Исследователи Обнаружили Ошибки в Данных Climate TRACE
Сравнение с Проектом Vulcan Показало Недооценку Выбросов
Когда база данных Climate TRACE появилась в 2020 году, журнал Time включил её в список 100 лучших изобретений года. Поддерживаемая ведущими университетами, экологическими НПО и бывшим вице-президентом США Альбертом Гором, эта независимая организация сделала значительный шаг в области мониторинга углекислого газа с использованием ИИ. Теперь исследователи заявляют о значительной ошибке в её данных.
Исследование, опубликованное во вторник в Environmental Research Letters, сравнило данные о выбросах CO2 транспортных средств из Climate TRACE с оценками из Проекта Vulcan, финансируемого государством проекта, который детально отображает выбросы углерода по всей Северной Америке. Под руководством профессора Кевина Герни из Университета Северной Аризоны, возглавляющего лабораторию Vulcan, исследование показало, что Climate TRACE недооценивает выбросы CO2 от транспортных средств в городах США в среднем на 70%.
"Хотя данные Vulcan об автомобилях на дорогах не идеальны, с погрешностью около 14%, это значительно ниже, чем различия, обнаруженные при сравнении 260 городских выбросов CO2 от транспортных средств в США с базой данных Climate TRACE", — сказал Билал Аслам, научный сотрудник лаборатории Герни, в пресс-релизе NAU.
В заявлении по электронной почте соучредитель Climate TRACE, Гэвин Маккормик сказал Gizmodo, что организация сравнивала свои данные с официальными городскими базами данных по всему миру и не нашла результатов, соответствующих утверждениям исследования.
Оспоримая разница в данных
Climate TRACE основан на одной из первых аналитических платформ выбросов углерода, использующей машинное обучение. Её алгоритмы обучаются на спутниковых снимках и прямых измерениях парниковых газов для создания глобальной инвентаризации выбросов. Проект Vulcan, финансируемый несколькими агентствами США, использует государственные данные из таких агентств, как EPA и Департамент энергетики, а также данные о землепользовании и инфраструктуре для оценки выбросов CO2 с высокой точностью.
Сравнение этих двух баз данных не совсем равнозначно, но, по словам исследователей, точность Vulcan делает его полезным ориентиром для оценки других баз данных, таких как Climate TRACE. Погрешность данных Vulcan о выбросах на дорогах была независимо оценена в ±14,2% для всех типов дорог — это относительно мало. Исследование также говорит, что оценка общих выбросов в США по данным Vulcan находится в пределах около 1,4% от независимой оценки.
Когда команда Герни сравнила выбросы от транспортных средств в городах, она обнаружила среднюю относительную разницу в -70,4%, что указывает на возможное недооценивание этих выбросов Climate TRACE.
«Если бы это было правдой в целом, наши расчеты по выбросам от автомобильных дорог в США значительно отличались бы от существующих инвентаризаций», — сказал Маккормик. "На самом деле наши данные близки к официальной инвентаризации США. Наши данные по выбросам в 2021 году составили 1,5 миллиарда тонн CO2, а официальная инвентаризация США для UNFCCC была 1,45 миллиарда тонн [CO2].
Маккормик добавил, что Climate TRACE проходит те же тесты на точность, что и Vulcan, утверждая, что его оценка общего количества выбросов CO2 в США также находится в пределах 1,4% от оценки на основе радиоизотопов.
Аналитика на основе ИИ подводит?
Хотя Маккормик не согласен с выводами исследования, он заявил, что Climate TRACE внимательно изучит данные. «Если на основе этого анализа мы сможем улучшить наш набор данных, мы будем рады внести изменения», — сказал он.
Герни и его коллеги считают, что расчётные ошибки в модели машинного обучения Climate TRACE, значения экономии топлива и распределение автопарка могут быть причиной выявленной несоответствия. Основываясь на их выводах, они настоятельно рекомендуют политикам и климатологам использовать их оценки выбросов CO2 на дорогах «с осторожностью».
«Только такие города, как Индианаполис и Нэшвилл, показали занижение более чем на 90%», — сказал Павлок Дасс, другой научный сотрудник лаборатории Герни, в пресс-релизе NAU. Несмотря на то, что локальные недооценки вызывают тревогу, он и его коллеги подозревают, что проблема присутствует на различных уровнях во всей глобальной базе данных.
Исследование поднимает вопросы о надёжности аналитики выбросов на основе ИИ. Хотя такие инструменты стали более быстрым и дешёвым способом получения точных данных, Герни и его коллеги подчёркивают, что научная строгость, прозрачность и экспертиза остаются ключевыми для обеспечения точности. Поскольку эти инструменты начинают влиять на решения реального мира в области климата, понимание их возможных ограничений будет критически важным.
