Bölüm 3 Belirsizlik Değerlendirmesi
|
|
- Basak Kurtoğlu
- 6 yıl önce
- İzleme sayısı:
Transkript
1 Bölüm 3 Belirsizlik Değerlendirmesi Ulusal Sera Gazı Envanterleri Uygulamalı Eğitim Çalıştayı - IPCC Kesişen Konular Kasım 2015, Ankara Türkiye
2 Giriş Mükemmel doğruluk ve belirlilik mümkün değildir Belirsizliklerin anlaşılması ve ilişkilendirilmesi Sera Gazı envanter hazırlama sürecinin temel bir bileşenidir Envanter iyileştirme çabalarının önceliklendirilmesine yardımcı olmak için kullanınız
3 Konular Kilit terimlerin tanımları ve belirsizliklerin ortak nedenleri Belirsizlik analizinin ve kilit faydalarının temeli Belirsizliklerin niceliklendirilmesi yaklaşımları Belirsizlikleri birleştirme yöntemleri Belirsizlikleri azaltma stratejileri
4 Tanımlar Rastgele hata Önyargı veya Sistematik hata Doğruluk ve Kesinlik Belirsizlik Değişkenlik Güven aralığı Olasılık yoğunluk fonksiyonu Not: Bu terimleri ezberlemenize gerek yoktur, fakat bu dersteki tartışmaları takip edebilmeniz bakımından ne anlama geldiklerini iyi anlamanız gerekmektedir.
5 Tanımlar Doğruluk: Bir değişkenin gerçek değeriyle tekrarlanan ölçümlenmiş gözlemlerin ortalaması veya tahminleri arasındaki anlaşma. Doğru bir ölçüm veya tahminde önyargı, veya eşdeğeri olan sistematik hata yer almaz Kesinlik: Aynı değişkenin tekrarlanmış ölçümleri arasındaki anlaşma. Daha fazla kesinlik daha az rastgele hata demektir. Kesinlik doğruluktan bağımsızdır.
6 Tanımlar Önyargı veya Sistematik hata: Doğruluk eksikliği. Birçok farklı ölçümün ortalaması güvenilir bir miktarda ve yönde gerçek değerden farklılık göstermektedir. Dahil edilen ilgili bütün süreçlerin yakalanmasındaki başarısızlıklardan veya kullanılabilir mevcut verilerin gerçek dünyadaki durum ve koşulları tam anlamıyla yansıtmamasından veya kullanılan araçlardan kaynaklı hatalardan ortaya çıkmaktadır. Rastgele hatalar: Ortalama değerin üzerinde veya altındaki rastgele varyasyon. Rastgele hata, kesinlikle ters orantılıdır. Genellikle rastgele hataların miktarı ortalama bir değer ile belirtilmektedir, fakat ortalama değerde önyargı olabilir veya olmayabilir. Bundan dolayı, rastgele hata sistematik hatayla karşılaştırılabilen farklı bir kavramdır
7 Tanımlar Değişkenlik: Zamanda, mekanda veya bir popülasyonun üyelerinde değişkenin heterojenliği. Örnek olarak, değişkenlik bir emitör ile diğerinin (tesis arası veya mekansal değişkenlik)tasarımlarındaki farklılıklardan dolayı ve verilen emitördeki bir zamandan diğerine işletim koşullarındaki (tesis içi değişkenlik) farklılıklardan ortaya çıkabilir. Değişkenlik sistemin veya doğanın kendinde olan bir özelliğidir. Belirsizlik: Muhtemel değerlerin aralığını ve olasılığını karakterize eden olasılık yoğunluk fonksiyonu (PDF) olarak tanımlanabilecek bir değişkenin gerçek değer bilgisinin eksikliği. Belirsizlik analiz edenin bilgi durumuna bağlıdır. Uygulanabilir verilerin niteliği ve niceliğine aynı zamanda altında yatan proseslere ve inferans yöntemleri bilgisine bağlı olarak ortaya çıkar.
8 Tanımlar Güven aralığı: Aralığın tahmin edilmesi için miktarın gerçek değeri sabitlenmektedir, fakat söz konusu ülke için belirtilen bir yıldaki yıllık toplam emisyonlarında olduğu gibi bilinmeyen bir sabittir. Güven aralığı, söz konusu bilinmeyen sabit miktar ile belirtilen güveni (olasılık) yakınlaştıran bir aralıktır. Olasılık yoğunluk fonksiyonu (PDF): PDF mümkün değerlerin göreceli olasılığını ve aralığını açıklamaktadır. PDF değeri gerçekte bilinmeyen, sabit bir değişmez olan miktarın tahminindeki belirsizliği açıklamaktadır. Aynı zamanda değişkenin kendiliğinde var olan özelliğini açıklamak içinde kullanılabilir. Bu ders boyunca, PDF nin değişkenlik değil belirsizlik hesabı için kullanıldığı varsayılacaktır.
9 Temel Konular Emisyonlar: Doğrudan ölçümlenebilir Emisyonların doğru olduğunu düşündüren temsili (proxy) verilere dayalı olarak tahmin edilebilir
10 Belirsizlik Çeşitleri Bilimsel belirsizlik: Gerçek emisyon ve/veya azaltım sürecinin tam anlamıyla anlaşılmaması durumunda ortaya çıkar Bilimsel belirsizliklerin analiz edilmesi ve niceliklendirilmesi son derece sorunsal bir durumdur. Muhtemelen projeyi yürütenlerin ve sağlayıcıların kapsamının ötesinde olacaktır. Tahmin belirsizliği: Sera gazı emisyonlarının niceliklendirildiği herhangi bir zamanda ortaya çıkmaktadır. Bu nedenle, bütün emisyonlar veya azaltım tahminleri tahmin belirsizliği ile ilişkilidir.
11 Tahmin Belirsizliği Tahmin belirsizliği de kendi içinde iki türde sınıflandırılabilir: Model belirsizliği Parametre belirsizliği
12 Model Belirsizliği Farklı parametreler ve emisyon süreçleri arasındaki ilişkileri karakterize eden matematik denklemleri (yani, modelleri) ile bağlantılıdır. Yanlış bir matematiksel modelin ya da modelde uygun olmayan bir girdinin kullanılmasından kaynaklanır. Sera gazı envanteri ekibinin kapsamının dışında olması muhtemeldir.
13 Parametre Belirsizliği Tahmin modellerinde girdi olarak kullanılan parametrelerin (faaliyet verisi ve emisyon faktörleri gibi) niceliklendirilmesi ile bağlantılıdır. İstatistiksel analiz, ölçüm ekipmanı kesinlik saptamaları ve uzman görüşü ile değerlendirilebilir. Parametre belirsizliklerinin araştırılması ve niceliklendirilmesi envanter ekibinin birincil odak noktasıdır. Faaliyet verisi ve emisyon faktörleri parametrelerdir. Parametre belirsizliği türleri şunlardır İstatistiksel (rastgele) Sistematik (önyargı)
14 Rastgele! İstatistiksel Belirsizlik Mümkün olduğu durumlarda tekrarlanan örnekleme ve bunu izleyen istatistiksek analiz ile belirlenebilir Pek çok parametre için, aynı işletim koşulları altında tekrar tekrar örnekleme yapmak ya da veri toplamak mümkün olmayabilir İstatistiksel belirsizliği genel olarak zaman içerisinde ortalamaya ulaştığı varsayılır İstatistiksek belirsizlik veri içerisindeki gürültüdür İstatistiksel parametre belirsizliği, ölçüm ekipmanının nominal kesinliğine yakın olabilmektedir.
15 İstatistiksel Belirsizlik True Gerçek Values değerler Measured Ölçülen Values Değerler
16 Sistematik Belirsizlik (Önyargı) Ölçülen değerler sürekli olarak gerçek değerden daha yüksek (ya da daha düşüktür). Önyargılar veri örnekleme ve istatistiksel analiz yoluyla tespit edilemez Önyargılar aşağıdakiler ile belirlenebilir: Veri kalitesi incelemeleri ve diğer Kalite Güvencesi / Kalite Kontrol önlemleri Verinin başka bağımsız veri setleri ile karşılaştırılması Önyargılar zaman içerisinde ortalamaya ulaşmaz, bu nedenle rastgele belirsizliklere kıyasla daha ciddi bir sorun teşkil ederler. Eğer veri kalitesi düşerse (veya yükselirse) ve geçmiş veriler revize edilemezse, önyargılar zaman içerisinde artabilir (ya da azalabilir). Zaman içerisinde önyargılarda meydana gelen değişiklikler, emisyon trendleri ve tahmin edilen emisyon indirimleri üzerindeki etkileri nedeniyle özellikle sıkıntılıdır.
17 Sistematik Belirsizlik (Önyargı) True Values Geçek değerler Ölçülen Değerler Measured Values
18 Parametre Belirsizliklerinin Sebepleri Ölçüm cihazlarındaki rastgele hatalar (paralaks hatası, sıcaklık değişikliği, vb.) Ölçüm cihazları sistematik önyargılar oluşturabilir Kesin olmayan kalibrasyon, hatalı ölçüm ekipmanı, çevresel faktörler, operatör hatası, mükerrer sayım, verinin dışarıda bırakılması, vb. Parametreler temsili olmayan örneklere de dayalı olabilir. Yakıt teslimatı haftalık olarak yapılırken, yakıt örneklerinin aylık olarak alınması Verinin süreç başlangıç ve kapanma koşullarını ya da düzensiz işletim koşullarını açıklamaması
19 Parametre Belirsizliklerinin Raporlanması ve Birleştirilmesi Niteliksel Yüksek, Orta, Düşük Yarı-Niceliksel Belirsizlik değerlerinin sıralama şemaları kullanarak birleştirilmesi (örn. Veri Özelliği Raporlama Sistemleri) Niceliksel modeller Hata yayılımı (varsayılan veri dağılımları normal & bütün parametreler bağımsız) Monte Carlo (tam esneklik)
20 Güven aralığı Tipik olarak %95 lik bir güven aralığı kullanılır Doğru, ancak bilinmeyen, değerin kapsanma olasılığı %95 Olasılık yoğunluk fonksiyonunun (PDF) 2,5 ve 97,5. yüzdelikleri ile kapsanır
21 Örnek: Simetrik Belirsizlik PDF normal (simetrik) bir dağılımdır Ortalama değer 1.0 Belirsizliğin 2,5. yüzdeliği 0.7 Belirsizliğin 97,5. yüzdeliği 1.3 %95 olasılık aralığında %1.0 ± 30 Olasılık Yoğunluğu 2,5. Yüzdelik 97,5. Yüzdelik %95 Olasılık Aralığı Ortalama Örnek Emisyon Faktörü
22 Örnek: Asimetrik belirsizlik 1.0 ortalama değerinde asimetrik Belirsizliğin 2,5. yüzdeliği 0.5 Belirsizliğin 97,5. yüzdeliği % ila +100%. 2,5. Yüzdelik 97,5. Yüzdelik %95 Olasılık Aralığı Olasılık Yoğunluğu Ortalama Örnek Emisyon Faktörü
23 Önyargılar genellikle bilinmeyenlerdir Sistematik hataların (önyargıların) yakalanması zordur çünkü genellikle bu hataların farkında olunmaz Bilinen önyargılar düzeltilebilir Önyargılara sebep olabilecek unsurlar şunlardır: Sera gazı envanteri tasarımındaki hatalar (varsayımlar, seçilen yöntemler, vb.) Kullanılan hesaplama modellerinde mevcut olan sadeleştirmeler ve varsayımlar Ölçüm teknikleri
24 Belirsizlik Analizi ile İlgili İyi Uygulama Niceliklendirilmiş belirsizliğin potansiyel nedenleri, özellikle sera gazı envanteri, modeller ve veri ile bağlantılı olarak tanımlanmalı ve bunların ileride niceliklendirilmesi için bir çaba sarf edilmelidir.
