DreamBlooms/HansPub-15000-to-45000 huggingface dataset:
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user: 4. 系统性能分析 设 m = 1 − P ( 0 ， 0 ) − P ( 0 ， 1 ) − P ( 0 ， 4 ) 。系统的稳态性能定义如下： 1) 系统吞吐率 T P = ∑ k = 1 N [ P ( k ， 2 ) ⋅ μ + P ( k ， 3 ) ⋅ μ w ] = m ∑ k = 1 N ( π k 2 μ + π k 3 μ w ) 。 2) 系统稳态可用度 A v a i = ∑ k = 1 N [ P ( k ， 2 ) + P ( k ， 3 ) ] = m ∑ k = 1 N ( π k 2 + π k 3 ) 。 3) 系统稳态队长 L e n g t h = ∑ k = 1 N [ k ⋅ ∑ i = 0 3 P ( k ， i ) ] + 0 ⋅ P ( 0 ， 4 ) = m ∑ k = 1 N ( k ⋅ ∑ i = 0 3 π k i ) 。 4) 系统处于正常忙期的概率 P n = ∑ k = 1 N P ( k ， 2 ) = m ∑ k = 1 N π k 2 。 5) 系统处于故障忙期的概率 P b = ∑ k = 1 N P ( k ， 3 ) = m ∑ k = 1 N π k 3 。 6) 系统处于修复期的概率 P r = P ( 0 ， 4 ) 。 7) 系统处于关闭期的概率 P I d l e = P ( 0 ， 0 ) 。 其次，我们给出了一些数值算例来说明一些参数对系统性能的影响情况。 图3反映的是 λ 对 T P 的影响，当其它参数不变时， T P 随着 λ 的增大而增大，即系统吞吐量随着到达速率的增大而增大。图4反映的是 α 对 A v a i 的影响和 μ 对 L e n g t h 的影响，当 α 不断增大时 A v a i 先减小到某一数值后不断增大，当 μ 增大时 L e n g t h 随之而减小。图5反映的是 θ 和s对 P n 的影响，当 θ 的增大时， P n 先增大到某一数值后不断减小，而 P n 随着s的增大而增大直到趋于一个固定的值。图6反映的是 μ w 对 P b 和 P r 的影响，显然， P b 和 P r 随着 μ w 的增大而减小。图7反映了 θ 对 P I d l e 的影响，其中 P I d l e 随着 θ 的增大而增大。 图3. 当 ( α ， β ， μ ， μ w ， θ ， s ， N ) = ( 2 ， 2 ， 4 ， 3 ， 2 ， 3 ， 15 ) 时， λ 对 T P 的影响 图4. 当 ( β ， λ ， μ ， μ w ， θ ， s ， N ) = ( 2 ， 2 ， 4 ， 3 ， 2 ， 3 ， 15 ) 时， α 对 A v a i 的影响；当 ( α ， β ， λ ， μ w ， θ ， s ， N ) = ( 2 ， 2 ， 2 ， 3 ， 2 ， 3 ， 15 ) 时， μ 对 L e n g t h 的影响 图5. 当 ( α ， β ， λ ， μ ， μ w ， s ， N ) = ( 2 ， 2 ， 2 ， 4 ， 3 ， 3 ， 15 ) 时， θ 对 P n 的影响；当 ( α ， β ， λ ， μ ， μ w ， θ ， N ) = ( 2 ， 2 ， 2 ， 4 ， 3 ， 2 ， 15 ) 时，s对 P n 的影响 图6. 当 ( α ， β ， λ ， μ ， θ ， s ， N ) = ( 2 ， 2 ， 2 ， 4 ， 2 ， 3 ， 15 ) 时， μ w 对 P b 和 P r 的影响 图7. 当 ( α ， β ， λ ， μ ， μ w ， s ， N ) = ( 2 ， 2 ， 2 ， 4 ， 3 ， 3 ， 15 ) 时， θ 对 P I d l e 的影响
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user: 5. 总结 本文主要研究的是带有延迟启动时间和部分故障的M/M/1/N排队系统的性能，根据删失技巧和矩阵分析方法，得到了该系统的平稳分布然后分析了系统的性能。作为本文的拓展，我们将考虑带有无限等待队列的排队系统，使用同样的技巧，可以研究排队系统的尾部渐近性。
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user: 摘要 赤铁矿(α-Fe 2 O 3 )因其丰富的自然资源、低廉的成本和环境友好性而备受关注。然而，与大多数过渡金属氧化物类似，这种材料存在导电性低和结构稳定性差等问题。石墨烯具有优异的机械性能、导电性和化学稳定性，石墨烯/α-Fe 2 O 3 复合材料的网络结构提供了存储位置和导电框架，石墨烯和α-Fe 2 O 3 之间强的结合作用能够缓冲α-Fe 2 O 3 的体积变化，保证了电荷传输和结构稳定性。本文综述了获得分散均匀的0/1/2/3D α-Fe 2 O 3 纳米结构与石墨烯纳米片的稳定复合材料的合成工艺。其中，3D α-Fe 2 O 3 材料倾向于形成以石墨烯为载体或包裹在石墨烯网络中的纳米复合结构。为电化学储能、催化等领域中石墨烯/α-Fe 2 O 3 复合材料的可控制备工艺研究提供参考。
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user: 1. 引言 随着现代社会的迅速发展，有限的化石燃料促使国际社会积极发展可再生能源技术。因此，急需对能源转换和存储技术进行深入研究。过渡金属氧化物材料因其优异的性能，被广泛应用于超级电容器、锂/钠离子电池以及催化领域的活性材料。其中，Fe 2 O 3 材料具有无毒、低成本、原料来源丰富、理论容量高等优点，近年来受到广泛关注 [ 1 ] [ 2 ] [ 3 ]。然而，其电导率低、体积膨胀大以及团聚性强等缺陷，严重影响电化学性能。为改善Fe 2 O 3 材料的物理化学性能，方法之一是通过调节材料的维度和颗粒尺寸来实现。零维(0D)纳米结构Fe 2 O 3 通常指3个维度的尺寸都在0.1~100 nm呈现多面体、球形或近球形的纳米粒子；一维(1D)纳米结构Fe 2 O 3 通常指3个维度中有2个维度的尺寸在0.1~100 nm呈现棒或线状的纳米粒子；二维(2D)纳米结构Fe 2 O 3 通常指3个维度中有1个维度的尺寸在0.1~100 nm呈现片、板或盘的纳米粒子；三维(3D)纳米结构Fe 2 O 3 通常指由0D、1D、2D中的一种或多种基本结构单元组成的团簇或复合材料，包括纳米团簇、球体、立方体、空心纳米管。另一种方法则是通过与高导电性、高强韧性的材料进行复合来完成。其中，由于石墨烯具有独特的二维结构、高导电性、优良的机械性能和高比表面积，被广泛用作改善电极材料的电化学性能 [ 4 ] [ 5 ] [ 6 ]。因此，将Fe 2 O 3 与石墨烯结合能够形成三维导电网络，改善了Fe 2 O 3 电极材料的导电，针对石墨烯与不同空间维度的Fe 2 O 3 复合材料合成工艺的综述研究较少。本文主要介绍石墨烯与不同形貌α-Fe 2 O 3 复合材料的合成方法及其面临的挑战。
