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Explore la formation de suie dans les combustibles gazeux, les émissions d'essence et de diesel, la densité énergétique des systèmes de batteries et les émissions mondiales de carbone.
Explorer l'analyse de la pollution atmosphérique à l'aide de données sur le vent, de distributions de probabilités et de modèles de trajectoire pour l'évaluation de la qualité de l'air.
Explore les distributions de probabilité pour les variables aléatoires dans les études sur la pollution atmosphérique et le changement climatique, couvrant les statistiques descriptives et inférentielles.
Explore l'autocorrélation, la périodicité et les corrélations fallacieuses dans les données de séries chronologiques, en soulignant l'importance de comprendre les processus sous-jacents et de mettre en garde contre les erreurs d'interprétation.
Couvre l'analyse des données sur la pollution atmosphérique, en se concentrant sur les bases de R, en visualisant des séries chronologiques et en créant des résumés des concentrations de polluants.
Explore l'origine et le potentiel de l'énergie éolienne, y compris la conversion de l'énergie solaire, les effets de rotation de la Terre, la circulation éolienne et la capacité éolienne mondiale.
S'insère dans la durabilité, les solutions nettes nulles et le rôle de l'économie circulaire dans la réduction des émissions de carbone et la réalisation d'un avenir durable.