25 Belirsizlik Bilgisinin Toplanması Parametre belirsizliği bilgileri şunlardan toplanabilir: Ölçüm cihazlarının kalibrasyon kayıtları Ekipman imalatçıları tarafından kullanma kılavuzları ya da diğer teknik belgelerde verilmiş olan ölçüm ekipmanı kesinlik değerleri Mümkün olan durumlarda tekrarlayan ölçümler yapabilmek için istatistiksel analiz teknikleri Bilimsel yayınlar Uzman kanaati edinimi Belirsizliklerin niceliklendirilmesine çok fazla odaklanılsa da, belirsizliklerin nedenlerinin niteliksel açıklamaları daha önemlidir! 25
26 Belirsizlik Bilgisi Artan belirsizlik Sayım Anket Ampirik veri Uzman görüşü Eksiksiz veri. Eğer iyi tasarlanırsa, hatalar küçük olmalıdır. Örneklemeye dayalı veri. Hataların alıntılanması ya da belirlenmesi gerekir. Ölçümlerden çıkarılmış alıntılanmış hatalar olmalıdır. Uzmanlar olası değer aralığı ya da ortalama ve belirsizlik vermelidir
27 Uzman görüşü Kanaat protokolü, inanılır ve savunulabilir belirsizlik tahminlerinin oluşturulmasında kilit rol oynar Uzmanları motive etmek ve koşullandırmak için prosedürler ve teknikler içerir 2006 IPCC Rehberleri destek sağlar
28 Kanaat protokolünün kilit unsurları Motivasyon: Uzmanla bir ilişki kurunuz, araştırmanın bağlamını tasvir ediniz, en sık görülen önyargıları açıklayınız. Yapılandırma: Görüş aranan ilgili miktarları açık bir şekilde tanımlayınız. (örn. ortaya çıkan emisyonların ya da azaltımların ortalaması, tipik koşullar altında bir yıllık bir dönem için alınmalıdır.) Koşullandırma: Görüşlerin oluşması ile ilgili olan tüm verilerin, modellerin ve teorinin belirlenmesi ve kayıt altına alınması için uzmanla birlikte çalışınız. Kodlama: Seçilmiş olan parametrelerin değeri ile ilgili olarak uzmanın görüşünü isteyiniz ve niceliklendiriniz. Bunu yaparken, uzmanın bu değerlerde tespit ettiği belirsizliklerle ilgili bilgi (niceliksel ve niteliksel) talep ediniz. Doğrulama: Uzmanlardan gelen girdileri analiz ettikten sonra, onların görüşlerini doğru şekilde kodladığınızı ve yorumladığınızı teyit etmek üzere uzmanlara geri bildirimde bulununuz. Bu süreç aynı zamanda uzmana da, görüşlerine ekleme yapmak isteyip istemediğini gözden geçirme şansı vermektedir. Belgelendirme: Uzmanların vermiş olduğu bütün bilgileri belgelendiriniz.
29 Belirsizliklerin birleştirilmesi ile ilgili yaklaşımlar Parametre belirsizlikleri aşağıdakileri sağlamak için birleştirilir: Emisyon ya da azaltım kategorisi için belirsizlik tahminleri Herhangi bir yıldaki envanterin bütünü için belirsizlik tahminleri ve Zaman içerisinde genel envanter trendindeki belirsizlik IPCC rehberleri iki yaklaşım içermektedir: Yaklaşım 1: Hata yayılımı Yaklaşım 2: Monte Carlo simülasyonu Çalışmalarınızın ve kaynaklarınızın çoğunluğu, belirsizlik niceliklendirmesi yerine envanter tahminlerinin geliştirilmesine odaklanmalıdır.
30 Yaklaşım 1: Hata yayılımı Emisyonları tahmin etmekte kullanılan aynı denklem, her bir kategori için belirsizlikleri birleştirmek için kullanılır Varsayımlar ve Gereklilikler Bütün parametre belirsizlikleri simetriktir ve normal (Gauss) olasılık dağılımı şeklindedir. Belirsizliklerin %±30 dan az olduğu durumlarda en iyi şekilde uygulanır
31 Hata yayılımı (Çarpma kuralı) DENKLEM BELİRSİZLİKLERİN BİRLEŞTİRİLMESİ YAKLAŞIM ÇARPMA miktarların çarpımındaki belirsizlik yüzdesi (yüzde 95 güven aralığının yarısının toplama bölünmesi ve yüzdelik olarak ifade edilmesi); her bir miktarla ilişkili olan belirsizlik yüzdesi
32 Hata yayılımı (Toplama Kuralı) BELİRSİZLİKLERİN BİRLEŞTİRİLMESİ DENKLEM YAKLAŞIM TOPLAMA VE ÇIKARMA miktarların toplamındaki belirsizlik yüzdeki (yüzde 95 güven aralığının yarısının toplama bölünmesi (yani ortalama) ve yüzdelik olarak ifade edilmesi). Dolayısıyla bu belirsizlik terimi yüzde 95 lik güven aralığına dayalıdır; bunlarla ilişkili olan, sırasıyla, belirsizlik miktarları ve belirsizlik yüzdeleri
33 Hata yayılımı (Toplama Kuralı) Kaynak kategori 1 (E 1 ) ve 2 (E 2 ) için toplam emisyonların hesaplanması için denklemler (E T ) E T = E 1 + E 2 ya da E T = E 1 -E 2
34 Trenddeki belirsizlik- Hassasiyetler Baz yıl ve mevcut yıl için emisyon/yutak tahminleri A Tipi hassasiyet: Hem baz yıl hem de mevcut yılda belirli bir kategorideki emisyonlarda ya da yutak ve sera gazındaki %1 lik bir artıştan ortaya çıkan ve yüzde olarak ifade edilen, baz yıl ve mevcut yıl arasındaki genel emisyonların farkındaki değişim. Daha çok emisyon faktörleri için gerekli. B Tipi hassasiyet: Yalnızca mevcut yılda belirli bir kategorideki emisyonlarda ya da yutaklarda ve sera gazındaki %1 lik bir artıştan ortaya çıkan ve yüzde olarak ifade edilen, baz yıl ve mevcut yıl arasındaki genel emisyonların farkındaki değişim. Daha çok faaliyet verisi için gerekli. A Tipi Hassasiyetler: Yıllar arasında tamamen korelasyon olan belirsizlikler B Tipi Hassasiyetler: Yıllar arasında korelasyon olamayan belirsizlikler
35 1. Yaklaşım ile belirsizlik hesabı için işlem tablosu Input data
36 Unutmayınız Yaklaşım 1 (hata yayılımı) aşağıdaki koşullarda uygundur Belirsizlikler küçük (standart sapma/ortalama 0.3 ten küçük) Simetrik İlişkisiz ise Eğer belirsizlikler daha büyük ise, belirsizliği daha düşük olarak tahmin etme eğilimi olacaktır
37 Yaklaşım 2: Monte Carlo simülasyonu Kullanıcı tarafından tanımlanan bir değer dağılımından gelen rastgele örneklemlenmiş girdilerin kullanıldığı, çok sayıda deneme yaparak elde edilmiş olan simülasyon tekniği. Her bir girdi değişkeni için bu dağılım, o değişkendeki belirsizliği temsil eder. Aşağıdaki durumlarda belirsizliğin tahmin edilmesi için uygundur: Münferit bileşenlerin belirsizlikleri büyük olduğunda Dağılımlar asimetrik olduğunda ya da normal olmadığında (Gauss olmadığında) Faaliyet veri setlerinin ve emisyon faktörlerinin bazıları arasında ya da her ikisinde de korelasyonlar oluştuğunda Belirsizlikler envanterin farklı yılları için farklı olduğunda
38 Yaklaşım 2 İçin Gereklilikler Monte Carlo Bir değişkendeki belirsizliği makul olarak temsil eden her bir girdi değişkeni için bir olasılık yoğunluk fonksiyonu, ya da PDF, belirleyiniz. İstatistiksel analiz ya da uzman kanaati kullanılarak elde edilen Mevsimler ya da coğrafya gibi temsil niteliği olan çeşitli faktörlere dayalı olan Monte Carlo her şekilde ve genişlikte olan PDF ler ile korelasyonları (hem zaman içerisinde hem de kaynak/yutak kategorileri arasında) ele alabilir. Daha karmaşık modelleri ele alabilir (örn., atık depolama sahalarındaki CH 4 için birinci derece çürüme).
39 Adım 1 Monte Carlo simülasyonu için adımların çizimi Adım 2 FV için rastgele bir değer seçiniz EF için rastgele bir değer seçiniz FV için rastgele bir değer seçiniz EF için rastgele bir değer seçiniz Adım 3 Tahmini emisyonlar Tüm emisyonları toplayınız Tahmini emisyonlar Adım 4 Değerleri biriktirini z Ortalamayı ve belirsizliği hesaplayınız Ortalama ve dağılım sabit? Evet ise Bitti Hayır ise Adım 2 ye gidiniz
40 Monte Carlo sonuçlarının örneği Aşağıdakilerden sonra bir Monte Carlo simülasyonunun sonuçları: 1 tekrar 50 tekrar 100 tekrar 1,000 tekrar 10,000 tekrar
41 Monte Carlo sonuçlarının örneği (1 tekrar) 1,2 1 0,8 Sıklık 0,6 0,4 0,2 0 0,4 0,45 0,5 0,55 0,6 Emisyonlar (Gg CO 2 eq)
42 Monte Carlo sonuçlarının örneği (50 tekrar) Sıklık ,4 0,45 0,5 0,55 0,6 Emisyonlar (Gg CO 2 eq)
43 Monte Carlo sonuçlarının örneği (100 tekrar) Sıklık ,4 0,45 0,5 0,55 0,6 Emisyonlar (Gg CO 2 eq)
44 Monte Carlo sonuçlarının örneği (1,000 tekrar) Sıklık ,4 0,45 0,5 0,55 0,6 Emisyonlar (Gg CO 2 eq)
45 Monte Carlo sonuçlarının örneği ( tekrar) Sıklık ,4 0,45 0,5 0,55 0,6 Emisyonlar (Gg CO 2 eq)
46 Bir yaklaşım seçmek Uygulanabilirlik koşullarının karşılandığı durumlarda, Yaklaşım 1 ve Yaklaşım 2 aynı sonuçları verecektir. Yaklaşım 1 uygulama için daha az çaba gerektirir. Diğer yandan Monte Carlo yazılımı bir kez kurulduktan sonra, Yaklaşım 2 yi uygulamak da kolay olabilir. Ancak yazılımın kurulması çok fazla çaba gerektirmektedir. Yaklaşım 2, belirsizlik tahminlerinin bütünlüğü anlamında daha iyi sonuçlar sağlayacaktır.
47 Raporlama ve Belgeleme Belirsizlik belgelemesi her bir parametre için aşağıdakileri ele almalıdır: Belirsizliğin nedenleri Niceliklendirilmiş olan belirsizlikler Belirsizliği tahmin etmek için temel olarak kullanılan verinin kaynağı Belirsizlikleri birleştirmek için kullanılmış olan yöntemler Uzman görüşü analizi için arka plan bilgisi Girdiler arasında bulunmuş olan tüm korelasyonların açıklaması Ülkeye/envantere özgü özel durumların açıklanması Yaklaşım 1 ve Yaklaşım 2 nin sonuçları arasındaki farklılıkların açıklanması
48 Belirsizliklerin kullanılması ve yorumlanması
49 Uygulamada belirsizlik değerlendirmesi Ulusal sera gazı envanterleri bağlamında... Belirsizlik bilgisini kullananlar kimlerdir? Belirsizlik bilgisini nasıl toplarsınız? Bu bilgiyi nasıl kullanabilirler ve nasıl kullanmalılar? Belirsizlik değerlendirmesi çalışmanızın sonuçlarını paydaşlara nasıl iletirsiniz?
50 Kullanıcılar
51 Belirsizlik bilgisinin kullanıcıları UNFCCC (Birleşmiş Milletler İklim Değişikliği Çerçeve Sözleşmesi) kapsamında Taraflar tarafından elde edilecek olan belirsizlik bilgisi, aşağıdakiler tarafından kullanılabilir: Bilim ve araştırma camiası Politika yapıcılar ve müzakereciler Kamu kurumları ve diğer paydaşlar IPCC (Hükümetlerarası İklim Değişikliği Paneli) ve diğer metodoloji geliştiriciler UNFCCC/KP Uzman Gözden Geçirme Ekipleri Envanter derleyicileri
52 Belirsizlik verisindeki paydaşlar Bu gruplar belirsizlik bilgisini ne için kullanmak istiyorlar? Bu grupların sera gazı envanteri belirsizlik bilgisini nasıl kullanmaları ve yorumlamaları gerekir?
