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空氣質量預報范文1
中圖分類號：X16
文獻標識碼：A 文章編號：1674-9944（2016）20-0025-03
1 引言
我國空氣質量的監測、預報和預警，是大氣環境污染治理工作的基礎。自2012年環境保護部新的空氣質量標準以來，我國重點城市和地區的PM2.5污染形勢嚴峻，臭氧污染日益突出，廣大市民對頻發的重污染預警也提出了更高的要求。近一兩年，從國家級監測機構到各地監測部門都已開始加強預報能力的建設，應對和滿足公眾和管理的需求。
美國空氣質量監測網絡建設較完善，并從多樣化空氣監測、區域污染特性及趨勢分析、突發應急管理、酸沉降與臭氧趨勢分析、光化學煙霧、氣溶膠污染、空氣質量預報、多元污染策略減排、達標與空氣管理、減排效益與健康評估方面實現了全方位的管控[1～3]。此外，由24個歐盟成員國組成的國際性組織歐洲中期天氣預報中心（European Centre for Medium-Range Weather Forecasts 簡稱 ECMWF）通過由世界氣象組織（WMO）維護的全球通信網絡向世界所有國家發送部分有用的中期數值預報產品，通過將空氣質量有關的資料系統、預報模式、預報系統、決策系統和評估系統等有機地結合在一起，為政府、企業和公民提供有力的大氣環境信息支持和服務[4～8]。
我國空氣質量監測與預報尚處于起步階段。目前，我國已建成覆蓋全國338個地級市由1398個站點組成的全國城市環境空氣質量監測網絡并對外提供信息服務（http：//113.108.142.147：20035/emcpublish），并于2016年1月1日起對外全國京津冀、長三角、珠三角3大區域、27個省域、46個城市的未來2～3 d空氣質量預報信息（http：//106.37.208.228：8082/）。根據中國環境監測總站截至2014年4月底的統計結果（《關于印發各地環境空氣質量預報開展情況調查結果的通知（總站預報字[2014]02號）》）全國已開展空氣質量預報業務的省級站為11個（北京、天津、上海、江蘇、浙江、福建、山東、湖北、湖南、陜西和青海），省會城市站9個（太原、沈陽、南京、杭州、濟南、武漢、廣州、成都和西安），計劃單列市2個（青島和深圳）。有預報能力籌建計劃的單位包括15個省級站、省會城市13個以及計劃單列市3個。此外，有10個省級或省會城市站暫無開展預報工作的計劃或將該項工作劃歸監測系統之外的環境部門負責。在已經開展空氣質量業務預報的省市中，采用的技術架構普遍由三部分組成：統計模式、數值模式以及主觀訂正。其中，統計預報主要應用的是各地研發的動態統計預報模式、采用動力統計修正方法的統計預報等。數值預報則主要以WRF或MM5驅動的美國CMAQ、CAMx[9，10]、WRF-chem以及中科院大氣所的NAQPMS[11～13]等模式為主，很多地方集成了不止一個數值模式。
在這種情況下，如何盡快的適應當前形勢的發展、如何提高為環境管理服務的水平、如何不斷提升自身的技術能力、如何更加及時準確地做出預報預警、為政府決策提供重要科學依據，是各省市監測中心迫切需要解決的問題。當前解決這一問題最快速有效的方法就是借鑒國外先進科學的預報系統和技術手段，本研究以法國AIRPARIF為例詳細闡述了其空氣質量預報體系、模型技術及其系統建設情況。
2 AIRPARIF預報體系
法國巴黎大區空氣質量管理中心（AIRPARIF）成立于1979年，是一家法國環境部許可的獨立機構，現有員工60人，從1990年代開始，直接負責向公眾和管理機構提供整個巴黎地區的空氣質量預報與分析工作，其主要職責有：對包括巴黎市在內的巴黎大區開展空氣質量監測（人口約1200萬）；每天進行空氣質量預報，給出污染物的空間分布狀況；每天通過互聯網等方式對市民、媒體、管理部門空氣質量信息；對于已經實施的或計劃實施的污染控制措施進行評估。AIRPARIF在空氣質量預報業務與科研工作方面具有先進與豐富的經驗， 并建立了標準化的預報技術體系和業務流程。圖1為法國的預報技術體系流程圖。
3 AIRPARIF數值預報系統
ESMERALDA系統是法國包括巴黎大區在內的6個地區共同開發和目前正在使用的空氣質量預報和可視化平臺。ESMERALDA這個詞為“跨區域大氣研究”？的法語縮寫。這個跨地區的預報平臺從2004年春天著手部署，于2005年5月1日開始連續運行，2008年增加了顆粒物模塊。目前數據的集中處理、計算平臺的運行和維護等工作由6個地區之一的巴黎大區空氣質量管理中心（AIRPARIF）獨立實現，但是每一個成員單位都可以訪問全部數據并且利用該平臺計算自己地區的污染場景并進行信息。該平臺建設的目的一方面是為6個地區提供空氣質量預報和污染分布地圖的信息資料，另一方面也是為了進行跨區域污染傳輸的模擬研究。
ESMERALDA系統模擬的區域是一個東西長438 km，南北長552 km的矩形，涵蓋6個地區（圖2）。這6個地區人口占法國總人口的38%，氮氧化物、二氧化硫、非甲烷VOC、二氧化碳、可吸入顆粒物、一氧化碳等污染物的排放量分別占法國總排放量的37%、43%、22%、30%、17%和26%。模型系統每天運算并產出前一天、當天和之后一天的污染物濃度分布圖和空氣質量指數地圖，以及每一個單站的預報結果?？臻g分布圖的分辨率為6 km，重點地區的NO2和O3分辨率為3 km。
