高端響應(yīng)式網(wǎng)站開發(fā)2023b站免費推廣入口
目錄
專題一:DICE模型的原理與推導(dǎo)
專題二:碳循環(huán)與氣候變化
專題三:政策評估
專題四:不確定性分析與代碼分析
更多應(yīng)用
隨著溫室氣體排放量的增大和溫室效應(yīng)的增強(qiáng),全球氣候變化問題受到日益的關(guān)注。我國政府莊嚴(yán)承諾在2030和2060年分別達(dá)到“碳達(dá)峰”和“碳中和”,因此氣候變化和碳排放已經(jīng)成為科研人員重點關(guān)心的問題之一。氣候變化問題不僅僅是科學(xué)的問題,同時也是經(jīng)濟(jì)問題。為了綜合評估氣候變化及其帶來的經(jīng)濟(jì)影響,很多經(jīng)濟(jì)-氣候的綜合模型被開發(fā)出來;其中2018年諾貝爾經(jīng)濟(jì)學(xué)獎得主W.D.Nordhaus開發(fā)的DICE模型是運用最廣泛的綜合模型之一。DICE和RICE模型雖然代碼量不多,但涉及經(jīng)濟(jì)學(xué)與氣候變化,原理較為復(fù)雜。幫助氣候、環(huán)境及生態(tài)領(lǐng)域的學(xué)者使用DICE模型。
專題一:DICE模型的原理與推導(dǎo)
1.經(jīng)濟(jì)學(xué)相關(guān)概念的回顧
2.氣候變化問題
3.DICE模型的經(jīng)濟(jì)學(xué)部分
4.DICE模型的氣候相關(guān)部分
5.DICE模型的目標(biāo)函數(shù)與經(jīng)濟(jì)約束
6.DICE模型使用的地球物理方程
???????專題二:碳循環(huán)與氣候變化
1.能源市場上的均衡
2.生產(chǎn)函數(shù)及其校準(zhǔn)
3.碳供給的影響
4.碳循環(huán)與其它輻射強(qiáng)迫
5.氣候變化影響評估
專題三:政策評估
1.Baseline策略
2.最優(yōu)政策
3.穩(wěn)定全球排放情況下的影響
4.保持氣候穩(wěn)定允許的政策
專題四:不確定性分析與代碼分析
1.模型方程總結(jié)與回顧
2.全局敏感性方法與敏感參數(shù)選擇
3.參數(shù)不確定性的影響
4.DICE模型的求解方法
5.DICE模型R語言代碼詳解
注:請?zhí)崆白詡潆娔X及安裝所需軟件
更多應(yīng)用
包含:InVEST模型、PLUS模型、DNDC模型、APSIM模型、DSSAT模型、MAXENT模型、CENTURY模型、CASA模型、BGC模型、CLM模式、CESM模式、CLUE模型、FLUS模型、PROSAIL模型、Meta分析、BIOMOD2模型、物種氣候生態(tài)位、物候提取、Python地球科學(xué)、Noah-MP陸面過程模型、CLUE模型、Fragstats景觀格局分析、GEE遙感云大數(shù)據(jù)、Matlab/Python高光譜遙感、DICE模型、LEAP模型、雙碳、ArcGIS、ArcGIS Pro等...
如何利用ChatGPT處理文本、論文寫作、AI繪圖、文獻(xiàn)查閱、PPT編輯、編程等-CSDN博客文章瀏覽閱讀1.4k次,點贊29次,收藏23次。無論是進(jìn)行代碼生成、錯誤調(diào)試還是解決編程難題,ChatGPT都能為您提供實用且高質(zhì)量的建議和指導(dǎo),提高編程效率和準(zhǔn)確性。此外,ChatGPT是一位出色的合作伙伴,可以為您提供論文寫作的支持。它可以為您提供論文結(jié)構(gòu)指導(dǎo)、段落重組建議,甚至是對論文內(nèi)容的進(jìn)一步拓展和豐富。利用ChatGPT的寫作能力,您可以更好地組織思路、提升論文的邏輯性和質(zhì)量。https://blog.csdn.net/WangYan2022/article/details/135197513ChatGPT+Python近紅外光譜數(shù)據(jù)分析及機(jī)器學(xué)習(xí)與深度學(xué)習(xí)建模進(jìn)階應(yīng)用-CSDN博客文章瀏覽閱讀924次,點贊24次,收藏19次。熟練地掌握ChatGPT4.0在近紅外光譜數(shù)據(jù)分析、定性/定量分析模型代碼自動生成等方面的強(qiáng)大功能,同時更加系統(tǒng)地學(xué)習(xí)人工智能(包括傳統(tǒng)機(jī)器學(xué)習(xí)、深度學(xué)習(xí)等)的基礎(chǔ)理論知識,以及具體的代碼實現(xiàn)方法,掌握ChatGPT4.0在科研工作中的各種使用方法與技巧,以及人工智能領(lǐng)域經(jīng)典機(jī)器學(xué)習(xí)算法(BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、支持向量機(jī)、決策樹、隨機(jī)森林、變量降維與特征選擇、群優(yōu)化算法等)和熱門深度學(xué)習(xí)方法(卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、遷移學(xué)習(xí)、自編碼器、U-Net等)的基本原理及Python、Pytorch代碼實現(xiàn)方法。
https://blog.csdn.net/WangYan2022/article/details/135502198null文章瀏覽閱讀1.2k次,點贊26次,收藏20次。以ChatGPT、LLaMA、Gemini、DALL·E、Midjourney、Stable Diffusion、星火大模型、文心一言、千問為代表AI大語言模型帶來了新一波人工智能浪潮,可以面向科研選題、思維導(dǎo)圖、數(shù)據(jù)清洗、統(tǒng)計分析、高級編程、代碼調(diào)試、算法學(xué)習(xí)、論文檢索、寫作、翻譯、潤色、文獻(xiàn)輔助閱讀、文獻(xiàn)信息提取、輔助論文審稿、新聞撰寫、科技繪圖、地學(xué)繪圖(GIS地圖繪制)、概念圖生成、圖像識別、教學(xué)課件、教學(xué)案例生成、基金潤色、專業(yè)咨詢、文件上傳和處理、機(jī)器/深度學(xué)習(xí)訓(xùn)練與模擬、大模型API二次開發(fā)等
https://blog.csdn.net/WangYan2022/article/details/135241323★關(guān) 注【科研充電吧】公 眾 號,獲取海量教程和資源