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空气质量预报范文1
中图分类号：X16
文献标识码：A 文章编号：1674-9944（2016）20-0025-03
1 引言
我国空气质量的监测、预报和预警，是大气环境污染治理工作的基础。自2012年环境保护部新的空气质量标准以来，我国重点城市和地区的PM2.5污染形势严峻，臭氧污染日益突出，广大市民对频发的重污染预警也提出了更高的要求。近一两年，从国家级监测机构到各地监测部门都已开始加强预报能力的建设，应对和满足公众和管理的需求。
美国空气质量监测网络建设较完善，并从多样化空气监测、区域污染特性及趋势分析、突发应急管理、酸沉降与臭氧趋势分析、光化学烟雾、气溶胶污染、空气质量预报、多元污染策略减排、达标与空气管理、减排效益与健康评估方面实现了全方位的管控[1～3]。此外，由24个欧盟成员国组成的国际性组织欧洲中期天气预报中心（European Centre for Medium-Range Weather Forecasts 简称 ECMWF）通过由世界气象组织（WMO）维护的全球通信网络向世界所有国家发送部分有用的中期数值预报产品，通过将空气质量有关的资料系统、预报模式、预报系统、决策系统和评估系统等有机地结合在一起，为政府、企业和公民提供有力的大气环境信息支持和服务[4～8]。
我国空气质量监测与预报尚处于起步阶段。目前，我国已建成覆盖全国338个地级市由1398个站点组成的全国城市环境空气质量监测网络并对外提供信息服务（http：//113.108.142.147：20035/emcpublish），并于2016年1月1日起对外全国京津冀、长三角、珠三角3大区域、27个省域、46个城市的未来2～3 d空气质量预报信息（http：//106.37.208.228：8082/）。根据中国环境监测总站截至2014年4月底的统计结果（《关于印发各地环境空气质量预报开展情况调查结果的通知（总站预报字[2014]02号）》）全国已开展空气质量预报业务的省级站为11个（北京、天津、上海、江苏、浙江、福建、山东、湖北、湖南、陕西和青海），省会城市站9个（太原、沈阳、南京、杭州、济南、武汉、广州、成都和西安），计划单列市2个（青岛和深圳）。有预报能力筹建计划的单位包括15个省级站、省会城市13个以及计划单列市3个。此外，有10个省级或省会城市站暂无开展预报工作的计划或将该项工作划归监测系统之外的环境部门负责。在已经开展空气质量业务预报的省市中，采用的技术架构普遍由三部分组成：统计模式、数值模式以及主观订正。其中，统计预报主要应用的是各地研发的动态统计预报模式、采用动力统计修正方法的统计预报等。数值预报则主要以WRF或MM5驱动的美国CMAQ、CAMx[9，10]、WRF-chem以及中科院大气所的NAQPMS[11～13]等模式为主，很多地方集成了不止一个数值模式。
在这种情况下，如何尽快的适应当前形势的发展、如何提高为环境管理服务的水平、如何不断提升自身的技术能力、如何更加及时准确地做出预报预警、为政府决策提供重要科学依据，是各省市监测中心迫切需要解决的问题。当前解决这一问题最快速有效的方法就是借鉴国外先进科学的预报系统和技术手段，本研究以法国AIRPARIF为例详细阐述了其空气质量预报体系、模型技术及其系统建设情况。
2 AIRPARIF预报体系
法国巴黎大区空气质量管理中心（AIRPARIF）成立于1979年，是一家法国环境部许可的独立机构，现有员工60人，从1990年代开始，直接负责向公众和管理机构提供整个巴黎地区的空气质量预报与分析工作，其主要职责有：对包括巴黎市在内的巴黎大区开展空气质量监测（人口约1200万）；每天进行空气质量预报，给出污染物的空间分布状况；每天通过互联网等方式对市民、媒体、管理部门空气质量信息；对于已经实施的或计划实施的污染控制措施进行评估。AIRPARIF在空气质量预报业务与科研工作方面具有先进与丰富的经验， 并建立了标准化的预报技术体系和业务流程。图1为法国的预报技术体系流程图。
3 AIRPARIF数值预报系统
ESMERALDA系统是法国包括巴黎大区在内的6个地区共同开发和目前正在使用的空气质量预报和可视化平台。ESMERALDA这个词为“跨区域大气研究”？的法语缩写。这个跨地区的预报平台从2004年春天着手部署，于2005年5月1日开始连续运行，2008年增加了颗粒物模块。目前数据的集中处理、计算平台的运行和维护等工作由6个地区之一的巴黎大区空气质量管理中心（AIRPARIF）独立实现，但是每一个成员单位都可以访问全部数据并且利用该平台计算自己地区的污染场景并进行信息。该平台建设的目的一方面是为6个地区提供空气质量预报和污染分布地图的信息资料，另一方面也是为了进行跨区域污染传输的模拟研究。
ESMERALDA系统模拟的区域是一个东西长438 km，南北长552 km的矩形，涵盖6个地区（图2）。这6个地区人口占法国总人口的38%，氮氧化物、二氧化硫、非甲烷VOC、二氧化碳、可吸入颗粒物、一氧化碳等污染物的排放量分别占法国总排放量的37%、43%、22%、30%、17%和26%。模型系统每天运算并产出前一天、当天和之后一天的污染物浓度分布图和空气质量指数地图，以及每一个单站的预报结果。空间分布图的分辨率为6 km，重点地区的NO2和O3分辨率为3 km。
