温室气体排放(ghg)清单 数据

时间: 2023-11-02 09:03:16 浏览: 52
温室气体排放清单是指记录和统计某个个体、组织或国家在一定时间范围内所产生的温室气体排放量的清单数据。该数据用于了解和评估温室气体的排放情况,并为制定应对气候变化的政策和措施提供科学依据。 温室气体主要包括二氧化碳(CO2)、甲烷(CH4)、氧化亚氮(N2O)和氟化物等,它们对地球的气候变化起到重要的作用。温室气体的排放主要来自于能源利用、工业生产、农业活动和废弃物处理等领域。 温室气体排放清单数据的收集和统计需要基于可靠的监测和测量技术,包括直接测量和间接估算。一般方法包括使用监测设备对排放源进行实时监测,采样后进行气体成分分析,以及通过统计和推算方法对排放源的数据进行估算。 国际社会高度重视温室气体排放清单数据的编制和发布。各国、组织和企业通常会定期编制自己的温室气体排放清单,以满足国际约定、监测需求和内部管理要求。 温室气体排放清单数据的发布对公众和政策制定者具有重要意义。公众可以通过了解排放源和排放量的信息,提高对温室气体污染的认知,从而更好地参与和支持减排和应对气候变化的行动。政策制定者可以根据清单数据评估政策的有效性并制定更针对性的措施,以实现减少温室气体排放的目标。 因此,温室气体排放清单数据具有重要的科学价值和应用价值,对于减缓气候变化、保护环境和可持续发展具有重要意义。
相关问题

feScore - EPA Fuel Economy Score (负1 = Not available) fuelCost08 - annual fuel cost for fuelType1 ($) (7) fuelCostA08 - annual fuel cost for fuelType2 ($) (7) fuelType - fuel type with fuelType1 and fuelType2 (if applicable) fuelType1 - fuel type 1. For single fuel vehicles, this will be the only fuel. For dual fuel vehicles, this will be the conventional fuel. fuelType2 - fuel type 2. For dual fuel vehicles, this will be the alternative fuel (e.g. E85, Electricity, CNG, LPG). For single fuel vehicles, this field is not used ghgScore - EPA GHG score (负1 = Not available) ghgScoreA - EPA GHG score for dual fuel vehicle running on the alternative fuel (负1 = Not available) guzzler- if G or T, this vehicle is subject to the gas guzzler tax highway08 - highway MPG for fuelType1 (2) highway08U - unrounded highway MPG for fuelType1 (2), (3) highwayA08 - highway MPG for fuelType2 (2) highwayA08U - unrounded highway MPG for fuelType2 (2),(3) highwayCD - highway gasoline consumption (gallons/100miles) in charge depleting mode (4) highwayE - highway electricity consumption in kwhrs/100 miles highwayUF - EPA highway utility factor (share of electricity) for PHEV hlv - hatchback luggage volume (cubic feet) (8) hpv - hatchback passenger volume (cubic feet) (8) id - vehicle record id lv2 - 2 door luggage volume (cubic feet) (8) lv4 - 4 door luggage volume (cubic feet) (8) make - manufacturer (division) mfrCode - 3character manufacturer code model - model name (carline) mpgData - has Your MPG data; see yourMpgVehicle and yourMpgDriverVehicle phevBlended - if true, this vehicle operates on a blend of gasoline and electricity in charge depleting mode pv2 - 2door passenger volume (cubic feet) (8) pv4 - 4door passenger volume (cubic feet) (8) rangeA - EPA range for fuelType2 rangeCityA - EPA city range for fuelType2 rangeHwyA - EPA highway range for fuelType2 trans_dscr - transmission descriptor; see http://www.fueleconomy.gov/feg/findacarhelp.shtml#trany trany - transmission UCity - unadjusted city MPG for fuelType1; see the description of the EPA test procedures UCityA - unadjusted city MPG for fuelType2; see the description of the EPA test procedures UHighway - unadjusted highway MPG for fuelType1; see the description of the EPA test procedures UHighwayA - unadjusted highway MPG for fuelType2; see the description of the EPA test procedures VClass - EPA vehicle size class year - model year youSaveSpend - you save/spend over 5 years compared to an average car ($). Savings are positive; a greater amount spent yields a negative number. For dual fuel vehicles, this is the cost savings for gasoline. sCharger - if S, this vehicle is supercharged tCharger - if T, this vehicle is turbocharged翻译

