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World File Search System碳排放
旅游对马达加斯加的包容性增长和二氧化碳排放的影响
这项研究调查了马达加斯加的旅游业，经济增长和碳释放之间的多方面关系。的回归分析，以检查旅游收入对二氧化碳水平的环保增长和旅游的影响。宗教表明旅游业与经济增长之间存在着显着的积极联系，这突出了该行业在推动马达加斯加经济中的关键作用。，尤其是，发现游客的到来有助于碳排放，强调需要可疑的旅游习惯来减轻环境影响。此外，还为增强道路基础设施，促进生态旅游，多样化的旅游产品，数字化旅游服务，促进环境可持续性，投资于旅游人员的持续培训以及促进公共私人伙伴关系以激发马达加斯卡岛旅游业的进一步消除伙伴关系。关键词：旅游，经济增长，环境可持续性，计量经济学，碳释放，马达加斯加，回归分析，可持续发展，公私伙伴关系，多元化，生态旅游。免责声明：本次工作中表达的意见是他们自己的，并不代表组织的观点或观点。
中立英国™ - 碳排放报告
温室气体评估的准确性与所提供的活动数据的质量直接相关，并且在此评估和报告中，“主要数据”（例如，报告期内的千瓦时电气使用情况）已随时使用。'二级数据'以估计，推断和/或行业平均形式的形式使用时，在没有主要数据时已使用 - 以提供尽可能准确的排放估计值。
ICAO碳排放计算器方法论版本...
ICEC要求用户输入直接飞行的原始机场和目的地（即飞行号没有更改的航班）。然后将其与已发布的计划航班进行比较，以获取用于为有关两个机场服务的飞机类型和每架飞机的出发人数。然后将每架飞机映射到336架同等飞机类型之一中，以根据旅程中涉及的两个机场之间的大圆距离（GCD）计算旅行的燃油消耗。从国际民航组织收集的流量和运营数据中获得的乘客负载系数和乘客到货物因子，然后应用以获取可归因于乘客的总燃料的比例。然后该系统计算出每种等效飞机类型的出发频率加权旅程的平均油耗。然后将结果乘以3.16，以获取CO 2（以kg）足迹的数量，归因于这两个机场之间的每个乘客。
基于自然的碳偏移项目边界的开放式访问数据库中国公路运输的碳排放中国公路运输的碳排放
I型I型的城市M具有排放标准J； VKT M，我代表城市M型汽车I型的年平均里程（单位：km）；在国家排放标准J（单位：g/km）的背景下，EF I，J，N是道路运输的综合基准碳排放系数。I型I型的城市M具有排放标准J； VKT M，我代表城市M型汽车I型的年平均里程（单位：km）；在国家排放标准J（单位：g/km）的背景下，EF I，J，N是道路运输的综合基准碳排放系数。
分析印度制造业的碳排放趋势：分解和解耦方法
越来越强调促进绿色增长和降低碳排放量为13，以实现可持续的经济发展。本研究使用TAPIO解耦14个模型，并分析了利用日志平均分区指数（LMDI）技术影响印度15种制造业的碳排放变化的因素。16此外，已经使用System-GMM方法分析了碳发射强度，信息和17通信技术（ICT），总因子生产率（TFP），技能和能量强度18之间的联系。它基于印度有组织制造业的植物水平年度19个行业调查（ASI）数据集（ASI）数据集，从2001 - 02年20日至2019 - 20年，针对主要21个印度国家/地区。调查结果反映了在总体和州的制造业中存在21个弱解耦的。这22个表明，产出和排放量都在增加，但是，产出增长超过23个排放增长，这意味着要努力过渡到更环保的24个友好的生产方法并提高了能源效率。发现输出和人口25效应是碳排放中的主要因素，而能量强度则是26降低效果。此外，System-GMM估计表明，ICT和能量27强度对总因子生产率产生了积极影响，而碳28排放强度的增加，生产率下降。这项研究证实了该扇形中倒29个形状的Kuznets曲线的存在。这些努力将有助于达到碳中立性并提高该行业内部的能量32效率。本研究将有助于制定能源30和环境策略，以减少排放并促进采用清洁能源31来源。33 34关键字：制造业，能源使用，二氧化碳，生产率，分解，35能量强度，解耦36 jel分类：C33，P18，Q43 37
分析用于预测轻型车辆碳排放的学习算法
摘要 - 这项研究对用于预测轻型车辆的碳排放的不同学习方法进行了比较分析。随着对环境可持续性的日益关注，对碳排放的准确预测对于制定有效的缓解策略至关重要。工作评估了经过车辆特定数据属性训练的各种算法的性能，以预测不同轻型模型的燃料类型的发射模式。这项工作使用Cariq App和设备收集的两个实时汽油和柴油数据集。加拿大政府数据集也从在线存储库中使用用于预测车辆排放。评估是基于其预测精度。这些发现揭示了对不同学习技术在准确估算车辆的碳排放量的有效性的见解，为环境可持续性和运输计划领域的政策制定者和研究人员提供了宝贵的指导。