ESMERALDA系统基于开放源代码软件产品建立，全部由AIRPARIF完成定制和二次开发。系统内部采用CHIMERE作为化学传输模型（CTM）。气象场方面采用MM5中尺度气象预报模型。污染源清单方面采用9 km分辨率的跨区域综合排放清单，机动车排放由HEAVEN系统计算生成。系统目前的硬件运行环境为基于INTEL Xeon处理器的两台并行DELL服务器。操作系统为CentOS，编译器采用INTEL处理器优化的IFORT。目前运行每天的常规预报大约需要6 h。ESMERALDA系统在近期计划的主要工作包括：评估WRF的适用性、使用CAMx进行源解析以及污染源清单敏感性方面的研究。AIRPARIF预报业务采用ISO9001标准进行质量控制，预报结果使用R语言进行性能评估。初步的评估结果显示模型结果与实际检测结果总体吻合，但是在冬季高污染场景时会出现比较明显的低估。
3.1 区域空气质量模型（CHIMERE）
CHIMERE模型是法国研发的空气质量数值模型，该模型为三维嵌套欧拉区域性光化学输送模式，由来自IPSL/LMD、INERIS和LISA等科研机构的工程师联合开发，主要应用于对区域尺度内臭氧、气溶胶及其他污染物的浓度预测，并可以用来评价污染源控制措施的实施效果。在空间上，CHIMERE可实现从区域尺度（几千公里）到城市尺度（100～200 km）范围的模拟，分辨率可从1 km到100 km，目前主要应用在欧洲。从空气质量预报模型发展角度看，相对于第三代模型（如Model-3/CMAQ）的多物种模拟而言，该模型主要针对光化学反应的气态或固态污染物以及对二次气溶胶的模拟。
与模型相关的物理和化学过程包括：水平与垂直输送，扰动混合，气溶胶的液相化学和非均相化学模式，凝结、吸收、聚核等物理过程，二次气溶胶形成的气液分配及热动力学模式，云层对光分解作用的影响，干湿沉降等。AIRPARIF主要将CHIMERE模型用于法国国家区域尺度模拟，基于MM5的气象场以及本地排放源处理模块进行区域空气质量预测预报。
（1）气象模块，主要是运用MM5提供的二维和三维预报结果，计算出CHIMERE所需的用于计算光化学反应，混合、沉降和传输等方面的参数。CHIMERE具有自己的水平嵌套和垂直分层，METEO模块实现MM5与其衔接，即模拟区域与天气预报系统区域的耦合，包括时间分辨率的插值和空间区域的拟合。
（2）EMIS模块。主要负责处理点源、面源数据进行整理并执行清单输入文件向CHIMERE认可文件之间的格式转换；交通源和生物源分别采用CONPERT模型与MEGAN模型进行输入处理。
（3） CHIMERE所需的各种相关模块。气相化学机制MELCHIOR2（含44个物种及120多种反应）；水平输送模块PPM；全球尺度的边界条件采用GOCART结果；区域尺度边界条件采用LMDz-INCA2化学输送模式，执行气态污染物和气溶胶的物种输出等；非有机气溶胶形成的吸收过程采用ISORROPIA区域和全球尺度的气溶胶热力学模式计算结果；有机气溶胶的吸收过程参照热动力平衡方程。初始场目前通过边界浓度插值形成。
AIRPARIF主要用CHEMERE模型进行欧洲国家区域的模拟预报与评估工作，比重可重点评估与预测对巴黎影响较大的东北向德国的工业区输送、东向波兰的重点工业区输送、西向农业氨源输送、兼顾考虑南部沙哈拉沙漠的沙尘远距离输送，同时为城市小尺度模型提供预报背景浓度场。
3.2 城市小尺度模型
随着污染治理措施的不断加强，各国超大城市的工业源排放均会显著下降，机动车排放源的作用将会逐步加大，为了更准备预报与评估道路上行驶机动车源排放对空气质量的影响，城市小尺度空气质量模型已经是超大城市空气质量预报与评估业务部门必不可少的模型工具。AIRPARIF分别采用ADMS、CALPUFF两个模型进行小尺度模拟预报。在CHEMERE模型提供3 km分辨率背景浓度的基础上，叠加小尺度模型模拟机动车排放污染物的演变规律，从而得出精细化的污染物空间分布结果。其中ADMS模型用于巴黎整个主市区的模拟计算，CALPUFF模型用于机场局地模拟预报与评估。
4 统计预报技术
AIRPARIF目前针对数值模型结果采用多元回归模型进行统计订正预报，主要输入参数分为几个部分：①气象参数：温度（最大温度、最小温度）、风速、风向、大气稳定度、太阳辐射强度等。②数值模拟结果，其中颗粒物细化至各个组分，此外还有臭氧、NO2、CO、SO2等污染物。③预报前一天各个站点的颗粒物、臭氧、NO2等观测结果。由于欧洲整体排放源变动较小，AIRPARIF基本不考虑直接订正排放源清单来进行预报，而是利用统计模型订正数值预报结果进行预报，从预报结果看，统计订正预报可以明显增加预报的准确性，尤其是针对长期模拟偏低的站点，因此，针对数值预报的统计订正预报技术也是AIRPARIF整个预报体系的重要一环。
综上，巴黎大区AIRPARIF先进的预报系统和预报技术、良好的业务运行机制，对同为人口密集的国内大城市具有很好的启发与借鉴意义。