feScore - EPA燃油经济评分(-1 = 不可用) fuelCost08 - fuelType1每年的燃料费用(美元)(7) fuelCostA08 - fuelType2每年的燃料费用(美元)(7) fuelType - 燃料类型,包括fuelType1和fuelType2(如果适用) fuelType1 - 燃料类型1。对于单燃料车辆,这将是唯一的燃料类型。对于双燃料车辆,这将是传统燃料。 fuelType2 - 燃料类型2。对于双燃料车辆,这将是另一种燃料(例如E85,电力,CNG,液化石油气)。对于单燃料车辆,不使用该字段。 ghgScore - EPA温室气体排放评分(-1 = 不可用) ghgScoreA - 双燃料车辆在替代燃料上运行的EPA温室气体排放评分(-1 = 不可用) guzzler - 如果是G或T,则该车辆需缴纳高油耗税 highway08 - fuelType1的高速公路油耗(每加仑英里) highway08U - fuelType1的未取整的高速公路油耗 highwayA08 - fuelType2的高速公路油耗(每加仑英里) highwayA08U - fuelType2的未取整的高速公路油耗 highwayCD - 充电耗尽模式下的高速公路汽油消耗量(每100英里加仑) highwayE - 高速公路电能消耗量(每100英里千瓦时) highwayUF - PHEV的EPA高速公路实用因子(电力比例) hlv - 掀背车行李箱容积(立方英尺)(8) hpv - 掀背车乘客空间容积(立方英尺)(8) id - 车辆记录ID lv2 - 两门车行李箱容积(立方英尺)(8) lv4 - 四门车行李箱容积(立方英尺)(8) make - 制造商(部门) mfrCode - 制造商的3个字符代码 model - 车型名称(产品线) mpgData - 是否有您的MPG数据;请参阅yourMpgVehicle和yourMpgDriverVehicle phevBlended - 如果为true,则该车辆在充电耗尽模式下使用汽油和电力混合动力 pv2 - 两门车乘客空间容积(立方英尺)(8) pv4 - 四门车乘客空间容积(立方英尺)(8) rangeA - fuelType2的EPA续航里程 rangeCityA - fuelType2的EPA城市续航里程 rangeHwyA - fuelType2的EPA高速公路续航里程 trans_dscr - 变速器描述符;请参阅http://www.fueleconomy.gov/feg/findacarhelp.shtml#trany trany - 变速器类型 UCity - 未调整的fuelType1城市里程;请参阅EPA测试程序的描述 UCityA - 未调整的fuelType2城市里程;请参阅EPA测试程序的描述 UHighway - 未调整的fuelType1高速公路里程;请参阅EPA测试程序的描述 UHighwayA - 未调整的fuelType2高速公路里程;请参阅EPA测试程序的描述 VClass - EPA车辆尺寸类别 year - 车型年份 youSaveSpend - 与平均车辆相比,5年内的节省/支出金额(美元)。节省金额为正数;支出金额较多为负数。对于双燃料车辆,这是汽油的节约成本。 sCharger - 如果为S,则该车辆为增压车型 tCharger - 如果为T,则该车辆为涡轮增压车型

设G是全体n×n实可逆矩阵关于矩阵乘法# #成的群,H是G中全体行列式大于0的矩阵集合 。(1)证明 H是G的正规子群; (2)计算[G:H]。

(1) 要证明H是G的正规子群,需要证明对于任意的h∈H和g∈G,都有ghg^(-1)∈H。 设h是一个行列式大于0的可逆矩阵,g是任意的可逆矩阵。我们需要证明ghg^(-1)的行列式也大于0。 由于g是可逆矩阵,因此其行列式不为0。因此,det(ghg^(-1)) = det(g)det(h)det(g^(-1)) = det(h) > 0。 因此,ghg^(-1)是一个行列式大于0的可逆矩阵,属于H。因此,H是G的正规子群。 (2) 首先,容易证明G是一个有限群。因为全体n×n实可逆矩阵的个数是有限的,因此G的阶数也是有限的。 考虑构造一个映射f:G→R+,将矩阵A映射到其行列式det(A)上。由于矩阵乘法满足结合律,因此f满足f(AB) = f(A)f(B)。又因为H是由行列式大于0的可逆矩阵构成的集合,因此H是f的一个像。根据群同构基本定理,有[G:H] = |G|/|H|。 对于任意的可逆矩阵A∈G,它的行列式det(A)有两种可能:大于0或小于0。因此,H和-H是等势的,即|H| = |-H|。由于H和-H的交集为空集,因此|G| = |H| + |-H|。因此,|G| = 2|H|。 综上所述,[G:H] = |G|/|H| = 2。

