温室効果ガス排出量の予測のための機械学習アルゴリズムの比較評価:トルコのケーススタディ (2012-2021年)

科学分野:

• 環境科学
• コンピュータ科学
• 気候科学

背景:

• 気候変動の評価と政策策定において,正確な温室効果ガス (GHG) 排出量予測は極めて重要です.
• トルコの年間温室効果ガス排出量 (CO2,CH4,N2O) は,予測モデリングの基礎となる.
• 効率的な環境ガバナンスと気候変動緩和戦略には 排出傾向を理解することが不可欠です

研究 の 目的:

• トルコの年間温室効果ガス排出量に関する様々な機械学習アルゴリズムの予測性能を比較的に評価する.
• 年間レベルでのCO2,CH4,N2Oの排出量を予測するための最も正確なアルゴリズムを特定する.
• 温室効果ガスの合計排出量への貢献と,研究期間におけるその傾向を評価する.

主な方法:

• トルコのCO2,CH4,N2Oの年間温室効果ガス排出量 (2012年-2021年) を利用した.
• 機械学習アルゴリズム:ランダムフォレスト,意思決定ツリー,アンサンブル回帰,LightGBM,グラデーションブースト,XGBoost.
• 80%のトレーニングと20%のテストデータでR2,MAE,RMSE,MSEメトリクスを用いてモデルのパフォーマンスを評価した.

主要な成果:

• グラデントブースティング (R2=0.995) とXGBoost (R2=0.994) は,温室効果ガス排出量の予測精度が最も高い.
• ライトGBMとアンサンブル・リグレッサーも強い予測能力を示し,ランダムフォレストと意思決定ツリーモデルを上回った.
• 温室効果ガスの総排出量の90%以上がCO2で,すべてのガスは2012年から2021年にかけて上昇傾向を示しています.

結論:

• 機械学習,特にグラデント増強とXGBoostは,トルコの年間温室効果ガス排出量の予測に非常に正確な方法を提供しています.
• 研究では,CO2排出量の優位性と,監視されたすべての温室効果ガスの一貫した増加が強調されています.
• 温室効果ガスのモニタリングシステムにAIベースの予測を統合することで,気候ガバナンス,透明性,対応能力を向上させることができます.