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user: 2. 石墨烯/0D α-Fe 2 O 3 纳米结构 零维(0D)结构通常指的是呈多面体或近球形的纳米粒子，在石墨烯/α-Fe 2 O 3 复合材料中，将α-Fe 2 O 3 纳米粒子锚定在石墨烯表面主要有两种合成方法。一种是一步法，通过简单的水/溶剂热法，在180℃下保温12小时直接制备α-Fe 2 O 3 纳米粒子/石墨烯复合材料 [ 7 ] [ 8 ]。另一种是两步法，首先获得Fe(OH) 3 [ 9 ] 或FeOOH [ 10 ] 纳米颗粒前驱体，然后分别通过微波法或退火工艺最终获得α-Fe 2 O 3 纳米复合材料。与其它方法相比，水热法是制备α-Fe 2 O 3 /石墨烯复合材料最常用的方法，水热法又可以分为一步水热、两步水热和多步水热法。以氧化石墨烯(GO)和通过加热FeCl 3 溶液获得的Fe(OH) 3 溶胶为原料，以水合肼作为还原剂，均匀混合并在150℃下保温6小时，通过这种方法无需形核剂即可将Fe 3+ 转化为α-Fe 2 O 3 ，制备过程如图1所示；然后经过多次洗涤干燥后，获得α-Fe 2 O 3 纳米粒子/石墨烯复合材料 [ 11 ]。该方法最终获得的α-Fe 2 O 3 纳米粒子直径约为20~30 nm，被锚定在还原氧化石墨烯(rGO)片表面。与水热法合成α-Fe 2 O 3 纳米粒子不同，另一种方法是首先将Fe(NO 3 ) 3 、聚乙烯吡咯烷酮(PVP)和NH 3 ×H 2 O的混合物在200℃保温18小时，然后，将获得的α-Fe 2 O 3 纳米粒子加入到去离子水中，在180℃下热处理8小时 [ 12 ]。与水热法的机理相似，溶剂热法也常用于纳米粒子及其石墨烯复合材料的制备，该方法制备获得的Fe 2 O 3 纳米粒子的粒径和形貌更加均匀 [ 8 ]。氧化石墨烯纳米片通过π-π堆积作用相互连接，并自组装形成3维网络状水凝胶。再经过加压和退火处理后，孔洞部分收缩，形成分层多孔结构。有许多方法可以得到均匀分散的纳米粒子，例如，将溶液混合的速度降至足够缓慢，使Fe 3+ 沉淀更容易，从而增大形核率并改善分散性 [ 13 ]；另一种方法是引入像PVP这样的分散剂 [ 12 ]。溶液的pH值对产物的形态有一定的影响，为了调节溶液的pH至10，由于CH 3 COO − 往往水解为CH 3 COOH和OH − ，通常加入氨水和CH 3 COONa进行调节 [ 14 ]。由于石墨烯的边缘或褶皱处含氧官能团的存在，这些粒子通常固定在石墨烯的上述区域。因此，在合成石墨烯/α-Fe 2 O 3 复合材料时，首先得到α-Fe 2 O 3 纳米粒子，然后均匀附着在石墨烯薄片表面，表现出良好的分散。值得注意的是，通过这种方法获得的α-Fe 2 O 3 纳米离子，通常不能观察到明显聚集或游离的α-Fe 2 O 3 。 图1. α-Fe 2 O 3 /rGO复合材料的生长过程示意图 [ 11 ]
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user: 3. 石墨烯/1D α-Fe 2 O 3 纳米结构 已有研究将一维(1D) α-Fe 2 O 3 纳米棒均匀分布在GO纳米片表面，合成出石墨烯/1D α-Fe 2 O 3 纳米复合材料，α-Fe 2 O 3 纳米棒没有出现明显的聚集和游离现象 [ 15 ]。该方法是通过将Fe 3+ 离子锚定在氧化石墨烯表面或插入到层间，经过原位形核生长成为α-Fe 2 O 3 纳米棒。尽管氧化石墨烯纳米片表面附载了大量的纳米棒，但纳米片仍保持平整，没有出现褶皱或卷曲。已有研究阐明了合成氧化石墨烯/α-Fe 2 O 3 纳米捧复合材料中水解反应机理 [ 16 ]。经过水解后，FeCl 3 转化为Fe(OH) 3 或FeOOH，然后经过退火保温得到α-Fe 2 O 3 。这些α-Fe 2 O 3 纳米棒都均匀地沉积在石墨烯薄片上，尽管这种方法具有制备方法简便、粒度均匀、成本低廉、收率高、无残留杂质以及较低的分解温度等优点，然而存在一些问题：1) 对氧化石墨烯薄片上粒子的大小、位置和分布不能得到有效控制；2) 水悬浮液中复合材料的团聚沉淀不利于均匀分散；3) α-Fe 2 O 3 的形貌对Fe 3+ 离子浓度敏感，需要准确控制。由于Fe 3+ 与NaNO 3 在溶液中的配位效应，FeCl 3 的浓度影响最终产物的形态。种子辅助水热法(seed-assisted hydrothermal)能够有效改善α-Fe 2 O 3 纳米粒子的分散性，合成过程如图2所示 [ 17 ]。利用rGO表面与前驱体晶核间静电作用，在rGO表面得到铁前驱体晶体“种子”。由于rGO表面存在大量且分散亲水性官能团，GO或rGO之间的分散良好且稳定。在形成含铁前驱体(Fe-precursor)种子的过程中，几乎所有的Fe-precursor@rGO纳米粒子进行自组装，并在顶部留下透明溶液。 图2. rGO表面α-Fe 2 O 3 /纳米棒阵列制备工艺示意图 [ 17 ]
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user: 4. 石墨烯/2D α-Fe 2 O 3 纳米结构 除上述0D和1D α-Fe 2 O 3 结构外，2D α-Fe 2 O 3 结构(纳米片/板 [ 18 ]、纳米盘 [ 19 ] 等)也可以与石墨烯结合。大多数石墨烯/α-Fe 2 O 3 纳米片利用FeSO 4 、FeCl 3 等铁无机盐作为铁源，通过水热法合成获得。Han等 [ 20 ] 采用水热法合成出六边形片状α-Fe 2 O 3 (见图3(a))及其墨烯复合材料(见图3(b))。从图3中可以明显看到轮廓清晰的六边形α-Fe 2 O 3 纳米片，石墨烯/α-Fe 2 O 3 中纳米片呈现水平或随机排列在氧化石墨烯纳米 图3. 六边形α-Fe 2 O 3 纳米片及其氧化石墨烯复合物的TEM图像 [ 20 ]：(a) α-Fe 2 O 3 的TEM及HRTEM图像；(b) α-Fe 2 O 3 /GO的TEM图像 片表面。α-Fe 2 O 3 纳米片的合成机理如下：首先，将FeCl 3 中的Fe 3+ 离子还原成Fe 2+ 离子；然后，Fe 2+ 离子与H 2 O 2 反应生成Fe 3+ 离子和羟自由基(·OH)，这些自由基可以再生来竞争Fe 2+ /Fe 3+ 循环，从形成更强的氧化剂·OH；溶液中的醋酸钠能与赤铁矿纳米晶进行配位，醋酸钠的浓度对α-Fe 2 O 3 的最终结构的影响较大，这是由于醋酸钠能够抑制纳米晶体沿特定方向生长，进而促进纳米晶体沿生长成为平面结构。