从长远看,中国需要抑制个人汽车的增长

随着中国汽车销量逼近1700万辆,个人汽车保有量迅速增长。这一现象引发了关于环境压力和交通拥堵问题的讨论。文章指出,虽然市场力量推动了汽车销量的增长,但政府仍需采取措施应对由此产生的负面影响。

作者:朱金灿
来源:http://blog.youkuaiyun.com/clever101/


早上看央视新闻频道新闻,得知今年中国汽车销售将达到1700万辆。这意味着,中国新车销量将达到美国历史上的最高水平。央视记者为此采访中国贸促会汽车行业分会会长王侠,王侠的观点是:个人汽车的迅猛增长是一个市场力量驱动的现象,政府对此不应限制,目前中国的汽车人均占有率比起欧美发达国家相对还很低,汽车迅猛发展带来的问题应该通过加强城市规划能力,提高交通管理水平和大力发展智能交通来解决。(这里顺带批评一下央视记者,这种事情为了保持媒体的客观公正性,单采访一方面的人是不够的。合格的媒体应该把对这件事的正反双方的观点都摆出来。不过这点对央视这种御用媒体要求可能高了。)说实话,我对这个现象的出现是忧大于喜。在我看来,个人汽车在中国发展过快至少有两大弊病:


首先是环境压力。王侠搬出发达国家的人均汽车占有率如何高,我们国家的汽车人均占有率如何低,言下之意似乎是发达国家是怎样,我们也要怎样。这种观点脱离国情,极为有害。几年前,德国《世界报》的一篇文章写道:一个十亿多人口的民族开始大规模消费了。谁也不能禁止他们走消费之路,也不能责怪他们。由白人傲慢地决定"土著"应当和可以消费什么的时代已经过去了。但是,中国人在通往富裕生活的长征途中不可以走老的工业化国家所走过的错误,否则,全世界的生态系统就会完全乱套。中国每1000人中只有1.2辆车,而德国西部有510辆。要达到同样水平,中国需要6亿辆车,这些车排列起来可以绕地球67圈。地球受得了吗?"看来是即使我们不考虑我们的环境承受能力,外国人都开始替我们考虑环境承受能力了。从这个角度我开始有点理解"中国威胁论"了,其根源可能不在我们的军事经济实力,而在于我们的消费能力对于地球的环境压力。


其次是交通拥堵及其带来的严重后果。从传统的角度看,交通拥堵给个人和社会带来一些不利的影响和危害,它不仅影响个人的出行情绪,造成经济损失,而且还可能危及人身安全,危害居民的身心健康.另外,它还对社会造成整体时间损失、空气污染,引发和使燃料费用等增加。照现在中国交通拥堵情况的严重性来看,严重的交通堵塞甚至有可能酿成公共灾难。试以中国的"首堵"--北京的著名的那次八达岭高速(现改名为京藏高速)堵塞(堵了多长我不知道,但至少是一天以上)为例,我们设想一下如果这次堵塞发生在北方寒冷的冬天呢?一方面如果汽车内没有暖气呢,或者即使车内有暖气但车内没有足够的食物呢?另一方面北京城内的基本的生活资料基本靠城内供给,一旦出现严重堵塞,物资供应将是一个严重问题;严重的交通堵塞也将延缓公共服务的响应速度,比如医院救护车的病人抢救......


如王侠所言,个人汽车数量的迅猛上升或许是市场力量驱动的。但这不意味着政府在盲目的危害环境的市场行为面前无所作为。为此一方面需要大力改进和发展公共交通;另一方面采取有效措施抑制消费者的个人汽车的购买欲望。比如有车者实际上比没车者占有更多的公共资源和环境资源,对有车者征收环境税在法理上是站得住脚的。