ESMERALDA系統基于開放源代碼軟件產品建立，全部由AIRPARIF完成定制和二次開發。系統內部采用CHIMERE作為化學傳輸模型（CTM）。氣象場方面采用MM5中尺度氣象預報模型。污染源清單方面采用9 km分辨率的跨區域綜合排放清單，機動車排放由HEAVEN系統計算生成。系統目前的硬件運行環境為基于INTEL Xeon處理器的兩臺并行DELL服務器。操作系統為CentOS，編譯器采用INTEL處理器優化的IFORT。目前運行每天的常規預報大約需要6 h。ESMERALDA系統在近期計劃的主要工作包括：評估WRF的適用性、使用CAMx進行源解析以及污染源清單敏感性方面的研究。AIRPARIF預報業務采用ISO9001標準進行質量控制，預報結果使用R語言進行性能評估。初步的評估結果顯示模型結果與實際檢測結果總體吻合，但是在冬季高污染場景時會出現比較明顯的低估。
3.1 區域空氣質量模型（CHIMERE）
CHIMERE模型是法國研發的空氣質量數值模型，該模型為三維嵌套歐拉區域性光化學輸送模式，由來自IPSL/LMD、INERIS和LISA等科研機構的工程師聯合開發，主要應用于對區域尺度內臭氧、氣溶膠及其他污染物的濃度預測，并可以用來評價污染源控制措施的實施效果。在空間上，CHIMERE可實現從區域尺度（幾千公里）到城市尺度（100～200 km）范圍的模擬，分辨率可從1 km到100 km，目前主要應用在歐洲。從空氣質量預報模型發展角度看，相對于第三代模型（如Model-3/CMAQ）的多物種模擬而言，該模型主要針對光化學反應的氣態或固態污染物以及對二次氣溶膠的模擬。
與模型相關的物理和化學過程包括：水平與垂直輸送，擾動混合，氣溶膠的液相化學和非均相化學模式，凝結、吸收、聚核等物理過程，二次氣溶膠形成的氣液分配及熱動力學模式，云層對光分解作用的影響，干濕沉降等。AIRPARIF主要將CHIMERE模型用于法國國家區域尺度模擬，基于MM5的氣象場以及本地排放源處理模塊進行區域空氣質量預測預報。
（1）氣象模塊，主要是運用MM5提供的二維和三維預報結果，計算出CHIMERE所需的用于計算光化學反應，混合、沉降和傳輸等方面的參數。CHIMERE具有自己的水平嵌套和垂直分層，METEO模塊實現MM5與其銜接，即模擬區域與天氣預報系統區域的耦合，包括時間分辨率的插值和空間區域的擬合。
（2）EMIS模塊。主要負責處理點源、面源數據進行整理并執行清單輸入文件向CHIMERE認可文件之間的格式轉換；交通源和生物源分別采用CONPERT模型與MEGAN模型進行輸入處理。
（3） CHIMERE所需的各種相關模塊。氣相化學機制MELCHIOR2（含44個物種及120多種反應）；水平輸送模塊PPM；全球尺度的邊界條件采用GOCART結果；區域尺度邊界條件采用LMDz-INCA2化學輸送模式，執行氣態污染物和氣溶膠的物種輸出等；非有機氣溶膠形成的吸收過程采用ISORROPIA區域和全球尺度的氣溶膠熱力學模式計算結果；有機氣溶膠的吸收過程參照熱動力平衡方程。初始場目前通過邊界濃度插值形成。
AIRPARIF主要用CHEMERE模型進行歐洲國家區域的模擬預報與評估工作，比重可重點評估與預測對巴黎影響較大的東北向德國的工業區輸送、東向波蘭的重點工業區輸送、西向農業氨源輸送、兼顧考慮南部沙哈拉沙漠的沙塵遠距離輸送，同時為城市小尺度模型提供預報背景濃度場。
3.2 城市小尺度模型
隨著污染治理措施的不斷加強，各國超大城市的工業源排放均會顯著下降，機動車排放源的作用將會逐步加大，為了更準備預報與評估道路上行駛機動車源排放對空氣質量的影響，城市小尺度空氣質量模型已經是超大城市空氣質量預報與評估業務部門必不可少的模型工具。AIRPARIF分別采用ADMS、CALPUFF兩個模型進行小尺度模擬預報。在CHEMERE模型提供3 km分辨率背景濃度的基礎上，疊加小尺度模型模擬機動車排放污染物的演變規律，從而得出精細化的污染物空間分布結果。其中ADMS模型用于巴黎整個主市區的模擬計算，CALPUFF模型用于機場局地模擬預報與評估。
4 統計預報技術
AIRPARIF目前針對數值模型結果采用多元回歸模型進行統計訂正預報，主要輸入參數分為幾個部分：①氣象參數：溫度（最大溫度、最小溫度）、風速、風向、大氣穩定度、太陽輻射強度等。②數值模擬結果，其中顆粒物細化至各個組分，此外還有臭氧、NO2、CO、SO2等污染物。③預報前一天各個站點的顆粒物、臭氧、NO2等觀測結果。由于歐洲整體排放源變動較小，AIRPARIF基本不考慮直接訂正排放源清單來進行預報，而是利用統計模型訂正數值預報結果進行預報，從預報結果看，統計訂正預報可以明顯增加預報的準確性，尤其是針對長期模擬偏低的站點，因此，針對數值預報的統計訂正預報技術也是AIRPARIF整個預報體系的重要一環。
綜上，巴黎大區AIRPARIF先進的預報系統和預報技術、良好的業務運行機制，對同為人口密集的國內大城市具有很好的啟發與借鑒意義。
