熊雅馨,陈珂心,林斯杰,等.中国场地修复产业发展阶段识别与动力机制研究[J].中国环境管理,2024,16(4):62-70.
XIONG Yaxin,CHEN Kexin,LIN Sijie,et al.Identification of Development Stages and Driving Mechanisms in China’s Site Remediation Industry[J].Chinese Journal of Environmental Management,2024,16(4):62-70.
中国场地修复产业发展阶段识别与动力机制研究
Identification of Development Stages and Driving Mechanisms in China’s Site Remediation Industry
DOI:10.16868/j.cnki.1674-6252.2024.04.062
中文关键词:  场地修复  产业发展  G-K模型  层次分析
英文关键词:site remediation  industrial development  G-K model  Analytic Hierarchy Process
基金项目:国家重点研发计划“场地土壤污染治理技术体系与风险管控集成研究”(2021YFC1809205)。
作者单位
熊雅馨 北京环丁环保大数据研究院, 北京 100083
南方科技大学环境科学与工程学院, 广东深圳 518055 
陈珂心 南方科技大学环境科学与工程学院, 广东深圳 518055 
林斯杰 北京环丁环保大数据研究院, 北京 100083 
杨媚越 北京环丁环保大数据研究院, 北京 100083 
付冬雪 北京环丁环保大数据研究院, 北京 100083 
胡清 南方科技大学环境科学与工程学院, 广东深圳 518055 
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中文摘要:
      本研究结合互联网开源数据和问卷调查等系统化的社会学研究工具,收集了场地土壤修复产业发展的基本数据,基于G-K模型对场地修复产业的发展阶段和时空分布规律进行了识别和分析,并通过随机森林机器学习模型对影响场地修复从业企业空间分布的特征因素进行了权重分析。此外,还利用钻石体系和层次分析对影响场地修复产业发展的动力指标进行了对比。本研究成果揭示了我国场地土壤修复产业发展的规律和动力机制,为场地修复行业在我国向系统化、机理化和可持续发展提供建议。
英文摘要:
      This study systematically collects fundamental data on the development of the soil remediation industry using sociological research tools, including internet open-source data and questionnaire surveys. Based on the G-K model, it identifies and analyzes the developmental stages and spatiotemporal distribution patterns of the soil remediation industry. The weight of the characteristic factors affecting the spatial distribution of site emediation enterprises is analyzed by random forest machine learning model. Additionally, it conducts a comparative analysis of the driving indicators influencing the development of the industry using the Diamond System and Analytic Hierarchy Process (AHP). The findings of this research reveal the patterns and driving mechanisms of China’s soil remediation industry, providing recommendations for its systematic, mechanistic, and sustainable development in China.
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