排放报告成熟度模型：通过绩效指标和人工智能支持城市提升排放相关流程
计算机与社会
2024-01-03 v1 机器学习
摘要
气候变化和全球变暖自Eco-92会议以来一直是全球热门话题。然而，在减少温室气体（GHGs）方面进展甚微。与排放相关的问题和挑战是复杂的，需要协调和全面的努力来解决。排放报告是温室气体减排政策的关键组成部分，因此是这项工作的重点。这项工作的主要目标有两个：（i）提出一个排放报告评估模型，以提高排放报告的整体质量；（ii）使用人工智能（AI）支持改善排放报告的举措。因此，这项工作提出了一个排放报告成熟度模型（ERMM），用于检查、聚类和分析来自排放报告倡议的数据，以帮助城市应对气候变化和全球变暖的挑战。本文提出的绩效指标开发过程（PIDP）提供了提高可用数据质量的方法，这些数据是执行ERMM确定的评估所必需的。因此，PIDP支持准备来自排放相关数据库的数据，根据不同聚类技术突出的相似性对数据进行分类，以及识别绩效指标候选，这些候选通过选定数据样本的定性分析得到加强。因此，ERMM的主要目标是评估和分类城市在排放报告过程中的表现，指出不同背景城市面临的缺点和挑战，并最终帮助他们提升相关的排放相关流程和减排倡议。
引用
@article{arxiv.2401.00857,
title = {Emissions Reporting Maturity Model: supporting cities to leverage emissions-related processes through performance indicators and artificial intelligence},
author = {Victor de A. Xavier and Felipe M. G. França and Priscila M. V. Lima},
journal= {arXiv preprint arXiv:2401.00857},
year = {2024}
}