本站讯中国海洋大学未来海洋学院以“学科交叉，科教融合”为导向，实施高层次交叉学科人才培养“合金计划”，打造服务于科技自立自强国家战略的新型交叉学科人才培养模式。学院在国际化教学工作顺利开展基础上,积极鼓励国外授课教师与校内专家、国外授课教师之间进行科研合作，充分发挥国际化科教融合平台作用，并积极鼓励跨学科、文理交叉合作。其中，学院积极推动《人工智能与大数据分析》课程国外授课教师、悉尼科技大学Jun Li博士与校内物理海洋、海洋地质、管理学等多学科专家进行科研合作，促进海洋科学、数据科学、管理科学的跨学科交叉融合，近日取得重要进展。

近日，Jun Li博士与学校管理学院秦曼副教授研究团队合作，在国际环境科学期刊Ecological Indicators上发表了题为“Impact of environmental regulation policy on ecological efficiency in four major urban agglomerations in eastern China”（环境政策工具对生态效率的影响：基于中国东部四大城市群）的研究论文。文章探索了环境政策工具对生态效率的条件组态影响，针对环境政策文本本身，分析不同类型环境政策对提高生态效率的影响，并提出相应对策，以提高我国生态效率，推进生态环境的可持续发展。

文章构建了2009-2019年间政策文本数据库，采用LDA主题模型构建政治因素，通过模型分类，将政治因素分为“政策控制（Policy control）、污染防治（Pollution control）、生态保护（Ecological Protection）及社会调节（Social regulation）”四个主题，并得到四类主题的文本得分，达到针对环境政策文本的量化处理，这是在政策文本量化与生态效率研究领域中较为创新性的研究。基于文本量化，采用定性比较分析方法，引入时间效应，分析全区域的条件组态影响，同时，对比分析中国东部四大城市群的不同路径配置并分析原因，为此类研究提供了新的研究视角。

据悉，未来海洋学院的《人工智能与大数据分析》课程是国内首门面向海洋科学研究生的人工智能课程，自2019年起开设。

通讯员：马崑

文章链接：https://doi.org/10.1016/j.ecolind.2021.108002

编辑：赵奚赟

责任编辑：李华昌

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