Prediction of urban carbon peak by considering water-energy-carbon nexus of land use: The case of Zhengzhou, China
Notice bibliographique
Résumé
Predicting urban carbon peak by considering water-energy-carbon nexus of land use has great significance for improving resources utilization efficiency and realizing carbon peak target. Previous studies were focused on multi-factors nexus evaluation from the perspective of industries or sectors, and less attention was paid to carbon emission prediction by considering multi-factors nexus from the perspective of land use. The paper employed the coupling coordination degree model to measure the water-energy-carbon nexus in Zhengzhou City and used the method of system dynamics to predict water-energy consumption and carbon emissions during 2021–2035. The results showed that there had significant differences in water-energy consumption and carbon emissions of different land use types. The coupling coordination degree changed from the near imbalance state to the high-quality coordination level. The comprehensive scenario had the greatest potential for resource conservation and carbon emission reduction, and the peaks of water, energy and carbon emissions would appear in 2034, 2031 and 2029, respectively. In the future, implementing collaborative utilization planning of resources, promoting utilization efficiency of water and energy, and building a precise carbon emission assessment system should be adopted. This study improved carbon peak prediction by considering multi-elements, which helped providing practical references for promoting water-energy utilization efficiency and carbon emission reduction.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 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 ».