論文の概要: A Comprehensive Approach to Carbon Dioxide Emission Analysis in High Human Development Index Countries using Statistical and Machine Learning Techniques
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2405.02340v1
- Date: Wed, 1 May 2024 21:00:02 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-05-07 20:29:40.630641
- Title: A Comprehensive Approach to Carbon Dioxide Emission Analysis in High Human Development Index Countries using Statistical and Machine Learning Techniques
- Title（参考訳）: 統計的・機械学習手法を用いた高度開発指数国におけるCO_2排出分析の総合的アプローチ
- Authors: Hamed Khosravi, Ahmed Shoyeb Raihan, Farzana Islam, Ashish Nimbarte, Imtiaz Ahmed,
- Abstract要約: 世界規模の二酸化炭素排出量を効果的に削減するためには、二酸化炭素排出量の傾向を予測し、その排出量パターンに基づいて国を分類することが不可欠だ」と述べた。
本稿では,HDI(Human Development Index)を有する20カ国におけるCO2排出量の決定要因について,25年間にわたる経済,環境,エネルギー利用,再生可能資源に関連する要因について,詳細な比較研究を行った。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 4.106914713812204
- License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
- Abstract: Reducing Carbon dioxide (CO2) emission is vital at both global and national levels, given their significant role in exacerbating climate change. CO2 emission, stemming from a variety of industrial and economic activities, are major contributors to the greenhouse effect and global warming, posing substantial obstacles in addressing climate issues. It's imperative to forecast CO2 emission trends and classify countries based on their emission patterns to effectively mitigate worldwide carbon emission. This paper presents an in-depth comparative study on the determinants of CO2 emission in twenty countries with high Human Development Index (HDI), exploring factors related to economy, environment, energy use, and renewable resources over a span of 25 years. The study unfolds in two distinct phases: initially, statistical techniques such as Ordinary Least Squares (OLS), fixed effects, and random effects models are applied to pinpoint significant determinants of CO2 emission. Following this, the study leverages supervised and unsupervised machine learning (ML) methods to further scrutinize and understand the factors influencing CO2 emission. Seasonal AutoRegressive Integrated Moving Average with eXogenous variables (SARIMAX), a supervised ML model, is first used to predict emission trends from historical data, offering practical insights for policy formulation. Subsequently, Dynamic Time Warping (DTW), an unsupervised learning approach, is used to group countries by similar emission patterns. The dual-phase approach utilized in this study significantly improves the accuracy of CO2 emission predictions while also providing a deeper insight into global emission trends. By adopting this thorough analytical framework, nations can develop more focused and effective carbon reduction policies, playing a vital role in the global initiative to combat climate change.
- Abstract（参考訳）: 二酸化炭素(CO2)排出量の削減は、気候変動を悪化させる上で重要な役割を担っているため、世界と国家レベルでは不可欠である。
様々な産業や経済活動に由来するCO2排出量は、温室効果と地球温暖化に大きく寄与し、気候変動問題に対処する上で大きな障害となっている。
世界規模の二酸化炭素排出量を効果的に削減するためには、二酸化炭素排出量の傾向を予測し、その排出量パターンに基づいて国を分類することが不可欠だ」と述べた。
本稿では,HDI(Human Development Index)を有する20カ国におけるCO2排出量の決定要因について,25年間にわたる経済,環境,エネルギー利用,再生可能資源に関連する要因について,詳細な比較研究を行った。
この研究は、2つの異なる段階に展開される: 最初は、通常の最小方形(OLS)、固定効果、ランダム効果モデルなどの統計技術が、CO2排出量の重要な決定要因の特定に適用される。
この研究は、教師付きおよび教師なし機械学習(ML)手法を利用して、CO2排出に影響を与える要因をさらに精査し理解する。
教師付きMLモデルである eXogenous variables (SARIMAX) を用いた季節的自己回帰統合移動平均は、まず歴史的データから放射傾向を予測するために使われ、政策定式化のための実用的な洞察を提供する。
その後、非教師なし学習手法である動的時間温暖化(DTW)が、同様のエミッションパターンによって各国のグループ化に使用される。
本研究で利用した2相アプローチは,CO2排出予測の精度を著しく向上するとともに,地球規模の排出動向についてより深い知見を提供する。
この徹底的な分析枠組みを採用することで、各国はより集中的で効果的な炭素削減政策を展開でき、気候変動と戦う世界的なイニシアチブにおいて重要な役割を果たす。
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