【摘 要】
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基于大数据和语义识别、深度学习等人工智能技术,创建了一套智能查重方法,用于辅助环评文件的人工技术复核.介绍了智能查重方法的体系、算法和功能,并将该方法应用到环评文件技术复核中,分析了典型环评文件案例存在的问题.本研究创建的方法是人工智能技术在环评领域的创新应用尝试,通过聚焦环评文件的抄袭行为,实现对环境影响评价报告书(表)质量的初步筛查,对查处抄袭行为、惩治弄虚作假具有一定现实意义.
【机 构】
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生态环境部环境工程评估中心, 北京 100012;生态环境部国家环境保护环境影响评价数值模拟重点实验室,北京 100012;中国科学院自动化研究所, 北京 100190;北京中科思瞳信息技术有限公司,
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基于大数据和语义识别、深度学习等人工智能技术,创建了一套智能查重方法,用于辅助环评文件的人工技术复核.介绍了智能查重方法的体系、算法和功能,并将该方法应用到环评文件技术复核中,分析了典型环评文件案例存在的问题.本研究创建的方法是人工智能技术在环评领域的创新应用尝试,通过聚焦环评文件的抄袭行为,实现对环境影响评价报告书(表)质量的初步筛查,对查处抄袭行为、惩治弄虚作假具有一定现实意义.
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以金沙江下游乌东德、白鹤滩、溪洛渡和向家坝4个梯级水电站为研究对象,基于排放因子法、基准线法和森林蓄积量扩展法估算了金沙江下游水电开发的碳汇总量,进一步估算了碳汇的经济价值.结果表明:水域面积增加的碳源效应和植被面积增加的碳汇效应相对有限,碳汇的主要来源是水力发电替代燃煤发电所减少的碳排放量.经估算,各水电站水电开发的碳汇总量为14562.26万t,其中白鹤滩和溪洛渡水电站的碳汇量相对较高,分别为4804.90万t和4396.71万t,其次为乌东德和向家坝水电站,分别为2994.19万t和2366.46万
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