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空气质量预报范文2
【关键词】环境空气质量 模糊综合评判 预测预报
一、引言
随着社会经济的快速发展，人民的生活水平得到了很大的改善，同时人类活动对环境产生的影响也越来越大，尤其是在城市，集中了大量的工厂，车辆和人口。在很多城市，空气污染都有进一步加剧的趋势，那么，哪些地方在恶化，恶化程度如何，发展趋势如何，专家关心，政府关心，人民更关心。
宝鸡市位于关中平原西部，是西部重要的交通枢纽，近来宝鸡市的经济以前所未有的速度高速发展，市区大气环境也因此受到一定的影响。新颁布的空气质量分级标准将空气质量分为七级：一级优，人们可以正常活动；二级良，人们可以正常活动；三级轻微污染，长期接触易感人群会出现症状；三级轻度污染，长期接触健康人群会出现症状；四级中度污染，一定时间，健康人群会出现症状；四级中度重污染，一定时间接触后，心脏病和肺病患者症状明显加剧；五级重度污染，健康人群会出现明显症状，提前出现某些疾病。因此大气污染的预测对于疾病的预防和控制十分重要。
二、单对象多因素模糊综合评判的数学描述
所谓模糊综合评判，实际就是已知原像和映射去求像的问题，借助合成运算，问题得到解决。
（一）因素集的确定
影响评判对象的所有因素构成的集合称之为因素集。设影响评判对象的评判结果的因素有n个，记为U={u1，u2，…un}，本文考虑到影响大气环境质量的主要因素有三个，分别是二氧化硫SO2，二氧化氮NO2，和空气中可吸入颗粒物PM10，因此因素集取为U=（SO2，NO2，PM10）。
（二）评语集的确定
我们将影响评判结果的每一个因素作为一个评判对象，而评判的结果则用一组“评语上”的模糊集合表示，这组评语构成的集合称之为评语集，记为V={V1，V2，…Vm}。根据空气质量分级标准，确定本文的评语集为七个等级，即评语集取为V={一级优，二级良，三级轻微污染，三级轻度污染，四级中度污染，四级中度重污染，五级重度污染}。
（三）模糊评判矩阵的确定
根据第i个因素ui对评语集中因素vi的隶属度为rij，j=1，2，3，…m，rij表示因素ui在评语集V中取评语Vj的程度，则因素ui对评语集V={V1，V2，…Vm}作出的单因素评判为■i=（ri1，ri2，…rim）， i为评语集V上的模糊子集。这种单因素评判只反映事物的某一方面，无法反映事物的总体情况。但是n个因素便有n个单因素评判向量，将它们组成一模糊矩阵，我们称之为模糊评判矩阵。由此可得到模糊评判矩阵
（四）权重的确定
由于评判者在评判时各个因素的着眼点不同，也就是说诸多因素有不同的侧重，这就需要在模型建立过程中确定适当的权重，才可使评判结果基本符合实际情况。设因素集U={u1，u2，…un}的权重集为A=（α1，α2，…，αn），其中ai为因素ui在U中所占的比重，0≤αi≤1，i=1，2，3，…n αi=1。
（五）模糊评判
根据各个因素在评判目标中的权重分配，通过模糊矩阵合成运算，即形如：
其中bj=（αi∧rij），bj表示评判对象在评语集V中对评语vj等级的隶属程度。若bp=max{bj}，则评定评判对象取评语Vp。
三、针对宝鸡市的实测数据确定宝鸡市的大气质量级别
由前面内容知，本模型取因素集U={SO2，NO2，PM10}
评判标准采用中华人民共和国国家标准《环境空气质量标准》（GB3095-1996），并根据宝鸡市区规定的有关标准值，将评语集取V={为一级优，二级良，三极轻微污染，三极轻度污染，四级中度污染，四级中度重污染，五级重度污染}，见表1。
（一）计算权重集
污染因子的权重值是根据各污染因子对环境空气影响的大小分别赋予不同的权重。考虑到因素二氧化硫SO2，二氧化氮NO2，和空气中可吸入颗粒物PM10在空气污染程度中的作用不仅与它们的实测数据的大小有关，而且与空气中诸因素的允许浓度标准有关，实测数据相同的元素，其允许浓度标准大的，污染程度的影响标准应该小，因此，计算权重的公式取为
其中ci为第i种评判因子在在空气中的日平均浓度实测值；si为第i种评判因子在空气中的七个级别的日平均标准浓度的数学平均值。从表1得：
对SO2：s1=0.911；
对NO2：s2=0.345；
对PM10：s3=0.301。
结合所给实测数据与计算权重的公式，我们可得到每日宝鸡市区空气中各元素的权重，即得5月13日到5月19日宝鸡市区空气中各元素的权重分别为：
为计算方便并根据空气质量分级标准（即表1），建立各因素的隶属函数为：
对于SO2：
（三）模糊评判结果
以最大隶属度法判定5月13日到5月17日宝鸡市区空气质量均为一级优，基本与5月13日到5月17日宝鸡市空气质量预报相符合。
四、结束语
空气质量预报范文3
关键词: 控制权转移民营化财务报告质量评述启示
一、控制权转移对财务报告质量影响的研究
