論文の概要: Dynamic nowcast of the New Zealand greenhouse gas inventory

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2402.11107v1
• Date: Fri, 16 Feb 2024 22:19:43 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-02-20 23:41:39.914808
• Title: Dynamic nowcast of the New Zealand greenhouse gas inventory
• Title（参考訳）: ニュージーランドにおける温室効果ガスの動態
• Authors: Malcolm Jones, Hannah Chorley, Flynn Owen, Tamsyn Hilder, Holly Trowland, Paul Bracewell
• Abstract要約: ニュージーランドの国内排ガス在庫は、現在15～27カ月前に報告されている。 本稿では,ニュージーランドの温室効果ガス排出量を現在(動的に見積もる)機械学習手法を提案する。 主な発見は、2020年以来の国内総排出量の0.2%減少である。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: As efforts to mitigate the effects of climate change grow, reliable and thorough reporting of greenhouse gas emissions are essential for measuring progress towards international and domestic emissions reductions targets. New Zealand's national emissions inventories are currently reported between 15 to 27 months out-of-date. We present a machine learning approach to nowcast (dynamically estimate) national greenhouse gas emissions in New Zealand in advance of the national emissions inventory's release, with just a two month latency due to current data availability. Key findings include an estimated 0.2% decrease in national gross emissions since 2020 (as at July 2022). Our study highlights the predictive power of a dynamic view of emissions intensive activities. This methodology is a proof of concept that a machine learning approach can make sub-annual estimates of national greenhouse gas emissions by sector with a relatively low error that could be of value for policy makers.
• Abstract（参考訳）: 気候変動の影響を緩和するためには、温室効果ガス排出量の信頼性と徹底的な報告が国際的および国内的排出量削減目標に向けた進展を測定する上で不可欠である。 ニュージーランドの国内排ガス在庫は現在15～27カ月前に報告されている。 本稿では,ニュージーランドの温室効果ガス排出量を,現在のデータ利用率によってわずか2ヶ月の遅延時間で,国内排出在庫のリリースに先立って,現在(動的に推定)ニュージーランドの温室効果ガス排出量を計上する機械学習手法を提案する。 主な発見は、2020年以降の国内総排出量の0.2%減少(2022年7月)である。 本研究は,排出集中活動のダイナミックな視点の予測力に着目した。 この方法論は、機械学習アプローチが、政策立案者にとって価値のある比較的低い誤差で、部門毎の温室効果ガス排出量を年々見積もることができるという概念実証である。

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