Liu等 [ 21 ] 通过将FeSO 4 和氧化石墨烯在水–甘油醇溶液中混合，采用水热法制备出α-Fe 2 O 3 纳米片嵌入石墨烯网络中的复合材料。通过这种合成方法，甘油和Fe 2+ 离子能够共同将氧化石墨烯还原成rGO，薄的α-Fe 2 O 3 纳米片能够分散在石墨烯网络中，并与石墨烯紧密相连。上述附载结构主要是α-Fe 2 O 3 纳米片锚定在石墨烯薄片表面上。Wang等 [ 22 ] 采用7，7，8，8-四氰基二甲烷阴离子(TCNQ − )辅助的合成方法，在N掺杂石墨烯层间获得了六方纳米薄片的“夹心”结构。他们认为TCNQ − 的铰链框架不仅可以保证α-Fe 2 O 3 形成六边形纳米片，还能够为氮掺杂石墨烯提供氮源。以石墨烯层间作为反应室，在这些层间发生无封端配体介导反应促使α-Fe 2 O 3 晶核在石墨烯层间生长，从而形成三明治结构。水热反应的温度、时间、反应物的浓度和官能团种类等因素都会对产物的形貌产生影响。通常为获得晶粒更细小的α-Fe 2 O 3 ，需要减少反应时间，使纳米晶体快速合成，而随着反应时间的增加，所获得的α-Fe 2 O 3 纳米晶粒逐渐长大。最后在石墨烯层间形成α-Fe 2 O 3 六方纳米片并稳定下来。
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user: 5. 石墨烯/3D α-Fe 2 O 3 纳米结构 3D α-Fe 2 O 3 包括纳米团簇 [ 23 ]、球体 [ 24 ]、立方体 [ 25 ]、空心纳米管(hollow nanobarrels，HNBs [ 26 ])等结构。Wang等 [ 23 ] 合成了氧化石墨烯/α-Fe 2 O 3 纳米团簇复合材料，首先将FeCl 3 溶液加入到的两亲性的3-(三唑基)-聚乙二醇(tris-trz-PEG)配体水溶液中进行还原。他们指出tris-trz-PEG配体能够利用配体超分子结构间相互作用来保证α-Fe 2 O 3 在氧化石墨烯表面的形成和定量沉积 [ 23 ]。Li等 [ 24 ] 通过氨化和水热处理合成了α-Fe 2 O 3 球及其与石墨烯的复合材料。如图4所示，将星形的聚合铁(III)醋酸盐溶液经200℃保温后作为前驱体，最终产物为球形，随着前驱体浓度的增加，分离得到的α-Fe 2 O 3 纳米粒子较少，形成了较多的α-Fe 2 O 3 纳米聚集体，且颗粒更加均匀 [ 24 ]。Zhang等 [ 25 ] 采用采用水热法制备了rGO/α-Fe 2 O 3 立方体复合材料，该方法是通过将六亚甲基四胺和FeCl 3 的乙醇溶液与氧化石墨烯溶液混合，经过热处理和洗涤后获得最终产物。Lee等 [ 26 ] 采用微波辅助水热法制备了α-Fe 2 O 3 HNBs/rGO复合材料，该方法以Na 2 SO 4 和NH 4 H 2 PO 4 作为表面活性剂，在180℃和220℃下保温0.5小时分别获得两端封闭(见图5(a))和开口的空心纳米管(见图5(b))，其结构明显与180℃下保温0.5小时的(中空封闭)纳米粒子不同。而当引入石墨烯后，经过220℃热处理0.5小时，通过水热反应获得α-Fe 2 O 3 HNBs均匀附载于rGO表面(见图5(c))。Liu等 [ 27 ] 采用水热法制备了石墨烯/α-Fe 2 O 3 十四面体复合材料，平均粒径约为700 nm，尺寸分布广泛而均匀。Cheng等 [ 28 ] 采用水热法在N掺杂石墨烯表面附载了空心α-Fe 2 O 3 纳米管，首先将20 mg N掺杂石墨烯和0.4 mmol的空心α-Fe 2 O 3 纳米管分散在40ml的去离子水中；然后在180℃保温24小时对分散体进行水热处理，待溶液冷却后，冲洗沉淀并获得N掺杂石墨烯/α-Fe 2 O 3 纳米管复合材料。Li等人 [ 29 ] 以氧化石墨烯作为模板剂制备了氧化石墨烯/α-Fe 2 O 3 复合材料，当氧化石墨烯作为硬模板剂时，起到成核前体作用；作为软模板时，能够控制这些纳米粒子的致密化，使其生长为微球形。这些微球由更细小的纳米晶体和一层薄石墨烯组成。Xiao等 [ 30 ] 采用一步水热法合成出Fe 2 O 3 /rGO气凝胶(见图6(a))，该方法利用Fe 3+ 离子与氧化石墨烯(GO)中含氧官能团静电结合作用，将FeCl 3 和GO的混合物加热到80℃，Fe 3+ 离子水解生成FeO(OH)/GO复合物。采用FeO(OH)修饰的GO纳米片作为基元，经水热反应自组装成GO纳米片三维网络结构。FeO(OH)和GO分别转化为Fe 2 O 3 和rGO。Fe 2 O 3 /rGO复合材料还可以通过一步溶剂热法获得(图6(b)) [ 31 ]，与水热法相似，该方法利用Fe(NO 3 ) 3 中的Fe 3+ 离子与GO的静电结合作用，当加入氨水时，能够原位获得Fe(OH) 3 晶体，溶剂热反应过程中，Fe(OH) 3 和GO在甲醇溶剂中分别转化为Fe 2 O 3 和rGO。 如上所述，水热/溶剂热法是最常用的制备石墨烯/α-Fe 2 O 3 二元纳米复合材料的方法。水热/溶剂热法不仅能够将α-Fe 2 O 3 与石墨烯结合，也能够将含铁前体/石墨烯复合材料转化为石墨烯/α-Fe 2 O 3 复合材料。 图4. α-Fe 2 O 3 纳米聚集体的合成及其与还原氧化石墨烯物的复合示意图 [ 24 ] 图5. TEM图像 [ 26 ]：(a) α-纳米颗粒；(b) α-HNBs内部及俯视图；(c) α-HNBs/rGO 图6. 不同方法获得的3D Fe 2 O 3 /rGO结构合成反应过程示意图：(a) 水热反应 [ 30 ]；(b) 溶剂热反应 [ 31 ]
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user: 6. 总结与展望 由于α-Fe 2 O 3 的形貌在很大程度上决定了石墨烯/α-Fe 2 O 3 复合材料的整体结构，因此本文用α-Fe 2 O 3 的几何维度来对其进行分类。不难发现，利用氧化石墨烯(GO)或还原氧化石墨烯(rGO)表面官能团对α-Fe 2 O 3 纳米粒子的强静电结合作用，采用水热或溶剂热法，通过调节反应温度、时间、反应物浓度和添加剂种类，能够制备获得分散均匀的0/1/2/3D α-Fe 2 O 3 纳米结构与石墨烯纳米片的稳定复合产物。其中，3D α-Fe 2 O 3 材料倾向于形成以石墨烯为载体或包裹在石墨烯网络中的纳米复合结构。因此，具有可控结构的石墨烯/α-Fe 2 O 3 复合材料能够广泛应用于电化学储能、催化等各个领域。 石墨烯/α-Fe 2 O 3 复合材料的发展方向有如下3个方面：1) 合成工艺需要进一步优化，避免因反应条件过于敏感导致的尺寸、形貌不均匀问题；2) 达到石墨烯/α-Fe 2 O 3 复合材料的形貌的可控制备，这是提高其电化学性能的关键；3) 探索能够有效抑制α-Fe 2 O 3 在石墨烯表面聚集的方法。