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空氣質量預報范文2
【關鍵詞】環境空氣質量 模糊綜合評判 預測預報
一、引言
隨著社會經濟的快速發展，人民的生活水平得到了很大的改善，同時人類活動對環境產生的影響也越來越大，尤其是在城市，集中了大量的工廠，車輛和人口。在很多城市，空氣污染都有進一步加劇的趨勢，那么，哪些地方在惡化，惡化程度如何，發展趨勢如何，專家關心，政府關心，人民更關心。
寶雞市位于關中平原西部，是西部重要的交通樞紐，近來寶雞市的經濟以前所未有的速度高速發展，市區大氣環境也因此受到一定的影響。新頒布的空氣質量分級標準將空氣質量分為七級：一級優，人們可以正常活動；二級良，人們可以正?；顒?；三級輕微污染，長期接觸易感人群會出現癥狀；三級輕度污染，長期接觸健康人群會出現癥狀；四級中度污染，一定時間，健康人群會出現癥狀；四級中度重污染，一定時間接觸后，心臟病和肺病患者癥狀明顯加??；五級重度污染，健康人群會出現明顯癥狀，提前出現某些疾病。因此大氣污染的預測對于疾病的預防和控制十分重要。
二、單對象多因素模糊綜合評判的數學描述
所謂模糊綜合評判，實際就是已知原像和映射去求像的問題，借助合成運算，問題得到解決。
（一）因素集的確定
影響評判對象的所有因素構成的集合稱之為因素集。設影響評判對象的評判結果的因素有n個，記為U={u1，u2，…un}，本文考慮到影響大氣環境質量的主要因素有三個，分別是二氧化硫SO2，二氧化氮NO2，和空氣中可吸入顆粒物PM10，因此因素集取為U=（SO2，NO2，PM10）。
（二）評語集的確定
我們將影響評判結果的每一個因素作為一個評判對象，而評判的結果則用一組“評語上”的模糊集合表示，這組評語構成的集合稱之為評語集，記為V={V1，V2，…Vm}。根據空氣質量分級標準，確定本文的評語集為七個等級，即評語集取為V={一級優，二級良，三級輕微污染，三級輕度污染，四級中度污染，四級中度重污染，五級重度污染}。
（三）模糊評判矩陣的確定
根據第i個因素ui對評語集中因素vi的隸屬度為rij，j=1，2，3，…m，rij表示因素ui在評語集V中取評語Vj的程度，則因素ui對評語集V={V1，V2，…Vm}作出的單因素評判為■i=（ri1，ri2，…rim）， i為評語集V上的模糊子集。這種單因素評判只反映事物的某一方面，無法反映事物的總體情況。但是n個因素便有n個單因素評判向量，將它們組成一模糊矩陣，我們稱之為模糊評判矩陣。由此可得到模糊評判矩陣
（四）權重的確定
由于評判者在評判時各個因素的著眼點不同，也就是說諸多因素有不同的側重，這就需要在模型建立過程中確定適當的權重，才可使評判結果基本符合實際情況。設因素集U={u1，u2，…un}的權重集為A=（α1，α2，…，αn），其中ai為因素ui在U中所占的比重，0≤αi≤1，i=1，2，3，…n αi=1。
（五）模糊評判
根據各個因素在評判目標中的權重分配，通過模糊矩陣合成運算，即形如：
其中bj=（αi∧rij），bj表示評判對象在評語集V中對評語vj等級的隸屬程度。若bp=max{bj}，則評定評判對象取評語Vp。
三、針對寶雞市的實測數據確定寶雞市的大氣質量級別
由前面內容知，本模型取因素集U={SO2，NO2，PM10}
評判標準采用中華人民共和國國家標準《環境空氣質量標準》（GB3095-1996），并根據寶雞市區規定的有關標準值，將評語集取V={為一級優，二級良，三極輕微污染，三極輕度污染，四級中度污染，四級中度重污染，五級重度污染}，見表1。
（一）計算權重集
污染因子的權重值是根據各污染因子對環境空氣影響的大小分別賦予不同的權重?？紤]到因素二氧化硫SO2，二氧化氮NO2，和空氣中可吸入顆粒物PM10在空氣污染程度中的作用不僅與它們的實測數據的大小有關，而且與空氣中諸因素的允許濃度標準有關，實測數據相同的元素，其允許濃度標準大的，污染程度的影響標準應該小，因此，計算權重的公式取為
其中ci為第i種評判因子在在空氣中的日平均濃度實測值；si為第i種評判因子在空氣中的七個級別的日平均標準濃度的數學平均值。從表1得：
對SO2：s1=0.911；
對NO2：s2=0.345；
對PM10：s3=0.301。
結合所給實測數據與計算權重的公式，我們可得到每日寶雞市區空氣中各元素的權重，即得5月13日到5月19日寶雞市區空氣中各元素的權重分別為：
為計算方便并根據空氣質量分級標準（即表1），建立各因素的隸屬函數為：
對于SO2：
（三）模糊評判結果
以最大隸屬度法判定5月13日到5月17日寶雞市區空氣質量均為一級優，基本與5月13日到5月17日寶雞市空氣質量預報相符合。
四、結束語
空氣質量預報范文3
關鍵詞: 控制權轉移民營化財務報告質量評述啟示
一、控制權轉移對財務報告質量影響的研究
