，地理坐标：N61˚32′50″W125˚35′22″，位于加拿大西北地区，该遗产的地貌以其丰富的形式和演化的复杂性而著称。 2 奥利安戈湖泊 Lakes of Ounianga 乍得 (vii) 2012 自然遗产，地理坐标：N19˚3′18″ E20˚30′20″，包括撒哈拉沙漠极度干旱的恩尼迪地区的十八个相互连接的湖泊，面积达62808公顷。 3 新喀里多尼亚潟湖：珊瑚礁多样性及相关生态系统 Lagoons of New Caledonia: Reef Diversity and Associated Ecosystems 法国 (vii) (ix) (x) 2008 自然遗产，地理坐标：S20˚24′43″E164˚33′59″，是高度多样性的珊瑚礁生态系统的杰出典范，是世界上最广泛的珊瑚礁系统之一。 4 威蓝德拉湖区 Willandra Lakes Region 澳大利亚 (iii) (viii) 1981 双重遗产，地理坐标：S34˚0′0″ E143˚0′0″，位于新南威尔士州西南部半干旱地区包含一个遗迹湖系统，地貌和土壤都记录了低海拔，无冰川的更新世景观。 5 亚马孙河中心保护区 Central Amazon Conservation Complex 巴西 (ix) (x) 2000 2003 自然遗产，地理坐标：S2˚19′60″ E62˚0′30″，其保护区内还有耕地生态系统、洪泛森林生态系统。保护区为许多珍稀濒危动物提供保护，例如巨骨舌鱼、亚马逊海牛、黑凯门鳄和两种淡水豚类。 6 斯雷巴尔纳自然保护区 Srebarna Nature Reserve 保加利亚 (x) 1983 自然遗产，地理坐标：N44˚6′51.984″ E27˚4′41.016″，是一处毗邻多瑙河的淡水湖。有约100种鸟类在这个保护区内生活繁衍，其中许多是稀有濒危鸟类，另外还有大约80种侯鸟每年到这里过冬。 7 云南三江并流保护区 Three Parallel Rivers of Yunnan Protected Areas 中国 (vii) (viii) (ix) (x) 2003 自然遗产，地理坐标：N27˚53′42″ E98˚24′23″，位于云南省西北部山脉地区，亚洲三条主要大河的上游：长江，澜沧江及怒江。它是中国乃至全世界生物多样性最丰富的地区之一。 8 杭州西湖文化景观 West Lake Cultural Landscape of Hangzhou 中国 (ii) (iii) (vi) 2011 文化遗产，地理坐标：N30˚14′15″ E120˚8′27″，自公元9世纪以来西湖的湖光山色引得无数文人骚客、艺术大师吟咏兴叹、泼墨挥毫。景区内遍布庙宇、亭台、宝塔、园林，其间点缀着奇花异木、岸堤岛屿，为杭州城增添了无限美景。 9 普里特维采湖国家公园 Plitvice Lakes National Park 克罗地亚 (vii) (viii) (ix) 1979 2000 自然遗产，地理坐标：N44˚52′40.008″E15˚36′51.984″，数千年来流经石灰石和白垩上的水逐渐沉积为石灰华屏障，构成一道道天然堤坝，这些堤坝又形成了一个个美丽的湖泊、洞穴和瀑布。 10 岩石岛–南部泻湖 Rock Islands Southern Lagoon 帕劳 (iii) (v) (vii) (ix) (x) 2012 双重遗产，地理坐标：N7˚14′48.93″ E134˚21′9″，包括445个无人居住的火山岩石灰岩岛，复杂的礁石系统增加了该地点的美学美感，礁石系统包含385种以上的珊瑚物种和不同类型的栖息地。 11 多瑙河三角洲 Danube Delta 罗马尼亚 (vii) (x) 1991 自然遗产，地理坐标：N45˚26′33″E36˚14′24″，奔流直下的多瑙河，汇入黑海形成了欧洲面积最大的三角洲。多瑙河三角洲哺育着多种鸟类和鱼类。 12 马拉维湖国家公园 Lake Malawi National Park 马拉维 (vii) (ix) (x) 1984 自然遗产，地理坐标：S14˚1′59″E34˚52′59″，位于宽阔的马拉维湖最南端，马拉维湖国家公园保护着上百种当地的特有鱼类。 13 贝加尔湖 Lake Baikal 俄罗斯 (vii)(viii)(ix) (x) 1996 自然遗产，地理坐标：N53˚10′25″E107˚39′45″，以“俄国的加拉帕戈斯”而闻名于世的贝加尔湖，因其悠久的年代和人迹罕见，使它成为拥有世界上最稀有的淡水海豹的地区之一。 