推进可持续的AI：平衡性能和碳排放与系统理论的系统理论
摘要：人工智能（AI）可以减少和增加公司的碳足迹。本研究探讨了这种复杂的关系。AI技术可用于抵抗气候变化，但是训练这些模型可以消耗大量能量。在这里，我们将AI和碳排放视为互连系统。我们分析了六个机器学习模型，并计算了其碳足迹。我们的目标是促进“可持续AI”，在整个开发过程中，从数据收集到使用模型，都考虑了环境责任。通过倡导可持续实践，我们鼓励创建也是环保的有效AI。关键字：可持续AI，机器学习，碳排放，能源效率，绿色AI，深度学习1。引言人工智能（AI）正在彻底改变我们的世界，其对环境的影响是一个复杂的问题，需要我们注意。AI通过在资源管理和环境监控方面的进步提供了希望可持续性的灯塔，但它也带来了隐藏的负担：碳排放的产生。训练和运行复杂的AI模型所需的巨大能量是为了给我们的星球带来的。这项研究解决了这种批判性二元性。早期的研究通常集中在AI的积极环境贡献上。我们旨在通过探索AI技术的积极和消极的环境后果来提供更全面的理解。关键重点是找到创建较低碳足迹的机器学习模型。为了实现整体观点，我们将采用系统系统（SOS）方法。该框架将AI和碳排放视为较大系统的相互连接部分。通过分析这些互动，我们可以制定策略以使AI实践更可持续。本研究提出了一个实现这一目标的框架，最终为AI帮助我们实现环境可持续性的未来铺平了道路，而不会损害我们地球的健康。此外，我们认为面对气候变化，考虑AI研究的道德意义至关重要。研究人员不仅应争取模型的准确性，而且还应考虑与开发相关的能源成本。通过将这些考虑因素纳入研究实践，我们可以确保AI成为环境进步的负责任工具。深度学习的高能源成本和对可持续实践深度学习（DL）算法的需求是具有广泛应用的强大工具，但是它们的培训过程以环境成本为基础。训练这些复杂模型需要大量的计算能力，这转化为大量能源消耗。这种高能量需求导致大量的二氧化碳，主要气候
碳定价政策如何影响碳排放强度？加拿大省的新证据
探索碳定价政策在减少碳排放强度中的作用仍然是学术界和从业人员社区中的紧急辩论。与先前的研究依赖于单因素指标的碳排放强度，而对内生性问题的关注不足，本研究调查了碳定价政策对2000 - 2022年样本期间加拿大省份碳排放的影响。这项研究通过开发理论上的经验模型来做出新的贡献，以减轻单因素指标的有偏见估计的风险，同时允许异质性并解决其生产SFA（随机边界分析）中的内生性问题。该研究的SFA结果表明，碳定价政策通过降低碳效率低，从而显着影响该省碳排放的水平。此外，经济增长减轻了由于资本设备和能源消耗量的增加而加剧的碳排放。另一方面，多因素碳排放效率在加拿大省份表现出显着的变化。因此，加拿大决策者的一个值得建议的建议是将使用高级设备与碳排放减少目标保持一致。
技术企业精神促进环境行为的可持续碳排放降低
这项研究研究了技术企业精神与环境行为的整合，以实现卡利门坦中部可持续的碳排放量的减少。着眼于Dayak-Banjar社区，该研究旨在开发一种模型，该模型利用当地的智慧和技术企业范围来促进环境保护。该方法包括通过在Baung，Muara Dua和Kuala Pembuang村庄分发的访谈和问卷调查的定性研究。的调查结果表明，受环境退化的深层影响的当地通信愿意采取环境行为。影响这种变化的关键因素包括态度，主观规范，感知的行为控制和知识。这项研究强调了技术企业精神在促进可持续实践中的潜力，并为设计政策提供基础，以通过技术企业精神来支持亲环境行为。通过培养当地社区中的亲环境行为，这项研究表明，可以平衡生态保护与经济增长，与SDG 13，SDG 15和SDG 8.
采用先进电熔炉冶炼高炉级铁矿石的低碳排放流程
从综合炼钢、高炉 (BF)-碱性氧气转炉流程向温室气体排放更低的替代流程的转变是钢铁行业脱碳的一个发展趋势。直接还原铁 (DRI)-电弧炉 (EAF) 路线就是这样一种流程。然而，当使用传统上在高炉中加工的低品位、高脉石铁矿石时，DRI-EAF 路线效率低下，而高炉占世界铁矿石供应的绝大部分。以低排放流程有效加工高炉级铁矿石的能力对于全球钢铁行业脱碳至关重要。本研究建议在使用高炉级铁矿石时使用电炉来提高整体工艺产量和效率，并将其与已建立的 DRI-EAF 工艺进行了比较。