目前國內外學者大多關注控制權轉移改變了公司治理結構, 進而引起市場反應( market reflect) ( 如eckbo,1983; jarrel andpoulsen,1989; schwert,1996; jensen and ruback, 1983; loughran and vijh, 1997 等) 和經營業績( operating performance) 的變化( 如kaplan,1989; healy, palepu and ruback,1992; linn and switzer, 2001; ghosh, 2001; denis and kruse, 2000) 。專門研究控制權轉移而影響財務報告質量的文獻不多, 且大部分其中在控制權轉移過程中的盈余管理方面( toeh, et al.,1998; rangan,1998; erickson andwang,1999; louis,2004; kimand park, 2005) 。因為, 盈余質量是公司財務會計信息質量的主要內容, 因而是財務會計信息質量的基本標志( 王永海, 2006) 。發達市場的研究表明, 私有企業間的發生所有權轉移時會影響盈余管理的結果。perry 和williams( 1994)考察了當發生管理層收購( mbo) 之前會有向下的盈余管理, 認為這一問題的產生是因為mbo 時的矛盾。股東需要高的股價,而高的股價會增加管理人員的成本。perry 和williams( 1994) 發現, 負的盈余管理不僅導致股價下滑, 而且也會減少管理層潛在的訴訟壓力。作者通過對1981~1988 年175 個mbo 樣本考察, 這些發生mbo 的公司財務報告超額收益率顯著低于同業行相同時期的匹配樣本。發現這些差異在mbo 交易發生前沒有。進一步的研究表明即便發生mbo 的公司有持續向下的經營業績也不能減少向下的盈余管理行為的發生。
erickson 和wang( 1999) 研究了發生股權轉讓的財務報告的變化。交換的股份依賴于公司的交易前的股價表現, 股價越高, 所需要交換的股份越少。這樣購入公司為了公司發展的遠景而刻意提高股票價格, 減少原股權被稀釋, 這一過程通過財務報告變化得以實現。erickson 和wang( 1999) 認為, 收購者會在發生股權轉讓之前操縱向上的盈余管理。作者對比一個由55 個數據組成的協議轉讓的樣本與一個要約收購的樣本, 樣本證據支持了協議轉讓公告前公司會有提高盈余管理的行為。louis( 2004) 對控制權轉移對財務報告的影響進行了更為深入的研究, 檢驗了在控制權轉移過程中發生了的財務報告的變化市場的反應。發現有證據表明, 收購公司在交易公告前三個月有夸大收益而操縱盈余的行為。認為雖然控制權轉移改變了財務報告的內容, 但市場不會對控制權轉移立刻做出反應, 對這種財務報告上的盈余變化反應要經歷很長的時間。louis 的證據表明, 收購公司轉移前超額收益率與長期轉移后股票業績顯著負相關。louis 因此得出結論, 控制權轉移后的公司業績差的現象說明, 至少在一定程度上是因為在控制權轉移前高估了企業的收益。perroti 和thadden( 2002、2003) 認為, 占統治地位的投資者可以通過影響信息的收集成本來影響公司的公共可用信息。
控制權轉移后, 在戰略競爭的狀況下, 透明度導致差別更大的利潤產出。由于低透明度更少的向競爭者透露其競爭能力狀況, 當競爭地位微弱的時候, 低透明度可以保護公司, 因此債權人偏好低透明度, 股東則相反。當公司給予更少的信息經營時, 其對競爭者產出的預期值可能過高也可能過低。這種行為刺激競爭者更加積極的經營, 對強大的公司不力, 卻可以更好的保護弱小的公司的市場份額和利潤, 對弱小公司有利。因此, 如果透明度更低, 預期的利潤會更低, 但差異變小。管理者自然的偏好更少的信息傳播, 不會獲得更高的利潤, 卻面臨更高的風險。在戰略競爭條件下, 由于風險轉移的矛盾, 透明度對負債和權益的影響不同。
國內的研究多關注控制權轉移公司績效的變化, 但大多并未說明這種變化是否與財務報告之間有相關關系。姚長輝, 嚴歡( 2004) 用1995~1999 年所有行業發生控制權轉移的公司樣本進行考察, 橫向比較樣本公司與對比公司后認為, 關聯交易操縱利潤和財務報表的粉飾, 可能是造成并購后績效變化不顯著的原因之一。這些研究主要檢驗了當控制權在私有企業之間發生轉移前后存在著明顯盈余管理, 從而導致財務報告質量的變化。由此得出結論, 財務報告的變化證明了在公司特殊事件發生之前企業進行了盈余管理, 并反映在財務報告中。發達市場的證據表明, 當公司的所有權在兩個公司間轉移時, 通過對財務報告項目的盈余管理會使購入者獲得較低的交易成本。對于發生控制權轉移公司整體樣本的情況如此, 那么拓展這條研究主線, 政府在這一過程中扮演什么角色, 即國有企業民營化過程又是什么狀況。
二、西方國家國有企業私有化對財務報告質量影響的研究
shivakumar( 2000) 指出, 因為信息不對稱, 外部人很難相信管理層沒有操縱行為, 這是一個經驗問題, 國有企業當局是否或是如何在國有企業民營化過程中操縱盈余。而且理性預期理論表明, 當其利用會計數字進行盈余管理時對交易的雙方都有利。boubakri 和cosset( 1998) 檢驗了21 個發展中國家的79 個國有企業完全或部分發生私有化的公司, 發現西方國家, 公司業績的每一個衡量指標( 如銷售回報, 雇員人數, 勞動生產率, 勞動力和原材料成本) 通過政府整頓, 發生了顯著的提高。boubakri 和cosset( 1998) 推測經營業績的提高可能是盈余操縱的結果。但沒有更進一步說明即將私有化的國有企業是怎樣管理盈余的, 也沒有說明政府為什么會有動機在一開始就管理盈余。frydman 等( 1999) 檢驗了中歐的三個向私有化轉型經濟, 即捷克、匈牙利和波蘭。認為在大量私有化的公司平均的基礎上評價私有化可能掩飾了不同類型所有者的差異。frydman 等還發現私有化的效率對于曾經用過的績效衡量指標很敏感, 尤其是私有化不會減少經營成本。這些文章精煉了挑選出來的以前的文獻, 區分了群體特性和公司特性的混合影響。
