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孟加拉国的能源状况
图 20：按燃料类型划分的发电量 ...................................................................................................... 38 图 21：2022-23 年发电能力（技术方面），单位：MW ........................................................ 38 图 22：孟加拉国历史净发电量（GWh） ............................................................................. 39 图 23：按燃料类型划分的发电量（2022-23 年） ............................................................................. 40 图 24：按行业划分的电力消耗模式 (2022-23 年) ............................................................................. 40 图 16：孟加拉国印度输电厂，Bheramara（库斯蒂亚） ............................................................. 41 图 26：传统生物质电厂和 ILRRC（Jashore）运营 ............................................................. 43 图 27：孟加拉国的生物质潜力（2012-13 年） ............................................................................. 46 图 29：朗布尔县的太阳能水泵系统 ...................................................................................................... 47 图 21：科克斯巴扎尔库图卜迪亚的风车 ........................................................................................................ 49 图 31：IEPMP 三种方案比较 ...................................................................................................... 55 图 32：一次能源供应 ............................................................................................................................. 55 图 33：HCU 的一次能源供应预测 ............................................................................................. 57 图 34：天然气需求展望 ...................................................................................................................... 59 图 35：天然气需求展望 ...................................................................................................................... 59 图 36：国内天然气产量预测 ........................................................................................................ 60 图 37：天然气供应平衡展望 ........................................................................................................ 60 图 38：石油需求展望 ........................................................................................................................ 61 图 39：煤炭需求展望 ........................................................................................................................ 62 图 40：各情景下煤炭生产前景 ...................................................................................................... 62 图 41：各情景下煤炭生产前景 .............................................................................................. 63 图 42：按来源划分的能源相关二氧化碳排放 .............................................................................. 64 图 43：能源领域氨的生产和利用路线 ................................................................................69 图 44：CCUS（来源：IEA）............................................................................................................. 75 图 45：碳捕获、利用和储存总体示意图 .............................................................................. 75
情景规划悖论
摘要 十多年来，未来研究学者在学术贡献的开端不断重复这样的观点：没有足够的理论来支持混乱的情景方法论。这种策略是公式化的，其净效应很奇怪，作者将其称为情景规划悖论。贡献新理论据称是为了解决理论的“惨淡”状态，而贡献新的类型学据称有助于给方法论混乱带来秩序。随着时间的推移，这种贡献策略就会失效。解决理论和方法论问题的努力最终会失败，而这首先促使人们重新陈述这一主张。事实上，该领域已经远离了其所谓的目标。理论的“惨淡”状态鼓励学者采用不一定与共同核心挂钩的理论，而这无助于未来研究中形成共同的基础理论视角。感知到的混乱让位于类型学，而随着类型的增加，它们会加剧它们本应解决的混乱。最终结果是理论仍然惨淡，方法仍然混乱，这并非任何人所期望的。该领域的这一方向是站不住脚的，也是站不住脚的；要么该领域接受这一说法作为真理陈述，而解决办法是大大增强经验主义，要么拒绝这一说法，并将该说法产生的赏金重新解释为理论和方法的丰富性，而不是隐含的匮乏
精准医疗新时代
传统场景分析框架通过宏观经济方案变量将冲击传递给银行的财务状况。他们估计由EAD，PD和LGD组成的预期信用损失等标准风险措施。情景条件的财务可用于评估对资本或流动性比率等通用指标的影响。一些计算包含其他特定于气候的指标，例如从境界发射的融资和收入，以更好地评估气候风险。根据BIS（气候场景分析在加强与气候相关的财务风险的管理和监督方面的作用）至关重要的是，框架考虑了长期的结构变化并避免仅依靠历史数据假设。确保这将导致更准确和代表性的影响定量。kpmg通过集成最新的数据分析（例如可计算的一般平衡模型到其框架中）来保持曲线之前。这可以增强银行和/或监管机构在长期内更有效地分析和预测与气候相关的财务风险的影响的能力。
参考方案（RS）
根据用于计算目的的预测，该国注册的乘用车数量将从2015年的2070万增加到2030年的2830万，到2040年的3030万。请注意，在波兰，注册的车辆总数比实际使用的车辆数量高几百万（这是在燃油消耗预测中考虑的，这就是为什么实际使用的乘用车数量根据自动企业市场研究机构SAMAR 7的估计减少了实际使用的乘用车数量）。根据由汽车和驾驶员中央登记册（CEPIK）的数据和汽车运输研究所（ITS）进行的估计的数据所告知的专家分析，对平均里程进行了预测。8确定给定类型的车辆数量，专门的计量经济学模型被提供有关人口规模和结构，可支配收入的人均收入，用户首选的运输形式，大规模运输质量以及
与气候相关的方案分析
方案分析可以帮助投资者评估在一系列假设情况下对企业的可能接触，但通常不会旨在反映管理层对最可能场景的看法，因此其性质可能与适用的会计框架所要求的财务报表所要求的假设有所不同。然而，管理层需要考虑财务报表基础的假设是否与公司的战略以及年度报告中其他地方讨论的与气候有关的事项同步。
Bee的节能技术清单（如28-...
印度政府政府能源效率部4楼，Sewa Bhawan，R。K。Puram，新德里110 066，印度印度政府政府能源效率部4楼，Sewa Bhawan，R。K。Puram，新德里110 066，印度
场景分析：底漆
场景分析技术是一种源自军事应用的战略规划工具，尤其是战争游戏模拟（Swart等，2004； Bradfield等，2005； Duinker和Greig，Duinker和Greig，2007）。对场景分析的更现代兴趣源于1970年代1的未来研究运动，这是由于对全球人口和经济的不断扩大而响应对自然资源的可持续使用的担忧而出现的。场景分析的早期应用（Raskin等，2005）涵盖了复杂的数学模拟模型（Forrester 1971）和投机叙事方法（Kahn等1976）。后一种方法在商业环境中被皇家荷兰人宣传，并试图挑战管理假设并鼓励对未来可能性的更大创造力（Schwartz，1991）。据称，与其竞争对手相比，壳牌对场景的采用使其能够对1973年石油危机的预期和有效的反应（Schwenker and Wulf，2013年）。