相关推荐

zip
卷积神经网络(Convolutional Neural Networks, CNNs 或 ConvNets)是一类深度神经网络,特别擅长处理图像相关的机器学习和深度学习任务。它们的名称来源于网络中使用了一种叫做卷积的数学运算。以下是卷积神经网络的一些关键组件和特性: 卷积层(Convolutional Layer): 卷积层是CNN的核心组件。它们通过一组可学习的滤波器(或称为卷积核、卷积器)在输入图像(或上一层的输出特征图)上滑动来工作。 滤波器和图像之间的卷积操作生成输出特征图,该特征图反映了滤波器所捕捉的局部图像特性(如边缘、角点等)。 通过使用多个滤波器,卷积层可以提取输入图像中的多种特征。 激活函数(Activation Function): 在卷积操作之后,通常会应用一个激活函数(如ReLU、Sigmoid或tanh)来增加网络的非线性。 池化层(Pooling Layer): 池化层通常位于卷积层之后,用于降低特征图的维度(空间尺寸),减少计算量和参数数量,同时保持特征的空间层次结构。 常见的池化操作包括最大池化(Max Pooling)和平均池化(Average Pooling)。 全连接层(Fully Connected Layer): 在CNN的末端,通常会有几层全连接层(也称为密集层或线性层)。这些层中的每个神经元都与前一层的所有神经元连接。 全连接层通常用于对提取的特征进行分类或回归。 训练过程: CNN的训练过程与其他深度学习模型类似,通过反向传播算法和梯度下降(或其变种)来优化网络参数(如滤波器权重和偏置)。 训练数据通常被分为多个批次(mini-batches),并在每个批次上迭代更新网络参数。 应用: CNN在计算机视觉领域有着广泛的应用,包括图像分类、目标检测、图像分割、人脸识别等。 它们也已被扩展到处理其他类型的数据,如文本(通过卷积一维序列)和音频(通过卷积时间序列)。 随着深度学习技术的发展,卷积神经网络的结构和设计也在不断演变,出现了许多新的变体和改进,如残差网络(ResNet)、深度卷积生成对抗网络(DCGAN)等。

最新推荐

recommend-type

基于Springboot + Mybatis框架实现的一个简易的商场购物系统.zip

基于springboot的java毕业&课程设计
recommend-type

用于 CNO 实验的 MATLAB 脚本.zip

1.版本:matlab2014/2019a/2021a 2.附赠案例数据可直接运行matlab程序。 3.代码特点:参数化编程、参数可方便更改、代码编程思路清晰、注释明细。 4.适用对象:计算机,电子信息工程、数学等专业的大学生课程设计、期末大作业和毕业设计。
recommend-type