近年來研究關注于政府放棄少部分的股權給私人, 這樣“ 部分私有化”所造成的影響。部分私有化提供了一個好的機會區分源自政府的效率干擾, 或提高監督的效率的私有化對業績產生的變化。gupta( 2004) 將印度的部分私有化的國有企業與對照組———未實行私有化的國有企業進行了對比后發現, 印度的國有企業的私人所有權與利潤率、生產率和投資率等這些業績的指標正相關, 并將這種關系歸結部分私用化提高了管理效率和監督的結果。bortolotti 和faccio( 2005) 檢驗了世界經濟合作與發展組織的國家中的141 個部分私有化的國有企業, 發現保留了較高的政府所有權的私有化國有企業賬面對市場的比率值, 比那些規模相當的完全私有化的上市公司的要高?？梢赃@樣認為, 市場估計上市公司的政治聯系而不用擔心有太多的政府干預。gupta( 2004) 考察了股票發行前的可能出現的弄虛作假行為與發行后的公司業績的關系, 認為如果這些造假行為可行的話, 至少不必關注部分私有化的國有企業會出現這種行為, 因為公司可能更嚴格的服從于財務報告規定。對于私有化后能夠改善財務報告質量, 研究給出了不一的解釋, 能夠一致的是私人會更加關注自己的利益, 當自己的利益得不到滿足時會尋求“ 用手投票”或“ 用腳投票”的權利來改變現狀。這種來自私人更為直接、積極的監管有著顯著的正面影響, 如股價的提升和公司利潤的增加( 如brous and kini 1994; opler and sokobin,1997) 。然而, 這種結果的出現是因為監管了公司的業績所致, 還是監管了產生這種業績的報告所致, 至少有兩個原因說明私有者更有動機去提高財務報告的質量: 一是財務報告是公司的重要的信息, 私人投資者利用這種信息來進行投資決策。這種判斷有人進行了研究, 研究盈余披露的市場反應( potter,1992; el- gazzar,1998) 。如果私人投資者不利用盈余信息, 而僅僅利用非財務信息, 那么說明要么盈余信息沒有價值相關性, 要么說明價格也已經反映了這種信息。然而, 因為經濟證據證明了盈余披露的市場反映, 私人投資者不可能僅利用非財力信息進行投資。因此, 提高會計信息質量有利于融資的需要。二是私有化企業的實際控制人不僅能利用財務信息, 而且還能比國家作為控制人更為全面透徹的分析財務報告以便更好的做出決策。el- gazzar( 1998) 認為, 私人投資者有動機去尋求非公開信息, 因為其需要進行審慎的投資使財富最大化。私人投資者會與管理層討論公司的目標和經營( useem1996) , 這樣能夠近距離得到更有價值的信息, 避免了國家作為控制人時造成的主體缺位導致的信息模糊。
三、我國國有企業民營化對財務報告質量影響的研究
我國所有權轉移尤其是國有企業民營化對財務報告質量影響, 與研究發達國家和其他發展中國家的情況有明顯的不同, 其中之一是要考慮制度背景的影響。我國證券市場建立初衷是為國有企業增資減債、解決資金短缺和經營效率低下問題找尋出路。因此,我國的上市公司主要是由國有企業通過股份制改造后上市而來。由于上市公司資產的主體來自原有的國有企業, 在股權上也必然是以國有股為主體( 包括國家股和國有法人股) , 國家理所當然地成為第一大股東, 并由此形成我國上市公司控制權轉移鮮明的制度背景特征。在資本市場發達的國家和地區, 接管市場是企業的外部治理手段( manne,1965) , 接管者發現上市公司的管理層無效率或通過收購后整合能獲益, 即使原控股股東不同意, 接管者也可以避開現有的第一大股東直接在二級市場收集足夠股份, 實現控制權的轉移, 從而提高資源的配置效率。我國由于非流通股比例非常高, 接管者很難在二級市場收集足夠股份實現控制權轉移, 因此發達國家式的敵意接管在我國幾乎不可能發生。二級市場收購目前僅限于全流通股的上市公司, 如果接管者要收購非流通股占多數的上市公司, 只能通過與原大股東協商, 簽署協議受讓其股份, 這就是我國控制權轉移最主要( 占60%以上的比例) 的方式———協議轉讓。由于政府保持了大量的非流通股, 因此國有股減持效果非常有限。boubakri 和cosset( 1998) , sun 和tong( 2003) 檢驗了公司業績的每一個指標來衡量民營化的效率, 研究發現, 在國有股轉讓的大背景下, 國有股減持的所帶來的改善非常有限。作者將行業限制、保留的股權、外資控股和民營化時間作為控制變量, 研究結果表明, 政府干預的程度與國有企業上市后的財務報告所反映的業績負相關。中央政府直接控制的國有企業比國家機構或是其他級機構負責的國有企業還要差。sun 和tong( 2003) 沒有清楚的給出發生控制權轉移前的盈余管理的合適的解釋, 但是認為民營化后原始數據或是經市場調整以后數據所顯示的股票回報呈“ u”型, 這表明上市的國有企業可有向上的盈余管理。
