XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System排放量
电力部门二氧化碳排放量
电力部门已从燃煤发电转换为天然气发电。该部门二氧化碳排放量下降的约三分之二是由于从煤炭转换为天然气，约三分之一则来自不排放二氧化碳的可再生能源发电量的增加。自 2005 年以来，燃煤发电量下降了 55%。其中约 70% 的降幅被天然气发电量的增加所抵消，天然气发电量的二氧化碳排放量约为煤炭的一半。与此同时，风能和太阳能发电——几乎占可再生能源发电量增长的全部——合计占总发电量的不到 1% 增加到近 13%。发电平均成本的变化——由于天然气价格下降和可再生能源发电成本降低——是发电量占比发生变化的原因。
零碳排放量是什么意思？
保持我们的排放量降低净零碳排放，主要涉及将温室气体（GHG）排放降至最低。第一步是减少范围1排放，与建筑物和车辆燃料消耗相关的直接温室气体排放。第二个是减少与购买网络和建筑物购买电力相关的间接温室气体排放量的范围。Orange已经启动了计划，以增加我们从可再生能源（包括风能，太阳能和水力发电）产生的电力供应。解决范围3的排放量也很重要，即使它们超出了公司的直接控制，并且所涉及的方法尚未完全成熟。此范围涵盖了与供应商，员工通勤和商务旅行以及与客户使用相关的下游排放相关的所有上游排放。范围3可以通过优化购买原材料，产品和服务，限制商务旅行和员工通勤，将生态设计原则应用于产品和服务，并更有效地管理废物，从而减少3排放。
甲烷排放量估算 - NPL 出版物
npl.co.uk › ... PDF 作者：MJT Milton · 1997 · 被引用次数：2 — 作者：MJT Milton · 1997 被引用次数：2 全球大气部门根据合同 EPG/1/1/10。国家物理实验室。量子计量中心。特丁顿。米德尔塞克斯。
德勤的温室气体排放量1
4. 根据全球报告倡议 (GRI) 披露 305-2，我们使用基于位置和基于市场的方法发布购买电力排放量。基于位置的方法涉及使用与电力来源当地电网相关的平均国家、地区或次国家排放因子，而基于市场的方法涉及从合同文书中得出排放因子，允许将零排放因子应用于与可再生能源相匹配的电力消费部分，从而导致排放量低于基于位置的方法。基于科学的目标使用基于市场的方法来购买电力，因此该数字显示在主要排放清单中，而基于位置的数字显示在单独的时间表中以供比较。有关基于位置和基于市场的电力排放的更多详细信息，请参阅《全球 2024 财年报告基础》。
实现了重大排放量的气候政策
满足《巴黎协定》的气候目标需要更好地了解哪些气候政策在减少必要规模的排放方面起作用。我们提供了全球系统的事后评估，以确定在1998年至2022年之间在41个来自六大大洲的41个国家之间实施的1500种气候政策中大量减少的政策组合。我们的方法将全面的气候政策数据库与机器学习 - 基于共同差异差异方法的扩展。我们确定了63种成功的政策干预措施，总排放量在6亿至180亿吨之间。我们对有效但很少研究的政策组合的见解突出了基于价格的工具在精心设计的政策组合中的重要作用以及缩小排放差距所需的政策努力。m
回顾生态足迹和二氧化碳排放量......