目前国内外学者大多关注控制权转移改变了公司治理结构, 进而引起市场反应( market reflect) ( 如eckbo,1983; jarrel andpoulsen,1989; schwert,1996; jensen and ruback, 1983; loughran and vijh, 1997 等) 和经营业绩( operating performance) 的变化( 如kaplan,1989; healy, palepu and ruback,1992; linn and switzer, 2001; ghosh, 2001; denis and kruse, 2000) 。专门研究控制权转移而影响财务报告质量的文献不多, 且大部分其中在控制权转移过程中的盈余管理方面( toeh, et al.,1998; rangan,1998; erickson andwang,1999; louis,2004; kimand park, 2005) 。因为, 盈余质量是公司财务会计信息质量的主要内容, 因而是财务会计信息质量的基本标志( 王永海, 2006) 。发达市场的研究表明, 私有企业间的发生所有权转移时会影响盈余管理的结果。perry 和williams( 1994)考察了当发生管理层收购( mbo) 之前会有向下的盈余管理, 认为这一问题的产生是因为mbo 时的矛盾。股东需要高的股价,而高的股价会增加管理人员的成本。perry 和williams( 1994) 发现, 负的盈余管理不仅导致股价下滑, 而且也会减少管理层潜在的诉讼压力。作者通过对1981~1988 年175 个mbo 样本考察, 这些发生mbo 的公司财务报告超额收益率显著低于同业行相同时期的匹配样本。发现这些差异在mbo 交易发生前没有。进一步的研究表明即便发生mbo 的公司有持续向下的经营业绩也不能减少向下的盈余管理行为的发生。
erickson 和wang( 1999) 研究了发生股权转让的财务报告的变化。交换的股份依赖于公司的交易前的股价表现, 股价越高, 所需要交换的股份越少。这样购入公司为了公司发展的远景而刻意提高股票价格, 减少原股权被稀释, 这一过程通过财务报告变化得以实现。erickson 和wang( 1999) 认为, 收购者会在发生股权转让之前操纵向上的盈余管理。作者对比一个由55 个数据组成的协议转让的样本与一个要约收购的样本, 样本证据支持了协议转让公告前公司会有提高盈余管理的行为。louis( 2004) 对控制权转移对财务报告的影响进行了更为深入的研究, 检验了在控制权转移过程中发生了的财务报告的变化市场的反应。发现有证据表明, 收购公司在交易公告前三个月有夸大收益而操纵盈余的行为。认为虽然控制权转移改变了财务报告的内容, 但市场不会对控制权转移立刻做出反应, 对这种财务报告上的盈余变化反应要经历很长的时间。louis 的证据表明, 收购公司转移前超额收益率与长期转移后股票业绩显著负相关。louis 因此得出结论, 控制权转移后的公司业绩差的现象说明, 至少在一定程度上是因为在控制权转移前高估了企业的收益。perroti 和thadden( 2002、2003) 认为, 占统治地位的投资者可以通过影响信息的收集成本来影响公司的公共可用信息。
控制权转移后, 在战略竞争的状况下, 透明度导致差别更大的利润产出。由于低透明度更少的向竞争者透露其竞争能力状况, 当竞争地位微弱的时候, 低透明度可以保护公司, 因此债权人偏好低透明度, 股东则相反。当公司给予更少的信息经营时, 其对竞争者产出的预期值可能过高也可能过低。这种行为刺激竞争者更加积极的经营, 对强大的公司不力, 却可以更好的保护弱小的公司的市场份额和利润, 对弱小公司有利。因此, 如果透明度更低, 预期的利润会更低, 但差异变小。管理者自然的偏好更少的信息传播, 不会获得更高的利润, 却面临更高的风险。在战略竞争条件下, 由于风险转移的矛盾, 透明度对负债和权益的影响不同。
国内的研究多关注控制权转移公司绩效的变化, 但大多并未说明这种变化是否与财务报告之间有相关关系。姚长辉, 严欢( 2004) 用1995~1999 年所有行业发生控制权转移的公司样本进行考察, 横向比较样本公司与对比公司后认为, 关联交易操纵利润和财务报表的粉饰, 可能是造成并购后绩效变化不显著的原因之一。这些研究主要检验了当控制权在私有企业之间发生转移前后存在着明显盈余管理, 从而导致财务报告质量的变化。由此得出结论, 财务报告的变化证明了在公司特殊事件发生之前企业进行了盈余管理, 并反映在财务报告中。发达市场的证据表明, 当公司的所有权在两个公司间转移时, 通过对财务报告项目的盈余管理会使购入者获得较低的交易成本。对于发生控制权转移公司整体样本的情况如此, 那么拓展这条研究主线, 政府在这一过程中扮演什么角色, 即国有企业民营化过程又是什么状况。
二、西方国家国有企业私有化对财务报告质量影响的研究
shivakumar( 2000) 指出, 因为信息不对称, 外部人很难相信管理层没有操纵行为, 这是一个经验问题, 国有企业当局是否或是如何在国有企业民营化过程中操纵盈余。而且理性预期理论表明, 当其利用会计数字进行盈余管理时对交易的双方都有利。boubakri 和cosset( 1998) 检验了21 个发展中国家的79 个国有企业完全或部分发生私有化的公司, 发现西方国家, 公司业绩的每一个衡量指标( 如销售回报, 雇员人数, 劳动生产率, 劳动力和原材料成本) 通过政府整顿, 发生了显著的提高。boubakri 和cosset( 1998) 推测经营业绩的提高可能是盈余操纵的结果。但没有更进一步说明即将私有化的国有企业是怎样管理盈余的, 也没有说明政府为什么会有动机在一开始就管理盈余。frydman 等( 1999) 检验了中欧的三个向私有化转型经济, 即捷克、匈牙利和波兰。认为在大量私有化的公司平均的基础上评价私有化可能掩饰了不同类型所有者的差异。frydman 等还发现私有化的效率对于曾经用过的绩效衡量指标很敏感, 尤其是私有化不会减少经营成本。这些文章精炼了挑选出来的以前的文献, 区分了群体特性和公司特性的混合影响。
