Influential Nodes Identification in the Air Pollution Spatial Correlation Weighted Networks and Collaborative Governance: Taking China’s Three Urban Agglomerations as Examples
Notice bibliographique
Résumé
Nowadays, driven by green and low-carbon development, accelerating the innovation of joint prevention and control system of air pollution and collaborating to reduce greenhouse gases has become the focus of China's air pollution prevention and control during the "Fourteenth Five-Year Plan" period (2021-2025). In this paper, the air quality index (AQI) data of 48 cities in three major urban agglomerations of Beijing-Tianjin-Hebei, Pearl River Delta and Yangtze River Delta, were selected as samples. Firstly, the air pollution spatial correlation weighted networks of three urban agglomerations are constructed and the overall characteristics of the networks are analyzed. Secondly, an influential nodes identification method, local-and-global-influence for weighted network (W_LGI), is proposed to identify the influential cities in relatively central positions in the networks. Then, the study area is further focused to include influential cities. This paper builds the air pollution spatial correlation weighted network within an influential city to excavate influential nodes in the city network. It is found that these influential nodes are most closely associated with the other nodes in terms of spatial pollution, and have a certain ability to transmit pollutants to the surrounding nodes. Finally, this paper puts forward policy suggestions for the prevention and control of air pollution from the perspective of the spatial linkage of air pollution. These will improve the efficiency and effectiveness of air pollution prevention and control, jointly achieve green development and help achieve the "carbon peak and carbon neutrality" goals.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».