XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search SystemRogelj
AR6场景数据库中缺失土地碳固换数据的插图RubenPrütz1，2，2，3，4，Sabine大惊小怪1，2，4，Joeri Rogelj 3，5，5，6
在“排放| CO2 | afolu”中作为AR6场景类别中AR6 Land CDR的下限代理。图中仅考虑了所有三个变量的场景（方案n = 725）。Gidden等人的重新分析中的土地CDR场景。与国家温室气体库存一致，与其他两个变量相比，2020年基线的差异显示。实线在各场景中显示中位数，而阴影区域显示最小最大范围。注意：我们遵循AR6场景数据库的惯例，以正数报告CDR，而Gidden等人的重新分析中的土地CDR变量。显示正面和负CDR 75
AR6场景数据库中缺少土地碳固换数据的插图rubenprütz1，2，3，萨宾大惊
四个经过测试的回归模型中的每个。性能结果是指与回归验证数据集中的实际变量相比，预测变量之间的比较。面板（b）显示了实际（“碳固存|土地利用”）与预测的土地CDR和AR6净负afolu Co 2排放（基于“排放| CO2 | Afolu'的负值| co2 | afolu'），作为在AR6中cdr cddry consemational Scenario的较低限制的代理。该图中的预测数据基于k-neartimt邻居回归。实线在各场景中显示中位数，而阴影区域则显示5-215