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user: 摘 要 本文通过明确影响商品销售量三个重要因素、构建灰色关联模型和灰色预测GM(1，1)模型，同时根据某商品历史销售数据采用大数据分析技术，对商品的销售量进行了精准预测，可有效解决当前大多数新零售企业重点关注的问题。 关键词 :销售预测，大数据分析，灰色预测GM(1，1)模型 Copyright © 2020 by author(s) and Hans Publishers Inc. This work is licensed under the Creative Commons Attribution International License (CC BY 4.0). http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
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user: 1. 引言 随着我国消费市场的不断发展，市场上的消费模式已经逐步由“以物为主”转变为“以客为主”。在新零售行业，性价比不再是顾客衡量是否购买物品的唯一标准，人们的需求也不仅仅是单一的追求实用性，而是更多的考虑时尚性，把注意力放在“个性化、时尚、美观”等方面。在这类特殊需求的推动下，新零售企业的生产模式逐步向多品种、小批量迈进，这让商场内零售店铺里的饰品和玩具等种类变得更加琳琅满目，同时也给零售行业的库存管理增加了很大的难度。如何根据层级复杂，品类繁多的历史销售数据，以区域层级，小类层级乃至门店skc (单款单色)层级给出精准的需求预测，是当前大多数新零售企业需要重点关注并思考的问题。
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user: 2. 基于灰色关联分析的模型 考虑到各种因素对目标商品销售量的影响，结合实际生活和附件信息，选取了三个因素进行研究，分别是库存信息、节假日折扣、预计加权销售额。需要确定累计销售额排名前50的商品，然后可根据近大远小的加权原则 [ 1 ] 分别预测得四个节日的销售额，将此三个作为影响销售量的因子，采用灰色关联度分析得到各因素对skc销售量的影响情况。 2.1. 计算流程 本问首先需要确定从2018年7月1日至2018年10月1日累计销售额最多的skc，由于附件数据非常庞大，使用大数据的方法进行求解，求解思路如图1所示。 图1. 大数据求解目标skc流程图 利用大数据框架Hadoop的mapreduce进行数据处理，对sale_info.csv的数据，在map阶段对数据切割，因为csv格式是按逗号分隔的，用Java的split函数以逗号分隔。其次把skc编号作为key，把销售额当成value，同一个key会对应到同一个reduce中，对同一个key的value即销售额进行累加得到一个sum值，再将sum作为key，skc编号作为value，即可算出该skc的销售额。最后将算出的数据再次进行mapreduce，自定义排序方法为降序排序，把sum值当成key。取销售额最多的50个，即为目标skc。 2.2. 灰色关联分析模型的建立 在灰色系统理论 [ 2 ] 中，提出了一种新的关联度分析方法，即根据因素之间发展态势的相似或相异程度来衡量因素间关联的程度，它揭示了事物动态关联的特征与程度。 1) 参考数列的选取 选择某节日的目标商品你的销售量 x 0 i 为参考数列，则有如下表达式。 x 0 i = { x 0 i ( k ) | k = 1 ， 2 ， 3 ， ⋯ ， n } = { x 0 i ( 1 ) ， x 0 i ( 2 ) ， ⋯ ， x 0 i ( n ) } (1) 其中，i表示节日，i为0时为国庆节，i为1时表示双十一，i为2时表示双十二，k表示时刻。 2) 比较数列的选取 选择影响目标skc的变量 x j i 为比较数列，则有如下式子。 x j i = { x j i ( k ) | k = 1 ， 2 ， ⋯ ， n } = ( x j i ( 1 ) ， x j i ( 2 ) ， ⋯ ， x j i ( n ) ) (2) 其中，j = 1时表示为第i个节日的库存信息，j = 2时表示为第i个节日的折扣，j = 3时表示为第i个节日的加权预计销售额。 3) 关联度的建立 根据灰色关联分析，得到比较数列 x j i 对参考数列 x 0 i 在k时刻的关联系数 λ j i ，其表达式如下。 λ j i = min ( s ) min ( t ) | x 0 i ( t ) − x j i ( t ) | + ρ max ( j ) max | x 0 i ( t ) − x j i ( t ) | | x 0 i ( k ) − x j i ( k ) | + ρ max ( j ) max | x 0 i ( k ) − x j i ( k ) | (3) 其中， ρ 为分辨率系数， ρ 越大，分辨率越高； ρ 越小，分辨率越高；为了将(3)式中的各个时刻的分散的关联数集中分析，因此在它的基础上，定义一个新的式子表示 x j i 对参考数列 x 0 i 的关联度为 r j i r j i = 1 n ∑ k = 1 n λ j i ( k ) (4) 2.3. 模型的求解 代入已计算得出的结果，结果如表1所示。 Table 1 Correlation valu 节日 库存关联度 折扣关联度 加权预计销售额关联度 国庆 0.666 0.590 0.730 双十一 0.694 0.712 0.751 双十二 0.644 0.701 0.774 表1. 关联度值 总体来看，在这三个因素中，加权预计销售额的相关程度都是最高的，可见它对目标skc的影响颇大，而在双十一、双十二时期，库存相关程度都是最低的，这与实际情况相符合，现实生活中，双十一、双十二只有一天，因此商家都会预先准备充分的产品供用户购买，因此相对来说，它库存的相关程度是最低的，而在国庆时期，由于是全国统一的节假日，而且有七天的时间，用户购买欲较平常而言相对较高，而商家没有办法一次性准备充分的产品，因此货存相对而言它的相关程度就会比折扣更高。
