論文の概要: Enhancing Carbon Emission Reduction Strategies using OCO and ICOS data

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2410.04288v1
• Date: Sat, 5 Oct 2024 21:23:58 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-11-02 08:39:47.440768
• Title: Enhancing Carbon Emission Reduction Strategies using OCO and ICOS data
• Title（参考訳）: OCOおよびICOSデータを用いた炭素排出削減戦略の強化
• Authors: Oskar Åström, Carina Geldhauser, Markus Grillitsch, Ola Hall, Alexandros Sopasakis,
• Abstract要約: 我々は,OCO-2(Orbiting Carbon Observatories)とOCO-3(Orbiting Carbon Observatories)の衛星データとICOS(Integrated Carbon Observation System)の地上観測とECMWFリアナリシスv5(ERA5)の気象データを統合することで,局部的なCO2モニタリングを強化する手法を提案する。 衛星観測から地上レベルCO2を予測するために,K-nearest neighbor (KNN) と機械学習モデルを用いて,3.92ppmのルート平均正方形誤差を達成した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 40.572754656757475
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0/
• Abstract: We propose a methodology to enhance local CO2 monitoring by integrating satellite data from the Orbiting Carbon Observatories (OCO-2 and OCO-3) with ground level observations from the Integrated Carbon Observation System (ICOS) and weather data from the ECMWF Reanalysis v5 (ERA5). Unlike traditional methods that downsample national data, our approach uses multimodal data fusion for high-resolution CO2 estimations. We employ weighted K-nearest neighbor (KNN) interpolation with machine learning models to predict ground level CO2 from satellite measurements, achieving a Root Mean Squared Error of 3.92 ppm. Our results show the effectiveness of integrating diverse data sources in capturing local emission patterns, highlighting the value of high-resolution atmospheric transport models. The developed model improves the granularity of CO2 monitoring, providing precise insights for targeted carbon mitigation strategies, and represents a novel application of neural networks and KNN in environmental monitoring, adaptable to various regions and temporal scales.
• Abstract（参考訳）: 本研究では,OCO-2(Orbiting Carbon Observatories)とOCO-3(Orbiting Carbon Observatories)の衛星データとICOS(Integrated Carbon Observation System)の地上観測とECMWFリアナリシスv5(ERA5)の気象データを統合することで,局部的なCO2モニタリングを強化する手法を提案する。 国家データをダウンサンプルする従来の手法とは異なり、我々の手法は高解像度のCO2推定にマルチモーダルデータ融合を用いる。 衛星観測から地上レベルCO2を予測するため,KNNの重み付き補間を行い,3.92ppmの根平均正方形誤差を達成した。 以上の結果から,高分解能大気輸送モデルの有効性を浮き彫りにした多種多様なデータソースの統合による局所的な排出パターンの抽出の有効性が示唆された。 開発されたモデルはCO2モニタリングの粒度を向上し、目標とする炭素削減戦略の正確な洞察を提供し、様々な領域や時間スケールに適応可能な、環境モニタリングにおけるニューラルネットワークとKNNの新しい応用を表現している。

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