53 Bilim ve araştırma camiası İstedikleri Tüm değişkenler için istatistiksel olarak geçerli olan ve ayrıntılı belirsizlik verileri Belirsizlik tahminlerinin deneysel veriye benzer kaynaklarının olduğunu varsayabilirler Gerçek durum Uzman görüşü ve kanaatinin oynadığı rolün anlaşılması gereklidir Kategoriler ve ülkeler arasındaki belirsizlik verilerinde önyargılar olma potansiyeli
54 Politika yapıcılar ve müzakereciler İstedikleri Anlaşılması kolay veri kalitesi değerlendirmeleri ( Güvenebilir miyiz? ) Niceliksel belirsizlik tahminlerini bir seçilme ya da yaptırım aracı olarak kullanmak Gerçek durum Belirsizlik tahminleri çoğu durumda politika yapmak için kullanılmamalidir (bu konuyu ele alacağız)
55 Kamu kurumları ve diğer paydaşlar İstedikleri Son derece çeşitli Genellikle umursamaz ya da anlamaz Gerçek durum Ulusal düzeydeki belirsizlikler ile bir proje ya da tesis düzeyindeki belirsizlikler arasındaki fark ile ilgili olarak eğitmek gereklidir
56 IPCC ve diğer metodoloji geliştiriciler İstedikleri Rehberler ve EFDB (Emisyon Faktörü Veri Tabanı) için, yöntemlerin (metodolojik belirsizlik) ve faktörlerin (parametre belirsizliği) kalitesinin değerlendirilmesi için temel Gerçek durum Belirsizlik tahminlerinin nasıl geliştirildiğinin anlaşılması gerekliliği hangi belirsizliklerin kapsandığı, hangilerinin dışarıda bırakıldığı Ve belirsizliklerin sebepleri nelerdir
57 UNFCCC / Uzman Gözden Geçirme Ekipleri İstedikleri Raporlama gereklilikleri ile tutarlı veriler Veri kalitesi yönetimi sürecini değerlendirmek için araç Gerçek durum Belirsizlik verisinin Taraflar arasında karşılaştırma yapmak için kullanılmaması gerektiğini açık bir şekilde ifade eden UNFCC raporlama rehberlerine uygun olduğu sürece amaçlar gerçekçidir.
58 Envanter derleyicileri İstedikleri Veri sağlayıcılar: veri kaliteleri ile ilgili geri bildirim Envanter yöneticileri: kalite yönetimi ölçümü ve aracı Gerçek durum Belirsizlik tahminlerinin karşılaştırılabilir olmayabileceği anlaşıldığı sürece istekler genel olarak gerçekçidir
59 Bilgi toplama
60 Belirsizlik değerlendirme sürecinin kısımları 1. Veri belirsizliğinin olası sebeplerinin iyi bir şekilde araştırılması ve kalite 2. Her bir değişken için niceliksel belirsizlik tahminlerinin ve parametre korelasyonlarının oluşturulması 3. İstatistiksel bir model kullanarak tahminlerin matematiksel kombinasyonu (örn. birinci derece hata yayılımı ya da Monte Carlo) 4. Belirsizlik değerlendirmesinin sonuçlarına karşılık olarak envanter iyileştirme eylemlerinin seçilmesi 5. Belirsizlik değerlendirme sonuçlarının iletilmesi
61 Nereye odaklanmalı? Biz genellikle 2. ve 3. kısımlara odaklanma eğiliminde oluyoruz (2) Belirsizlik tahminlerinin oluşturulması ve (3) Bu tahminlerin matematiksel kombinasyonu Çoğu zaman 1. ve 4. kısımlara pek dikkat edilmez (1) Sebeplerin araştırılması ve (4) Envanter iyileştirme 1. Kısım daha çok tespit ve araştırma çalışması olarak düşünülür, sonuçlar daha ziyade nitelikseldir 5. Kısım, iletişim, paydaşların sonuçları kötüye kullanma potansiyeli nedeniyle, genellikle zayıf şekilde yapılır.
62 Sürecin organizasyon şeması Genel envanter lideri Belirsizlik değerlendirme koordinatörü KG/KK Görevlisi Kaynak/yutak Kategori lideri Kaynak/yutak Kategori lideri Kaynak/yutak Kategori lideri Kaynak/yutak Kategori lideri Dış uzman
63 Roller ve Koordinasyon Envanter Lideri: tüm envanter için belirsizlik değerlendirmesini gözetmekten ve sonuçları iletmekten sorumlu olan genel direktör
64 Roller ve Koordinasyon Kaynak kategori lideri: spesifik kaynak ya da yutak kategorileri ile ilgili kararlar almak ve belirsizlik değerlendirmesi yapmaktan sorumludur. Veri toplama için uygun ayrıştırma seviyesinin belirlenmesi ve belirsizlik modeli geliştirme, Girdi verisi toplama çalışmaları için değişkenlerin önceliklendirilmesi ve belirsizlik bilgilerinin toplanması için kaynakların tahsis edilmesi, Kanaat için uzmanların belirlenmesi Belirsizlik analizinin sonuçlarının gözden geçirilmesi ve düzeltici eylemlerin ve iyileştirmelerin belirlenmesi
65 Roller ve Koordinasyon Belirsizlik Analizi Koordinatörü: bütün envanter için belirsizlik değerlendirmesinin yönlendirilmesinden sorumludur Veri girdilerinin elde edilmesi Kaynak Liderleri ile birlikte uzman görüşlerinin alınması Belirsizlik modelinin geliştirilmesi Niceliksel belirsizlik tahminlerinin geliştirilmesi Belirsizliğin nedenleri ile ilgili niteliksel bilgilerin belgelenmesini temin etmek Belirsizlik analizinin sonuçlarının yorumlanması
66 Roller ve Koordinasyon KG/KK Görevlisi Genel KG/KK uygulamasını yönetir KG/KK çalışanlarının idaresi Uzman değerlendirmelerinin denetlenmesi KG/KK unsurlarının eksiksiz ve yeterli şekilde uygulanmasının temin edilmesi Kaynak kategori çalışanları ve sözleşme makamlarının yeterli nitelikleri
67 Roller ve Koordinasyon Dış uzmanlar Envanter tahminlerine veri katkısında bulunabilecek bağımsız bireyler (yani, veri sağlayıcılar ), Envanter yöntemleri, verin ya da rapor geliştirme / inceleme süreçlerine dahil olabilirler Kanaat sağlama amacı ile uzman olarak hizmet sağlayabilirler.
68 Belirsizlik bilgisi nedir? Biz genellikle %±9 sayısı üzerine odaklanırız Ancak belirsizlik bilgisinin niceliksel olduğu kadar niteliksel bileşenleri de vardır. Biz genellikle niceliksel bilgiye odaklanıyor olsak da, çoğu zaman en yararlı bilgi genellikle niteliksek bilgidir. Acaba sayıya mı daha çok önem veriyoruz yoksa o belirsizliğin neden mevcut olduğuna mı?
69 Niceliksel belirsizlik bilgisi Veri türleri Dağıtım Standart sapma ya da standart hata Bunların ilgili güven aralıkları Değişkenlerin üst ve alt sınırları ve bunları ilgili kümülatif olasılık düzeyleri Ancak, pek çok durumda herhangi bir değişken için bu niceliksel belirsizlik verilerinin çok azı mevcuttur, ya da bunlar hiç yoktur.
70 Niteliksel belirsizlik bilgisi Belirsizliklerin sebeplerinin ya da olası sebeplerinin tanımları Belirsizliklerin veri toplama süreci ile nasıl ilgili olduğunun anlaşılması Belirsizlik bilgisi için referanslar Yayınlar Danışılmış uzmanların eğitimleri ve vasıfları Kanaat protokolleri
71 Belirsizlik modelinizin oluşturulması: Değişkenlerin belirlenmesi Envanter tahmin denklemlerine dayalı olarak belirsizlik tahmin metodolojisi Denklemler envanter tahmin metodolojisi ile aynı olabilir, ya da Denklemler envanter tahmin metodolojisinin sadeleştirilmiş bir versiyonu olabilir Hem envantere hem de belirsizlik metodolojilerine dayanak oluşturan matematiksel modellerin sonuçları aynı emisyon tahminlerini vermelidir. Değişkenlerin toplam düzeylerinin, envanter ve belirsizlik tahmin metodolojileri arasındaki temel fark olması muhtemeldir.
72 Belirsizlik modelinizin oluşturulması: Değişkenlerin belirlenmesi Belirsizlik tahmin modellerinin genellikle daha az sayıda değişken bileşenleri vardır (yani, bu modeller daha az bölünmüştür). Tüm kaynak ve alt kaynak kategorilerindeki her bir değişken için belirsizlik tahmininin değişken bölünmüşlük düzeyi aşağıdakiler ile belirlenmelidir: Belirsizlik veri girdilerinin mevcudiyeti, Kaynak mevcudiyeti, ve Kaynak / alt kaynak kategorisinin önemi (yani, kilit bir kategori mi, değil mi).
73 Bilgi toplama: değişken değişken Münferit değişken düzeyinde toplanan belirsizlik verisi (örn. EF, faaliyet verisi) Kaynak kategori lideri, belirsizlik modeli için uygun olan bölünmüşlük düzeyini tanımlamak üzere belirsizlik koordinatörü ile birlikte çalışmalıdır. Örnek: Büyükbaş hayvan gübresi ile ilgili il bazında tahmin yapılıyor olabilir. Ancak, belirsizlik modeli için, ulusal düzeyde kullanılan bir denklem olmalıdır. Bunun nedenle gübre EF si için tek bir belirsizlik değer gereklidir, ve Monte Carlo modeli sadeleştirilir.
74 Kanaat Eğer yayınlanmış olan belirsizlik verisi yeterli değilse, uzman kanaatinin gerekli olması muhtemeldir Kanaat türleri Gayri resmi görüşme : envanter sürecinden doğrudan yer almış olan envanter uzmanlarından belirsizlik bilgisi ile ilgili kanaat alınması (örn., kaynak kategori liderleri, sözleşme tarafları vb.) Uzman kanaati : dış uzmanlardan resmi olarak belirsizlik bilgisi kanaati alınması
75 Kanaat Gayri resmi görüşme, envanter kaynak kategorisi ile ilgili yakından bilgi sahibi olan envanter uzmanları ile görüş alışverişilerini içeren, mütevazi bir kanaat sürecidir.
76 Kanaat Daha az resmi olan kanaat alma ya da gayri resmi görüşmeye şu durumlarda başvurulabilir: Emisyon kaynağının kilit bir envanter kaynağı kategorisi olmadığında ve dolayısıyla envanter emisyonlarına katkısı küçük olduğunda O kategori için çok az sayıda değişkende eksik veri olduğunda Temel teşkil eden değişkenler ile ilgili bilgi sahibi olan dış uzman olmadığında Resmi bir kanaat alma sürecinin yürütülmesi için gerekli olan kaynaklar sınırlı olduğunda
77 KK ile Entegrasyon Kademe 2 kaynağa özel KK kontrolleri ile girdi verisi kalitesi ve belirsizlik araştırmaları, aynı kişi ya da kurumlarla iletişimde olmayı gerektirir. KK ve belirsizlik değerlendirme süreçlerinin entegre edilmesi gereklidir! Araştırmalar tek bir araştırma olarak yürütülmeli Mükerrer sorulardan ve çoklu irtibat noktalarından kaçınılmalıdır.
78 Bilgiyi ne zaman toplamalı? Belirsizlik bilgisinin her yıl her kaynak ya da her değişken için toplanması gerekli olmayabilir Bilgi toplama sıklığını belirlemek üzere bir plan geliştirilmelidir Belirsizlik ve Kademe 2 KK araştırmalarının tek bir zaman çizelgesi olmalı Kilit kategoriler aciliyet ve sıklık bakımlarından önceliklendirilmeli Bazı değişkenlere yalnızca birkaç yılda bir defa bakmak gerekebilir Her bir değişken için, belirsizlik bilgisinin toplandığı yılın belgelenmesi gerekir.
79 Trend belirsizliği Tahmini önyargılar yıldan yıla sabit kalmayabilir Bir örüntü sergileyebilir (örn., artan ya da azalan) Örneğin, eğer veri sağlayıcınız veri toplama için ayırdığı bütçesinde kesintiye giderse, size sağladığı verilerin kalitesi zaman içerisinde kötüleşebilir. Trend belirsizliğini tahmin ederken tahminlerdeki önyargıların ortadan kalktığını varsaymak yanlış olabilir.
80 Belirsizlik bilgisinin kullanılması
81 Belirsizlik bilgisini nasıl kullanmalısınız? Ulusal envanter kullanıcıları ve paydaşları belirsizlik bilgisini farklı şekillerde kullanmak isteyebilirler Başlıca iki uygulama türü 1. Karşılaştırmalı 2. Kalite yönetimi İki uygulama da, belirsizlik bilgisinin belirli bazı özelliklere sahip olmasını gerektirmektedir.
82 Karşılaştırmalı uygulamalar Politika yapıcılar (ve bazı diğer paydaşlar), karar almak ve uyum sistemlerini desteklemek üzere belirsizlik bilgisini kullanmak istemektedir. Şunları karşılaştırmak üzere: Ülkeler Kaynak kategorileri Sektörler Tesisler Projeler, vb.