基于卷积神经网络的垃圾分类.zip

卷积神经网络(Convolutional Neural Networks, CNNs 或 ConvNets)是一类深度神经网络,特别擅长处理图像相关的机器学习和深度学习任务。它们的名称来源于网络中使用了一种叫做卷积的数学运算。以下是卷积神经网络的一些关键组件和特性: 卷积层(Convolutional Layer): 卷积层是CNN的核心组件。它们通过一组可学习的滤波器(或称为卷积核、卷积器)在输入图像(或上一层的输出特征图)上滑动来工作。 滤波器和图像之间的卷积操作生成输出特征图,该特征图反映了滤波器所捕捉的局部图像特性(如边缘、角点等)。 通过使用多个滤波器,卷积层可以提取输入图像中的多种特征。 激活函数(Activation Function): 在卷积操作之后,通常会应用一个激活函数(如ReLU、Sigmoid或tanh)来增加网络的非线性。 池化层(Pooling Layer): 池化层通常位于卷积层之后,用于降低特征图的维度(空间尺寸),减少计算量和参数数量,同时保持特征的空间层次结构。 常见的池化操作包括最大池化(Max Pooling)和平均池化(Average Pooling)。 全连接层(Fully Connected Layer): 在CNN的末端,通常会有几层全连接层(也称为密集层或线性层)。这些层中的每个神经元都与前一层的所有神经元连接。 全连接层通常用于对提取的特征进行分类或回归。 训练过程: CNN的训练过程与其他深度学习模型类似,通过反向传播算法和梯度下降(或其变种)来优化网络参数(如滤波器权重和偏置)。 训练数据通常被分为多个批次(mini-batches),并在每个批次上迭代更新网络参数。 应用: CNN在计算机视觉领域有着广泛的应用,包括图像分类、目标检测、图像分割、人脸识别等。 它们也已被扩展到处理其他类型的数据,如文本(通过卷积一维序列)和音频(通过卷积时间序列)。 随着深度学习技术的发展,卷积神经网络的结构和设计也在不断演变,出现了许多新的变体和改进,如残差网络(ResNet)、深度卷积生成对抗网络(DCGAN)等。
recommend-type

基于 Yolov5的检测模型

运行程序 1、测试.pt模型文件 1.在pycharm里打开下载的yolov5环境,在根目录打开runs文件,找到trains文件中的best_1.pt即为训练最优模型。 2.在根目录找到 detect.py 文件,修改代码221行默认路径至模型路径,222行路径更改至所需测试图片路径,点击运行。 2、测试.onnx模型文件 1.在pycharm里打开下载的yolov5环境,在根目录打开 export.py 文件,修改默认输出模型类型为onnx,选择best_1.pt输入模型,点击运行。 2.在根目录找到detect_onnx.py文件,修改代码221行默认路径至模型路径,222行路径更改至所需测试图片路径,点击运行。
recommend-type

郁郁苍苍---基于SpringBoot的多人社区项目.zip

基于springboot的java毕业&课程设计
recommend-type

zigbee-cluster-library-specification

最新的zigbee-cluster-library-specification说明文档。
recommend-type

管理建模和仿真的文件

管理Boualem Benatallah引用此版本:布阿利姆·贝纳塔拉。管理建模和仿真。约瑟夫-傅立叶大学-格勒诺布尔第一大学,1996年。法语。NNT:电话:00345357HAL ID:电话:00345357https://theses.hal.science/tel-003453572008年12月9日提交HAL是一个多学科的开放存取档案馆,用于存放和传播科学研究论文,无论它们是否被公开。论文可以来自法国或国外的教学和研究机构,也可以来自公共或私人研究中心。L’archive ouverte pluridisciplinaire
recommend-type

实现实时数据湖架构:Kafka与Hive集成

![实现实时数据湖架构:Kafka与Hive集成](https://img-blog.csdnimg.cn/img_convert/10eb2e6972b3b6086286fc64c0b3ee41.jpeg) # 1. 实时数据湖架构概述** 实时数据湖是一种现代数据管理架构,它允许企业以低延迟的方式收集、存储和处理大量数据。与传统数据仓库不同,实时数据湖不依赖于预先定义的模式,而是采用灵活的架构,可以处理各种数据类型和格式。这种架构为企业提供了以下优势: - **实时洞察:**实时数据湖允许企业访问最新的数据,从而做出更明智的决策。 - **数据民主化:**实时数据湖使各种利益相关者都可
recommend-type

SQL怎么实现 数据透视表

SQL可以通过使用聚合函数和GROUP BY子句来实现数据透视表。 例如,假设有一个销售记录表,其中包含产品名称、销售日期、销售数量和销售额等信息。要创建一个按照产品名称、销售日期和销售额进行汇总的数据透视表,可以使用以下SQL语句: ``` SELECT ProductName, SaleDate, SUM(SaleQuantity) AS TotalQuantity, SUM(SaleAmount) AS TotalAmount FROM Sales GROUP BY ProductName, SaleDate; ``` 该语句将Sales表按照ProductName和SaleDat
recommend-type

JSBSim Reference Manual

JSBSim参考手册,其中包含JSBSim简介,JSBSim配置文件xml的编写语法,编程手册以及一些应用实例等。其中有部分内容还没有写完,估计有生之年很难看到完整版了,但是内容还是很有参考价值的。