至于绿党,最引人注目的发现或许是绿色问题几乎完全没有成为新选民的重要预测因素。如果我们排除该党在德国高速公路上引入限速方面的信誉,那么没有其他环境问题会影响该党的选举收益。相反,我们发现进步、文化和经济目标的结合最能带来选举回报。该党的收益是由其在深化欧盟一体化和在文化方面推广各种家庭模式方面的信誉推动的;而在经济方面,对高收入者征税和促进社会正义是获得支持的重要驱动因素。我们还发现该党在全球化方面的信誉也产生了影响。
我们的直觉是,波兰方法给经济带来的负担减轻了,而英国人可能在限制病毒传播方面更有效。这是由与大流行期间总死亡人数有关的数据支持。我们使用“过剩死亡率”(高于五年平均值的死亡人数)的度量,因为这些数据没有(MIS)报告和分类的潜在差异。下图显示,在2020年春季的第一波浪潮中,波兰的早期和紧密的锁定几乎没有过多的死亡,而在英国,限制限制导致过量死亡率超过100%。
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密歇根州公共服务委员会(MPSC或委员会)每年将开设一项新的案卷,以供容量示威文件。开放委员会订单开放容量示范案例将为载荷服务实体(LSE)提供更新的要求,以遵循进行演示。容量示范文件应包括四年的负载义务和容量资源。将使用第四年的容量演示来确定LSE是否履行其容量义务,而第一到三年提交的数据仅用于信息目的。在示范年度中,每个LSE的容量义务将等于其最新的容量义务,该义务由适用的独立系统运营商(ISO)指定。对于中西部独立系统运营商(MISO)中的LSE,容量义务将基于MISO季节性资源充足性结构。LSE将有义务证明足够的能力(拥有或合同),以履行每个季节的LSE容量义务。每个季节的特定容量义务将是LSE的及时及时计划储备金要求(PRMR)每个季节。根据MISO关税,电气配电公司(EDC)地区的每个零售客户的峰值负载贡献(PLC)(包括EDC自己的LSE)包括Miso对每个季节的高峰需求,传输损失,计划储备金%的峰值需求时的零售客户需求,以及迅速的年度EDC EDC的调整因子。3每个LSE的PRMR一个季节由分配给该LSE 1的零售客户的PLC的总和组成。MISO LSE将有义务证明足够的示威年能力来满足其迅速的PRMR MISO要求2。对于PJM中的LSE,容量义务将基于PJM可靠性定价模型(RPM)。LSE可以通过参与PJM(RPM)基础残差拍卖(BRA)或PJM的固定资源要求(FRR)容量计划来履行其独立系统运营商的容量义务。PJM LSES能力示威向委员会的时机与误报的期望相同;但是,PJM LSE将被允许在胸罩完成两周后进行修订的容量示范。容量演示应包括FRR容量计划或胸罩结果。履行PJM的容量义务,包括交货年度所需的任何适用的内部资源,将构成令人满意的示范,并且演示LSE应提供证据表明它已符合PJM的能力义务。LSE应提供文件,以验证LSES ISO的适用能力义务。
AReM 成员建议提高该工具的透明度。目前,每小时可用性图表和表格按资源类型显示每小时资源贡献。SOD 工具没有一项功能,使 LSE 能够识别其投资组合中哪些资源在给定的小时内可能具有长度,而无需 LSE 手动调整其非存储资源输入以深入了解存储资源可能过剩的地方。LSE 无法通过资源了解其剩余 RA 位置,从而导致 LSE 的投资组合优化效率低下。虽然我们赞赏利用配置文件优化的存储资源的残差计算,但增加粒度将进一步使 LSE 能够评估是否有更有效的方法来满足其现有投资组合的要求。如果 CPUC 可以设计该工具,使 LSE 能够看到其各个资源的长度,那么 LSE 将能够更好地做出有关如何管理其投资组合的有效决策。 AReM 建议添加一个表格,按合同显示每小时资源贡献,这意味着“LSE 显示”选项卡上显示的每一行将以表格形式按小时分段报告。然后,按资源类型汇总的行将加总为“每小时可用性”选项卡中显示的值。这将有利于 LSE 管理其资源组合。例如,如果 LSE 在一天中的 RA 方面表现良好,则表格将更直接地显示合同销售对每小时贡献的影响,而无需手动从工具中减去资源。
此阅读列表与LSE Review Blog合作编辑,提供了LSE研究人员的建议,以了解当今的经济,并展示有关该主题的新的和最近由LSE创作的书籍。
作为LSE LLM学生,您面前有许多令人兴奋的前景和可能性。您会发现您的同学背景,国籍和传统的多样性是LSE研究生学习的最激动人心和鼓舞人心的方面之一。您的研究将开辟有关法律的新思维方式; LLM Socials将使您能够认识来自世界各地的同学;完整的法学院活动将使您能够从事教学课程之外的尖端研究。在法学院内的这些机会之上,您应该寻找举世闻名的LSE公共活动计划,LSE Life和LSE图书馆的讲习班以及LSE提供的整个校园内和校外机会。当然,离开探索令人难以置信的伦敦市本身的时间也很重要:离法学院只有几步之遥,您会找到科文特花园,大英博物馆,圣保罗大教堂,南岸和皇家法院。
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预测地表能量收支需要精确的地表发射率 (LSE) 和地表温度 (LST) 信息。LST 是基本气候变量之一,也是局部和全球尺度地表过程物理中的重要参数,而 LSE 是物质成分的指标。尽管有大量关于使用遥感数据计算 LST 和 LSE 的方法和算法的出版物,但准确预测这些变量仍然是一项具有挑战性的任务。在现有的计算 LSE 和 LST 的方法中,特别关注的是归一化差异植被指数阈值法 (NDVI THM),尤其是对于农业和森林生态系统。要应用 NDVI THM,了解植被覆盖比例 (P V) 至关重要。本研究的目的是调查使用 NDVI THM 时 P V 预测精度对 LSE 和 LST 估计的影响。2015 年 8 月,在德国东南部巴伐利亚森林国家公园的混合温带森林中开展了一项实地活动,与 Landsat-8 立交桥同时进行。在 37 个地块的实地测量了 P V。使用了四种不同的植被指数以及人工神经网络方法来估计 P V 并计算 LSE 和 LST。结果表明,与传统植被指数(R 2 CV = 0.42,RMSE CV = 0.06)相比,使用人工神经网络(R 2 CV = 0.64,RMSE CV = 0.05)可以提高 P V 的预测精度。本研究结果还表明,估计的 P V 的精度变化影响了 LSE 的计算结果。此外,我们的研究结果表明,虽然 LST 取决于 LSE,但在预测 LST 时还应考虑其他参数,因为更准确的 LSE 结果并没有提高 LST 的预测精度。
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