wang 等( 2004) 用1994 年-2000 年國有企業公開上市的樣本重新檢驗了我國國有股減持的影響。與sun 和tong( 2003) 的結論截然不同, 認為ipo 后的幾年上市的國有企業會計報表上的業績顯著下降, 上市之前的財務包袱導致了上市以后的會計業績的下滑。為了檢驗國有企業ipo 前是否有盈余管理的現象, 作者考察了國有企業ipo 前后應收項目的變化。發現應收項目的相關變化可以部分解釋上市后會計業績的下降原因。然而, 這種解釋還是有問題, 因為這種應收項目的變化可能是以前的盈余操縱, 也可能是所有權轉讓后的業務拓展。對比美國的情況, 我國國有企業的管理層主要是從改變政府規定入手來尋求盈余管理的機會。由于國有股股份流動性限制和微弱的股權或期權激勵, 國有企業的管理人員不能從高股價中直接獲取收益, 因此缺乏動機去操縱盈余。然而當會計數字有利于政府的需要, 盈余管理就顯得吸引人了, 因為管理者為了政治利益或謀求向上晉升。aharony et al.( 2000) 研究了1992 年-1995 年發生國有股減持, 將國有股轉讓給外國投資者的83 家國有企業, 得出了這一結論。因為, 進入我國市場的需求很大, 政府選擇業績好的國有企業上市。ipo 的重要的條件是連續兩年的財務報表是盈利的?；诠臼欠駥儆谑苷Ｗo的行業, 作者將這83 個發生國有股減持的企業分成兩組, aharony 等發現, 非保護性行業的國有企業通常服從于嚴格的利潤達標要求, 而受保護的國有企業在申請的過程中因為有政府的參與往往有好的優惠政策。這項研究表明, 在發行股票后的一段時間后, 沒有政府保護的國有企業績roa 上比那些受保護的企業有明顯的下滑。這種會計信息前后的變化說明沒有受政府扶持的企業為了上市需要, 可能進行了盈余管理。aharony 所討論的ipo 的公司是部分民營化計劃的一部分, 這個計劃在公司所有權上并沒有本質的改變, 政府依然是上市公司的實際控制人。相反, 我們研究關注政府放棄控制權而變為民營的過程, 這種私有化的過程引發不同的盈余目標, 從而引起財務報告質量的變化。
四、未來研究的啟示
綜上所述, 無論是國內還是國外, 關于控制權轉移與會計信息質量的實證研究相關的文獻不多, 尤其是針對我國市場特殊情況的民營化對會計信息質量的影響的研究還尚屬起步階段。這些文獻大多集中在盈余管理質量上, 盡管這些研究取得了一些證據, 并試圖找到控制權轉移和財務報告質量之間的相關關系, 但整體上沒有取得一致的結論, 很多發現甚至是相互矛盾的。還應注意的是,盈余管理質量研究是財務會計信息研究的基本內容, 但并不是唯一內容, 還應包括公司的資產管理、資本結構管理和現金流量管理等方面的內容( 王永海, 2006) 。因此,如何從這財務報告質量的各個方面來衡量控制權轉移對財務報告質量的影響還須進一步研究。從文獻上看, 正確的評價控制權轉移對財務報告信息影響的途徑大致來講有兩種重要的方法, 一種是檢測樣本公司在控制權變更前后的會計信息質量的變化, 或是以發生控制權變更的公司為樣本組, 未發生控制權變更的公司為對照組, 對比公司的某些特性,這類方法統稱為會計研究法。另一種是事件研究法, 利用控制權變更后財務報表的信息披露對公司股價的影響, 從而衡量財務報告質量變化。我國股票市場有效性弱, 股價難以迅速、真實反映財務報表的信息含量, 根據市場反應解釋財務報告質量會有一定的偏差。因此, 國外的研究有采用事件研究法, 而國內的研究則普遍采用會計研究法。明顯的缺陷是會計研究法中國內外的經驗研究嘗試了很多檢驗會計信息質量的變量。但這些變量具有較大的隨意性, 未能形成統一、縝密的體系。有的變量同時用來檢驗多個財務報告質量特征, 變量交叉使用的情況比較嚴重( 魏明海, 2005) 。為此, 需要對這些變量加以歸類, 并分析其特點和適用性。描述所有權轉移、民營化與財務報告質量之間關系的變量選擇, 無疑是研究的難點之一。
目前國內對控制權轉移對財務報告的影響的研究仍有待完善, 特別是在企業控制權方面, 未能準確描述政府的影響作用, 對于樣本的研究仍局限于上市公司整體的層面, 尚未深入分析不同類型公司的對比變化。我國國有企業正處于轉型的關鍵時期, 證券市場正在逐步成熟, 但還與國外發達證券市場相比有較大的差距。環境的差異導致缺少可比的基礎, 使國外的研究成果無法移植到我國情況中來。會計改革應體現中國特色, 這是由我國市場經濟發展的現狀所決定的( 劉玉廷, 2001) 。因此, 結合我國國情進一步研究民營化對財務報告質量的影響既困難又十分必要, 而且具有很強的理論價值和現實指導意義。
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空氣質量預報范文4
這同樣是中國許多城市管理者急迫希望掌握的。事實上，氣象學家告訴壹讀記者，如果將要求降低一點，普通人也能根據公開數據，足不出戶推測出至少24小時后的霧霾大致情況。 “霧”“霾”不是一回事
