《自然》|人工智能分析了1500项减排政策,快来看看哪些有效

文摘   2024-09-27 08:56   加拿大  

在高收入国家,税收对减少与发电相关的排放尤为有效。图片来源:Getty

研究人员利用机器学习分析了大约1 500项气候政策,找出了那些大幅减少碳排放的政策。8月22日,他们的研究结果发表于《自然》(Nature)。研究发现,与单独的措施相比,结合多种措施的政策能更有效地减少碳排放量。


分析发现,35个国家的63项气候变化干预政策显著减少了碳排放量,平均减少了19%。大多数减排都与两项或多项政策有关。这63项政策共减少了0.6至1.8千兆吨二氧化碳当量的排放量。


合著者之一、德国波茨坦气候影响研究所研究员安妮卡·斯特凯梅瑟(Annika Stechemesser)表示,使用正确的政策组合比使用大量政策更重要。例如,英国逐步淘汰燃煤发电站的政策之所以奏效,是因为它与最低碳价等定价机制结合在一起使用;在挪威,禁止内燃机汽车与那些让电动汽车更便宜的价格激励措施结合在一起时最为有效。


总部位于柏林的墨卡托全球公域与气候变化研究所的环境经济学家扬·明克斯(Jan Minx)说:“据我所知,这是第一份提供此类全球评估的研究报告。


减排之路


作为分析的一部分,斯特凯梅瑟和她的同事们使用了一个数据库,其中包含了41个国家在1998—2022年间实施的1 500项气候政策,其中包括全球前三大温室气体排放国:中国、美国和印度。这些政策分为48个类别,从排放交易计划到化石燃料补贴改革,不一而足。


斯特凯梅瑟说:“以往的评估通常集中在选定国家的少数突出政策上,忽略了数以百计的其他措施。”


作者们将机器学习与统计分析方法相结合,在建筑、电力、工业和运输这四个高排放行业确定了大量减排措施。他们将结果与数据库中的政策进行比较,以评估哪些政策和政策组合导致了最显著的碳排放量的下降。


“这是一种相当巧妙的方法。”中国东南大学分析全球气候政策的郑赛那说。传统的方法是审查大量政策,选出重要的政策,但这种方法主观且繁琐。“作者使用机器学习来检测主要的碳排放变化。这种方法更加客观。”郑赛那补充说。


正确的组合


研究结果表明,某些政策组合在特定部门和经济体中效果更好。例如,在减少与发电相关的排放方面,能源税等价格干预措施在高收入国家尤为有效,但在中低收入国家收效甚微。


在建筑部门,包含逐步淘汰和禁止排放活动的政策组合比单独实施这些政策的减排量高出一倍多。


在所有四个部门中,税收是唯一一项作为单独政策实现了与政策组合几乎相同或更大减排量的政策。


明克斯说,这项研究采用了人工智能增强型技术,使研究人员首次能够从一系列涵盖不同国家和部门的全球排放清单中评估大量气候政策的有效性。


对于其他研究人员来说,这篇论文令人震惊。南京大学生态学家徐驰说:“这项研究向世界各国发出了警告,它们实施的气候政策迄今为止效果非常有限。”“现有的政策需要重新评估,需要做出改变。"徐驰补充道。


据联合国预测,到2030年,全球二氧化碳年排放量将比把全球升温幅度控制在2 °C以内所需的排放量高出15亿吨二氧化碳当量。

本文转载自公众号ESE期刊,原文以“AI analysed 1,500 policies to cut emissions. These ones worked”为题发表于《自然》(nature)新闻版块,作者Xiaoying You。奥科环境转载此文仅出于传播信息的目的,不负责对其内容真实性进行证实;如其他媒体、网站或个人从本公众号转载使用,须保留本公众号所注明的信息来源,并自负版权等法律责任;文章原作者如果不希望被转载或者希望文章被删除,请在文章下方留言与我们进行接洽。


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