83 Karşılaştırmalı uygulamalar Belirsizlik bilgisinin uluslararası uygulamar için kullanılabilmesi için bu bilginin şu özellikleri taşıması gerekir: 1. Ülkeler arasında karşılaştırılabilir olmalı 2. Nispeten nesnel olmalı ve gözden geçirme ve doğrulamaya tabi olmalı 3. Kendi ülkelerinin menfaati için hareket eden ülkelerin oyununa tabi olmamalı 4. Tahmin edilmesi idari olarak mümkün olmalı 5. Ülkelere uygulanan uyum maliyetlerine değecek şekilde yeterince yüksek kalitede olmalı (örn., uyarlamalar yolu ile) 6. Tüm belirsizlik türlerini ele almaya çalışmalı Ulusal sera gazı envanteri belirsizlik tahminleri çoğu zaman bu özelliklere sahip olmaz!
84 Karşılaştırmalı uygulamalar Niceliksel belirsizlik tahminleri genellikle uzman görüşüne dayalıdır Uzman görüşündeki öznellikten yalnızca inanılmaz titiz kanaat süreci ile kaçınılabilir Uzmanlar arasındaki farklılıklar nedeni ile bu uygulamaların ülkeler, kategoriler, parametreler ya da süre açılarından yeterince karşılaştırılabilir olması pek muhtemel değildir.
85 Neden karşılaştırma yapamam? Uzman görüşleri mevcut durumda herhangi bir gözden geçirmeye tabi tutulmamaktadır. Maliyetli ve titiz bir gözden geçirme süreci olmaksızın, bu görüşler manipülasyona ve oynamaya müsait olacaktır Belirsizlik tahminlerinin Taraflar arasında tutarlı olarak nesnel bir şekilde yapılmasının temini, halihazırda sağlanamamaktadır UNFCCC envanter gözden geçirme süreci zaten halihazırda son derece zorlu ve gergindir.
86 Neden karşılaştırma yapamam? Genel olarak belirsizlik tahminlerindeki belirsizlik, envanter tahminindeki belirsizlikten çok daha büyüktür.
87 Kalite yönetimi Envanter derleyicilerinin bir amacı, emisyon ve azaltım tahminlerinin sürekli olarak iyileştirilmesidir. Kalite yönetimi bakış açısı ile, belirsizlik değerlendirmesi veri kalitesini araştırmak, kavramsallaştırmak ve izlemek için yapılandırılmış bir yoldur. Bu bakış açısı ile belirsizlik değerlendirmesi KG/KK programınızın yalnızca bir kısmıdır.
88 Kalite yönetimi Niceliksel belirsizlik tahminleri yararlı olabilir Ancak tek başına, veri kalitesi sorunlarının çözülmesi için sorunların sebeplerini izole etmek üzere gerekli olan bilgiyi sağlamazlar. Belirsizlik değerlendirmesinin araştırmaya odaklı yaklaşımı sürecin 1. ve 4. kısımlarına odaklanır (araştırma ve iyileştirme). Bu yaklaşım aynı zamanda niceliksel belirsizlik tahminlerini desteklemek üzere daha doğrulanabilir bilgi ve gerekçe de sağlar.
89 Kalite yönetimi Araştırmaya odaklı bir yaklaşım, aşağıdakileri yapmak üzere sizin veri sağlayıcılar ile yakından çalışmanızı gerektirir: 1. Envanterin veri kalitesi gereklilikleri ve veri toplama uygulamaları ile ilgili bilgi paylaşımı 2. Faaliyet verisi raporlama ve toplama sorunlarını belirleme ve anlama 3. Emisyon faktörleri ya da diğer parametreler ile ilgili ampirik veri eksikliği olan durumları tespit etmek 4. Bir envanter parametresindeki değişkenliğin yüksek olduğu durumları tespit etmek 5. Bir envanter parametresi ya da kategorisi için uygun tahmin yöntemi ile ilgili olarak bilimsel bir uzlaşma olmayan durumları tespit etmek 6. Sorunları düzeltmek ya da azaltmak üzere yapılabilecek spesifik çalışmaları tespit etmek
90 Kalite yönetimi Veri sağlayıcılar ile birlikte çalışarak, şunları yapabilirsiniz Onları ihtiyaçlarınız ile ilgili eğitebilirsiniz Belirsizliğin spesifik sebeplerini ve bu belirsizliklerin veri kalitesi üzerindeki etkisinin büyüklüğünü tespit etmelerine yardımcı olabilirsiniz Veri kalitesi iyileştirmelerine yatırım yapmak için baskı oluşturabilirsiniz (örn., veri toplama kapsamının genişletilmesi ya da daha fazla araştırma)
91 Kalite yönetimi Belirsizlik bilgisinin gereken özellikleri, yalnızca envanter iyileştirmelerinin önceliklendirilmesi için kullanılırsa daha az katıdır. Belirsizlik tahminlerinin uyum sonuçları olmadığı için, bunların nesnel ve karşılaştırılabilir olmaları daha az kritiktir
92 Özet Araştırma odaklı ve Monte Carlo tipi belirsizlik değerlendirme yaklaşımı arasında tercih yapmak zorunda değilsiniz. Bunlardan ilki, ikincisi için daha iyi sonuçlar elde etmenizi sağlayacaktır. Ancak, kaynakların sınırlı olduğu durumlarda, öznel belirsizlik tahminlerinin birleştirilmesi yerine, kaynaklar veri kalitesi araştırmaları ve iyileştirmelerine odaklanırsa (Kısım 1 ve 4), envanter kalitesinin daha fazla yarar sağlaması muhtemeldir.
93 Özet Belirsizlik tahmininin otomatik olarak envanter kalitesi iyileştirmeleri sağlayacağı yanılgısına düşüyoruz Gerçekte ise, zayıf kalitenin sebeplerinin araştırılması ve değerlendirilmesi için bir sürece ihtiyaç duymaktayız.. Ayrıca, iyileştirme için alınan tedbirlerin uygulanmasını sağlayan bir geri bildirim sürecine ihtiyaç duymaktayız.
94 İletişim
95 Belirsizlik bilgisinin iletilmesi Bir sera gazı envanteri yalnızca bilimsel bir çalışma değildir Anlamlı sayıların kurallarına bakmaksızın, değişen belirsizliklerin tahminlerini bir araya getirerek bunu kabul ediyoruz. Aynı zamanda hesap verme ve yasal uyum özellikleri de vardır Bütün muhasebeciler kar ve zarar beyanlarını %±35 ile rapor ediyor mu? Paydaşların çoğu bir envanterde yalnızca nokta tahminleri kullanacak ya da yalnızca bunlara dikkat edecektir. Bakıldığında niceliksel belirsizlik tahminleri çoğu zaman hatalı kullanılmaktadır.
96 Belirsizlik bilgisinin iletilmesi Belirsizlik bilgisini iletirken, niceliklendirilmiş olan belirsizlik tahminleri yerine, temel teşkil eden kilit değişkenlerdeki belirsizliklerin nedenlerini açıklamaya odaklanın. Her zaman veri kalitesinin izlenmesi ve iyileştirilmesi için alınan önlemlerden de bahsediniz Eğer bir araya getirilmiş niceliksel belirsizlik tahminlerinden bahsetmeniz gerekirse, yıllık toplamlar yerine, trendde olan belirsizliğe odaklanın.
97 - son -
98 Egzersiz: Yaklaşım 1 Hata yayılımı Bir dizi faaliyetten emisyonlarınız (Gg CO 2 -eq) ile ilgili tahminde bulundunuz Bu örnek için 4 kategori ve 2000 ve 2010 olmak üzere iki yıl için farklı sera gazlarını ele alacağız Faaliyet verisi ve kullanılan emisyon faktörleri için belirsizlik verisini elde ettiniz. Verileriniz tabloda listelenmiş durumda IPCC kategorisi Gaz 2000 emisyonla rı 2010 emisyonlar ı Faaliyet verisi belirsizliği Emisyon faktörü belirsizliği 1.A.3b Karayolu taşımacılığı Benzin CO ±2% ±2% 1.A.3b Karayolu taşımacılığı - Benzin CH ±1% ±50% 2.1 Nitrik asit üretimi N 2 O ±5% ±100% 3.A.2 Gübre yönetimi N 2 O ±15% ±160%
99 Verinizi hazırlayınız İlk olarak, envanterdeki her iki yıl için de toplam emisyonları hesaplayınız. IPCC kategorisi Gaz 2000 emisyonla rı 2010 emisyonlar ı Faaliyet verisi belirsizliği Emisyon faktörü belirsizliği 1.A.3b Karayolu taşımacılığı Benzin CO % 2% 1.A.3b Karayolu taşımacılığı - Benzin CH % 50% 2.1 Nitrik asit üretimi N 2 O % 100% 3.A.2 Gübre yönetimi N 2 O % 160% Total Daha sonra, hem faaliyet verisi için hem de emisyon faktörleri için belirsizliklerin mutlak değerlerini kullandığınızdan emin olunuz.
100 Adım1: Belirsizlikleri birleştiriniz Her bir kategori için faaliyet verisi ve emisyon faktörü belirsizliklerini birleştiriniz. G Sütunu, E ve F Sütunlarındaki veriden, hata yayılımı denklemi (Denklem 3.2) kullanılarak elde edilmiş olan kategoriye göre birleştirilmiş belirsizliktir. G Sütunundaki girdi, E ve F Sütunlarındaki girdilerin karelerinin toplamının kare köküdür. IPCC kategorisi Gaz 2000 emisyonl arı 1.A.3b Karayolu taşımacılığı Benzin 1.A.3b Karayolu taşımacılığı - Benzin 2010 emisyonl arı Faaliyet verisi belirsizliği Emisyon faktörü belirsizliği Birleştirilmi ş belirsizlik A B C D E F G= (E 2 +F 2 ) CO % 2% 3% CH % 50% 50% 2.1 Nitrik asit üretimi N 2 O % 100% 100% 3.A.2 Gübre yönetimi N 2 O % 160% 161% Toplam
101 Adım 2: En son yıl için belirsizlik yüzdesini hesaplayınız 1. Her bir kategori için, G Sütununda en son yıldaki (2010) toplam emisyonların bir yüzdesi olarak belirsizliği hesaplayınız (aynı zamanda varyansa katkısı olarak da kullanılabiliyor) ve bu değeri H Sütununa kaydediniz. H Sütununun her bir satırındaki girdiler, G Sütunundaki girdilerin karesinin D Sütunundaki girdilerin karesi ile çarpımının, D Sütununun altındaki toplamın karesine bölünmüş halidir. 2. Toplam katkıyı, H Sütunundaki girdileri toplayarak hesaplayınız. Bizim örneğimizde toplam ΣH= dir. 3. Toplam envanterin son yılındaki belirsizliği tahmin etmek için, toplamın kare kökünü alınız. Bizim örneğimizde 2010 yılı için toplam belirsizlik %19 tir.. IPCC kategorisi Ga z 2000 emisyo nları 2010 emisyo nları Faaliyet verisi belirsizliği Emisyon faktörü belirsizliğ i Birleştiril miş belirsizlik A B C D E F G= (E 2 +F 2 ) Varyansa katkısı H= (G D) 2 /(ΣD) 2 1.A.3b Karayolu taşımacılığı Benzin 1.A.3b Karayolu taşımacılığı - Benzin CO % 2% 3% CH % 50% 50% Nitrik asit üretimi N 2 O % 100% 100% A.2 Gübre yönetimi N 2 O % 160% 161%
102 Adım 3: Trend belirsizliği tahmin ediniz Trenddeki belirsizlikleri belirlemek, aşağıdaki ara adımları izlemeyi gerektirir: 1. A Tipi hassasiyetin tahmin edilmesi 2. B Tipi hassasiyetin tahmin edilmesi 3. EF belirsizliğinden kaynaklanan trend belirsizliğinin tahmin edilmesi 4. FV belirsizliğinden kaynaklanan trend belirsizliğinin tahmin edilmesi 5. Toplam trend belirsizliğinin tahmin edilmesi için yukarıdaki 3. ve 4. adımlarının sonuçlarının toplanması Notlar: Tip A ve Tip B hassasiyetleri, hesaplama prosedürünü sadeleştiren ara değişkenlerdir. 3. ve 4. adımların sonuçları tek başına spesifik kategoriler için belirsizlik bilgisi sağlamazlar. Bu adımların sonuçlarının toplamı (Adım 5), trend belirsizlikler için bir gösterge niteliği taşır.