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user: 3. 灰色预测GM(1，1)模型的建立与求解 灰色预测是指利用GM模型对系统行为特征的发展变化规律进行估计预测，同时也可以对行为特征的异常情况发生的时刻进行估计计算，以及对在特定时区内发生事件的未来时间分布情况做出研究等等。这些工作实质上是将“随机过程”当作“灰色过程”，“随机变量”当作“灰变量”，并主要以灰色系统理论中的GM(1，1)模型 [ 3 ] 来进行处理。 3.1. 数据准备 本问首先需要确定从2019年6月1日至2019年10月1日累计销售额最多的小类，由于附件数据非常庞大，使用大数据的方法进行求解，求解思路如图2所示。 图2. 大数据求解目标小类流程图 由图可知，确定目标小类时需要使用附件sale_info.csv和prod_info.csv的数据，首先对其进行一次map聚合，把prod_info附件中的tiny_class_code属性写入到sale_info.csv的与之相对应的skc，以此确定每个skc所属小类。其次对sale_info的数据，使用大数据技术，在mapreduce和map阶段，对一行数据切割，取tiny_class_code作key，取销售额为value，同样写入reduce，同一个key写入同一个reduce，将销售额进行累加，得到每个小类的销售额。最后把tiny_class_code为key，总销售额为value，即可得出21个小类在2019-06-01到2019-10-01中的销售额，选出前十的小类即可。 3.2. 灰色预测GM(1，1)模型 1) 参考数列的选择 本问主要研究的是预测问题，即预测目标小类在2019年10月1日后3个月中每个月的销售量，因此选择各小类的1到9月的销售量作为参考数列 y m ( 0 ) ，其中 y m ( 0 ) = ( y m 1 ( 0 ) ， y m 2 ( 0 ) ， ⋯ ， y m n ( 0 ) ) (5) m表示第几个小类，n表示第几个月。 2) 累加数列与均值数列的选择 在式(5)的基础上，做一次累加(AGO)得到累加数列 y m ( 1 ) ，则有 y m ( 1 ) = ( y m 1 ( 0 ) ， y m 1 ( 0 ) + y m 2 ( 0 ) ， ⋯ ， y m n − 1 ( 0 ) + y m n ( 0 ) ) (6) 在此基础上，得到均值数列 z m n ( 1 ) = 0.5 y m n ( 1 ) + 0.5 y m n − 1 ( 1 ) ， n = 2 ， ⋯ ， 9 (7) 3) GM(1，1)模型的建立 基于参考数列、累加数列和均值数列建立得到灰微分方程为 y m n ( 0 ) + a z m n ( 1 ) = b ， n = 2 ， 3 ， ⋯ ， 9 (8) 由最小二乘法求得达到最小值的 u ^ = ( a ， b ) T = ( B T B ) − 1 B T Y ，因此可以求得(1，1)模型为 y m n + 1 ( 1 ) = ( y m 1 ( 0 ) − b a ) e − a n + b a ， k = 1 ， 2 ， ⋯ ， 8 (9) 3.3. GM(1，1)模型的求解 为了保证模型的可靠性，需要对数据进行预处理和检验。 1) 求解步骤 首先计算参考数列 y m ( 0 ) = ( y m 1 ( 0 ) ， y m 2 ( 0 ) ， ⋯ ， y m n ( 0 ) ) 的级比，级比数列定义为 J m n = J m n − 1 ( 0 ) J m n ( 0 ) ， n = 2 ， 3 ， ⋯ ， 9 (10) 在计算时需要所有的 J m n 的范围都处于 ( e − 2 n + 1 ， e 2 n + 1 ) 中，以保证可以使用参考数列 y m ( 0 ) 作为处理灰色预测模型GM(1，1)的数据。当 J m n 的范围不处于 ( e − 2 n + 1 ， e 2 n + 1 ) 之中时，取适当的常数c，作平移得到新的参考数列 s m ( 0 ) = y m ( 0 ) + c (11) s m ( 0 ) = ( s m 1 ( 0 ) ， s m 2 ( 0 ) ， ⋯ ， s m n ( 0 ) ) ，与原参考数列的关系为从而也得到一个新的级比 Q m n 其定义为 Q m n = Q m n − 1 ( 0 ) Q m n ( 0 ) ， n = 2 ， 3 ， ⋯ ， 9 (12) 根据式(10)即可求得在10月、11月和12月的预测值。 2) 数据的检验 通过上述方式预测出的销售量可能存在较大误差，因此需要做检验，从两个角度进行检验，第一个是残差检验，第二是级比偏差值检验。 令残差为 α m n ( 0 ) = y m n ( 0 ) − y ^ m n ( 0 ) y m n ( 0 ) ， n = 1 ， 2 ， ⋯ ， 9 ，若残差 α m n ( 0 ) < 0.2 ，则可认为达到一般要求，若残差 α m n ( 0 ) < 0.1 ，则可认为达到较高要求。 根据级比数列 J m n = J m n − 1 ( 0 ) J m n ( 0 ) ， n = 2 ， 3 ， ⋯ ， 9 ，结合发展系数a求出相应的级比偏差 β m n = 1 − ( 1 − 0.5 a 1 + 0.5 a ) J m n ，若残差 β m n < 0.2 ，则可认为达到一般要求，若残差 β m n < 0.1 ，则可认为达到较高要求。 3.4. 模型结果 通过编写c语言程序进行求解，得到目标小类在2019年10月、11月和12月的销售量的预测值，部分计算结果如表2所示。根据所求数据使用计算得出各个月份的MAPE值如表2所示。 Table 2 Monthly MAP 月份 MAPE 10月 0.089 11月 0.154 12月 0.160 表2. 每月MAPE 每个月的MAPE值均小于0.17，因此可以认为使用此模型进行预测，其准确度较高，可靠性较强。
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user: 4. 引入平衡因子的优化GM(1，1)模型 4.1. 数据准备 在问题二的基础上，继续找到每个类的所有skc，为了更精准的预测skc每月的周销量，需要计算得到每个skc在2019年每个月内每周的周销量，同样使用大数据分析，求解思路如图3所示。 图3. 大数据求解skc的周销量流程图 根据tiny_class_code的sale_info，用Java的Date类进行Date化，接着对Date对象Calendar化，取出该周是2019年的第几周，先把2019-09-30的数据对应第40周，因此取第四十周为第一周，取30~51周的数据，即前十周和后12周数据。取出该时间段数据后，把key写成skc，tiny_class_code，week，把value写成销售量，写出到reduce，同样对value相加，sum为value，得到相应的value值，即可得出前十周和后十二周的数据。 4.2. 优化后的GM(1，1)模型 根据本问的要求以及计算结果，依次得到累计销售额排名前十的小类对应的skc分别有11417、1676、3777、1475、6125、5906、2362、634、1257、721个，数据量非常大，并且需要预测每周的销售量。为了提高数据的精准性和可靠性，对各类商品的需求进行精准预测，因此可在问题二所建立的模型基础上，引入平滑因子c [ 4 ]，得到一个新的模型，称之为BGM(1，1)模型。 