过度开发自然资源造成的环境恶化已成为全球关注的紧迫问题。本综述旨在调查自然资源与环境恶化之间的关系，特别关注二氧化碳 (CO2) 排放和生态足迹 (EF) 作为指标。研究方法包括使用精心定义的搜索词对知名研究数据库进行详尽搜索，包括 ScienceDirect、Web of Science、Scopus 和 Springer。在初始搜索期间，我们从数据库的四个来源获得了总共 160 多篇与搜索词相关的研究论文。在应用排序、过滤和删除重复项之后，我们剩下 75 篇与研究主题有直接联系的研究论文。从这 75 篇论文中，我们进一步应用纳入标准来确定与我们综述最相关的研究，最终纳入了 50 篇研究论文。我们对选定的论文进行了全面评估，评估内容包括方法的稳健性、相关性以及与研究问题的契合度。该综述涵盖了不同地理区域和时期的研究，揭示了自然资源与环境退化的两个关键指标（二氧化碳排放量和排放总量）之间的正相关和负相关关系。综述总结了文献中的各种发现，强调了自然资源与环境退化指标（二氧化碳排放量和排放总量）之间的正相关和负相关关系。这项全面综述的结果将有助于更好地理解自然资源与环境可持续性之间复杂的相互作用，并为政策制定者和研究人员提供宝贵的见解。
在预测运输部门中的二氧化碳排放量
摘要。这项研究应用了三种不同的人工智能算法（多层感知器（MLP）（MLP），极端梯度增强（XGBOOST）和支持向量机（SVM））在Türkiye的运输部门中估算CO 2的CO 2排放。所考虑的输入参数是能源消耗（能源），车辆公里（VK），人口（POP），年（Y）和人均国内生产总值（GDP）。强相关性，其能量具有最高的相关性，其次是VK，POP，Y和GDP。四种情况是基于相关效果设计的：场景1（能量/vk/pop/y/gdp），方案2（energy/vk/pop/pop/y），方案3（enervion/vk/pop）和方案4（ensicario 4（engile/vk）。实验使用统计指标（R 2，RMSE，MSE和MAE）对其对CO 2排放的影响进行比较。在所有方案和算法中，R 2值在0.8969到0.9886之间，RMSE值范围为0.0333至0.1007。XGBoost算法在方案4中表现最好。人工智能算法证明成功地估算了CO 2排放。这项研究对政策制定者和利益相关者具有重要意义。它强调了需要审查运输能源投资并实施减少排放的法规，限制，立法和义务的必要性。人工智能算法为制定有效策略提供了潜力。政策制定者可以使用这些见解来优先考虑可持续能源投资。总而言之，这项研究提供了对输入参数与运输部门中CO 2排放之间关系的见解。它强调了积极措施和政策的重要性，以解决该行业的环境影响。它还有助于理解运输部门的AI辅助CO 2排放预测，从而有可能为旨在减少排放和可持续运输开发的未来政策决策提供信息。
德勤的温室气体排放量
4. 由于活动数据不易获得，范围 3 的 PG&S 排放量是使用从选定供应商收集的数据，结合按采购类别划分的单位金额排放量的大致估算来计算的。因此，这些报告的排放量具有很高的不确定性。2023 财年，德勤修改了计算报告的购买商品和服务 (PG&S) 排放中包含的房地产排放量的方法，以符合房地产行业的最新指南。根据更新的指南，德勤已从报告的 PG&S 排放中删除了前期体现的房地产碳排放。为了便于比较，此方法论的变化已追溯应用于之前报告的 PG&S 金额，这导致重新计算和重述基准年和本报告中显示的所有前几年的 PG&S 金额和排放总量。重新计算和重述导致 2022 财年的排放量减少 71,669 公吨；2021 财年减少 69,241 公吨； 2020 财年为 66,893 公吨；2019 财年为 62,371 公吨。如果使用以前的方法，报告的 2023 财年 PG&S 排放量将增加约 63,000 公吨。德勤将在未来继续审查其范围 3 报告方法，旨在不断提高其披露的准确性。当这些改进导致报告数字发生重大变化时，德勤承诺解释变化的性质、其适当性的理由以及与以前方法相比的差异。有关此重述的更多详细信息，请参阅德勤全球 2023 财年报告基础。
生命周期温室气体排放量比较……
要将全球变暖限制在比工业化前水平高出 2°C 以内，需要全球齐心协力减少温室气体 (GHG) 排放。印度尼西亚已承诺实现这一目标，并设定了到 2060 年或更早实现温室气体净零排放的目标。目前，交通运输部门约占该国温室气体排放量的 15%，预计未来几年随着经济发展，汽车保有量也将增长。交通运输部门深度脱碳是到 2060 年实现净零排放的关键因素。重要的是，减少公路运输温室气体排放的措施还将带来更清洁的空气和相关的公共卫生益处，并通过减少石油进口和化石燃料补贴的公共支出使经济受益。为减少运输排放，印度尼西亚正在讨论的措施包括从当前的汽油和柴油内燃机汽车（ICEV）转向混合动力电动汽车（HEV）、插电式混合动力电动汽车（PHEV）、电池电动汽车（BEV）和氢燃料电池电动汽车（FCEV），以及增加生物燃料的使用。