复杂自适应系统视角下新能源汽车扩散之模拟研究

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1、复杂自适应系统视角下新能源汽车扩散之模拟研究第1章绪论1.1研究背景和问题提出随着全球经济的飞速发展，人们生活水平的不断提高，汽车作为体现人们生活水平的重要标志早已在发达国家普及，并逐渐进入发展中国家的家庭。然而日益严峻的全球环境污染和能源危机使得发展传统汽车的节能减排技术和引入新能源汽车改变汽车行业的产业结构迫在眉睫。近年来，一些发达国家，如欧洲地区、美国以及日本等已经率先开始研发节能减排传统汽车技术和氢能、电池能等新能源汽车技术。相比发达国家基本趋于饱和的汽车市场，我国的汽车人均占有量还处于较低水平，在未来的二三十年里国内对汽车的需求量仍将不断增长;有学

2、者通过从1996年到2007我国对汽车需求的情况建立预测模型其结论指出直至2030年我国汽车数量将达到866.52百万辆之多，在这样的需求下如若继续采用传统的汽油汽车技术其对全球环境必将产生巨大的不利影响。另外，有资料显示环境污染问题已逐渐成为制约我国经济发展的重要障碍，因此改善环境、制止环境恶化是我国经济发展的当务之急，同时也是我国提出的可持续发展战略的具体体现，是我国建设资源节约型、环境友好型社会的根本要求。然而，当前我国传统汽油汽车的节能减排技术与国外如日本、欧洲国家还有明显的差距，对于新能源汽车技术的引入更是仅仅处于起步阶段。造成这一现象的原因一方面

3、是由于与发达国家相比，我国的发展节能减排技术的时间和战略滞后而新能源汽车技术也没有被民众普遍接受;另一方面是因为我国新能源汽车推广的政策匾乏和滞后，针对如何推广新能源汽车的相关研究还较少。尽管目前受到一些环境因素的制约，我国的经济增长仍呈良好趋势，GDP增长稳定保持在8%左右，许多发展迅速的大城市的已经具备了引入新能源汽车的基本条件。万钢在2008年的汽车发展国际论坛上指出:节能减排汽车以及新能源汽车将成为汽车行业新的利润增长点，目前是我国发展节能和新能源汽车难得的战略机遇期〔4〕。考虑到石油储备有限性，相比发展传统汽油汽车的节能减排技术，推广更节能、更清洁

4、的新能源汽车技术是实现可持续发展这一目标更有效的途径。由于新能源技术，如氢能、电池能等己日趋成熟，广泛获取新能源的途径显然已经不是要考虑的首要问题，应从技术角度转向经济角度分析推广新能源汽车需要的内外部条件以及成功引入新能源汽车技术的方法和途径〔5〕。根据技术演化的理论，汽车从汽油时代过渡到新能源时代是一种根本性的技术转变，而在该转变过程中需要解决解决许多问题。比如，要使人们普遍接受新能源汽车就必须向人们大力宣传环保知识和新能源技术的定义及其特性的先验知识;而对于氢能源等新能源汽车加能站的建设计划则应从不同时期和不同区域两个维度考虑。由于无论新能源汽车本身的

5、购买成本还是其对应加能站的建设成本都比较昂贵，技术学习被认为是促使新能源汽车得以成功推广的重要动力。然而新能源汽车的扩散及其对应的加能站建设存在着鸡与蛋的问题，即一方面新能源汽车的潜在购买者感知到的新能源汽车加能站很少，就会产生对新能源汽车加能方便程度的担心而不愿购买新能源汽车;另一方面，能源供应商如果发现使用新能源汽车的消费者很少，也不愿意冒风险花费巨额投资修建新能源汽车加能站。这使得没有内在动机促使新能源汽车扩散自发地开展，新能源汽车的技术学习因而也很难起步，这种情况下要推广新能源汽车往往需要政府首先投资建立示范性工程来作为技术学习的种子以使新能源汽车成

6、功扩散。如前所述，建设新能源汽车加能站需要大量投入，受预算所限政府不可能一下子组织建立分布广泛和密集的加能站网点，如何优化设计新能源汽车加能站的初始空间分布是推广新能源汽车面临的一个现实问题。技术演化的观点认为新技术的推广是一个复杂的演化过程，因此要研究如何推广新能源汽车技术，就必须理解推广该技术的复杂过程将会怎样展开。而为了提出新能源汽车加能站初始空间分布的优化方法并加以验证，就必须应对如何构建新能源汽车扩散模型的问题。从复杂自适应系统(cAS)的视角来看，新能源汽车的推广是不同特性的决策体和元素相互作用，相互调整的复杂演化过程。由于该扩散过程中涉及到许多

7、元素和决策体以及它们之间的交互，因此很难用传统的优化方法或平衡分析法来构建新能源汽车扩散模型，并据此解决如何优化设计新能源汽车加能站初始空间分布的问题。在复杂自适应系统领域，一般认为基于Agent建模(ABM)是解决该领域问题的有效途径。然而传统的ABM中Agent的活动空间往往是抽象的、形式化的，比如类似元胞自动机的周边连接在一起的格子网空间，这无法体现现实世界事物的空间特性，使得用它来研究新能源汽车扩散这类强调事物空间特性的问题时有其局限性，因此将地理信息系统(GIS)整合到传统的ABM中具有其必要性和现实意义。1.2研究目的与意义1.2.1研究目的本研

8、究拟从复杂自适应系统的角度出发，构建ABM与GIS相