土壤環(huán)境價值核算研究

章 緒論
節(jié) 研究背景、意義及目的
一 研究背景
二 研究意義
三 研究目的
第二節(jié) 理論基礎與文獻綜述
一 環(huán)境污染經(jīng)濟損失測度
二 土壤污染經(jīng)濟損失評估
三 土壤污染感知相關研究
第三節(jié) 相關概念的界定
一 土壤危害終端
二 土壤污染網(wǎng)絡關注度
三 土壤污染價值損失
第四節(jié) 研究對象及內容
一 研究對象
二 研究內容
第五節(jié) 研究方法
一 數(shù)據(jù)收集主要方法
二 指標體系主要構建方法
三 價值損失測度方法
第二章 土壤污染損害基線厘定及不確定性
節(jié) 數(shù)據(jù)來源與樣點統(tǒng)計分析
一 數(shù)據(jù)來源
二 樣點統(tǒng)計分析
第二節(jié) 土壤環(huán)境損害基線厘定
一 研究方法
二 土壤環(huán)境損害基線計算與測度
第三節(jié) 土壤污染不確定性分析
一 研究方法
二 基于不同空間插值模型的污染不確定性分析
三 基于序貫高斯模擬的污染不確定性分析
四 基于污染概率的不確定性分析
第四節(jié) 小結
第三章 土壤污染的空間格局與樣點布設
節(jié) 研究方法
一 空間分析的異常值識別
二 探索性空間數(shù)據(jù)分析
三 空間插值方法及精度評價指標
第二節(jié) 土壤污染的空間格局分析
一 異常值識別
二 正態(tài)性檢驗
三 全局趨勢分析
四 全局空間自相關分析
五 局部空間自相關分析
第三節(jié) 土壤污染的 采樣密度
一 隨機采樣
二 半變異函數(shù)分析
三 采樣密度
第四節(jié) 小結
第四章 基于機器學習與復雜網(wǎng)絡的土壤污染空間格局分析
節(jié) 基于LASSO-SVR模型的土壤污染風險評價
一 研究方法
二 模型的構建與精度評價指標
三 基于LASSO-SVR模型的土壤重金屬污染風險評價
第二節(jié) 基于LASSO-GA-BPNN模型的土壤污染風險評價
一 研究方法
二 模型的構建
三 基于LASSO-GA-BPNN模型的土壤重金屬污染風險評價
第三節(jié) 基于無監(jiān)督學習的土壤污染風險評價
一 研究方法
二 基于無監(jiān)督學習的土壤重金屬污染風險評價
第四節(jié) 基于復雜網(wǎng)絡的土壤重金屬污染風險評價
一 研究方法
二 基于復雜網(wǎng)絡的土壤重金屬污染風險評價
第五節(jié) 土壤污染風險評價方法比較
一 土壤重金屬污染評價方法比較
二 土壤重金屬污染評價方法體系構建
第六節(jié) 小結
第五章 基于實地樣點的土壤污染價值損失測度
節(jié) 土壤污染損失確定與量化
一 研究區(qū)域概況
二 土壤污染調查取樣
三 基線確定
四 土壤污染損失計算內容
第二節(jié) 土壤污染價值損失測度方法
一 經(jīng)濟價值損失測度模型
二 生態(tài)價值損失測度模型
第三節(jié) 土壤污染經(jīng)濟價值損失測度
一 污染損失率評估
二 經(jīng)濟損失估算
第四節(jié) 土壤污染生態(tài)價值損失測度
一 潛在生態(tài)價值損失評估
二 生態(tài)價值損失估算
第五節(jié) 小結
第六章 土壤污染經(jīng)濟價值損失測度
節(jié) 研究區(qū)域與數(shù)據(jù)來源
一 研究區(qū)域
二 數(shù)據(jù)來源
第二節(jié) 指標體系設計及優(yōu)化
一 指標體系的構建
二 指標體系的篩選與優(yōu)化
三 德爾菲法結果分析
第三節(jié) 土壤污染價值損失計量模型構建
一 “過-張”模型
二 投入產(chǎn)出模型
第四節(jié) 土壤污染價值損失測度
一 土壤污染直接經(jīng)濟損失貨幣化
二 土壤污染間接經(jīng)濟損失評估
三 土壤污染經(jīng)濟總損失及對比分析
第五節(jié) 小結
第七章 基于數(shù)據(jù)挖掘的土壤污染損失支付意愿分析
節(jié) 研究假說和定價機制
一 研究假說
二 定價機制
第二節(jié) 模型構建與變量選取
一 模型構建
二 變量選取
第三節(jié) 數(shù)據(jù)獲取與處理
一 微博數(shù)據(jù)的獲取和處理
二 CGSS2017數(shù)據(jù)說明
第四節(jié) 主觀土壤污染對居民主觀幸福感的實證分析
一 主觀土壤污染對居民主觀幸福感的影響
二 穩(wěn)健性檢驗
第五節(jié) 居民對土壤污染治理支付意愿的定價
一 支付意愿定價結果
二 支付意愿定價異質性分析
第六節(jié) 小結
第八章 結論與展望
節(jié) 主要結論
一 土壤污染損害基線選擇和不確定分析是開展土壤污染評估的關鍵環(huán)節(jié)
二 土壤污染空間格局分析及樣點布設優(yōu)化有助于降低土壤污染評價成本
三 機器學習和復雜網(wǎng)絡可以提高土壤污染風險評價精度和智能化
四 土壤污染價值損失空間尺度差異明顯
五 公眾意愿是土壤污染價值損失測度和土壤污染治理的重要抓手
第二節(jié) 政策啟示
一 融合機器學習與復雜網(wǎng)絡，精準識別土壤污染風險
二 整合大數(shù)據(jù)與智能化，提升土壤污染治理能力
三 構建土壤價值保護體系，維護土壤自然資本
四 提高土壤污染防范意識，筑牢土壤資源安全體系
第三節(jié) 研究展望