103 Adım 3.1: Tip A hassasiyeti tahmin ediniz Ilk olarak, hem baz yıl hem de mevcut yıldaki kategori emisyonlarındaki / azaltımlarındaki %1 lik bir artışa karşılık olarak baz yıl ve mevcut yıl arasında meydana gelen emisyon farklılıklarının yüzdesi olarak her bir kategori için Tip A hassasiyeti hesaplıyoruz. Tip A bize, tahmindeki sistematik bir belirsizliğe göre emisyonlardaki trendin hassasiyetini göstermektedir. Bunun için kullanılan denklem şu şekildedir: Şu formülün mutlak değeri: 0.01 D x + ΣD i (0.01 C x + ΣC i ) 100 ΣD i ΣC i 100 (0.01 C Formülde: x + ΣC i ) ΣC i Cx, Dx = x kategorisinde C ya da D sütununun değeri ΣCi, ΣDi = envanterin tüm kategorileri (satırları) için C ya da D sütununun değerlerinin toplamı Örneğin, 1.A.3b Kategorisi için Tip A hassasiyet değeri şu şekilde hesaplanır: ( ) ( ) =
104 Adım 3.1 (devam): Tip A hassasiyeti tahmin ediniz Tüm kategoriler için aynı hesaplamayı yaparken, Tip A hassasiyet için aşağıdaki değerleri elde edersiniz. IPCC kategorisi Ga z 2000 emisyon ları 2010 emisyon ları Faaliyet verisi belirsizliği Emisyon faktörü belirsizliği Tip A Hassasiyet A B C D E F I 1.A.3b Karayolu taşımacılığı Benzin 1.A.3b Karayolu taşımacılığı - Benzin CO % 2% CH % 50% Nitrik asit üretimi N 2 O % 100% A.2 Gübre yönetimi N 2 O % 160% Toplam
105 Adım 3.2: Tip B hassasiyeti tahmin ediniz Tablonun J Sütununda, yalnızca 2010 yılı içinde kategori emisyonlarındaki / azaltımlarındaki %1 lik bir artışa karşılık olarak baz yıl (2000) ve en son yıl (2010) arasında meydana gelen emisyon farklılıklarının yüzdesi olarak Tip B hassasiyeti hesaplayabilirsiniz. Bu size, emisyonların trendinin tahmindeki rastgele hataya göre hassasiyetini gösterir. IPCC kategorisi Gaz 2000 emisyonla rı 1.A.3b Karayolu taşımacılığı Benzin 1.A.3b Karayolu taşımacılığı - Benzin 2010 emisyonla rı Faaliyet verisi belirsizliği Emisyon faktörü belirsizliği Tip A Hassasiyet Tip B Hassasiyet A B C D E F I J= Abs(D/ΣC) CO % 2% CH % 50% Nitrik asit üretimi N 2 O % 100% A.2 Gübre yönetimi N 2 O % 160% Toplam
106 Adım 3.3: Emisyon faktöründeki belirsizliğe bağlı trend belirsizliğini tahmin ediniz Emisyon faktörlerindeki belirsizliğin yıllar içerisinde ilişkili olduğu varsayımı ile tablonun K Sütununda, emisyon faktörü belirsizliğinin emisyonlardaki trende getirdiği belirsizliği tahmin etmek üzere, I ve F Sütunlarındaki değerleri birbirleri ile çarpınız. Eğer emisyon faktörü belirsizliklerinin yıllar içerisinde birbirleri ile ilişkili olmadığını belirlemişseniz, I Sütunu yerine Tip B hassasiyet (J Sütunu) kullanılmalı ve sonuç 2 nin kare kökü ile çarpılmalıdır. IPCC kategorisi Gaz 2000 emisyonl arı 1.A.3b Karayolu taşımacılığı Benzin 1.A.3b Karayolu taşımacılığı - Benzin 2010 emisyon ları Faaliyet verisi belirsizliği Emisyon faktörü belirsizliği Tip A hassasiyet EF belirsizliğine bağlı trend belirsizliği A B C D E F I K= I F CO % 2% % CH % 50% % 2.1 Nitrik asit üretimi N 2 O % 100% % 3.A.2 Gübre yönetimi N 2 O % 160% % Toplam
107 Adım 3.4: Faaliyet verisi belirsizliğine bağlı trend belirsizliğini tahmin ediniz Faaliyet verisindeki belirsizliğin yıllar içerisinde ilişkili olmadığı varsayımı ile Tablonun L Sütununda, faaliyet verisi belirsizliğinin emisyonlardaki trende getirdiği belirsizliği tahmin etmek üzere J ve E Sütunlarındaki değerleri birbirleri ile çarpınız. Eğer faaliyet verisi belirsizliklerinin yıllar içerisinde birbirleri ile ilişkili olduğunu belirlemişseniz, J Sütunu yerine Tip A hassasiyet değeri (I Sütunu) kullanılmalıdır ve bu durumda 2 nin kare faktörü geçerli değildir. IPCC kategorisi Gaz 2000 emisyo nları 2010 emisyo nları Faaliyet verisi belirsizliğ i Emisyon faktörü belirsizliği Tip B hassasiye t A B C D E F J= Abs(D/ΣC ) 1.A.3b Karayolu taşımacılığı Benzin 1.A.3b Karayolu taşımacılığı - Benzin FV belirsizliği ne bağlı trend belirsizliği L= J E 2 CO % 2% % CH % 50% % 2.1 Nitrik asit üretimi N 2 O % 100% % 3.A.2 Gübre yönetimi N 2 O % 160% % Toplam
108 Adım 3.5: Toplam trend belirsizliğini tahmin ediniz Toplam trend belirsizliğinin tahmin edilmesi aşağıdaki unsurları içerir: 1. M Sütununda, söz konusu kategori tarafından toplam emisyonlardaki trende getirilen belirsizliği hesaplayabilirsiniz. Bu, 3.2 Denklemi kullanılarak K ve L Sütunlarındaki değerlerden elde edilebilir. M Sütunundaki girdi, K ve L Sütunlarındaki girdilerin karelerinin toplamıdır. 2. Daha sonra trenddeki toplam belirsizliğin tahmini, hata yayılımı denklemi kullanılarak M Sütunundaki girdiler ile hesaplanır. Bu toplam M Sütunundaki girdilerin toplanması (ΣM=0.87%) ve daha sonra toplamın kare kökü alınarak ile elde edilir (bizim örneğimizde %9.32). Trenddeki belirsizlik, envanter trendine göre bir yüzdelik noktası aralığıdır. Bizim örneğimizdeki 2010 emisyonları, 2000 emisyonlarından %18 daha büyüktür (2000 yılındaki 6739 ten 2010 yılındaki 7936 e) ve belirsizliğin %9.32 olduğunu tahmin ettiğimiz için, 2010 yılı emisyonlarının 2000 yılı emisyonlarına göre trendi %18±%9.32 dir (ya da yaklaşık %9 dan %27 ye artış). IPCC kategorisi Gaz 2000 emisyonl arı 1.A.3b Karayolu taşımacılığı Benzin 1.A.3b Karayolu taşımacılığı - Benzin 2010 emisyonl arı Faaliyet verisi belirsizliğ i Emisyon faktörü belirsizliği EF belirsizliğine bağlı trend belirsizliği A B C D E F K= I F FV belirsizliğine bağlı trend belirsizliği L= J E 2 Toplam trend belirsizliği M= K 2 + L 2 CO % 2% 0.20% 2.56% 0.07% CH % 50% 0.13% 0.01% 0.00%
Sera Gazı Envanterleri ve IPCC Rehberine Giriş
Bölüm 1 Sera Gazı Envanterleri ve IPCC Rehberine Giriş Ulusal Sera Gazı Envanterleri Uygulamalı Eğitim Çalıştayı - IPCC Kesişen Konular 4-5-6 Kasım 2015 - Ankara, Türkiye Emisyon Envanteri Temel Bilgiler
DetaylıZaman Serileri Tutarlılığı
Bölüm 3 Zaman Serileri Tutarlılığı Ulusal Sera Gazı Envanterleri Uygulamalı Eğitim Çalıştayı - IPCC Kesişen Konular 4-5-6 Kasım 2015, Ankara Türkiye Giriş Çok yıllı sera gazı (GHG) envanterleri, emisyonların
DetaylıŞablon 5: Kilit Kategori Analizi
Şablon 5: Kilit Kategori Analizi 1: Kurumsal Düzenlemeler 2: Yöntemler ve Veri Dokümantasyonu 3: KG/KK Prosedürlerinin Tanımlanması 4: Arşivleme Sisteminin Tanımlanması 5: Kilit Kategori Analizi 6: Ulusal
DetaylıŞablon 6: Ulusal Envanter İyileştirme Planı
Şablon 6: Ulusal Envanter İyileştirme Planı 1: Kurumsal Düzenlemeler 2: Yöntem ve Veri Dokümantasyonu 3: KG/KK Prosedürlerinin Tanımlanması 4: Arşivleme Sisteminin Tanımlanması 5: Kilit Kategori Analizi
DetaylıKalite Kontrol ve Kalite Güvence
3. Bölüm Kalite Kontrol ve Kalite Güvence Ulusal Sera Gazı Envanterleri Uygulamalı Eğitim Çalıştayı - IPCC Kesişen Konular 4-5-6 Kasım 2015, Ankara Türkiye 1 Konular KG/KK ve doğrulamaya ilişkin uygulamaya
DetaylıUNFCCC Ulusal Sera Gazı Envanterleri Rehber İlkeleri
Bölüm 1 UNFCCC Ulusal Sera Gazı Envanterleri Rehber İlkeleri Ulusal Sera Gazı Envanterlerine ilişkin Uygulamalı Eğitimi- IPCC Ortak Konuları 4-5-6 Kasım 2015 - Ankara, Türkiye UNFCCC İlkeleri Sera gazı
DetaylıBİLGİ TOPLAMA PRENSİPLERİ
Bölüm 2 BİLGİ TOPLAMA PRENSİPLERİ Ulusal Sera Gazı Envanterleri Uygulamalı Eğitim Çalıştayı - IPCC Kesişen Konular 4-5-6 Kasım 2015, Ankara Türkiye Giriş Envanterinizde yer alan faaliyetlerin tümünde sera
DetaylıTürkiye nin Sera Gazı Emisyonlarının İzlenmesine Destek için Teknik Yardım Projesi
Kapanış Konferansı Türkiye nin Sera Gazı Emisyonlarının İzlenmesine Destek için Teknik Yardım Projesi Bileşen 2 Sera Gazı Envanteri Ankara, 12 Nisan 2017 Bileşen 2 Sera Gazı Envanteri yıllık sera gazı
DetaylıYasal ve Kurumsal Durumun Değerlendirilmesi, İyileştirilmesi ve Buna İlişkin Gerekli Adımlar
Türkiye nin Sera Gazı Emisyonlarının İzlenmesi Mekanizmasına Destek için Teknik Yardım Projesi (TR2011/0327.21.02-01) Ankara, 8 Nisan 2015 Yasal ve Kurumsal Durumun Değerlendirilmesi, İyileştirilmesi ve
DetaylıAlessandra Barreca KİLİT HUKUK UZMANI PANGEA
Türkiye Cumhuriyeti Ulusal Sera Gazı Envanter Sisteminin Güçlendirilmesi ve İyileştirilmesi: Yasal, Teknik ve Kurumsal (LTI) Analiz sonuçları sunumu ve tavsiye edilen adımlara ilişkin bilgiler Ankara,
DetaylıKARBON YÖNETĐMĐ STANDARTLARI
7. GERĐ DÖNÜŞÜM, ÇEVRE TEKNOLOJĐLERĐ VE ATIK YÖNETĐMĐ ULUSLARARASI FUARI Uluslararası Enerji ve Çevre Teknolojileri Mühendislik Müşavirlik A.Ş. KARBON YÖNETĐMĐ STANDARTLARI 10 HAZĐRAN 2011 TÜYAP FUAR VE
DetaylıTürkiye nin Sera Gazı Emisyonlarının İzlenmesine Destek için Teknik Yardım Projesi
Kapanış Konferansı Türkiye nin Sera Gazı Emisyonlarının İzlenmesine Destek için Teknik Yardım Projesi Bileşen 3 Stelios Pesmajoglou Ankara, 12 Nisan 2017 Bileşen 3 kapsamındaki hedef ve yaklaşım Hedef:
DetaylıEğitimcilerin Eğitimi Bölüm 4:Belirsizlik Değerlendirmesi, Prosedürler ve Risk Analizi. Elif Özdemir , ANTALYA
Eğitimcilerin Eğitimi Bölüm 4:Belirsizlik Değerlendirmesi, Prosedürler ve Risk Analizi Elif Özdemir 22.02.2017, ANTALYA Sunum İçeriği Belirsizlik Değerlendirmesi Prosedürler Risk Analizi Belirsizlik Tanım:
DetaylıSANAYİ SEKTÖRÜ. Mevcut Durum Değerlendirme
SANAYİ SEKTÖRÜ Mevcut Durum Değerlendirme Sera Gazı Emisyonaları 1990 1995 2000 2005 2008 CO 2 141,36 173,90 225,43 259,61 297,12 CH 4 33,50 46,87 53,30 52,35 54,29 N 2 0 11,57 16,22 16,62 14,18 11,57
DetaylıEntegre Kirlilik Önlenmesi ve Kontrolü. İdari Özet Ekonomi ve Çapraz Medya Etkilerine İlişkin Referans Dokümanı Haziran 2005
AVRUPA KOMİSYONU GENEL MÜDÜRLÜK - JRC ORTAK ARAŞTIRMA MERKEZİ (JRC) Geleceğe Yönelik Teknolojileri Araştırma Enstitüsü Endüstri, Enerji ve Ulaşımda Sürdürülebilirlik Avrupa IPPC Bürosu Entegre Kirlilik
DetaylıKarayolu ulaşımından kaynaklanan emisyonların hesaplanması için belirsizlik tahminleri ve kılavuz belge
Final Presentation of the Project, 21 Jan 21 Karayolu ulaşımından kaynaklanan emisyonların hesaplanması için belirsizlik tahminleri ve kılavuz belge EMISIA SA tarafından yürütülen bir Ortak Araştırma Merkezi/Çevre
DetaylıEğitimcilerin Eğitimi Bölüm 6: Veri Boşlukları, Veri Akış Faaliyetleri ve Prosedürler. Esra KOÇ , ANTALYA
Eğitimcilerin Eğitimi Bölüm 6: Veri Boşlukları, Veri Akış Faaliyetleri ve Prosedürler Esra KOÇ 23.02.2017, ANTALYA Sunum İçeriği Veri Akış Faaliyetleri, prosedürler ve kontrol sistemleri Veri Boşlukları
DetaylıŞablon 3: KG/KK Prosedürlerinin Tanımlanması
Şablon 3: KG/KK Prosedürlerinin Tanımlanması 1: Kurumsal Düzenlemeler 2: Yöntem ve Veri Dokümantasyonu 3: KG/KK Prosedürlerinin Tanımlanması 4: Arşivleme Sisteminin Tanımlanması 5: Kilit Kategori Analizi
Detaylı3. Bileşen: Ulusal Bildirim ve İki Yıllık Raporların Unsurları
Türkiye nin Sera Gazı Emisyonlarının İzlenmesi Mekanizmasına Destek için Teknik Yardım Projesi (TR2011/0327.21.02-01) Ankara, 8 Nisan 2015 3. Bileşen: Ulusal Bildirim ve İki Yıllık Raporların Unsurları
DetaylıİÇİNDEKİLER ÖN SÖZ...
