論文の概要: Reconstructing Global Daily CO2 Emissions via Machine Learning
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2407.20057v1
- Date: Mon, 29 Jul 2024 14:44:14 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-07-31 05:10:53.115236
- Title: Reconstructing Global Daily CO2 Emissions via Machine Learning
- Title（参考訳）: 機械学習によるグローバルな日CO2排出量の再構築
- Authors: Tao Li, Lixing Wang, Zihan Qiu, Philippe Ciais, Taochun Sun, Matthew W. Jones, Robbie M. Andrew, Glen P. Peters, Piyu ke, Xiaoting Huang, Robert B. Jackson, Zhu Liu,
- Abstract要約: 我々は,グローバルな1日当たりCO2排出量データセットを,機械学習アルゴリズムを用いて1970年まで遡って拡張した。
日中CO2排出量の変動は季節変動のスムーズさをはるかに上回った。
日量50年以上にわたる温室効果ガス排出量の長期時系列は、極端に気温が上昇しているため、排出量の増加傾向を示している。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 4.347253343430851
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: High temporal resolution CO2 emission data are crucial for understanding the drivers of emission changes, however, current emission dataset is only available on a yearly basis. Here, we extended a global daily CO2 emissions dataset backwards in time to 1970 using machine learning algorithm, which was trained to predict historical daily emissions on national scales based on relationships between daily emission variations and predictors established for the period since 2019. Variation in daily CO2 emissions far exceeded the smoothed seasonal variations. For example, the range of daily CO2 emissions equivalent to 31% of the year average daily emissions in China and 46% of that in India in 2022, respectively. We identified the critical emission-climate temperature (Tc) is 16.5 degree celsius for global average (18.7 degree celsius for China, 14.9 degree celsius for U.S., and 18.4 degree celsius for Japan), in which negative correlation observed between daily CO2 emission and ambient temperature below Tc and a positive correlation above it, demonstrating increased emissions associated with higher ambient temperature. The long-term time series spanning over fifty years of global daily CO2 emissions reveals an increasing trend in emissions due to extreme temperature events, driven by the rising frequency of these occurrences. This work suggests that, due to climate change, greater efforts may be needed to reduce CO2 emissions.
- Abstract（参考訳）: 高時間分解能CO2排出量データは、排出量変化の要因を理解するために重要であるが、現在の排出量データセットは年間ベースでしか利用できない。
そこで我々は,2019年以降に確立された日次排出量変動と予測器の関係に基づいて,全国規模の日次排出量を予測する機械学習アルゴリズムを用いて,グローバルな日次CO2排出量データセットを1970年まで遡って拡張した。
日中CO2排出量の変動は季節変動のスムーズさをはるかに上回った。
例えば、中国の年間平均排出量の31%に相当する日量CO2排出量の範囲は、2022年のインドでは46%である。
臨界放射温度(Tc)は,中国では平均16.5度(18.7度,米国では14.9度,日本では18.4度)であり,日中CO2排出量とTc以下の環境温度との間に負の相関がみられた。
温室効果ガスの排出が50年以上続く長期の時系列は、こうした発生頻度の上昇による極端な気温変動による排出量の増加傾向を示している。
この研究は、気候変動のため、二酸化炭素排出量を減らすためにより大きな努力が必要であることを示唆している。
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