Method for Calculating CO2\n\t\t\t\t Emissions from the Power Sector at the Provincial Level in China
Notice bibliographique
Résumé
Based on the detailed origins of each province’s electricity consumption, a new method for calculating CO2 emissions from the power sector at the provincial level in China is proposed. With this so-called consumer responsibility method, the emissions embodied in imported electricity are calculated with source-specific emission factors. Using the new method, we estimate CO2 emissions in 2005 and 2010. Compared with those derived from the producer responsibility method, the power exporters’ emissions decreased sharply. The emissions from the power sector in Inner Mongolia, the largest power exporter of China, decreased by 109 Mt in 2010. The value is equivalent to those from Shaanxi’s power production and Canada’s power and heat production. In contrast, the importers’ emissions increased substantially. The emissions from the power sector in Hebei, the largest power importer of China, increased by 74 Mt. Emissions of Beijing, increased by 60 Mt (320%), in 2010. Thus, we suggest that the Chinese government should take the emissions, as calculated from the consumption perspective, into account when formulating and assessing local CO2 emission reduction targets. Ma, C.-M., Ge, Q.-S., 2014. Method for calculating CO2 emissions from the power sector at the provincial level in China. Adv. Clim. Change Res. 5(2), doi: 10.3724/SP.J.1248.2014.092.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,001 |
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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».