近年来研究关注于政府放弃少部分的股权给私人, 这样“ 部分私有化”所造成的影响。部分私有化提供了一个好的机会区分源自政府的效率干扰, 或提高监督的效率的私有化对业绩产生的变化。gupta( 2004) 将印度的部分私有化的国有企业与对照组———未实行私有化的国有企业进行了对比后发现, 印度的国有企业的私人所有权与利润率、生产率和投资率等这些业绩的指标正相关, 并将这种关系归结部分私用化提高了管理效率和监督的结果。bortolotti 和faccio( 2005) 检验了世界经济合作与发展组织的国家中的141 个部分私有化的国有企业, 发现保留了较高的政府所有权的私有化国有企业账面对市场的比率值, 比那些规模相当的完全私有化的上市公司的要高。可以这样认为, 市场估计上市公司的政治联系而不用担心有太多的政府干预。gupta( 2004) 考察了股票发行前的可能出现的弄虚作假行为与发行后的公司业绩的关系, 认为如果这些造假行为可行的话, 至少不必关注部分私有化的国有企业会出现这种行为, 因为公司可能更严格的服从于财务报告规定。对于私有化后能够改善财务报告质量, 研究给出了不一的解释, 能够一致的是私人会更加关注自己的利益, 当自己的利益得不到满足时会寻求“ 用手投票”或“ 用脚投票”的权利来改变现状。这种来自私人更为直接、积极的监管有着显著的正面影响, 如股价的提升和公司利润的增加( 如brous and kini 1994; opler and sokobin,1997) 。然而, 这种结果的出现是因为监管了公司的业绩所致, 还是监管了产生这种业绩的报告所致, 至少有两个原因说明私有者更有动机去提高财务报告的质量: 一是财务报告是公司的重要的信息, 私人投资者利用这种信息来进行投资决策。这种判断有人进行了研究, 研究盈余披露的市场反应( potter,1992; el- gazzar,1998) 。如果私人投资者不利用盈余信息, 而仅仅利用非财务信息, 那么说明要么盈余信息没有价值相关性, 要么说明价格也已经反映了这种信息。然而, 因为经济证据证明了盈余披露的市场反映, 私人投资者不可能仅利用非财力信息进行投资。因此, 提高会计信息质量有利于融资的需要。二是私有化企业的实际控制人不仅能利用财务信息, 而且还能比国家作为控制人更为全面透彻的分析财务报告以便更好的做出决策。el- gazzar( 1998) 认为, 私人投资者有动机去寻求非公开信息, 因为其需要进行审慎的投资使财富最大化。私人投资者会与管理层讨论公司的目标和经营( useem1996) , 这样能够近距离得到更有价值的信息, 避免了国家作为控制人时造成的主体缺位导致的信息模糊。
三、我国国有企业民营化对财务报告质量影响的研究
我国所有权转移尤其是国有企业民营化对财务报告质量影响, 与研究发达国家和其他发展中国家的情况有明显的不同, 其中之一是要考虑制度背景的影响。我国证券市场建立初衷是为国有企业增资减债、解决资金短缺和经营效率低下问题找寻出路。因此,我国的上市公司主要是由国有企业通过股份制改造后上市而来。由于上市公司资产的主体来自原有的国有企业, 在股权上也必然是以国有股为主体( 包括国家股和国有法人股) , 国家理所当然地成为第一大股东, 并由此形成我国上市公司控制权转移鲜明的制度背景特征。在资本市场发达的国家和地区, 接管市场是企业的外部治理手段( manne,1965) , 接管者发现上市公司的管理层无效率或通过收购后整合能获益, 即使原控股股东不同意, 接管者也可以避开现有的第一大股东直接在二级市场收集足够股份, 实现控制权的转移, 从而提高资源的配置效率。我国由于非流通股比例非常高, 接管者很难在二级市场收集足够股份实现控制权转移, 因此发达国家式的敌意接管在我国几乎不可能发生。二级市场收购目前仅限于全流通股的上市公司, 如果接管者要收购非流通股占多数的上市公司, 只能通过与原大股东协商, 签署协议受让其股份, 这就是我国控制权转移最主要( 占60%以上的比例) 的方式———协议转让。由于政府保持了大量的非流通股, 因此国有股减持效果非常有限。boubakri 和cosset( 1998) , sun 和tong( 2003) 检验了公司业绩的每一个指标来衡量民营化的效率, 研究发现, 在国有股转让的大背景下, 国有股减持的所带来的改善非常有限。作者将行业限制、保留的股权、外资控股和民营化时间作为控制变量, 研究结果表明, 政府干预的程度与国有企业上市后的财务报告所反映的业绩负相关。中央政府直接控制的国有企业比国家机构或是其他级机构负责的国有企业还要差。sun 和tong( 2003) 没有清楚的给出发生控制权转移前的盈余管理的合适的解释, 但是认为民营化后原始数据或是经市场调整以后数据所显示的股票回报呈“ u”型, 这表明上市的国有企业可有向上的盈余管理。
