ScholarGate
Асистент

Порівняння методів

Переглядайте обрані методи поруч; рядки з відмінностями підсвічено.

LMDI-декомпозиція×Аналіз потоків матеріалів (MFA)×
ГалузьСталий розвитокСталий розвиток
РодинаRegression modelProcess / pipeline
Рік появи20052004
Автор методуB. W. AngBrunner & Rechberger
ТипIndex-based factor decompositionQuantitative systems accounting method
Основоположне джерелоAng, B. W. (2005). The LMDI approach to decomposition analysis: a practical guide. Energy Policy, 33(7), 867–871. DOI ↗Brunner, P. H., & Rechberger, H. (2004). Practical Handbook of Material Flow Analysis. Lewis Publishers. ISBN: 978-1-56670-604-9
Інші назвиLogarithmic Mean Divisia Index, LMDI-I Additive Decomposition, LMDI-II Multiplicative Decomposition, Logaritmik Ortalama Divisia İndeksiSubstance Flow Analysis, Bulk-MFA, Material Flux Analysis, Malzeme Akış Analizi
Пов'язані23
ПідсумокLog-Mean Divisia Index (LMDI) Decomposition is a quantitative technique for attributing changes in an aggregate indicator — most commonly energy consumption or CO₂ emissions — to its underlying driving factors, such as activity level, structural mix, and intensity. Introduced in its definitive practical form by B. W. Ang in 2005, LMDI builds on Divisia index theory and uses the logarithmic mean as a weighting function to achieve a mathematically perfect, residual-free decomposition.Material Flow Analysis (MFA) is a systematic method for quantifying the flows and stocks of materials within a defined system boundary over a specified time period. Introduced comprehensively by Paul H. Brunner and Helmut Rechberger in their 2004 handbook, MFA applies mass-balance principles to track how raw materials, products, wastes, and emissions move through industrial, urban, or national metabolisms, enabling evidence-based resource management and waste policy.
ScholarGateНабір даних
  1. v1
  2. 1 Джерела
  3. PUBLISHED
  1. v1
  2. 1 Джерела
  3. PUBLISHED

Перейти до пошуку Завантажити слайди

ScholarGateПорівняння методів: LMDI Decomposition · Material Flow Analysis. Отримано 2026-06-17 з https://scholargate.app/uk/compare