数据中心标准煤-碳排放指标EXCEL自动换算表
2021-07-01 14:03:28 35KB 碳排放
为了帮助企业、投资者和市场监管部门优化碳排放市场参与行为,需要对碳排放交易价 格进行合理有效的预测。考虑到碳排放交易价格时间序列同时具有线性和非线性2种特征,选 择ARIMA-SVM融合模型运用到碳排放交易价格预测中,发挥该模型预测精度高的优势。运用ARIMA-SVM模型、ARIMA模型、SVM模型和Db6-SVM模型对湖北碳排放交易价格进行8期 预测。通过4种模型预测值的 MSE值和 MAE值确定预测精度,对比预测精度,探究 ARIMA-SVM模型是否为准确有效的预测模型,实证结果表明:ARIMA-SVM模型的MSE值为0.1770, 是4种模型的最低值;MAE值为0.3387,是4种模型的次低值。可以认为ARIMA-SVM模型的 预测精度最高,是一种有效的且精度高的碳排放价格预测模型,可用于碳排放交易价格预测,可 以为碳排放交易参与企业和各方投资者把握价格波动趋势,增强防范能力提供保障,也可以为 市场监管职能部门防止碳排放交易价格过度波动及时制定有效措施。
2021-06-30 17:37:23 1.18MB 碳排放交易价格 时间序列 ARIMA-SVM 预测
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20210627-方正证券-环保行业周观点:上海环交所发布碳排放权交易规则,我国正式接受基加利修正案.pdf
2021-06-28 11:02:41 795KB 行业
基于2014年各国碳排放总量数据(CDIAC)和2015年人口密度数据(SEDAC),将人口密度作为一项经济-人口综合指标来对碳排放进行加权,运用ArcGIS空间分析工具,得到了全球0.1°分辨率人口加权的碳排放量数据集(2014)。
2021-06-24 18:02:57 3.92MB 碳排放 碳达峰 碳中和 全球
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中亚五国为研究区域,在搜集1975-2005年UNEP的各国植树造林面积基础上,以平均成活率75%作为系数,计算得到各国实际植树造林面积;从FAOSTAT数据库中,得到各国林产品产量;运用Bookkeeping模型,计算了1975-2005年中亚五国人为森林活动所致的森林碳通量。该数据集由16个表格组成,包括:(1)植树造林导致的碳汇数据,包括植被碳通量、植被碳累积量、土壤碳通量、土壤碳累积量、碳通量、碳累积量(表1-表6)。(2)森林采伐导致的碳释放数据,包括土壤碳通量、土壤碳累积量、碳通量、碳累积量(表7-表10)。(3)植树造林面积数据(表11)。(4)林产品产量数据(表12-表16)。
2021-06-24 18:02:57 53KB 中亚 植树造林 采伐 碳排放
2002-2007-2012年中国部分省域城镇居民隐含碳排放数据集是基于中国30个省区(西藏、香港、澳门和台湾因缺少数据,没有计算)投入产出表和各省统计年鉴相关数据计算得到。为了使投入产出表中包括的产业部门与各省分行业能源消费总量中的部门相对应,将投入产出表中的42个产业部门合并为29个部门,再将相关的行业与居民八大消费相对应,运用投入产出方法,核算出隐含碳排放强度,隐含碳排放强度与居民消费的乘积即为隐含碳排放量。构建隐含碳排放恒等式,运用(Logarithmic Mean Divisia Index)方法,对隐含碳排放变化量进行分解,得出影响隐含碳排放的消费水平效应、人口规模效应、隐含碳排放效应、居民生活方式效应。中国省域城镇居民隐含碳排放数据集包括:(1)中国部分(30个省区)省域城镇居民隐含碳排放量;(2)运用方法分解后得到消费水平效应、人口规模效应、隐含碳排放效应、居民生活方式效应的量和投入产出表中的行业与统计年鉴上的能源消耗行业的对应关系附表。
2021-06-23 17:04:51 53KB 碳排放 城镇居民 省级 LMDI-I
该数据集包括:(1) 1997-2015年中国29省资本存量数据;(2)1997-2015年中国29省以1952年为基期的实际GDP;(3)1997-2015年中国29省人均碳排放量数据;(4)1997-2015年中国29省碳排放强度数据;(5)1997-2015年中国29省碳排放效率(Super-SBM模型);(6)1997-2015年中国29省能源消费数据;(7)中国人均碳排放与效率的Markov转移概率结果;(8)不同时长下人均碳排放和效率的俱乐部趋同指数模型;(9)人均碳排放与效率的区域固化程度差异检验;(10)人均碳排放与效率协调视角下中国各省份碳减排潜力指数测算。数据集存储为.xlsx格式
碳生产率(Carbon Productivity)指一段时期内单位CO2排放所产生的经济效益。基于《中国统计年鉴2010-2015》抽取了2010年和2015年中国30个省域(西藏、香港、澳门和台湾缺少数据)的相关参数,包括能源消费、GDP数据、火电比重、服务业比重、年专利授权数量、单位从业人员数和工业增加值。采用空间自相关分析的方法对相关数据作了检验,确定了服务业比重为全局变量,火电比重、年专利授权数量和单位从业人员的工业增加值为局域变量,再通过混合地理加权回归计算了30个省域的火电比重、年专利授权数量和单位从业人员的工业增加值对碳生产率的影响参数。该数据集包括2010年和2015年中国省域碳生产率及其影响因素(包括火电比重、服务业比重、年专利授权数量和单位从业人员的工业增加值对碳生产率)的影响参数。数据集存储为.xlsx格式,
2021-06-23 13:02:22 17KB 生产率 碳中和 碳排放 中国省域
20210620-东吴证券-环保工程及服务行业周报:北京碳达峰完成深圳设立碳排放基金,安徽组建安徽环保产业集团.pdf
2021-06-21 13:02:59 1.05MB 行业
MATLAB源码集锦-碳排放约束下的煤炭消费量优化预测