在问题二的模型中，有参考数列 y m ( 0 ) = ( y m 1 ( 0 ) ， y m 2 ( 0 ) ， ⋯ ， y m n ( 0 ) ) ，对它做1-AGO操作，得到 y m ( 1 ) = ( y m 1 ( 0 ) ， y m 1 ( 0 ) + y m 2 ( 0 ) ， ⋯ ， y m n − 1 ( 0 ) + y m n ( 0 ) ) ，为了满足一定的平滑条件，则需要满足以下表达式 { 0 ≤ y m n ( 0 ) y m n ( 1 ) ≤ 0.5 0 ≤ y m n ( 0 ) y m n − 1 ( 1 ) ≤ 1.5 (13) 在引入平滑因子c之后，可得 { y m n ( 1 ) = y m n ( 0 ) + c y m n ( 1 ) = ∑ i = 1 n y m i ( 0 ) (14) 结合式(15)和式(16)，可得 { c ≥ 0 c ≥ max { 2 y m n ( 0 ) − y m n − 1 ( 1 ) n − 3 } (15) 4.3. 模型的结果 使用问题二的求解步骤，并增加约束条件式(17)，编写C语言程序，求解得到以下结果，通过编写c语言程序，求得2019年10月1日后12周的预测MAPE。如表3所示。 Table 3 Weekly MAP 周数 MAPE 周数 MAPE 1 0.172 7 0.221 2 0.162 8 0.225 3 0.140 9 0.243 4 0.115 10 0.227 5 0.215 11 0.145 6 0.177 12 0.184 表3. 每周MAPE 总体来看，每周的MAPE维持在一定范围上，但均小于0.25，在周销量信息如此不足的情况下，预测效果总体来看可以认为是可靠的。
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user: 5. 结术语 通过Excel、Java语言等工具完成数据的筛选及分析，建立了影响商品销售量及销售额的灰色关联模型，其中最相关因素分别为库存信息、节假日折扣、预计加权销售额，并在此基础上建立了灰色预测GM(1，1)模型以及在引入平滑因子后的优化模型。本模型综合考虑了商品库存、节假日等实际因素，在一定程度上能精准预测商品的销售量及销售额。可作为零售企业对各类商品的需求量的参考。
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user: 摘 要 通过采用GIS空间分析方法，以第二次全国污染源普查(简称“二污普”) SO 2 、NO X 、COD、NH 3 -N的排放总量和排放强度为测度指标，对云南省县域尺度的污染物排放量及排放强度地理聚集特征进行分析。结果表明，(1) SO 2 、NO X 排放总量和强度空间差异明显， COD、NH 3 -N排放总量和强度区域差异不明显。(2) 按Moran指数分析，云南省污染物排放的空间相关性显著，各类污染物的排放总量空间集聚显著性特征SO 2 > COD > NH 3 -N > NO X ，排放强度的聚集显著性特征为SO 2 >NO X > COD > NH 3 -N。(3) SO 2 、NO X 排放总量的热点区与冷点区的分布区域与排放量强度的分布规律总体一致，但昆明、玉溪、红河大部分区域由排放量的热点区变为排放强度的冷点区；COD、NH 3 -N排放总量和强度形成了多个热点片区，排放总量和排放强度空间分布格局出现明显倒置，昆明、曲靖、玉溪、红河绝大多数热点区域变为了冷点区，普洱、临沧、德宏由冷点区变为热点区。(4) 四类污染物排放总量和强度均主要呈低–低聚集状态，高–高状态的区域污染物排放的绝对差异大，同时存在一定比例的低–高，高–低区域。 关键词 :第二次全国污染源普查，空间聚集，空间自相关性，热点分析 Copyright © 2020 by author(s) and Hans Publishers Inc. This work is licensed under the Creative Commons Attribution International License (CC BY 4.0). http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
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user: 1. 引言 2013年1月，我国中东部地区出现了持续的雾霾天气，并蔓延至25个省份，这种大规模、综合性的区域性环境污染问题引发了大家对污染物排放量及排放强度在空间交互影响的关注 [ 1 ]。使用空间计量方法探索区域单元间污染物的排放差异和排放格局，关注污染物排放的空间溢出效应，将有利于从宏观层面去揭示区域单元间的相互作用对污染物排放的影响 [ 2 ] [ 3 ] [ 4 ]，建立区域间产业集聚水平、产业结构、污染治理水平对污染物排放量及排放强度的相关关系。目前，空间数据探索性分析技术已经成熟地应用于探索要素的空间格局和可视化，并探索区域要素之间的差异 [ 5 ] [ 6 ] [ 7 ] [ 8 ] [ 9 ]。鉴于此，本文以“二污普”为基础，并运用空间相关性分析、热点分析、数据探索等手段，分析云南省4类污染物排放的空间分布格局、地理聚集特征。在分析尺度上，覆盖129个县；在污染源覆盖上，涵盖云南省二污普中的工业源、农业源、生活源 [ 10 ] [ 11 ] [ 12 ]，以期为云南省制定科学合理的污染防治措施提供理论依据和决策参考，并对不同污染源、不同污染物、不同区域提出差异化的污染防治政策。
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user: 2. 研究对象及数据来源 本研究选取与产业结构、聚集度及治理水平相关的SO 2 、NO X 、COD及NH 3 -N作为研究对象。研究指标除使用污染源排放总量(Ti)外，还采用单位GDP污染物排放强度(Ei)进行表征。数据以2017年为分析断面，污染物排放数据来源“二污普”，经济社会发展数据来源云南省及各州市2017年统计年鉴。
