論文の概要: How are cities pledging net zero? A computational approach to analyzing subnational climate strategies

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2112.11207v1
• Date: Tue, 14 Dec 2021 21:33:39 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-12-26 14:15:12.051133
• Title: How are cities pledging net zero? A computational approach to analyzing subnational climate strategies
• Title（参考訳）: 都市はどのようにネットゼロを育んでいますか。 亜国気候戦略分析への計算的アプローチ
• Authors: Siddharth Sachdeva, Angel Hsu, Ian French, and Elwin Lim
• Abstract要約: 都市は気候変動の主要な要因となり、ネットゼロの排出を目標にしている。 我々は、ネットゼロの目標を約束したり、超国家的気候イニシアチブに参加した都市から、318件の気候行動文書を分析した。 野心的な気候行動を定義した都市は、その計画において量的指標と特定のハイエミットセクターを強調する傾向にある。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0/
• Abstract: Cities have become primary actors on climate change and are increasingly setting goals aimed at net-zero emissions. The rapid proliferation of subnational governments "racing to zero" emissions and articulating their own climate mitigation plans warrants closer examination to understand how these actors intend to meet these goals. The scattered, incomplete and heterogeneous nature of city climate policy documents, however, has made their systemic analysis challenging. We analyze 318 climate action documents from cities that have pledged net-zero targets or joined a transnational climate initiative with this goal using machine learning-based natural language processing (NLP) techniques. We use these approaches to accomplish two primary goals: 1) determine text patterns that predict "ambitious" net-zero targets, where we define an ambitious target as one that encompasses a subnational government's economy-wide emissions; and 2) perform a sectoral analysis to identify patterns and trade-offs in climate action themes (i.e., land-use, industry, buildings, etc.). We find that cities that have defined ambitious climate actions tend to emphasize quantitative metrics and specific high-emitting sectors in their plans, supported by mentions of governance and citizen participation. Cities predominantly emphasize energy-related actions in their plans, particularly in the buildings, transport and heating sectors, but often at the expense of other sectors, including land-use and climate impacts. The method presented in this paper provides a replicable, scalable approach to analyzing climate action plans and a first step towards facilitating cross-city learning.
• Abstract（参考訳）: 都市は気候変動の主要な要因となり、ネットゼロの排出を目標にしている。 排ガスを「ゼロに競争」し、独自の気候緩和策を策定するサブナショナリズムの急速な拡大は、これらのアクターがこれらの目標をどのように達成しようとしているかを理解するための綿密な調査を必要としている。 しかし、都市気候政策文書の散在、不完全、異質な性質は、その体系的な分析を困難にしている。 我々は、ネットゼロの目標を約束する都市からの318の気候行動文書を分析し、機械学習に基づく自然言語処理(nlp)技術を用いて、国家間気候イニシアチブに参加した。 これらのアプローチを2つの主要な目標を達成するために使用します。 1)「曖昧な」ネットゼロ目標を予測するテキストパターンを決定する。そこでは、野心的な目標を、各国政府の経済規模の排出を包含するものと定義し、 2)気候行動テーマ(土地利用、産業、建物等)のパターンやトレードオフを特定するためのセクター分析を行う。 野心的な気候行動を定義した都市は、その計画において量的指標と特定のハイエミットセクターを強調する傾向にあり、ガバナンスや市民参加の言及が支持されている。 都市は、特に建物、輸送、暖房といった計画におけるエネルギー関連の行動に重点を置いているが、土地利用や気候への影響など他の部門を犠牲にしていることが多い。 本稿では,気候行動計画分析のための再現性とスケーラブルな手法と,都市横断学習の促進に向けた第一歩を提案する。

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