İÇİNDEKİLER ÖN SÖZ... v GİRİŞ... 1 1. İSTATİSTİK İN TARİHÇESİ... 1 2. İSTATİSTİK NEDİR?... 3 3. SAYISAL BİLGİDEN ANLAM ÇIKARILMASI... 4 4. BELİRSİZLİĞİN ELE ALINMASI... 4 5. ÖRNEKLEME... 5 6. İLİŞKİLERİN
Detaylı1. Validasyon ve Verifikasyon Kavramları
1. Validasyon ve Verifikasyon Kavramları Kyoto Protokolü kapsamında ortaya çıkan sera gazı beyanlarının validasyonu (onaylama) proje alanına bağlı olarak hazırlanmış sera gazı azaltımı projelerinin belirlenmiş
DetaylıEMİSYON ENVANTERİ NASIL HAZIRLANIR
EMİSYON ENVANTERİ NASIL HAZIRLANIR Dr. Ali CAN 17.07.2009 1 EMISYON ENVANTERI Bir ülkenin emisyon envanteri 2 bileşenden oluşmaktadır. 17.07.2009 2 EMISYON ENVANTERI Ulusal Emisyon Envanter Raporu Metodolojiler
DetaylıEğitimcilerin Eğitimi Bölüm 7: Doğrulama Süreci. İklim ŞAHİN , ANTALYA
Eğitimcilerin Eğitimi Bölüm 7: Doğrulama Süreci İklim ŞAHİN 23.02.2017, ANTALYA Sunum İçeriği Doğrulama Süreci Önemli Tanımlar Önemli Kavramlar Doğrulamanın Temel Prensipleri Doğrulamanın Adımları Doğrulama
DetaylıGösterge Yönetimi. Dr. Öğretim Üyesi Arda BORLU Kalite Yönetim Birimi
Gösterge Yönetimi Dr. Öğretim Üyesi Arda BORLU Kalite Yönetim Birimi İçerik Gösterge nedir, amacı, faydaları Gösterge sorumlusunun görevleri Gösterge yönetimi Gösterge / İndikatör Bir konunun sayısallaştırılması
DetaylıTürkiye nin Sera Gazı Emisyonlarının İzlenmesi Mekanizmasına Destek için Teknik Yardım Projesi Ankara, 15 Şubat 2017
Türkiye nin Sera Gazı Emisyonlarının İzlenmesi Mekanizmasına Destek için Teknik Yardım Projesi Ankara, 15 Şubat 2017 Türkiye Cumhuriyeti nin Ulusal Sera Gazı Envanteri Sisteminin Güçlendirilmesi ve İyileştirilmesi:
DetaylıBÖLÜM 12 STUDENT T DAĞILIMI
1 BÖLÜM 12 STUDENT T DAĞILIMI 'Student t dağılımı' ya da kısaca 't dağılımı'; normal dağılım ve Z dağılımının da içerisinde bulunduğu 'sürekli olasılık dağılımları' ailesinde yer alan dağılımlardan bir
DetaylıŞablon 1: Kurumsal Düzenlemeler
Şablon 1: Kurumsal Düzenlemeler 1: Kurumsal Düzenlemeler 2: Yöntem ve Veri Dokümantasyonu 3: KG/KK Prosedürlerinin Tanımlanması 4: Arşivleme Sisteminin Tanımlanması 5: Kilit Kategori Analizi 6: Ulusal
DetaylıTÜİK ENERJİ SEKTÖRÜ. Dr. Ali CAN. T.C.BAŞBAKANLIK Türkiye İstatistik Kurumu
ENERJİ SEKTÖRÜ Dr. Ali CAN 10.03.2010 24 3.ENERJİ - 3.1. Yakıt Yanması IPCC ye göre, enerji sektöründen kaynaklanan emisyon büyük ölçüde yakıt yanmasını içermektedir. Hemen hemen bütün ülkelerde görülebildiği
DetaylıSera Gazı envanterlerinin ve yöntemlerinin teknik boyutları
Bölüm 1 Sera Gazı envanterlerinin ve yöntemlerinin teknik boyutları Ulusal Sera Gazı Envanterleri Uygulamalı Eğitim Çalıştayı - IPCC Kesişen Konular 4-5-6 Kasım 2015, Ankara, Türkiye Sera Gazı Envanteri
DetaylıProjenin finansal desteği İngiltere Büyükelçiliği Refah Fonu tarafından sağlanmıştır.
Sayın Yetkili, Sivil Havacılık Genel Müdürlüğü işbirliği ile GTE Carbon olarak Havaalanları Sera Gazı Hesaplama ve Yönetimi Hakkında düzenlenen eğitime sizleri davet ediyoruz. 1-3 Ekim 2013 tarihlerinde
DetaylıVeriye Dayalı Karar Verme (Bölüm 2) Can Akkan
Veriye Dayalı Karar Verme (Bölüm 2) Can Akkan 1 Ders Planı 1. Karar Problemleri i. Karar problemlerinin bileşenleri ii. Değerler, amaçlar, bağlam iii. Etki diagramları 2. Model Girdilerinde Belirsizlik
DetaylıATIK SEKTÖRÜNÜN MEVCUT VERİLERİNİN DEĞERLENDİRİLMESİ
ATIK SEKTÖRÜNÜN MEVCUT VERİLERİNİN DEĞERLENDİRİLMESİ F. Betül BAYGÜVEN 10.03.2010 60 8. ATIK - 8.1. Genel Bu sektördeki emisyonlar esas olarak atık bertarafı sonucunda meydana gelir. Bu sektörde üretilen
DetaylıTürkiye nin Sera Gazı Emisyonlarının İzlenmesi Mekanizmasına Destek için Teknik Yardım Projesi
Türkiye nin Sera Gazı Emisyonlarının İzlenmesi Mekanizmasına Destek için Teknik Yardım Projesi Türkiye Cumhuriyeti nin Ulusal Sera Gazı Envanteri Sisteminin Güçlendirilmesi ve İyileştirilmesi: Türkiye
DetaylıBKİ farkı Standart Sapması (kg/m 2 ) A B BKİ farkı Ortalaması (kg/m 2 )
4. SUNUM 1 Gözlem ya da deneme sonucu elde edilmiş sonuçların, rastlantıya bağlı olup olmadığının incelenmesinde kullanılan istatistiksel yöntemlere HİPOTEZ TESTLERİ denir. Sonuçların rastlantıya bağlı
DetaylıYANLILIK. Yanlılık örneklem istatistiği değerlerinin evren parametre değerinden herhangi bir sistematik sapması olarak tanımlanır.
AED 310 İSTATİSTİK YANLILIK Yanlılık örneklem istatistiği değerlerinin evren parametre değerinden herhangi bir sistematik sapması olarak tanımlanır. YANLILIK Yanlı bir araştırma tasarımı uygulandığında,
DetaylıÖLÇME VE DEĞERLENDİRME. Antrenörlük Eğitimi 4. Sınıf. Ölçme ve Değerlendirme - Yrd. Doç. Dr. Yetkin Utku KAMUK
ÖLÇME VE DEĞERLENDİRME Antrenörlük Eğitimi 4. Sınıf ÖLÇME VE DEĞERLENDİRME Merkezi Eğilim Ölçütleri Mod En çok görülen puandır ve hesaplanma yöntemi yoktur. İnceleme yolu ile bulunur. Terminal istatistiktir.
DetaylıDr. G. Aslı Sezer Özçelik, Bileşen 1 Teknik Lideri 6 Mart 2018, Bilkent Hotel- Ankara
Bileşen 1 Envanter Çalışması ve Mevcut İklim Stratejilerinin Gözden Geçirilmesi Dr. G. Aslı Sezer Özçelik, Bileşen 1 Teknik Lideri 6 Mart 2018, Bilkent Hotel- Ankara Bileşen 1:Hedefler İklim ile ilgili
DetaylıMerkezi Eğilim ve Dağılım Ölçüleri
Merkezi Eğilim ve Dağılım Ölçüleri Soru Öğrencilerin derse katılım düzeylerini ölçmek amacıyla geliştirilen 16 soruluk bir test için öğrencilerin ilk 8 ve son 8 soruluk yarılardan aldıkları puanlar arasındaki
DetaylıOLASILIK ve KURAMSAL DAĞILIMLAR
OLASILIK ve KURAMSAL DAĞILIMLAR Kuramsal Dağılımlar İstatistiksel çözümlemelerde; değişkenlerimizin dağılma özellikleri, çözümleme yönteminin seçimi ve sonuçlarının yorumlanmasında önemlidir. Dağılma özelliklerine
DetaylıTR 2008 IB EN 04 MADEN ATIKLARININ YÖNETİMİ PROJESİ
TR 2008 IB EN 04 MADEN ATIKLARININ YÖNETİMİ PROJESİ Ülkü Füsun ERTÜRK Maden atıkları ve Tehlikesiz Atıkların Yönetimi Şube Müdürlüğü Kimya Müh. Antalya, 24-26.04.2012 Maden Atıklarının Yönetimi Projesi
DetaylıÖRNEK SAYILARININ BELİRLENMESİNDE SEKTÖR VE SAHALARA GÖRE FARKLI YAKLAŞIMLAR
ÖRNEK SAYILARININ BELİRLENMESİNDE SEKTÖR VE SAHALARA GÖRE FARKLI YAKLAŞIMLAR Burak DEVECİ Genel Müdür, Jeoloji Müh. T. +90 312 442 8939 M. +90 532 151 2276 burak.deveci@bcagroup.com.tr Ön İnceleme Örnekleme
DetaylıKurumsal Düzenlemeler Dokümantasyon: İtalya, Finlandiya ve Hollanda nın Ulusal Envanter Sistemleri
3. Oturum Kurumsal Düzenlemeler Dokümantasyon: İtalya, Finlandiya ve Hollanda nın Ulusal Envanter Sistemleri Ulusal Sera Gazı Envanterlerine Yönelik Uygulamalı Eğitim Çalıştayı Envanter Yönetimi ve KG/KK
DetaylıDaha Yeşil ve Daha Akıllı: Bilgi ve İletişim Teknolojileri, Çevre ve İklim Değişimi
Daha Yeşil ve Daha Akıllı: Bilgi ve İletişim Teknolojileri, Çevre ve İklim Değişimi Bu sunum Greener and Smarter, ICTs, the Environment and Climate Change başlıklı Eylül 2010 tarihli OECD raporundan uyarlanmıştır.