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user: 3. 研究方法 采用全局Moran指数法、局域空间相关性分析、热点分析法进行污染物空间分布规律分析和影响因素分析，以体现污染源排放强度与地理空间的相关性，即研究区域内空间变量的空间分布规律和影响因素。 (1) 全局Moran指数法 全局Moran指数可对污染源排放总量或强度属性值在空间上的相关性进行描述，用于分析区域总体的空间关联和空间差异程度。其计算公式为 [ 13 ]： I = ∑ i = 1 n ∑ j = 1 n ( x i − x ¯ ) ( x j − x ¯ ) S 2 ∑ i = 1 n ∑ j = 1 n w i j (1) 式中：I为Moran’s I指数；n为研究县区个数； x i 和 x j 分别为i区域和j区域污染物排放总量或强度； x ¯ 为污染物排放总量或强度的均值； S 2 = ∑ i = 1 n ( x i − x ¯ ) 2 / n ； w i j 为空间权重矩阵，空间相邻为1，不相邻为0。Moran’s I值介于−1~1，对I值进行Z检验，其显著为正表示污染物总量(或强度)存在空间正相关性，显著为负则表示空间负相关，为零则表示呈空间随机分布。 (2) 局域空间相关性分析 为进一步分析局部空间聚集情况，在进行全局相关性分析的基础上再进行热点分析和局部Moran’s I分析。 ① 热点分析 热点分析是局部空间自相关的一种判定模式，通过对每一个要素及其相邻要素的局部总和所有要素的总和进行比较，计算得到高值或低值要素在空间上发生聚类的位置，直观的展现聚类的空间位置以及集聚的程度，并反映空间数据在一定范围内的高值与低值的积聚效应。本研究采用ArcGIS计算热点分析(Getis-Ord Gi*)，其表达式为： G i * = ∑ j = 1 n w i ， j x j − X ¯ ∑ j = 1 n w i ， j S n ∑ j = 1 n x i ， j 2 − ( ∑ j = 1 n w i ， j ) 2 n − 1 (2) 其中 x j 是要素j的属性值， w i ， j 是要素i和j之间的空间权重，n为要素综合，且： X ¯ = ∑ j = 1 n x j n (3) S = ∑ j = 1 n x j n − ( X ¯ ) 2 (4) G i * 统计是z得分，进行该分析可以为每个区域要素返回 G * 统计得到的z得分 Z ( G i ) ，对式中得到的 Z ( G i ) 进行显著性检验，若 Z ( G i ) 显著为正，说明污染总量(或强度)高值集聚，即为热点区；反之，则为冷点区。根据Jenks最佳自然断裂法，将 Z ( G i ) 由低到高分为四级，依次为冷点区、次冷点区、次热点区、热点区 [ 14 ]。 ② Moran散点图 Moran散点图能解释区域或地理单元间的空间相互作用在污染物排放量及排放强度的影响。为研究污染物局域的空间异质性，其横坐标为各单元污染物排放量或排放强度的标准化值，纵坐标为空间权重所确定的相邻单元的属性值的平均值。四个象限表达某一区域和其周围区域四种类型的局域空间关系，第一象限是高–高、第二象限是低–高、第三象限是低–低、第四象限是高–低 [ 13 ]。Moran散点图的分散程度可体现污染物排放量或强度的分散程度，若散点图非常分散，说明区域污染物排放的绝对差异非常大。
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user: 5. 结论 基于云南省129个县2017年的断面数据，采用空间数据探索性分析方法，分析了云南省污染物排放量和强度的空间集聚特征和空间格局，研究发现： (1) SO 2 、NO X 总量和强度空间差异明显，COD、NH 3 -N总量和强度区域差异不明显。废气污染物排放总量大的分布在滇南、滇中、滇西区域，排放总量小的主要分布在滇西南、滇西北区域；排放强度最大的为滇东北的昭通，虽强度分布格局大体上与总量一致，但也出现局部倒置情况，如：昆明和玉溪等地排放强度较小。废水污染物排放总量和强度分布格局基本一致。 (2) 污染物排放量及排放强度的空间集聚特征明显。污染物总量和强度较高的地区和同为较高的地区相邻，排放总量和强度较低的地区和同为较低区域相邻，说明周边污染物的排放和其他影响因素会对本区域污染物排放产生相关作用。其具体含义为，相邻区域间在产业结构上呈现出一定的相似性，人口分布密度、环境基础设施建设水平上也存在一致性，这意味着在环境保护和治理行动中，要高度重视区域间的合作，建立相关区域联防联控的环保机制，在基础设施建设、污染治理设施改善、污染联防联控、联合预警及应急上应相互协调。 (3) SO 2 、NO X 排放总量的热点区与冷点区分布区域与排放量强度的分布规律总体一致，但昆明、玉溪、红河绝大部分区域由排放量的热点区变为排放强度的冷点区。这也说明，昆明、玉溪、红河的产业结构明显高于其他区域，产业及人口的聚集已经起到了优化资源配置、延伸产业链、引导技术创新、提升区域污染治理及管理水平的作用。曲靖、昭通、德宏、保山等废气排放热点区、次热点区的火电、钢铁、有色金属、非金属矿物制品业集中分布，有色金属及非金属矿物制品业等行业治理水平的相对滞后，导致污染物排放量及排放强度热度的双高，应该在后续环保政策的制定及实施中予以高度重视。 (4) COD、NH 3 -N排放总量和强度形成了多个热点片区，排放总量和排放强度空间分布格局出现明显的倒置，昆明、曲靖、玉溪、红河绝大多数热点区域变为了冷点区，普洱、临沧、德宏由冷点区变为热点区域。云南省废水污染物主要来自于农业源，各地区污染物的排放差异不大，不能形成明显的聚集特征，而农业源对于污染物的治理水平较弱，现代化水平较高的地区对于污染物的治理水平较高，其排放强度会比较弱，因此应该重视农业源的污染治理，提高农业生产的现代化和生态化水平，减少农药化肥的使用。 (5) 四类污染物的排放量及排放强度存在着“空间溢出”，即区域的污染物排放，会带动相邻地区的污染物排放，如滇中、滇东北、滇东南等片区。但与“空间溢出”相反的是，也存在污染物排放量较大及强度较高区域周边为污染物排放量较小或强度较低的区域，如与昆明市、玉溪市和楚雄州毗邻的区域中，昆明市、玉溪市所属区域为热点、次热点区，但楚雄州大部分区域处于次冷点、冷点区，区域污染物排放存在明显的“负效应”，这说明滇中城市圈内部的经济互通及协调发展机制尚未形成，未形成因“产业溢出”导致的“污染物排放溢出”，昆明市对周边工业经济发展的带动作用尚未真正形成。但从长期来看，随着邻近地区产业的进一步发展及产业溢出的形成，“负效应”将逐步消失，即污染物排放量存在长期的“空间溢出”与短期的“负效应”会同时存在。
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user: 摘 要 京津冀协同发展作为重大国家战略，生态协同发展是其中具有重大意义的率先突破点，习近平总书记多次强调，京津冀地区要加强生态环境保护合作、强化生态环境联建联防联治。文章通过厘清“两山”理念的本质要求及重要体现，再认识“两山”理念的丰富内涵，分析了京津冀生态协同发展的必然性，并提出要在“两山”理念的指引下，通过布局区域产业体系、建立区域生态治理体制、提高市场化运作水平等措施，以推动京津冀生态协同发展迈上新台阶。 关键词 :“两山”理念，京津冀，生态协同 Copyright © 2020 by author(s) and Hans Publishers Inc. This work is licensed under the Creative Commons Attribution International License (CC BY 4.0). http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
