城市如何承诺净零排放？一种分析次国家气候策略的计算方法

城市已成为气候变化的主要行动者，并越来越多地设定面向净零排放的目标。次国家政府“竞相实现零排放”并阐明其自身气候减缓计划的迅速扩散，值得更仔细的审视，以理解这些行动者打算如何实现这些目标。然而，城市气候政策文件分散、不完整且异质的性质使其系统分析颇具挑战。我们使用基于机器学习的自然语言处理（NLP）技术，分析了来自已承诺净零目标或加入以此为目标跨国气候倡议的城市的 318 份气候行动文件。我们利用这些方法实现两个主要目标：1）确定预测“雄心勃勃”净零目标的文本模式，其中我们将雄心勃勃的目标定义为涵盖次国家政府全域经济排放的目标；2）进行部门分析以识别气候行动主题（即土地利用、工业、建筑等）中的模式和权衡。我们发现，已定义雄心勃勃气候行动的城市往往在其计划中强调量化指标和特定高排放部门，并以治理和公民参与的提及作为支撑。城市在其计划中主要强调能源相关行动，特别是在建筑、交通和供暖部门，但常常以牺牲包括土地利用和气候影响在内的其他部门为代价。本文提出的方法为分析气候行动计划提供了一种可复制、可扩展的途径，并成为促进跨城市学习的第一步。