Китайские учёные использовали машинное обучение и геоданные для отслеживания динамики выбросов CO₂ в городах Китая

Дайджест исследований

Точная и объективная оценка пространственно-временных динамических изменений в выбросах CO2 имеет большое значение для устойчивого развития человечества. Однако традиционные оценки выбросов CO2, обычно получаемые из национальной или провинциальной статистики энергетики, часто не содержат пространственной информации. Чтобы разработать более точную пространственно-временную модель для оценки выбросов CO2, в данном исследовании инновационно используются данные о ночном освещении, данные о растительном покрове, данные о землепользовании и большие географические данные для оценки выбросов CO2 в городах Китая на уровне пикселей. Предложенный метод значительно повышает точность оценки выбросов CO2, достигая средней точности 83,76 %. Исследование показывает, что тип развязки варьируется в зависимости от масштаба, причем более негативная развязка наблюдается в северных городах. Такие факторы, как ВВП на душу населения и урбанизация, способствуют увеличению выбросов CO2, в то время как структура промышленности и энергопотребление играют решающую роль в их сокращении. Результаты данного исследования могут быть использованы для разработки индивидуальных стратегий сокращения выбросов углерода для различных пространственных масштабов в Китае.

Исследование опубликовано в журнале Remote Sensing.