wang 等( 2004) 用1994 年-2000 年国有企业公开上市的样本重新检验了我国国有股减持的影响。与sun 和tong( 2003) 的结论截然不同, 认为ipo 后的几年上市的国有企业会计报表上的业绩显著下降, 上市之前的财务包袱导致了上市以后的会计业绩的下滑。为了检验国有企业ipo 前是否有盈余管理的现象, 作者考察了国有企业ipo 前后应收项目的变化。发现应收项目的相关变化可以部分解释上市后会计业绩的下降原因。然而, 这种解释还是有问题, 因为这种应收项目的变化可能是以前的盈余操纵, 也可能是所有权转让后的业务拓展。对比美国的情况, 我国国有企业的管理层主要是从改变政府规定入手来寻求盈余管理的机会。由于国有股股份流动性限制和微弱的股权或期权激励, 国有企业的管理人员不能从高股价中直接获取收益, 因此缺乏动机去操纵盈余。然而当会计数字有利于政府的需要, 盈余管理就显得吸引人了, 因为管理者为了政治利益或谋求向上晋升。aharony et al.( 2000) 研究了1992 年-1995 年发生国有股减持, 将国有股转让给外国投资者的83 家国有企业, 得出了这一结论。因为, 进入我国市场的需求很大, 政府选择业绩好的国有企业上市。ipo 的重要的条件是连续两年的财务报表是盈利的。基于公司是否属于受政府保护的行业, 作者将这83 个发生国有股减持的企业分成两组, aharony 等发现, 非保护性行业的国有企业通常服从于严格的利润达标要求, 而受保护的国有企业在申请的过程中因为有政府的参与往往有好的优惠政策。这项研究表明, 在发行股票后的一段时间后, 没有政府保护的国有企业绩roa 上比那些受保护的企业有明显的下滑。这种会计信息前后的变化说明没有受政府扶持的企业为了上市需要, 可能进行了盈余管理。aharony 所讨论的ipo 的公司是部分民营化计划的一部分, 这个计划在公司所有权上并没有本质的改变, 政府依然是上市公司的实际控制人。相反, 我们研究关注政府放弃控制权而变为民营的过程, 这种私有化的过程引发不同的盈余目标, 从而引起财务报告质量的变化。
四、未来研究的启示
综上所述, 无论是国内还是国外, 关于控制权转移与会计信息质量的实证研究相关的文献不多, 尤其是针对我国市场特殊情况的民营化对会计信息质量的影响的研究还尚属起步阶段。这些文献大多集中在盈余管理质量上, 尽管这些研究取得了一些证据, 并试图找到控制权转移和财务报告质量之间的相关关系, 但整体上没有取得一致的结论, 很多发现甚至是相互矛盾的。还应注意的是,盈余管理质量研究是财务会计信息研究的基本内容, 但并不是唯一内容, 还应包括公司的资产管理、资本结构管理和现金流量管理等方面的内容( 王永海, 2006) 。因此,如何从这财务报告质量的各个方面来衡量控制权转移对财务报告质量的影响还须进一步研究。从文献上看, 正确的评价控制权转移对财务报告信息影响的途径大致来讲有两种重要的方法, 一种是检测样本公司在控制权变更前后的会计信息质量的变化, 或是以发生控制权变更的公司为样本组, 未发生控制权变更的公司为对照组, 对比公司的某些特性,这类方法统称为会计研究法。另一种是事件研究法, 利用控制权变更后财务报表的信息披露对公司股价的影响, 从而衡量财务报告质量变化。我国股票市场有效性弱, 股价难以迅速、真实反映财务报表的信息含量, 根据市场反应解释财务报告质量会有一定的偏差。因此, 国外的研究有采用事件研究法, 而国内的研究则普遍采用会计研究法。明显的缺陷是会计研究法中国内外的经验研究尝试了很多检验会计信息质量的变量。但这些变量具有较大的随意性, 未能形成统一、缜密的体系。有的变量同时用来检验多个财务报告质量特征, 变量交叉使用的情况比较严重( 魏明海, 2005) 。为此, 需要对这些变量加以归类, 并分析其特点和适用性。描述所有权转移、民营化与财务报告质量之间关系的变量选择, 无疑是研究的难点之一。
目前国内对控制权转移对财务报告的影响的研究仍有待完善, 特别是在企业控制权方面, 未能准确描述政府的影响作用, 对于样本的研究仍局限于上市公司整体的层面, 尚未深入分析不同类型公司的对比变化。我国国有企业正处于转型的关键时期, 证券市场正在逐步成熟, 但还与国外发达证券市场相比有较大的差距。环境的差异导致缺少可比的基础, 使国外的研究成果无法移植到我国情况中来。会计改革应体现中国特色, 这是由我国市场经济发展的现状所决定的( 刘玉廷, 2001) 。因此, 结合我国国情进一步研究民营化对财务报告质量的影响既困难又十分必要, 而且具有很强的理论价值和现实指导意义。
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空气质量预报范文4
这同样是中国许多城市管理者急迫希望掌握的。事实上，气象学家告诉壹读记者，如果将要求降低一点，普通人也能根据公开数据，足不出户推测出至少24小时后的雾霾大致情况。 “雾”“霾”不是一回事