Detaylı2.BÖLÜM: Türkiye deki UES ye Odaklanılması: mevcut durum ve önerilen yönetim seçeneği. Alessandra Barreca, KİLİT HUKUK UZMANI
2.BÖLÜM: Türkiye deki UES ye Odaklanılması: mevcut durum ve önerilen yönetim seçeneği Alessandra Barreca, KİLİT HUKUK UZMANI Sunum Planı Türkiye de UES nin mevcut durumuna ilişkin kısa bir özet; LTI tavsiyeleri
DetaylıANALİZE DAYALI KADEME UYGULAMALARINA İLİŞKİN REHBER
Bu rehber; Sera Gazı Emisyonlarının Takibi Hakkında Yönetmelik (Yönetmelik) ile Sera Gazı Emisyonlarının İzlenmesi ve Raporlanması Hakkında Tebliğ (Tebliğ) kapsamında analiz gerektiren kademe uygulamalarına
Detaylı2. Oturum. Raporlama ve dokümantasyon: Enerji Sektörü Rapor Yazım Çalıştayı. Kesişen konular rapor yazım çalıştayı. X-X Mart 2016, Ankara Türkiye
2. Oturum Raporlama ve dokümantasyon: Enerji Sektörü Rapor Yazım Çalıştayı Kesişen konular rapor yazım çalıştayı X-X Mart 2016, Ankara Türkiye Arkaplana dair dokümantasyon BMİDÇS Ek I Envanter Raporlama
Detaylı28.06.2012 tarihli Bankaların İç Sistemleri Hakkında Yönetmelik in Risk Yönetimine İlişkin Düzenlemeleri
28.06.2012 tarihli Bankaların İç Sistemleri Hakkında Yönetmelik in Risk Yönetimine İlişkin Düzenlemeleri Yönetici Özeti: 28.06.2012 tarihinde yayımlanan Bankaların İç Sistemleri Hakkında Yönetmelik ile
DetaylıANALİTİK YÖNTEMLERİN DEĞERLENDİRİLMESİ. Doç.Dr. Mustafa ALTINIŞIK ADÜTF Biyokimya AD 2004
ANALİTİK YÖNTEMLERİN DEĞERLENDİRİLMESİ Doç.Dr. Mustafa ALTINIŞIK ADÜTF Biyokimya AD 2004 1 Laboratuvarlarda yararlanılan analiz yöntemleri performans kalitelerine göre üç sınıfta toplanabilir: -Kesin yöntemler
DetaylıTemel İstatistik. Y.Doç.Dr. İbrahim Turan Mart Tanımlayıcı İstatistik. Dağılımları Tanımlayıcı Ölçüler Dağılış Ölçüleri
Temel İstatistik Tanımlayıcı İstatistik Dağılımları Tanımlayıcı Ölçüler Dağılış Ölçüleri Y.Doç.Dr. İbrahim Turan Mart 2011 DAĞILIM / YAYGINLIK ÖLÇÜLERİ Verilerin değişkenlik durumu ve dağılışın şeklini
DetaylıİKLİM DEĞİŞİKLİĞİNE KARŞI MÜCADELE ADIMLARI SEMİNERİ
İKLİM DEĞİŞİKLİĞİNE KARŞI MÜCADELE ADIMLARI SEMİNERİ Bureau Veritas Mahmut GENÇ ISO 14064, PAS 2050 16 Haziran 2009 Four Seasons Sultanahmet-İstanbul bv.karbonhizmetleri@tr.bureauveritas.com ISO 14064
DetaylıKARŞILAŞTIRMA İSTATİSTİĞİ, ANALİTİK YÖNTEMLERİN KARŞILAŞTIRILMASI, BİYOLOJİK DEĞİŞKENLİK. Doç.Dr. Mustafa ALTINIŞIK ADÜTF Biyokimya AD 2005
KARŞILAŞTIRMA İSTATİSTİĞİ, ANALİTİK YÖNTEMLERİN KARŞILAŞTIRILMASI, BİYOLOJİK DEĞİŞKENLİK Doç.Dr. Mustafa ALTINIŞIK ADÜTF Biyokimya AD 2005 1 Karşılaştırma istatistiği Temel kavramlar: Örneklem ve evren:
DetaylıUlusal Envanter Sisteminin Kurulması
TW TR 2008-IB-EN-02 Ulusal Envanter Sisteminin Kurulması Katarina Mareckova, 21.07.2011 Ankara 1 Thomas Seegers Fotolia Genel Çerçeve Hedef (Nelerin teslim edilmesi gerekiyor?) Bilgilendirici Envanter
Detaylıİyi oluşturulmuş bir bağımsız denetim yaklaşımı bir şirketin hedeflerine ulaşmasına destek olur ve sürpriz sonuçları önler.
BAĞIMSIZ DENETİM Bağımsız Denetim işletme içi ve işletme dışı bilgi kullanıcılarının güvenilir bilgi ihtiyacını karşılar. Finansal tabloların güvenilirlik derecesini artırır. Bağımsız denetim, aşağıdaki
DetaylıKURUMSAL RİSK YÖNETİMİ. Yrd. Doç. Dr. Tülay Korkusuz Polat 1/37
KURUMSAL RİSK YÖNETİMİ Yrd. Doç. Dr. Tülay Korkusuz Polat 1/37 Risk kültürü (1/5) Etkin bir risk yönetimi için çok boyutlu düşünme kültürü geliştirilmeli, farklılıklar ve riskler fırsatlara dönüştürülmelidir.
DetaylıSPSS E GİRİŞ SPSS TE TEMEL İŞLEMLER. Abdullah Can
SPSS E GİRİŞ SPSS TE TEMEL İŞLEMLER SPSS in üzerinde işlem yapılabilecek iki ana ekran görünümü vardır. DATA VIEW (VERİ görünümü) VARIABLE VIEW (DEĞİŞKEN görünümü) 1 DATA VIEW (VERİ görünümü) İstatistiksel
DetaylıOluşturulan evren listesinden örnekleme birimlerinin seçkisiz olarak çekilmesidir
Bilimsel Araştırma Yöntemleri Prof. Dr. Şener Büyüköztürk Doç. Dr. Ebru Kılıç Çakmak Yrd. Doç. Dr. Özcan Erkan Akgün Doç. Dr. Şirin Karadeniz Dr. Funda Demirel Örnekleme Yöntemleri Evren Evren, araştırma
DetaylıSÜREKLĠ OLASILIK DAĞILIMLARI
SÜREKLĠ OLASILIK DAĞILIMLARI Sayı ekseni üzerindeki tüm noktalarda değer alabilen değişkenler, sürekli değişkenler olarak tanımlanmaktadır. Bu bölümde, sürekli değişkenlere uygun olasılık dağılımları üzerinde
DetaylıISO 9001:2015 KALİTE YÖNETİM SİSTEMİ GEÇİŞ KILAVUZU
ISO 9001:2015 KALİTE YÖNETİM SİSTEMİ GEÇİŞ KILAVUZU Dünyada en çok kullanılan yönetim sistemi standardı ISO 9001 Kalite Yönetim Sistemi Standardının son revizyonu 15 Eylül 2015 tarihinde yayınlanmıştır.
DetaylıİSTATİSTİKSEL PROSES KONTROLÜ
İSTATİSTİKSEL PROSES KONTROLÜ ZTM 433 KALİTE KONTROL VE STANDARDİZASYON PROF: DR: AHMET ÇOLAK İstatistiksel işlem kontrolü (İPK), işlemle çeşitli istatistiksel metotların ve analiz sapmalarının kullanımını
DetaylıEğitimcilerin Eğitimi Bölüm 9: Kapsamlı Olarak İzleme, Raporlama ve Doğrulama. Engin MERT , ANTALYA
Eğitimcilerin Eğitimi Bölüm 9: Kapsamlı Olarak İzleme, Raporlama ve Doğrulama Engin MERT 23.02.2017, ANTALYA Sunum İçeriği İRD Süreci İzleme Planları Emisyon Raporları Doğrulama Raporları İyileştirme Raporları
DetaylıSürelerine Göre Tahmin Tipleri
Girişimcilik Bölüm 5: Talep Tahmini scebi@ktu.edu.tr 5.1. Talep Tahmini Tahmin: Gelecek olayları önceden kestirme bilim ve sanatı. İstatistiksel Tahmin: Geçmiş verileri matematiksel modellerde kullanarak
DetaylıAtık depolama sahalarından kaynaklanan emisyonlar
Atık depolama sahalarından kaynaklanan emisyonlar 5 Ekim 2016 TASK-GHG Proje Ofisi, Ankara F. Betül DEMİROK 1 Atık (CRF Sektör 5) - Genel Bu sektör, atık depolama sahalarından kaynaklanan CH 4 emisyonları,
DetaylıPopülasyon Ortalamasının Tahmin Edilmesi
Güven Aralıkları Popülasyon Ortalamasının Tahmin Edilmesi Tanımlar: Nokta Tahmini Popülasyon parametresi hakkında tek bir rakamdan oluşan tahmindir. Popülasyon ortalaması ile ilgili en iyi nokta tahmini
DetaylıEğitimcilerin Eğitimi Bölüm 11:Kurumsal ve Ürüne Yönelik Karbon Ayak İzi Hesaplaması Elif ÖZDEMİR , ANTALYA
Eğitimcilerin Eğitimi Bölüm 11:Kurumsal ve Ürüne Yönelik Karbon Ayak İzi Hesaplaması Elif ÖZDEMİR 24.02.2017, ANTALYA Sunum İçeriği Kurumsal Karbon Ayak İzi Ürüne Yönelik Karbon Ayak İzi Kurumsal ve Ürüne
DetaylıVeri akışı faaliyetleri, kontrol faaliyetleri ve risk değerlendirmesi
Veri akışı faaliyetleri, kontrol faaliyetleri ve risk değerlendirmesi Veri akışı ak*viteleri nelerdir? Etkili bir kontrol sistemi neleri içerir? Bir işletmecinin risk değerlendirmesi neleri ve belirlenen
DetaylıİKLİM DEĞİŞİKLİĞİNE KARŞI MÜCADELE ADIMLARI
İKLİM DEĞİŞİKLİĞİNE KARŞI MÜCADELE ADIMLARI 16 Haziran 2009 Four Seasons Sultanahmet-İstanbul bv.karbonhizmetleri@tr.bureauveritas.com Kyoto Sonrası Dönemde Küresel Dinamikler Bahar Ubay İDKG Proje Yöneticisi
DetaylıTürkiye nin Sera Gazı Emisyonlarının İzlenmesi Mekanizmasına Destek için Teknik Yardım Projesi
Türkiye nin Sera Gazı Emisyonlarının İzlenmesi Mekanizmasına Destek için Teknik Yardım Projesi Türkiye Cumhuriyeti Ulusal Sera Gazı Envanter Sistemi nin Güçlendirilmesi ve İyileştirilmesi: Türkiye de UES
DetaylıDurağan Yakıt Yanmasından Kaynaklanan Hava Emisyonları. Eşleştirme Türkiye, Ankara, Eylül 2011
Durağan Yakıt Yanmasından Kaynaklanan Hava Emisyonları Eşleştirme Türkiye, Ankara, Eylül 2011 1 İçerik Yöntem Enerji İstatistikleri EMEP/EEA Rehberi Örnek Hesaplama 2 Önemli Kategoriler Önemli kategoriler,
DetaylıEğitimcilerin Eğitimi Bölüm 3: İzleme Planları Hakkında Temel Kavramlar. Esra KOÇ , ANTALYA
Eğitimcilerin Eğitimi Bölüm 3: İzleme Planları Hakkında Temel Kavramlar Esra KOÇ 21.02.2017, ANTALYA Sunum İçeriği Hesap Temelli Yöntemde Kademeler Ölçüm Temelli Yöntemde Kademeler Toplam Tahmini Emisyon
Detaylı3. TAHMİN En Küçük Kareler (EKK) Yöntemi 1
3. TAHMİN 3.1. En Küçük Kareler (EKK) Yöntemi 1 En Küçük Kareler (EKK) yöntemi, regresyon çözümlemesinde en yaygın olarak kullanılan, daha sonra ele alınacak bazı varsayımlar altında çok aranan istatistiki
DetaylıEmisyon Envanteri Veri Yönetimi. Twinning Türkiye, Ankara, Eylül 2011
Emisyon Envanteri Veri Yönetimi Twinning Türkiye, Ankara, Eylül 2011 1 İçerik Teoride Neden hava emisyonu veri tabanına ihtiyacımız var? Yazılım aracının veri içeriğini ve işlevselliğini belirt Emisyon
DetaylıTürkiye de Emisyon Ticareti Sisteminin Yol Haritası
Türkiye de Emisyon Ticareti Sisteminin Yol Haritası Karşılama ve projenin şimdiye kadarki seyrinin özeti Sistem emisyonu Emisyon ticareti sistemleri (ETS), bir piyasa mekanizması kullanarak, emisyonların
DetaylıKURUMSAL RİSK YÖNETİMİ (KRY) EĞİTİMİ KURUMSAL RİSK YÖNETİMİ: KAVRAMSAL VE TEORİK ÇERÇEVE
KURUMSAL RİSK YÖNETİMİ (KRY) EĞİTİMİ KURUMSAL RİSK YÖNETİMİ: KAVRAMSAL VE TEORİK ÇERÇEVE SUNUM PLANI 1. RİSK VE RİSK YÖNETİMİ: TANIMLAR 2. KURUMSAL RİSK YÖNETİMİ 3. KURUMSAL RİSK YÖNETİMİ DÖNÜŞÜM SÜRECİ
DetaylıRASSAL DEĞİŞKENLER VE OLASILIK DAĞILIMLARI. Yrd. Doç. Dr. Emre ATILGAN
RASSAL DEĞİŞKENLER VE OLASILIK DAĞILIMLARI Yrd. Doç. Dr. Emre ATILGAN 1 RASSAL DEĞİŞKENLER VE OLASILIK DAĞILIMLARI Olasılığa ilişkin olayların çoğunluğunda, deneme sonuçlarının bir veya birkaç yönden incelenmesi
DetaylıGenel olarak test istatistikleri. Merkezi Eğilim (Yığılma) Ölçüleri Dağılım (Yayılma) Ölçüleri. olmak üzere 2 grupta incelenebilir.