在進行推測之前，我們先需要糾正一個概念，嚴格來說，“霧霾”其實并不存在。
是的，霧霾是個民間說法，在氣象學領域，準確地講是“霾”或者“灰霾”。
中國最早集中認識灰霾威力的城市是廣州。從2003年開始的很長一段時間，這座城市就與“灰霾”一詞捆綁在一起，然后才蔓延到深圳、廈門、海口等地。當時人們相信珠三角區域的工業生產是造成廣州灰霾的主要原因。 AQI的預報依賴氣象預報的準確度，無規律的人為活動比如餐飲甚至燒烤，也是影響因素。
而2003年之前，許多基層氣象部門都還在不斷探討輕霧和灰霾的區別到底在哪里。
直到2008年之后，在大眾輿論當中，霧+霾的組合變成了常見詞匯，話題的焦點也一路北上，北京、天津、河北等地的“霧霾”，被人們反復提起。
實際上，中國氣象局廣州熱帶海洋氣象研究所等機構的研究發現，1951年至2005年間，中國霧霾最嚴重的十大區域，前五名分別是遼寧沈陽、河北邢臺、重慶市區、遼寧本溪、陜西西安。
那么，什么是霧，什么是霾？
兩種天氣主要靠空氣相對濕度來區分，當濕度小于80%時更容易形成霾，這顯然不能純靠肉眼辨別。所以有的氣象局一直用“霧”統稱這種灰蒙蒙的天氣狀況。直到 2007年2月1日，“霾”才被列為天氣狀況的一種，和“霧”一樣，有就報，沒有就不報。
霾最初出現時，媒體們除了貼心地為這個當時的生僻字標注讀音，還會提及它的危害比如容易引發咳嗽和抑郁。
在此之前，這些罪名統統安在“霧”身上。也許你還隱約記得“霧天很臟”的說法，其實霧天懸浮在空氣中影響能見度的水滴或冰晶，遠沒有想象中那么臟。
而當PM2.5等污染物粒子代替了無害的水滴形成了“霾”，空氣才變得臟并妨害健康。雖然霾和空氣污染程度密切相關，但并不是霾越重空氣污染程度越重，或者說，并不是能見度越低污染越厲害，多數時候導致能見度下降的主要原因是空氣中的水汽。
所以在大氣環境科學領域，最準確表現“霧霾”所造成的空氣污染是空氣質量（Air Auality），它用數值標識，數字越大表示污染越嚴重。從2013年1月1日開始，北京市環境保護監測中心（以下簡稱監測中心）正式啟動空氣質量監測，并每天空氣質量數值（以下簡稱AQI）和首要污染物濃度。 短期預報霧霾公式
對于多數人來說，關心AQI并不像看天氣預報那樣決定每天是否多穿衣或帶雨具。當室外變得朦朧一片，人們習慣性地刷一下手機上的“AQI北京”App，選定自己所在區域，看看AQI是不是和想象中一樣已經爆表。 2014年10月19日，北京馬拉松在霧霾中開跑。這一天的霧霾預報準確度備受爭議，一直到12月都還有輿論討論此事。
對于空氣質量預測，細心之人早已總結出一套AQI的短期預報公式：當下空氣質量+氣象條件=未來24小時空氣質量。
具體就北京來說，輕度污染及以上+4級以上南風=良或優；輕度污染+降溫/降水/降雪=良。
如果當前AQI為優良，那么污染物+低氣壓/微風+高濕度+逆溫（氣溫隨著高度增加不降反增）≥輕度污染。
其實北京市環境保護監測中心的AQI數值，與民間的推測方法類似。每天下午三點半，中心的預報員進行集體會商。根據當前的空氣質量，結合氣象預報結果，綜合假期出行高峰等人為因素，參考統計預報模型和數值模型兩個純機器預測結果，未來24小時北京市以及周邊地區的空氣質量數值。
“這通常都很準”，監測中心預報員孫乃迪告訴壹讀記者，“很多長期關注空氣質量的市民也能自己做出判斷”?？墒?，當把空氣質量預報的時間拉長，準確性就不好保證了。
從10月9日開始，也就是北京馬拉松賽開跑前夕，北京連續三天出現嚴重污染天氣，達到空氣質量重污染最高預警，也就是紅色預警標準。
北京市環境保護監測中心卻漏報了。
“當時對于未來三天的空氣質量預測，我們給出了橙色預警（預計未來持續三天交替出現重度污染或嚴重污染）提示，誰也沒想到嚴重污染天氣會這么早出現”。孫乃迪告訴壹讀記者。
而一旦啟動紅色預警系統，便不再是工廠、工地停工的小范圍事件，汽車要限行、中小學要停課，整個北京城都要被迫參與抗霾。
官方氣象機構沒報準，民間機構三位氣象科學家研發的矮馬預報，也在為空氣質量長期預報找辦法。
在北京馬拉松AQI預報中，矮馬在最后24小時將之前四次預報的輕度污染調整到重度（矮馬每天未來五天的空氣質量預報），原因是氣象預報不準確。
美國佐治亞理工學院氣象研究專家、矮馬預報創始人之一的胡泳濤告訴壹讀記者：“最后預測之前，原先預測的西南偏南風變成了南風，與此同時冷空氣經過北京的時間點以及當時的大氣穩定度也都發生了變化。”這些都是影響空氣質量的細微因素。
空氣質量預報范文5
美國在1997年率先提出監測PM2.5標準。截至2010年底，美國和歐盟等主要發達國家已將PM2.5納入空氣質量標準并進行強制性限制。如今，在倫敦、紐約、洛杉磯、東京、莫斯科、新德里和墨西哥城等大城市，地方政府都會監測PM2.5數據，除莫斯科和新德里外，相關數據都會及時向民眾公布。
日本：白毛巾檢查汽車尾氣
在日本，一場接近10年的訴訟，令PM2.5成為備受關注的社會熱點問題。1999年，日本東京約有633位哮喘等呼吸道疾病患者狀告地方政府和七家柴油汽車企業。這些患者基本上都居住在東京國道沿線，他們認為致病的原因是汽車尾氣，要求被告給予賠償，并要求政府對于汽車（特別是柴油車）的尾氣排放實施限制。日本專家一致認為，大城市中的PM2.5的主要來源是汽車尾氣，汽車尾氣排出的PM2.5具有強烈的致癌物質。根據這兩點結論，在2008年，被告的汽車企業終于接受法院的勸解，拿出12億日元作為和解金，與633名患者和解。