在进行推测之前，我们先需要纠正一个概念，严格来说，“雾霾”其实并不存在。
是的，雾霾是个民间说法，在气象学领域，准确地讲是“霾”或者“灰霾”。
中国最早集中认识灰霾威力的城市是广州。从2003年开始的很长一段时间，这座城市就与“灰霾”一词捆绑在一起，然后才蔓延到深圳、厦门、海口等地。当时人们相信珠三角区域的工业生产是造成广州灰霾的主要原因。 AQI的预报依赖气象预报的准确度，无规律的人为活动比如餐饮甚至烧烤，也是影响因素。
而2003年之前，许多基层气象部门都还在不断探讨轻雾和灰霾的区别到底在哪里。
直到2008年之后，在大众舆论当中，雾+霾的组合变成了常见词汇，话题的焦点也一路北上，北京、天津、河北等地的“雾霾”，被人们反复提起。
实际上，中国气象局广州热带海洋气象研究所等机构的研究发现，1951年至2005年间，中国雾霾最严重的十大区域，前五名分别是辽宁沈阳、河北邢台、重庆市区、辽宁本溪、陕西西安。
那么，什么是雾，什么是霾？
两种天气主要靠空气相对湿度来区分，当湿度小于80%时更容易形成霾，这显然不能纯靠肉眼辨别。所以有的气象局一直用“雾”统称这种灰蒙蒙的天气状况。直到 2007年2月1日，“霾”才被列为天气状况的一种，和“雾”一样，有就报，没有就不报。
霾最初出现时，媒体们除了贴心地为这个当时的生僻字标注读音，还会提及它的危害比如容易引发咳嗽和抑郁。
在此之前，这些罪名统统安在“雾”身上。也许你还隐约记得“雾天很脏”的说法，其实雾天悬浮在空气中影响能见度的水滴或冰晶，远没有想象中那么脏。
而当PM2.5等污染物粒子代替了无害的水滴形成了“霾”，空气才变得脏并妨害健康。虽然霾和空气污染程度密切相关，但并不是霾越重空气污染程度越重，或者说，并不是能见度越低污染越厉害，多数时候导致能见度下降的主要原因是空气中的水汽。
所以在大气环境科学领域，最准确表现“雾霾”所造成的空气污染是空气质量（Air Auality），它用数值标识，数字越大表示污染越严重。从2013年1月1日开始，北京市环境保护监测中心（以下简称监测中心）正式启动空气质量监测，并每天空气质量数值（以下简称AQI）和首要污染物浓度。 短期预报雾霾公式
对于多数人来说，关心AQI并不像看天气预报那样决定每天是否多穿衣或带雨具。当室外变得朦胧一片，人们习惯性地刷一下手机上的“AQI北京”App，选定自己所在区域，看看AQI是不是和想象中一样已经爆表。 2014年10月19日，北京马拉松在雾霾中开跑。这一天的雾霾预报准确度备受争议，一直到12月都还有舆论讨论此事。
对于空气质量预测，细心之人早已总结出一套AQI的短期预报公式：当下空气质量+气象条件=未来24小时空气质量。
具体就北京来说，轻度污染及以上+4级以上南风=良或优；轻度污染+降温/降水/降雪=良。
如果当前AQI为优良，那么污染物+低气压/微风+高湿度+逆温（气温随着高度增加不降反增）≥轻度污染。
其实北京市环境保护监测中心的AQI数值，与民间的推测方法类似。每天下午三点半，中心的预报员进行集体会商。根据当前的空气质量，结合气象预报结果，综合假期出行高峰等人为因素，参考统计预报模型和数值模型两个纯机器预测结果，未来24小时北京市以及周边地区的空气质量数值。
“这通常都很准”，监测中心预报员孙乃迪告诉壹读记者，“很多长期关注空气质量的市民也能自己做出判断”。可是，当把空气质量预报的时间拉长，准确性就不好保证了。
从10月9日开始，也就是北京马拉松赛开跑前夕，北京连续三天出现严重污染天气，达到空气质量重污染最高预警，也就是红色预警标准。
北京市环境保护监测中心却漏报了。
“当时对于未来三天的空气质量预测，我们给出了橙色预警（预计未来持续三天交替出现重度污染或严重污染）提示，谁也没想到严重污染天气会这么早出现”。孙乃迪告诉壹读记者。
而一旦启动红色预警系统，便不再是工厂、工地停工的小范围事件，汽车要限行、中小学要停课，整个北京城都要被迫参与抗霾。
官方气象机构没报准，民间机构三位气象科学家研发的矮马预报，也在为空气质量长期预报找办法。
在北京马拉松AQI预报中，矮马在最后24小时将之前四次预报的轻度污染调整到重度（矮马每天未来五天的空气质量预报），原因是气象预报不准确。
美国佐治亚理工学院气象研究专家、矮马预报创始人之一的胡泳涛告诉壹读记者：“最后预测之前，原先预测的西南偏南风变成了南风，与此同时冷空气经过北京的时间点以及当时的大气稳定度也都发生了变化。”这些都是影响空气质量的细微因素。
空气质量预报范文5
美国在1997年率先提出监测PM2.5标准。截至2010年底，美国和欧盟等主要发达国家已将PM2.5纳入空气质量标准并进行强制性限制。如今，在伦敦、纽约、洛杉矶、东京、莫斯科、新德里和墨西哥城等大城市，地方政府都会监测PM2.5数据，除莫斯科和新德里外，相关数据都会及时向民众公布。
日本：白毛巾检查汽车尾气
在日本，一场接近10年的诉讼，令PM2.5成为备受关注的社会热点问题。1999年，日本东京约有633位哮喘等呼吸道疾病患者状告地方政府和七家柴油汽车企业。这些患者基本上都居住在东京国道沿线，他们认为致病的原因是汽车尾气，要求被告给予赔偿，并要求政府对于汽车（特别是柴油车）的尾气排放实施限制。日本专家一致认为，大城市中的PM2.5的主要来源是汽车尾气，汽车尾气排出的PM2.5具有强烈的致癌物质。根据这两点结论，在2008年，被告的汽车企业终于接受法院的劝解，拿出12亿日元作为和解金，与633名患者和解。
