中国人口·资源与环境

2021, (03) 161-170

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再生水回用行为引导政策作用效果仿真

丁超,付汉良,何玉麒,等

摘要(Abstract):

再生水回用对于增加水资源供给、缓解水环境污染具有重要意义,然而公众对于再生水回用的排斥却制约着再生水回用的推 广。针对这一问题,本研究将再生水回用行为引导政策作为研究对象。选取衡量个体与群体之间相互影响关系的关联型自我构建指 标,作为不同个体交互规则的设计依据。在此基础上,通过构建Agent-based Model(ABM)模型对不同政策的作用效果进行仿真模拟。首先,在西北干旱地区开展问卷调查,并基于获取的一手数据,训练个体决策的人工神经网络模型。通过将该神经网络模型嵌入ABM模型,来实现仿真模拟过程中的个体自主决策。研究发现:①示范引导型政策对各类再生水回用行为均具有良好的作用效果。 ②环保动机激发型政策和知识普及型政策的作用效果,会分别随着再生水回用行为人体接触程度的提高而增强和减弱。对接触程度高的再生水回用行为,环保动机激发型政策能起到较强的影响效果。③知识普及型政策对于人体接触程度低的再生水回用行为影响 效果较好,但对于接触程度高的再生水回用行为甚至出现负向影响。根据研究结论提出以下政策建议:在制定再生水回用推广政策时,应当注意区分不同再生水回用行为的类型,选择适当的引导政策。由于示范引导政策对于各类型再生水回用行为均有较好的引导效果,应加强再生水回用示范工程建设。对于高人体接触程度的再生水回用类别,应当注重对其环保属性的宣传,激发公众的环保动机。对于低人体接触程度的再生水回用类别,则应当注重通过加强相关知识的普及,来打消公众的疑虑。

关键词(KeyWords): 再生水回用;公众接受;行为引导政策;BP神经网络;Agent-based Model

Abstract:

Keywords:

基金项目(Foundation):

作者(Author): 丁超,付汉良,何玉麒,等

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DOI: 10.12062/cpre. 20200631

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