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user: 1. 引言 京津冀地区是我国经济最具活力、开放程度最高、创新能力最强、吸纳人口最多的地区之一，地域面积21.6万平方公里，常住人口1.13亿人，地区生产总值8.5万亿元，京津冀地区以全国2.3%的面积承载了8%的人口、创造了近10%的经济总量。2014年2月26日，习近平总书记在北京主持召开座谈会时将京津冀协同发展正式上升为重大国家战略，并提出了“七个着力”的重要要求，强调要加强生态环境保护合作、着力扩大环境容量生态空间。2019年1月16~18日，习近平总书记视察京津冀三地后在北京主持召开京津冀协同发展座谈会并发表重要讲话，再次强调要坚持绿水青山就是金山银山的理念，强化生态环境联建联防联治。 生态文明建设作为“五位一体”总体布局中的重要组成部分，也是京津冀协同发展中的重点领域。六年来，京津冀三地加快打破行政区域限制，携手打响蓝天保卫战、启动水源修复工程、强化土壤污染源头治理，不断建立完善生态管治制度，区域环境容量和生态空间不断扩大。尽管已经取得了一定的成绩，但要进一步推进京津冀区域的生态协同发展，助力三地实现高质量发展，还有不少困难与阻碍需要克服，譬如：三地合作中利益成本分担机制不健全、对生态环保与经济发展的协调不够精确、生态治理“一刀切”、生态横向补偿机制不健全等，这些问题迫切需要三地开展全方位合作来破解。 当前，我国生态文明建设全面进入了新时代，习近平总书记提出的“两山”理念已成为生态文明建设和新时代发展的根本遵循，“两山”理念逐渐深入人心，“两山”理念的实践行动也已取得了丰硕成果。在此背景下，为实现京津冀地区经济社会的高质量发展与可持续发展，必须进一步厘清“两山”理念的本质与内涵，加强认识，从而在“两山”理念的指引下，进一步加强生态文明建设，以推动京津冀生态协同发展迈上新台阶。
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user: 2. “两山”理念的再认识 2005年8月15日，时任浙江省委书记的习近平同志在安吉县余村村视察工作时，对余村主动关停矿山、水泥厂探索绿色发展道路的做法表示肯定，称赞为是“高明之举”，并提出了“绿水青山就是金山银山”的科学论断。9天后又以笔名在浙江日报上发表了《绿水青山也是金山银山》的文章，提出“把生态环境优势转化为生态农业、生态工业、生态旅游等生态经济的优势，那么绿水青山也就变成了金山银山”。 “绿水青山就是金山银山”是习近平总书记对马克思主义生态观、中华优秀传统文化中的生态智慧以及我党执政以来所积累的丰富生态文明建设经验的高度概括与总结，是我国现阶段生态文明建设与绿色发展的通俗表达与本质要求 [ 1 ]。“两山”理念深刻提示了经济发展与生态保护之间的辩证统一关系，让人们深刻认识到生态环境对经济社会发展的重要支撑与保障作用。从习近平总书记关于人们对于“两山”之间关系认识的三个阶段精辟论述中，我们可以清晰的看到发展的三个阶段、即从黑色发展到灰色发展再到绿色发展的战略转移。当前，中国的经济社会发展已进入新时代，必须摒弃牺牲生态环境谋求一时经济增长的工业发展模式，走绿色发展、可持续发展的道路，缓解生态环境对经济社会发展的制约压力，实现高质量发展。 “两山”理念要求改变工业文明中的高消耗、高污染、环境破坏型的发展模式，走低消耗、低污染、环境友好型的绿色发展道路，将生态环境放在更加突出的位置，提出要像保护眼睛一样保护生态环境、像对待生命一样对待生态环境，最终实现人与自然和谐共生、生态环境与经济发展协同发展。中国的生态文明建设在“两山”理念的指引下取得了丰硕成果，得到了国际社会的广泛关注与高度认同。习近平总书记在国际事务中多次提出要共同构建人类命运共同体、建设清洁美丽的世界，这不仅是一个负责任大国的担当，更是提升我国国际地位、缓解国际压力的重要路径。也由此，“两山”理念从中国走向了世界。
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user: 3. 京津冀生态协同发展的必然性 上个世纪著名的八大公害事件让人们深刻认识到盲目追求经济发展、无限制的消耗自然资源所带来严重的生态环境问题将显著制约人类社会的进一步发展，只有尊重自然、顺应自然规律、促进人与自然和谐共生才能让人类社会保持稳定繁荣、实现可持续发展。京津冀地区是我国经济发展格局中最具活力与潜力的核心区域之一，但同时也是生态环境问题较为严峻的区域之一，三省市生态资源相连、生态整体性特征明显，生态协同发展是实现三地协同发展的重要支撑与基础。 建国以来，北京、天津及河北三省市在生态环境治理方面有着长期的合作与交流，三地政府积累了很多宝贵的经验。这些合作表明京津冀地区在生态方面本身就具有显著的整体性特征。随着我国经济发展进入新常态，社会主要矛盾显著转变，以往快速发展中在生态环境方面隐藏的问题逐渐凸显，生态环境问题成为了制约京津冀地区高质量发展的瓶颈，现在已经到了必须要正视并加以解决的阶段，而生态环境的外部性特点也决定了生态环境的治理修复与保护必须是系统性和整体性的，京津冀必须通力合作、共同面对才能解决这些生态问题，才能保证区域一体化发展的目标实现。因此，在我国经济社会发展进入新常态的历史时期，京津冀生态协同发展已经成为京津冀协同发展的率先突破口。 要实现京津冀区域的协同发展，需要三省市及区域内的经济、生态等各子系统之间的有序协作。但现实中，各子系统的发展程度并不完全一致，发展较快的子系统对发展较慢的子系统会有明显的制约影响，而发展等级较低的子系统也会对其他系统和整体产生显著的影响，使得协同发展整体目标难以实现。以经济和生态为例：生态环境为经济的发展提供生产资料和发展空间，生态优化将有利于经济的发展，而经济的发展能够为环境的改善提供充足的资金和提高使用效率的技术进步，减少对资源的浪费，从而有利于生态的好转；但若片面追求经济增长而无限制的消耗自然资源将导致生态的恶化和资源的匮乏，而一味的保护环境，加大资金投入环境治理并限制合理的产业发展则会显著的影响经济发展。由此可见，各子系统间必须协同发展才能实现整体的利益最大化，片面强调某个子系统而忽略其他子系统将不利于整体发展。 统计数据显示，2019年京津冀三省市人均地区生产总值分别为16万元、9万元、4.6万元；产业结构方面，三省市均以第三产业为主(超过50%)，但二产占比中，京津冀分别为16.16%、35.23%、38.73%。生态方面，2018年三地人均水资源量分别为164.17、112.93、217.7立方米；森林覆盖率分别为43.8%、12.1%、26.8%。京津冀三地发展水平不一，面临的生态环境问题不同，因而在生态治理方面的主要诉求也有显著的差异。三地同处于一个较为完整的生态系统中，虽然面临不同的环境问题，但需要协同治理才能够解决各自的困境 [ 2 ]。京津冀地区必须加强生态协作，打破各自为政的现状，统筹调控区域整体的各类资源，实现生态协同发展才能实现京津冀的高质量协同发展。