这一诉讼，间接触动了2003年东京推出日本历史上第一个针对浮游粒子状物质（尤其是柴油机、汽车尾气排放）的立法。在新法规实施的第一天，在所有进入东京的高速道路入口，以及各主要道路的入口，交警让汽车发动引擎，然后用白毛巾堵在尾气排放口进行检查。如果白毛巾变黑，则说明该车辆没有按规定安装过滤器，这辆车就会被禁止进入东京。
如今，日本汽车在出厂时都已安装了过滤器，排放标准达到了欧洲三级标准，这使得东京空气中的PM2.5含量大幅度下降。目前东京对PM2.5的排放标准是亚洲最严格的，它要求每天每立方米不超过35微克。
美国：环保署网站最新数据
美国环保署官方网站会实时公布空气质量指数。PM2.5是每日空气质量的一个重要指标，每小时更新一次。网站通过六种颜色表示空气污染情况。绿色表示“良好”，黄色表示“一般”，橙色表示“对敏感群体不健康”，红色表示“不健康”，紫色表示“非常不健康”，酱红色表示“危险”。从地图上可见，美国除东、西部沿海一些人口稠密城市PM2.5指数显示黄色之外，其他绝大部分地区都是绿色。
环保署还可将用户指定的州或城市的空气质量预报或警报通过电子邮件方式发送给用户。地方电视台、电台和报纸也会每日空气质量预报。此外，美国国家航空航天局（NASA）2010年9月公布了一张全球空气质量地图，专门展示世界各地PM2.5的密度。
欧盟：为降PM2.5设时间表
2008年4月14日，欧盟委员会通过了旨在提高欧盟空气质量的《环境空气质量指令》。新的指令为降低PM2.5和PM10的含量设定了标准和具体达标日期。
根据该指令，到2020年，在城市地区，欧盟各成员国须在2010年的基础上平均降低20%的PM2.5含量；到2015年将城市地区的可吸入颗粒物含量控制在年平均浓度20微克/立方米以下。而就各成员国整体而言，可吸入颗粒物含量须控制在年平均浓度25微克/立方米的水平。上述目标最迟须在2015年达到，对于某些成员国则可以在2010年达到。
英国：手机可查询空气质量
空气质量预报范文6
“中国天气通”是由中国气象局官方直接的，因此它的可靠性和专业性毋庸置疑。除了全国2438个城市的天气预报外，还提供了种类繁多的各种气象生活指数。如果错过了电视上的天气预报的收看，还可以在应用中随时进行点播操作。
墨迹天气HD
“墨迹天气HD”的数据来源于权威的国家气象局，可以覆盖全国3000多个县级以上城市及地区。除了提供详尽的天气预报等信息外，该应用专门针对Windows 8系统整合了诸多特性。比如通过Windows 8的磁贴，就可以实时动态显示最新的天气信息，给用户带来独特新颖的操作体验。
天气通
“天气通”是由新浪的一款天气软件应用，数据源于北京市气象局，它还可以实时查看120个城市空气污染指数的信息，并且通过“昨日+未来五日”的曲线表来显示温度的变化。除此以外，我们可以将关注城市的天气现象拼接到主屏幕，这样不用打开应用就可以随时查看。
AccuWeather
AccuWeather是由气象学教授麦尔斯的天气预报公司，针对手机、平板以及台式电脑有不同版本，数据源自于美国。和国内的天气预报应用不同的是，它最多可以预测25天的天气情况，为需要出行的用户提供了天气的指导。不过这款应用在使用时会显示广告条。
PM2.5 China
最近“雾霾”一词被大家所关注，也就是PM2.5污染指数。PM2.5 China可以显示全国主要城市当前的PM2.5信息，并且根据这些信息给出空气质量指数。数据每小时自动更新，当然用户也可以随时进行手动刷新。PM2.5 China的数据采自于国家环境保护部和美国驻华大使馆，而空气质量指数则是根据美国标准进行计算的。
Storm
Storm是挪威一家私人气象台的天气软件应用，可以预报全球超过800万个城市未来15天的天气情况信息。通过Windows 8的磁贴，可以显示出未来一小时的天气情况。结合专业的雷达气象图，可以看到最近几个小时哪些地方降水量下降，再配合曲线图还能显示出包含温度、降水量和云量等信息走势情况。
WeatherBug
WeatherBug是由全球五万多个气象传感器组成的一个天气信息观测和预报的网络，可以对某地未来七天的天气信息进行预报，甚至可以详细到每个小时的信息内容。而且用户还可以自定义预告选项，比如设定“今天下雨”的选项。在网络预测即将下雨的时候，就会提前通知用户注意。不过大家在使用的时候，要注意它显示的是华氏还是摄氏温度。
民间气象颜语
经常会听到一些老人说，看样子又要下大雨呢。老人们既不是神仙，为何会出此言呢？其实很多情况就是根据民间谚语而来的，比如“有雨天边亮，无雨顶上光。”而“民间气象颜语”这款应用，就包含了大量的天气信息相关的谚语。通过对各种天气现象的观察，大概猜测出未来的天气情况。
二十四节气
古人根据一年四季的天气变化，定下了二十四个不同的节气。农历二十四节气既包括相关的谚语，又包括了很多相关的民间风俗。“二十四节气”这款应用，详细介绍了二十四节气的由来，以及人们需要注意的各种事项，其中包括很多相应的强身健体的好方法，帮助人们更好地度过每个不同的节气。