4.SUNUM Genel olarak test istatistikleri Merkezi Eğilim (Yığılma) Ölçüleri Dağılım (Yayılma) Ölçüleri olmak üzere 2 grupta incelenebilir. 2 Ranj Çeyrek Kayma Çeyrekler Arası Açıklık Standart Sapma Varyans
DetaylıSera Gazı Emisyonlarının İzlenmesi, Raporlanması ve Doğrulanması Konusunda Kapasite Geliştirme Projesi Belirsizlik Değerlendirmesi
Belirsizlik Değerlendirmesi 1 Sunum İçeriği Belirsizliğin Tanımı ve Gerekliliği Hesaplama Temelli Yöntemde Belirsizlik Ölçüm Temelli Yöntemde Belirsizlik Asgari Yöntemde Belirsizlik Hata Yayılma Kanunu
DetaylıMIT OpenCourseWare Ekonomide İstatistiksel Yöntemlere Giriş Bahar 2009
MIT OpenCourseWare http://ocw.mit.edu 14.30 Ekonomide İstatistiksel Yöntemlere Giriş Bahar 2009 Bu materyale atıfta bulunmak ve kullanım koşulları için http://ocw.mit.edu/terms sayfasını ziyaret ediniz.
DetaylıISO Nedir? denir. ISO 16001, Enerji yönetimi standardı, maliyetlerinizi ve sera gazı emisyonlarınızı indirgeme temelli, etkili bir enerji yöneti
BS EN 16001 ENERJİ YÖNETİM SİSTEMİ BELGESİ WHİTE PAPER HAKKINDA TEMEL BİLGİLER BS EN 16001 STANDARDİZASYONU 1999 dan beri Bilgilendiriyoruz, Belgelendiriyoruz ISO 16001 Nedir? denir. ISO 16001, Enerji
DetaylıDr. Aslı Sezer Özçelik, Bileşen 1 Teknik Lideri 30 Ocak 2018, Bilkent Hotel- Ankara
Bileşen 1 Envanter Çalışması ve Mevcut İklim Stratejilerinin Gözden Geçirilmesi Dr. Aslı Sezer Özçelik, Bileşen 1 Teknik Lideri 30 Ocak 2018, Bilkent Hotel- Ankara Bileşen 1:Hedefler İklim ile ilgili mevcut
DetaylıDoğal Gaz Dağıtım Sektöründe Kurumsal Risk Yönetimi. Mehmet Akif DEMİRTAŞ Stratejik Planlama ve Yönetim Sistemleri Müdürü İGDAŞ 29.05.
Doğal Gaz Dağıtım Sektöründe Kurumsal Risk Yönetimi Mehmet Akif DEMİRTAŞ Stratejik Planlama ve Yönetim Sistemleri Müdürü İGDAŞ 29.05.2013 İÇERİK Risk, Risk Yönetimi Kavramları Kurumsal Risk Yönetimi (KRY)
Detaylıç Denetim Planlamas nda Risk Yönetim Süreçlerinin Kullan lmas
ç Denetim Planlamas nda Risk Yönetim Süreçlerinin Kullan lmas 1. Risk yönetimi, kurumun bütün faaliyetlerini ilgilendiren güçlü yönetişimin önemli bir parçasıdır. Birçok kurum, kurumun yönetimiyle tam
DetaylıDünya Bankası Finansal Yönetim Uygulamalarında Stratejik Yönelimler ve Son Gelişmeler
Dünya Bankası Finansal Yönetim Uygulamalarında Stratejik Yönelimler ve Son Gelişmeler ECA Bölge Perspektifi Marius Koen TÜRKİYE: Uygulama Destek Çalıştayı 6-10 Şubat 2012 Ankara, Türkiye 2 Kapsam ve Amaçlar
DetaylıBÖLÜM 5 DENETİM KANITLARI, DENETİM PROSEDÜRLERİ VE ÇALIŞMA KAĞITLARI Öğr. Gör. Mehmet KÖRPİ
BÖLÜM 5 DENETİM KANITLARI, DENETİM PROSEDÜRLERİ VE ÇALIŞMA KAĞITLARI Öğr. Gör. Mehmet KÖRPİ KANIT KAVRAMI Denetçinin görüşüne etki edebilecek, denetçi tarafından toplanan bilgi ve veri denetim kanıtı olarak
DetaylıYAPIM YÖNETİMİ - EKONOMİSİ 03. İşler veya eylemler olası olan zaman ve mekanının tamamını kullanacaktır.
İNŞAAT PROJELERİNİN YÖNETİMİNDE FİZİBİLİTE ÇALIŞMASI İnşaat projelerinin yönetimi ve kurallar Parkinson Kuralı İşler veya eylemler olası olan zaman ve mekanının tamamını kullanacaktır. Peter İlkesi Bireyler
DetaylıÖRNEKLEME TEORİSİ 1/30
ÖRNEKLEME TEORİSİ 1/30 NİÇİN ÖRNEKLEME Zaman Kısıdı Maliyeti Azaltma YAPILIR? Hata Oranını Azaltma Sonuca Ulaşma Hızı /30 Örnekleme Teorisi konusunun içinde, populasyondan örnek alınma şekli, örneklerin
DetaylıÖrnek. Aşağıdaki veri setlerindeki X ve Y veri çiftlerini kullanarak herbir durumda X=1,5 için Y nin hangi değerleri alacağını hesaplayınız.
Örnek Aşağıdaki veri setlerindeki X ve Y veri çiftlerini kullanarak herbir durumda X=1,5 için Y nin hangi değerleri alacağını hesaplayınız. i. ii. X 1 2 3 4 1 2 3 4 Y 2 3 4 5 4 3 2 1 Örnek Aşağıdaki veri
Detaylı3. Proje ekibi ilk proje planını ve bütçesini tamamladılar. Sıradaki yapmaları gereken şey nedir?
1. Hangi süreç grubunda detaylı proje bütçesi yaratılır? B. Proje yönetim süreçlerinden önce C. Planlama D. Yürütme 2. Proje başlatma belgesi hangi süreç grubunda yaratılır? A. Yürütme B. Planlama C. Kapanış
DetaylıTANIMLAYICI İSTATİSTİKLER
TANIMLAYICI İSTATİSTİKLER Tanımlayıcı İstatistikler ve Grafikle Gösterim Grafik ve bir ölçüde tablolar değişkenlerin görsel bir özetini verirler. İdeal olarak burada değişkenlerin merkezi (ortalama) değerlerinin
DetaylıProje İzleme: Neden gerekli?
Proje İzleme: Neden gerekli? Mantıksal Çerçeve Matrisinde İzleme Göstergeleri Raporlama Araçlar Müdahale Mantığı / Projenin Kapsamı MANTIKSAL ÇERÇEVE Objektif Şekilde Doğrulanabilir Başarı Göstergeleri
DetaylıT.C. DİYANET İŞLERİ BAŞKANLIĞI Strateji Geliştirme Başkanlığı
T.C. DİYANET İŞLERİ BAŞKANLIĞI Strateji Geliştirme Başkanlığı SORU VE CEVAPLARLA İÇ KONTROL Ankara-2012 İÇİNDEKİLER 1 Neden İç Kontrol? 2 İç Kontrol Nedir? 3 İç Kontrolün Amacı Nedir? 4 İç Kontrolün Yasal
DetaylıORTALAMA ÖLÇÜLERİ. Ünite 6. Öğr. Gör. Ali Onur CERRAH
ORTALAMA ÖLÇÜLERİ Ünite 6 Öğr. Gör. Ali Onur CERRAH Araştırma sonucunda elde edilen nitelik değişkenler hakkında tablo ve grafikle bilgi sahibi olunurken, sayısal değişkenler hakkında bilgi sahibi olmanın
DetaylıULUSAL SERAGAZI EMİSYON ENVANTERİ SİSTEMİ
ULUSAL SERAGAZI EMİSYON ENVANTERİ SİSTEMİ Dr. Ali CAN 05.10.2011 1 GENEL Ulusal Emisyon sistemi genel işlemler; Veri: Envanterin ana veri sağlayıcıları, o TÜİK (sanayi, tarım, atık); o ETKB (enerji ve
DetaylıAraştırma Yöntemleri. Araştırma Tasarımı ve İstatistik Test Seçimi
Araştırma Yöntemleri Araştırma Tasarımı ve İstatistik Test Seçimi Araştırma Süreci İLGİ? Y Y? FİKİR?? X Y, A B KURAM A B E F C D X Y KAVRAMSALLAŞTIRMA Kavramların ve araştırılacak değişkenlerin anlamlarını
DetaylıISO 14001:2015 ÇEVRE YÖNETİM SİSTEMİ GEÇİŞ KILAVUZU
ISO 14001:2015 ÇEVRE YÖNETİM SİSTEMİ GEÇİŞ KILAVUZU ISO 9001:2015 KYS standardı ile birlikte değişen pazar ve çevresel şartlara uyum için ISO 14001 Çevre Yönetim Sistemi standardı da yeni seviye yönetim
DetaylıMain-Cert Kompetenzprofil für Fach- und Führungskompetenzen in der Instandhaltung (Supervisor)
1 Bakım ihtiyacı analizi 1.1 Temel bakım işlemleri bakım, teknik servis, inceleme, onarım 1.2 Bakım yöntemleri (stratejiler) önleyici, düzeltici, arıza temelli, döngüsel önleyici, duruma dayalı bakım 1.3
DetaylıKorelasyon, Korelasyon Türleri ve Regresyon
Korelasyon, Korelasyon Türleri ve Regresyon İçerik Korelasyon Korelasyon Türleri Korelasyon Katsayısı Regresyon KORELASYON Korelasyon iki ya da daha fazla değişken arasındaki doğrusal ilişkiyi gösterir.
Detaylıİstatistiksel proses kontrol ve kontrol diyagramı. 3. hafta
İstatistiksel proses kontrol ve kontrol diyagramı 3. hafta İstatistiksel proses kontrol Prosesteki değişkenliği ölçerek ve analiz ederek istatistiksel kontrolünü sağlamak ve sürdürmek için istatistiksel
DetaylıRÜZGAR ENERJİSİ KAYNAĞI VE BELİRSİZLİK
4. İzmir Rüzgâr Sempozyumu // 28-30 Eylül 2017 // İzmir RÜZGAR ENERJİSİ KAYNAĞI VE BELİRSİZLİK Prof. Dr. Barış Özerdem İzmir Ekonomi Üniversitesi Havacılık ve Uzay Mühendisliği Bölümü baris.ozerdem@ieu.edu.tr
DetaylıSOLVENCY II ve OPERASYONEL RİSKLER AKTÜERYAL BAKIŞ AÇISI. Orhun Emre ÇELİK 3 Aralık 2012
SOLVENCY II ve OPERASYONEL RİSKLER AKTÜERYAL BAKIŞ AÇISI Orhun Emre ÇELİK 3 Aralık 2012 Operasyonel Risk ve Sigortacılık 1. Aşırı düzenleme 16. Siyasi sarsıntı ve baskılar 2. Doğal afetler 17. Yeni riskleri
DetaylıYazılım ve Uygulama Danışmanı Firma Seçim Desteği
Yazılım ve Uygulama Danışmanı Firma Seçim Desteği Kapsamlı bir yazılım seçim metodolojisi, kurumsal hedeflerin belirlenmesiyle başlayan çok yönlü bir değerlendirme sürecini kapsar. İş süreçlerine, ihtiyaçlarına
Detaylı