這一訴訟，間接觸動了2003年東京推出日本歷史上第一個針對浮游粒子狀物質（尤其是柴油機、汽車尾氣排放）的立法。在新法規實施的第一天，在所有進入東京的高速道路入口，以及各主要道路的入口，交警讓汽車發動引擎，然后用白毛巾堵在尾氣排放口進行檢查。如果白毛巾變黑，則說明該車輛沒有按規定安裝過濾器，這輛車就會被禁止進入東京。
如今，日本汽車在出廠時都已安裝了過濾器，排放標準達到了歐洲三級標準，這使得東京空氣中的PM2.5含量大幅度下降。目前東京對PM2.5的排放標準是亞洲最嚴格的，它要求每天每立方米不超過35微克。
美國：環保署網站最新數據
美國環保署官方網站會實時公布空氣質量指數。PM2.5是每日空氣質量的一個重要指標，每小時更新一次。網站通過六種顏色表示空氣污染情況。綠色表示“良好”，黃色表示“一般”，橙色表示“對敏感群體不健康”，紅色表示“不健康”，紫色表示“非常不健康”，醬紅色表示“危險”。從地圖上可見，美國除東、西部沿海一些人口稠密城市PM2.5指數顯示黃色之外，其他絕大部分地區都是綠色。
環保署還可將用戶指定的州或城市的空氣質量預報或警報通過電子郵件方式發送給用戶。地方電視臺、電臺和報紙也會每日空氣質量預報。此外，美國國家航空航天局（NASA）2010年9月公布了一張全球空氣質量地圖，專門展示世界各地PM2.5的密度。
歐盟：為降PM2.5設時間表
2008年4月14日，歐盟委員會通過了旨在提高歐盟空氣質量的《環境空氣質量指令》。新的指令為降低PM2.5和PM10的含量設定了標準和具體達標日期。
根據該指令，到2020年，在城市地區，歐盟各成員國須在2010年的基礎上平均降低20%的PM2.5含量；到2015年將城市地區的可吸入顆粒物含量控制在年平均濃度20微克/立方米以下。而就各成員國整體而言，可吸入顆粒物含量須控制在年平均濃度25微克/立方米的水平。上述目標最遲須在2015年達到，對于某些成員國則可以在2010年達到。
英國：手機可查詢空氣質量
空氣質量預報范文6
“中國天氣通”是由中國氣象局官方直接的，因此它的可靠性和專業性毋庸置疑。除了全國2438個城市的天氣預報外，還提供了種類繁多的各種氣象生活指數。如果錯過了電視上的天氣預報的收看，還可以在應用中隨時進行點播操作。
墨跡天氣HD
“墨跡天氣HD”的數據來源于權威的國家氣象局，可以覆蓋全國3000多個縣級以上城市及地區。除了提供詳盡的天氣預報等信息外，該應用專門針對Windows 8系統整合了諸多特性。比如通過Windows 8的磁貼，就可以實時動態顯示最新的天氣信息，給用戶帶來獨特新穎的操作體驗。
天氣通
“天氣通”是由新浪的一款天氣軟件應用，數據源于北京市氣象局，它還可以實時查看120個城市空氣污染指數的信息，并且通過“昨日+未來五日”的曲線表來顯示溫度的變化。除此以外，我們可以將關注城市的天氣現象拼接到主屏幕，這樣不用打開應用就可以隨時查看。
AccuWeather
AccuWeather是由氣象學教授麥爾斯的天氣預報公司，針對手機、平板以及臺式電腦有不同版本，數據源自于美國。和國內的天氣預報應用不同的是，它最多可以預測25天的天氣情況，為需要出行的用戶提供了天氣的指導。不過這款應用在使用時會顯示廣告條。
PM2.5 China
最近“霧霾”一詞被大家所關注，也就是PM2.5污染指數。PM2.5 China可以顯示全國主要城市當前的PM2.5信息，并且根據這些信息給出空氣質量指數。數據每小時自動更新，當然用戶也可以隨時進行手動刷新。PM2.5 China的數據采自于國家環境保護部和美國駐華大使館，而空氣質量指數則是根據美國標準進行計算的。
Storm
Storm是挪威一家私人氣象臺的天氣軟件應用，可以預報全球超過800萬個城市未來15天的天氣情況信息。通過Windows 8的磁貼，可以顯示出未來一小時的天氣情況。結合專業的雷達氣象圖，可以看到最近幾個小時哪些地方降水量下降，再配合曲線圖還能顯示出包含溫度、降水量和云量等信息走勢情況。
WeatherBug
WeatherBug是由全球五萬多個氣象傳感器組成的一個天氣信息觀測和預報的網絡，可以對某地未來七天的天氣信息進行預報，甚至可以詳細到每個小時的信息內容。而且用戶還可以自定義預告選項，比如設定“今天下雨”的選項。在網絡預測即將下雨的時候，就會提前通知用戶注意。不過大家在使用的時候，要注意它顯示的是華氏還是攝氏溫度。
民間氣象顏語
經常會聽到一些老人說，看樣子又要下大雨呢。老人們既不是神仙，為何會出此言呢？其實很多情況就是根據民間諺語而來的，比如“有雨天邊亮，無雨頂上光。”而“民間氣象顏語”這款應用，就包含了大量的天氣信息相關的諺語。通過對各種天氣現象的觀察，大概猜測出未來的天氣情況。
二十四節氣
古人根據一年四季的天氣變化，定下了二十四個不同的節氣。農歷二十四節氣既包括相關的諺語，又包括了很多相關的民間風俗。“二十四節氣”這款應用，詳細介紹了二十四節氣的由來，以及人們需要注意的各種事項，其中包括很多相應的強身健體的好方法，幫助人們更好地度過每個不同的節氣。