C语言-光伏MPPT算法:电导增量法扰动观察法+自动全局搜索Plecs最大功率跟踪算法仿真内容概要:本文档主要介绍了一种基于C语言实现的光伏最大功率点跟踪(MPPT)算法,结合电导增量法与扰动观察法,并引入自动全局搜索策略,利用Plecs仿真工具对算法进行建模与仿真验证。文档重点阐述了两种经典MPPT算法的原理、优缺点及其在不同光照和温度条件下的动态响应特性,同时提出一种改进的复合控制策略以提升系统在复杂环境下的跟踪精度与稳定性。通过仿真结果对比分析,验证了所提方法在快速性和准确性方面的优势,适用于光伏发电系统的高效能量转换控制。; 适合人群:具备一定C语言编程基础和电力电子知识背景,从事光伏系统开发、嵌入式控制或新能源技术研发的工程师及高校研究人员;工作年限1-3年的初级至中级研发人员尤为适合。; 使用场景及目标:①掌握电导增量法与扰动观察法在实际光伏系统中的实现机制与切换逻辑;②学习如何在Plecs中搭建MPPT控制系统仿真模型;③实现自动全局搜索以避免传统算法陷入局部峰值问题,提升复杂工况下的最大功率追踪效率;④为光伏逆变器或太阳能充电控制器的算法开发提供技术参考与实现范例。; 阅读建议:建议读者结合文中提供的C语言算法逻辑与Plecs仿真模型同步学习,重点关注算法判断条件、步长调节策略及仿真参数设置。在理解基本原理的基础上,可通过修改光照强度、温度变化曲线等外部扰动因素,进一步测试算法鲁棒性,并尝试将其移植到实际嵌入式平台进行实验验证。
【无人机协同】动态环境下多无人机系统的协同路径规划与防撞研究(Matlab代码实现)​ 内容概要:本文围绕动态环境下多无人机系统的协同路径规划与防撞问题展开研究,提出基于Matlab的仿真代码实现方案。研究重点在于在复杂、动态环境中实现多无人机之间的高效协同飞行与避障,涵盖路径规划算法的设计与优化,确保无人机集群在执行任务过程中能够实时规避静态障碍物与动态冲突,保障飞行安全性与任务效率。文中结合智能优化算法,构建合理的成本目标函数(如路径长度、飞行高度、威胁规避、转弯角度等),并通过Matlab平台进行算法验证与仿真分析,展示多机协同的可行性与有效性。; 适合人群:具备一定Matlab编程基础,从事无人机控制、路径规划、智能优化算法研究的科研人员及研究生。; 使用场景及目标:①应用于灾害救援、军事侦察、区域巡检等多无人机协同任务场景;②目标是掌握多无人机系统在动态环境下的路径规划与防撞机制,提升协同作业能力与自主决策水平;③通过Matlab仿真深入理解协同算法的实现逻辑与参数调优方法。; 阅读建议:建议结合文中提供的Matlab代码进行实践操作,重点关注目标函数设计、避障策略实现与多机协同逻辑,配合仿真结果分析算法性能,进一步可尝试引入新型智能算法进行优化改进。
先展示下效果 https://pan.quark.cn/s/a4b39357ea24 StudentInfo 基于SSM的学生信息管理系统(选课) 已停更 项目简介: 由SpringMVC+MyBatis为主要框架,mysql8.0配置主从复制实现读写分离,主机丛机分别为腾讯云的服务器,而项目部署在阿里云上。 前端主要由bootstrap完成,背景用particles.js插件。 数据库交互查询用到pagehelper分页。 在添加修改相关功能时通过ajax来验证其主键是否存在可用。 代码层次清晰,输入框约束较高,已配置登录拦截。 一、应用技术 #### 工具:eclipse、navicat 环境:JDK1.8、tomcat9.0、mysql8.0 前端:JavaScript、jQuery、bootstrap4、particles.js 后端:maven、SpringMVC、MyBatis、ajax、mysql读写分离、mybatis分页 二、功能 #### 这是在上个springmvc选课系统的基础上进行修改完善的,目前功能基本相同,修复诸多bug,上个系统中有详细介绍:B/S基于springMVC的网上选课系统 主要功能模块图: 新增: 增加分页查询 输入框约束 学号、身份证、课程编号、教师编号只能输入数字,并且有最大输入限制,其中学号固定12位,若小于12位将会有提示。 姓名只能输入中文。 几乎所有输入框不能输入空格等约束 下拉框联动 添加、修改课程采用二级联动,即所属系别——所属专业; 添加、修改学生采用三级联动,即系别——专业——班级。 (三级联动代码有些复杂,因为JavaScript学的不好=-=)。 ajax+springmvc验证 用于验证学号、课程编号、教师...
评论
成就一亿技术人!
拼手气红包6.0元
还能输入1000个字符
 
红包 添加红包
表情包 插入表情
 条评论被折叠 查看
添加红包

请填写红包祝福语或标题

红包个数最小为10个

红包金额最低5元

当前余额3.43前往充值 >
需支付:10.00
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值