随着我国经济的飞速发展,能源过度消耗引起的环境问题日益严重,二氧化碳排放量的增加导致的温室效应成为我国乃至国际广泛关注的焦点。我国在2007年超过美国成为世界第一大碳排放国,根据哥本哈根气候谈判会议对发展中国家承担减排义务的要求,我国作出2020年相较2005年单位GDP二氧化碳排放量下降40%-45%的减排目标承诺。

尽早建立全国性碳排放交易市场,是我国实现可持续发展的重要一步,然而我国区域经济千差万别,各具特色,如何整理好不同区域间的差异,克服区域差异成为了摆在政府工作者面前的一道难题。同时,由于碳市场特殊的金融性质,其与传统金融市场的关联可谓是密不可分。利用向量自回归(VAR)模型探讨了金融市场对不同区域碳市场的影响,结果表明,传统金融市场兴衰与碳市场存在长期稳定的均衡关系,北京、天津碳市场与传统金融市场的关联关系最为显著,市场敏感度与市场调整能力最强;上海、深圳碳市场对于金融市场的反应敏感,市场运行机制较为完善,但市场调整能力较弱;广东、湖北碳排放交易市场与利率关联程度最低,市场敏感度与市场调整能力均逊于其他市场。

区域温室气体排放计算方法（2012年）

CEMS烟气连续排放在线监测系统

从国家数据预测每年的 CO2 排放量 机器学习项目 弗拉迪斯拉夫·托多罗夫 自述文件 内容： 项目介绍 背景和目标 项目结构 内置 所有项目阶段的总结 如何打开 数据集信息 许可证信息 一、项目说明 背景和目标 预测机器学习 (ML) 模型和大量可用数据对于分析气候变化趋势或相关贡献者的发展非常有用。 理论上，国家一年内二氧化碳等温室气体排放量可能取决于特定国家的某些方面。 在此背景下，我开发了一个 ML 项目，旨在分析和预测来自国家特定参数（如经济指标、人口、能源使用、土地使用等）的二氧化碳排放量。 为此，我使用了世界银行集团提供的公开数据集，其中包括以下参数： 国家：全球绝大多数国家 年份：从 1990 年到 2011 年 温室气体排放，如 CO2、CH4、N2O 等 特定于人口的参数：人口计数，城市人口，人口增长等 国家经济指标：GDP、GNI、外商直接投资等。 与土地相关的

使用卫星和街道图像预测城市排放 描述 该项目通过使用卷积神经网络（CNN）来研究城市地区臭氧浓度水平与其物理特征之间的关系。 我们训练了两种模型，其中一种接受过卫星图像训练，以捕获更高层次的特征（例如位置的地理位置），另一种进行过街道图像训练，以学习基础特征（例如，机动车活动）。 然后将这些特征连接起来，形成一个共享的表示形式，据此可以预测该位置的臭氧水平（以十亿分之一为单位）。 代码结构 02_Scripts/目录包含用于刮擦和预处理臭氧浓度数据的代码，该数据来自 。 它还包含一个01_Data_Exploration目录，该目录包含用于可视化数据集元素（如特定数据点和具有臭氧读数的位置的地理分布）的代码。 在“图像”中，我们找到了脚本，用于从Google Earth Engine中检索卫星图像（ imagery/getting_imagery_no_mask.py ）和从Google

重型柴油车污染物排放限值及测量方法【中国第六阶段】国六

ASM工况法排放检测设备与系统之间的连接与业务流程

在matlab中建立了《电力系统碳排放流的计算方法初探》论文的数学模型的仿真，与论文中的案例分析结果完全一致，在论文中标注了其中的一些细节问题，修改了了一些错误，对相关专业的同学有一定的借鉴意义。 如果有任何问题可以私信或者回复评论，我会第一时间回复。

针对时变路网条件下的低碳车辆路径问题,首先,分析车辆离散行驶速度与连续行驶时间之间的关系,依据“先进先出”准则设计基于时间段划分的路段行驶时间计算方法,引入考虑车辆速度、实时载重、行驶距离与道路坡度因素的碳排放计算函数;然后,在此基础上以所有车辆的碳排放量最小为目标构建低碳时变车辆路径问题数学模型;最后,引入交通拥堵指数,设计交通拥堵规避方法,并根据模型特点设计一种改进蚁群算法求解.实验结果表明,所提出方法能有效规避交通拥堵、缩短车辆行驶时间、减少车辆碳排放,促进物流配送与生态环境和谐发展.