温室气体排放预测机器学习算法的比较评估:土耳其的案例研究 (2012-2021年)

科学领域:

• 环境科学
• 计算机科学
• 气候科学

背景情况:

• 准确的温室气体排放预测对于气候变化评估和政策制定至关重要.
• 土耳其2012-2021年年度温室气体排放数据为预测建模提供了基础.
• 了解排放趋势对于有效的环境治理和气候减缓战略至关重要.

研究的目的:

• 对土耳其每年温室气体排放的各种机器学习算法的预测性能进行比较评估.
• 确定最准确的算法,以预测每年CO2,CH4和N2O的排放.
• 评估不同温室气体对总排放的贡献及其在研究期间的趋势.

主要方法:

• 土耳其 (2012-2021) 年使用的CO2,CH4和N2O年温室气体排放数据.
• 应用机器学习算法:随机森林,决策树,集合回归器,LightGBM,梯度增强和XGBoost.
• 在80%的培训和20%的测试数据中使用R2,MAE,RMSE和MSE指标评估模型性能.

主要成果:

• 梯度提升 (R2=0.995) 和XGBoost (R2=0.994) 显示了温室气体排放的最高预测准确度.
• 轻GBM和整体回归器也表现出强大的预测能力,超过随机森林和决策树模型.
• 二氧化碳占温室气体总排放量的90%以上,所有气体在2012年至2021年间呈上升趋势.

结论:

• 机器学习,特别是梯度增强和XGBoost,为土耳其的年度温室气体排放提供了非常准确的方法.
• 这项研究强调了所有监测温室气体中二氧化碳排放占主导地位和持续增加.
• 将基于人工智能的预测集成到温室气体监测系统中可以提高气候治理,透明度和应对能力.