14 加拉帕戈斯群岛 Galápagos Islands 厄瓜多尔 (vii) (viii) (ix) (x) 1978 2001 自然遗产，地理坐标：N0˚49′0.012″W91˚0′0″，地处太平洋上，由19个火山岛以及周围的海域组成，持续的地震和火山活动反映群岛的形成过程。 15 大堡礁 Great Barrier Reef 澳大利亚 (vii) (viii) (ix) (x) 1981 自然遗产，地理坐标：S18˚17′0″E147˚41′60″，位于澳大利亚东北海岸，这里物种多样、景色迷人，有着世界上最大的珊瑚礁群，包括400种珊瑚、1500种鱼类和4000种软体动物。 表1. 全球水域型世界遗产 注：表格数据参考联合国教科文组织世界遗产官网http://whc.unesco.org/en/35/。 截至目前为止，我国共有55项遗产被列入《世界遗产名录》，西湖作为我国唯一入选的湖泊型遗产，其申遗经验对我国湖泊水体的治理与保护产生重大影响。虽然我国拥有众多的水域型遗产，但我国水域型世界遗产主要以江河与湖泊为主，目前仍然没有海洋遗产。 世界水域型遗产主要分布于欧洲与亚洲，其中欧洲水域型遗产集中于西欧，主要以自然遗产与文化遗产为主，亚洲水域遗产主要分布于亚洲东部，其主要以自然遗产为主。海洋遗产主要分布于大洋洲与美洲。截至目前为止，共有50项海洋遗产，本文由于篇幅原因，主要以湖泊水域保护与防治为主。 图1. 水域型世界遗产示意图
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user: 3. 国内外水域型世界遗产水域保护现状 3.1. 国内水域型世界遗产水域保护现状(以西湖为例) 国内水域型世界遗产采用以工程技术为主，其他方式相辅助的治理模式，通过先进的设备，人为对污染水域进行净化，以此来达到保护水环境的目的。其中，西湖就是水域型世界遗产保护的典型例子。 西湖位于中国浙江省杭州市，是著名的旅游景点，其拥有丰富的动植物资源。由于其极具特色的园林景观以及其综合保护工作的有效实施，西湖在2011年正式被联合国教科文组织列为世界文化遗产。20世纪末随着西湖旅游业的不断发展，西湖水体遭到了严重破坏。施心路等人对杭州西湖与京杭大运河城区段进行了对比研究，其中西湖水质中TP (≥0.4 mg/L)与TN (≥2 mg/L)含量均超标，属于富营养化水体 [ 2 ] (具体数据详见表2)。 Table 2 West lake water quality inde 温度(T) PH值 DO BOD 5 COD cr TP TN 7.4℃ 7.9 9.96 mg/L 1.25 mg/L 19.00 mg/L 0.247 mg/L 2.88 mg/L 表2. 西湖水质指标 注：表格数据引自《杭州西湖与京杭大运河城区段水质对比研究》。 为了保护并且改善西湖水体质量，杭州市政府出台了《杭州市西湖水域保护管理条例》，鼓励保护老城区并且将发展建设的重心转移到新城区。这一系列的举措有效地保护了西湖水体。与此同时，杭州市政府采用“引水入湖”的治理模式来净化西湖水体，通过兴建两座大型处理设施，运用沉淀、絮凝等工艺手法，将钱塘江水引入西湖。经过几年的处理与净化，西湖水体的水质TP含量均小于等于0.02 mg/L，TN含量均小于等于0.2 mg/L。其水质已经符合I类水的标准。 3.2. 国外水域型世界遗产水域保护现状(以贝加尔湖为例) 国外水域型世界遗产主要以政治与管理相结合的治理模式为主，通过设立用水制度，来实现水资源的合理利用。贝加尔湖作为世界遗产，其治理与管理模式对水域保护产生了深远影响。 贝加尔湖位于俄罗斯西伯利亚南部，是世界淡水容量最多和最深的湖，储水量占俄罗斯湖水总量的85%，位于西伯利亚地区靠近蒙古边境，容量达2.36万km 3 ，超过北美五大湖的淡水总量，全世界非冰淡水储量的1/5位于贝加尔湖，其拥有世界上最丰富的淡水动物资源，贝加尔湖及其周围分布有2500种稀有动植物，约有600多种植物和1200多种动物 [ 3 ]。尽管贝加尔湖动植物与淡水含量十分充足，但是由于工业、纺织业等废水排入贝加尔湖，贝加尔湖生态环境遭受到了严重的破坏。在上世纪90年代，俄罗斯将贝加尔湖生态保护列为国家可持续发展优先项目，并且先后出台了《保护贝加尔湖与合理使用贝加尔湖域资源》等法规。同时在废水排放上，俄罗斯建立了严格的排放标准。此外，为了有效地管理水资源，俄罗斯运用用水许可证与合理化水价制度的方法，合理并有效的调配水资源。最后为保证贝加尔湖生态环境可持续发展，俄罗斯创立了水文实验室并建立自然保护区，规定自然保护区内禁止任何人进入。