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World File Search System碳排放
气候变化，碳排放和空气质量策略。 ...
减少气候变化原因的关键要素，这也被广泛称为缓解气候变化，涉及尽快减少向大气中释放到大气的温室排放量。全球水平的目标是扭转二氧化碳和其他温室气体的大气浓度的增加。英国政府温室气体排放目标称为净零排放量或碳中立性。当所有温室气体排放量释放出从大气总和至零的任何温室气体排放量较少时，将达到零排放净。在全球范围内，这意味着大气中温室排放的浓度稳定；许多科学家认为，有必要超越温室气体排放量净零，并从大气中清除二氧化碳，以减少气候变化的风险。
2023 OVO Group Ltd范围1，范围2和范围3准备最终版本的碳排放基础.docx
对于舰队汽车，我们估计一个上限的最大里程，该里程可以由舰队汽车行驶。这是因为我们的车队汽车数据不是通过舰队货车使用的燃油卡系统收集的。相反，舰队汽车里程的收集方式与其他商务旅行旅行相同（例如燃料成本通过费用系统报销）。但是，该系统的限制是，没有办法将舰队汽车的费用日志与用于商务旅行的其他车辆（例如用于工作目的的个人车辆，租用的汽车）。因此，我们估计可以归因于车队的最大里程（例如从基于费用报告的数据集中删除所有其他类型的车辆费用索赔）。这为我们提供了什么舰队汽车里程的上限。请注意，此估计占总范围1排放量的1％，因此是非物质范围的。
2024-11-08 - CLF NBI RMI UW - 华盛顿州碳排放代码语言建议 - 最终版
我们建议在短期内采用多种合规途径来实施建筑规范，并逐步实施更严格的减排要求。这项建议在环境和经济节约与可行性之间取得平衡，为教育和培训留出更多时间。建议的方法（情景 P.7）将使华盛顿州新建筑的碳排放量比正常情况减少 16%，或在 2025-2050 年期间节省 570 万公吨二氧化碳当量（节省约 7.7 亿美元的社会成本）。这一估计的碳节约量与华盛顿州 2022 年通过的备受赞誉的商业电气化规范估计的 810 万公吨二氧化碳当量节约量处于同一数量级（Kocher & Gruenwald，2022 年）。如果设定的目标比 WBLCA 减少 30% 更严格，那么可以实现比本报告中显示的更大的节约量。
碳排放 - 传输、负载/... 的影响
低于 0 kg/MWh 的 LME： CAISO：频率 = 0.2%，平均值 = -320 kg/MWh ERCOT：频率 = 0.6%，平均值 = -180 kg/MWh SPP：频率 = 1.0%，平均值 = -191 kg/MWh MISO：频率 = 0.5%，平均值 = -349 kg/MWh NYISO：频率 = 0.6%，平均值 = -368 kg/MWh
碳排放对公司财务绩效的影响：BIST可持续性指数的应用
本研究的目的是检查土耳其伊斯坦布尔可持续性指数中列出的公司的碳排放数据，并分析碳排放与这些公司的财务业绩之间的关系。在这项研究中，使用了2017 - 2020年期间伊斯坦布尔可持续性指数中列出的31家公司的年度数据。使用随机效应面板数据模型分析了公司的财务绩效指标与其碳排放之间的关系。所确定的因变量是资产回报率和股本回报率作为财务绩效的衡量标准，而碳排放量则被视为独立变量，以及控制变量，例如公司规模，杠杆率，公司的增长率，公司增长和公司价值。研究结果表明，碳排放对资产回报率和股本回报率都有负面影响。
减少了捷克的建筑物的生命周期碳排放
体现的碳 - 脱碳建筑物的新挑战对环境有重大影响，占所有提取物质消费的一半，而欧盟所有废物产量的三分之一。诸如混凝土和钢等关键建筑材料具有较大的碳足迹，这是由于其生产，运输和建筑中所涉及的过程。这些排放物被归类为具体的碳，占欧盟建筑库存总温室气体排放的很大一部分。在2020年，建筑物的总生命周期排放量占欧盟总温室气体排放量的40％以上，体现碳占与建筑物相关的排放的20％以上。通过切换到可再生能源并提高能源效率的能源领域的脱碳和建筑物的运行，体现的碳将在2040年到2040年的全寿命（或WLC）。
绿色 - 绿色 - 碳 - 碳排放-2022-2023。 ...
方法论，本报告是使用32家完成了2022-2023财政年度Albert Carbon Footprint报告的数据生成的。Albert Carbon足迹被定义为使用Albert Carbon Carculator由生产人员最大程度地了解的是使用Albert Carbon Carculator完成的碳足迹，此后，Albert验证和批准了足迹。Radio-Canada不会验证本报告一部分提供的信息的准确性。有关阿尔伯特碳计算器如何确定与每种生产活动相关的碳排放的信息，请单击此处以获取Albert方法论。
数据驱动的二氧化碳排放预测-IJRPR
几项研究使用统计和ML技术研究了CO2排放趋势。传统的时间序列模型，例如季节性自回归综合运动平均值（Sarima），已有效地分析历史排放模式。然而，机器学习模型（例如随机森林和梯度提升）通过合并多个变量（包括能源消耗，GDP和工业生产）来提供增强的预测精度。研究强调，基于AI的碳跟踪工具（例如CarbonTracker和Eco2AI）通过优化计算过程中的能源消耗来减少排放效果至关重要。