《表2 马尔科夫转移概率矩阵M(k=4)》

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《基于超效率SBM模型的中国城市碳排放绩效时空演变格局及预测》

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马尔科夫链的基本方法是：根据区域现象量化的连续数值的大小，将区域现象离散为k种状态类型，计算各种类型的变化及其概率，从而将区域现象演变过程近似为马尔科夫过程。首先，建立一个1×k的矩阵Ft=[F]1，t，F2，t，?，Fk，t用于存储在t时期各区域碳排放绩效的状态概率，而不同时期区域碳排放绩效的转移可用一个k×k矩阵M表示（表2）。根据每种类型划分数量相似的原则，本文将中国城市碳排放绩效值按照四分位数（0.25，0.5，0.75）分为4种类型，数值从小到大划分为k=1，2，3，4。矩阵M即为马尔科夫转移概率矩阵，矩阵中的元素Pij表示在t时刻属于i类型而在t+1时刻属于j类型的概率，例如P11表示城市在t时刻碳排放绩效为1类型时在t+1时刻仍属于1类型的概率，Pij的公式为：