An Analysis Based on SD Model for Energy-Related CO2 Mitigation in the Chinese Household Sector
Notice bibliographique
Résumé
Reducing carbon dioxide (CO2) emissions has become a global consensus in response to global warming and climate change, especially to China, the largest CO2 emitter in the world. Most studies have focused on CO2 emissions from the production sector, however, the household sector plays an important role in the total energy-related CO2 emissions. This study formulates an integrated model based on logarithmic mean Divisia index methodology and a system dynamics model to dynamically simulate household energy consumption and CO2 emissions under different conditions. Results show the following: (1) the integrated model performs well in calculating the contribution of influencing factors on household CO2 emissions and analyzing the options for CO2 emission mitigation; (2) the increase in income is the dominant driving force of household CO2 emissions, and as a result of the improved standard of living in China a sustained increase in household CO2 emissions can be expected; (3) with decreasing energy intensity, CO2 emissions will decrease to 404.26 Mt-CO2 in 2020, which is 9.84% lower than the emissions in 2014; (4) the reduction potential by developing non-fossil energy sources is limited, and raising the rate of urbanization cannot reduce the household CO2 emission under the comprehensive influence of other factors.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».