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（一）不确定市场需求下的制造业基地布局选址决策：【250】文献研读 | 区域经济 | 不确定市场需求下的制造业基地布局选址决策 (qq.com)
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该文章提出了一种两阶段选址模型，主要涉及数学建模方面的知识。首先，使用模糊数来表示需求点的需求大小。其次，以距离因子为标准，选择具有足够可用资源的候选制造基地。最后，建立以服务效率最大化为目标和时间约束的企业制造基地选址模型。通过学习该文章，我认识到数学建模在环境问题中的重要性，在研究复杂的环境问题时，需要具备将复杂问题抽象化成较为简单的数学问题的能力，并建立相对应的数学模型进行求解。
（二）机器学习耦合受体模型揭示驱动因素对PM2.5的影响：新录用 | 机器学习耦合受体模型揭示驱动因素对PM2.5的影响 (qq.com)
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这盘文章介绍了机器学习技术在大气污染防治方面的应用，研究了排放源、大气化学、气象条件等非线性驱动因素对PM2.5的影响，学习了环境工程中PMF模型、机器学习中的随机森林模型和模型解释方法SHAP方法，具体认识了机器学习在环境工程中的应用。
（三）中国武汉外卖垃圾的模式、驱动因素和影响：RCR专栏 | 武汉工程大学：中国武汉外卖垃圾的模式、驱动因素和影响 (qq.com)
原文地址：https://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S0921344921005693
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这篇文章探讨了如何量化计算武汉市三种消费者群体产生的外卖垃圾总量和人均外卖垃圾总量，确定了三个选定消费群体的外卖垃圾产生的驱动因素，并且运用LCA的方法计算了外卖垃圾运输和废弃处置过程中的碳排放，以及提出减排措施，比较契合当前的研究方向。文章内容完整充实，有很多量化计算的过程值得学习，我从中体会到了如何对实际问题进行科学研究的一系列步骤。此外，文章中有很多较为传统的研究手段可以被新技术高效代替，例如对消费者外卖垃圾产量的调查统计。总之这篇文章值得我重复学习
课程学习：学习了生命周期评价与应用_四川大学_中国大学MOOC(慕课) (icourse163.org)课程的第一章，系统了解了LCA体系的概述，并且学习了LCA方法的核心，笔记地址：第一章 - Spartaright - 博客园 (cnblogs.com)。粗略看了下第二章的内容，主要讲的是LCA体系建设的历程与相关的政策之类的，优先度可以先放一放，打算跳过从第三章继续学习。
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