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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
研究文章EISSN：2306-3599; PISSN：2305-6622气候变化对豆科农作物生产的影响的建模方案：Kazak
摘要文章历史的气候变化会通过干旱或寒冷影响哈萨克斯坦的豆科农作物产量。大量预测Arima模型用于分析，我们探讨了气候变化对哈萨克斯坦豆科农作物生产的可能影响。从2030年到2100年创建了一个基本案例和三个气候变化方案，并使用了政府间气候变化（IPCC）和Kazhydromet的气候数据。特别是，应特别注意气候变化对农作物的影响，土地减少，谷物数量和质量减少。结果表明，降雨量降低，温度升高或霜冻损害豆类作物的产量。不同的地区有各种气候，气候变化将对北部和东南地区的农作物产量产生积极影响，并使农民能够培养经济高效的生产。大型农场的南部和西北地区有望减少耕地面积（60％）。农民通过使用杂种种子和新的灌溉技术来适应气候变化。霜冻的日子会影响小规模农场的产量。豆科农作物是重要的出口作物，在某些地区，气候变化会影响哈萨克斯坦的农业生产力和粮食安全。关键词：豆科农作物生产；气候变化；建模场景，改编，粮食安全。
决策中能源情景可视化的机遇与挑战：预印本
情景研究是一种表示一系列可能的复杂决策随时间变化并分析这些决策对未来结果影响的技术。通常使用情景来研究未来能源系统建设和脱碳的潜在途径。这些研究的结果通常被不同的能源系统利益相关者（如社区组织、电力系统公用事业公司和政策制定者）用于使用数据可视化进行决策。然而，可视化在促进利用能源情景数据进行决策方面的作用尚不明确。在本文中，我们回顾了能源情景研究中使用的常见可视化设计，并讨论了其中一些技术在促进利用情景数据进行不同类型分析方面的有效性。
HOPE-MD 场景和输入概述
• 预算约束 • 电力平衡 ⇔ 负荷与进口概况、可再生能源概况、发电机数据 • 输电限制 ⇔ 输电容量 • 发电机运行约束 ⇔ 发电机数据 • 存储运行约束 ⇔ 存储数据 • 资源充足性要求 • 政策：⇔ 其他输入
关于潜在恶劣天气事件情景的Argonne National Lab（ANL）研究的高水平概述
ERCOTRTP团队将使用与最糟糕的假设飓风相关的系统拓扑，该研究的高水平范围在这项研究的高级范围内提出了SB1281指导并修改16条德克萨斯行政法规（TAC）§25.101的两年一次的电网弹性研究。
至：澳大利亚能源市场运营商（AEMO）RE：2025 IASR方案
•增加了对分布式能源资源（DER）的关注，并提高了对DER在能源行业和政府中的作用的认识；联邦政府计划通过新的国家消费者能源资源路线图充分利用DER机会，包括一项计划，以更新AS4777标准，以消除2024年的车辆到网格（V2G）障碍。•电池快速降低。•持续的太阳能光伏资本成本降低 - 从2022-23降低了8％，而根据CSIRO Gencost，风量增加了8％。•新车辆效率标准从2025年1月1日开始。•在汽油价格上涨和气体市场紧张的情况下，电气化期权的财务吸引力提高了。•潜在的绿色氢应用的狭窄重点 - 远离直接出口和局部用途，特别是绿铁和氨的局部用途，以及过去几年中澳大利亚绿色氢的较慢的绿色氢和成本降低。•延迟传输和可再生能源的建设以及政府和行业为加速进步的努力，包括能力投资计划扩展，各种可再生能源区（REZ）声明和澳大利亚能源市场委员会（AEMC）规则变更旨在加快电网连接过程。
未来能源情景：2024 年路径假设
在我们的路径中，我们假设 FES 中未建模的行业排放与气候变化委员会 (CCC) 的第六碳预算平衡路径保持一致。这意味着这些行业的排放将遵循 CCC 报告中概述的假设和结果。我们不直接建模的行业包括航空、农业、航运、土地利用、土地利用变化和林业 (LULUCF)、废物、含氟气体、生物燃料的生物能源碳捕获和储存 (BECCS) 和燃料供应。