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World File Search System发射情况
金融和商业广告中的气候风险评估...
1个RCP是包括时间序列的排放时间和浓度的场景，整体温室气体（GHG）和气溶胶以及化学活性气体以及土地利用/土地覆盖率（Moss等，2008）。一词代表表示每个RCP仅提供许多可能导致特定辐射强迫特征的情况之一。术语途径强调，不仅长期浓度水平是感兴趣的，而且随着时间的流逝而需要的轨迹（Moss等，2010）。rcps通常是指扩展到2100的浓度途径的一部分，为此，综合评估模型产生了相应的发射情况。（IPCC，2024）。
量化绿色气体排放水泥行业PT X和...
二氧化碳作为温室气体排放（GHG）之一，导致环境，健康和经济损失。 要克服损失，印度尼西亚已提名将工业部门的GHK排放量减少到2050年。 计划减少公司生产的温室气体排放需要量化排放量，以便在当前公司的状况和缓解排放量的可能性中产生的排放量。 水泥行业具有一个GHK排放量化系统，可以计算排放处理原材料，热能消耗和电能的购买。 然后，使用Vensim PLE软件从2021年到2050年进行计算结果，并像往常一样进行业务和减排条件，即减少发射情况，即使用替代原材料，替代燃料，能源效率，废热恢复和碳序列。 PT X排放的定量结果的值低于在全球和印尼水平上的水泥产生排放强度。 关键字：温室气体排放，水泥行业，排放量化，减轻排放，动态系统二氧化碳作为温室气体排放（GHG）之一，导致环境，健康和经济损失。 要克服损失，印度尼西亚已提名将工业部门的GHK排放量减少到2050年。 计划减少公司生产的温室气体排放需要量化排放量，以便在当前公司的状况和缓解排放量的可能性中产生的排放量。 水泥行业具有一个GHK排放量化系统，可以计算排放处理原材料，热能消耗和电能的购买。 然后，使用Vensim PLE软件从2021年到2050年进行计算结果，并像往常一样进行业务和减排条件，即减少发射情况，即使用替代原材料，替代燃料，能源效率，废热恢复和碳序列。 PT X排放的定量结果的值低于在全球和印尼水平上的水泥产生排放强度。 关键字：温室气体排放，水泥行业，排放量化，减轻排放，动态系统二氧化碳作为温室气体排放（GHG）之一，导致环境，健康和经济损失。要克服损失，印度尼西亚已提名将工业部门的GHK排放量减少到2050年。计划减少公司生产的温室气体排放需要量化排放量，以便在当前公司的状况和缓解排放量的可能性中产生的排放量。水泥行业具有一个GHK排放量化系统，可以计算排放处理原材料，热能消耗和电能的购买。然后，使用Vensim PLE软件从2021年到2050年进行计算结果，并像往常一样进行业务和减排条件，即减少发射情况，即使用替代原材料，替代燃料，能源效率，废热恢复和碳序列。PT X排放的定量结果的值低于在全球和印尼水平上的水泥产生排放强度。关键字：温室气体排放，水泥行业，排放量化，减轻排放，动态系统建模投影结果表明，使用此时最佳技术可用的最佳技术，CO 2排放量的大小无法在2050年获得清洁排放的零条件，并通过购买碳序列和经济工具来实现中性碳条件。
可解释的AI可区分未来的气候变化方案
为了说明与温室气体排放水平相关的未来预测中的不确定性，大多数气候模型都使用不同的强迫场景（例如共享的社会经济途径（SSP））运行。尽管可以将现实世界中温室气体浓度与这些假设的情况进行比较，但尚不清楚如何确定观察到的天气和气候异常是否与各个场景保持一致，尤其是在年际时间表上。因此，本研究使用人工神经网络（ANN）设计了一种数据驱动的方法，该方法通过使用高分辨率的单个模型初始条件大型合奏来通过匹配的排放场景来对年度平均温度或降水进行分类。在这里，我们构建了我们的ANN框架，以考虑气候图是来自SSP1-1.9，SSP2-4.5，SSP5-8.5，历史强迫场景，还是使用NOAA地球物理学动力学动态实验室的预测和地球系统研究（Spear）的无缝预测系统研究（Spear）的自然强迫场景。然后应用来自可解释的AI的局部归因技术来确定每个ANN预测使用的最相关的温度和降水模式。解释性结果表明，区分每个气候情况的一些最重要的地理区域包括北大西洋亚洲，中非和东亚的异常。最后，我们评估了从2031或2040年开始的两个过冲模拟的数据，这些模拟是一组未来的模拟，这些模拟被排除在ANN训练过程中。对于从十年前开始的快速缓解实验，我们发现ANN将其气候图与21 Century（SSP1-1.9）的最低发射情况联系起来，而与更中等的情况（SSP2-4.5）相比，它将在后来的缓解实验中选择。总体而言，该框架表明，可解释的机器学习可以提供一种可能通过未来气候变化途径评估观察结果的可能策略。