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Estimation of High-Resolution CO₂ Emissions by Road Segment in South Korea Using Machine Learning Model Analysis and Applications

機械学習モデル分析と応用を用いた韓国の道路区間別高解像度CO₂排出量推定 (AI 翻訳)

Myeong-Gyun Kim, Se-Young Kim, Hyo-Jong Song

Crossrefプレプリント2025-07-16#エネルギー転換
DOI: 10.5194/ems2025-391
原典: https://doi.org/10.5194/ems2025-391

🤖 gxceed AI 要約

日本語

本研究は、韓国全土の道路区間別CO₂排出量インベントリを機械学習（RF、LGBM、XGBoost、DNN）を用いて高解像度で推定した。交通量データが不足する道路に対し、モデルは高い精度（R²最大0.949）を示し、クラスタリングとモデル診断により不確実性も定量化した。排出係数からCO₂排出量を推定し、実測値で検証。将来は直接CO₂予測モデルを開発し、エビデンスに基づく政策立案を支援する。

English

This study develops a high-resolution road-level CO₂ emissions inventory for South Korea using machine learning (RF, LGBM, XGBoost, DNN) to estimate traffic volumes where observed data are lacking. Models achieved high accuracy (R² up to 0.949) and uncertainty quantification via clustering and diagnostics. CO₂ emissions were estimated using emission factors and validated with roadside monitoring data. Future work aims to build direct CO₂ prediction models to support evidence-based policymaking for transport decarbonization.

Unofficial AI-generated summary based on the public title and abstract. Not an official translation.

📝 gxceed 編集解説 — Why this matters

日本のGX文脈において

日本でも運輸部門の脱炭素が急務であり、SSBJや有報でのGHG排出量開示において、Scope1排出源の詳細な把握が求められている。本手法は、日本の道路ネットワークに応用可能で、地域別・道路種別の排出量推計精度向上に寄与する可能性がある。

In the global GX context

This paper provides a replicable methodology for high-resolution transport emissions inventories using machine learning, relevant to global climate disclosure frameworks (e.g., TCFD, ISSB) that require granular Scope 1 data. The approach can inform national and subnational decarbonization strategies, especially in countries with limited traffic monitoring infrastructure.

👥 読者別の含意

🔬研究者:Demonstrates a scalable ML pipeline for road-level emissions estimation with uncertainty quantification, applicable to other regions.

🏢実務担当者:Offers a method to improve granularity of transport emissions data for corporate Scope 1 reporting and city-level climate action plans.

🏛政策担当者:Provides evidence-based tool for designing targeted CO₂ reduction policies in road transport, supporting carbon neutrality goals.

📄 抄録（日本語訳）

2021年の世界の温室効果ガス（GHG）排出量は合計49.55ギガトンの二酸化炭素換算（GtCO2eq）に達し、運輸部門が全体の15.8%を占めた。その中で、道路輸送が主要な排出源であった。したがって、道路輸送部門からの二酸化炭素（CO2）排出量の削減は、交通分野におけるカーボンニュートラル達成にとって極めて重要であり、そのためには高解像度の排出インベントリが必要である。しかし、現在のCO2排出量計算は通常、国家レベルで実施されており、空間精度が制限されている。本研究は、大韓民国全域における道路レベルのCO2排出インベントリを開発することを目的とする。これを達成するには、高解像度の交通量データが不可欠である。多くの道路で観測された交通データが不足していることを踏まえ、我々はまず、ランダムフォレスト（RF）、LightGBM（LGBM）、XGBoost（XGB）、深層ニューラルネットワーク（DNN）を含む機械学習アルゴリズムを用いて交通量推定モデルを開発した。モデルは高い性能を示し、ソウルではR²値0.9404（MSE：94,331）、大田では0.9490（MSE：26,929）、仁川では0.8619（MSE：40,293）であった。さらに、クラスタリング手法とモデル診断を適用して、地域別・変数別の最適なモデルを構築し、推定交通量の不確実性を定量化した。排出係数を用いて、予測交通量から道路レベルのCO2排出量を推定し、交通量の不確実性に基づいてCO2排出量の不確実性を間接的に導出した。さらに、選定された道路沿いのモニタリング地点からのCO2観測値を追加の検証に使用した。将来の研究では、交通量推定モデルを強化し、直接的なCO2排出量予測モデルを開発する予定である。これらの取り組みは、エビデンスに基づく政策立案を支援し、道路輸送部門におけるより効果的なCO2排出削減戦略を可能にすることが期待される。

AI 翻訳（deepseek-v4-flash）。 正確を期す場合は下の原文を参照してください。

📄 Abstract（原文）

In 2021, the global greenhouse gas (GHG) emissions totaled 49.55 gigatons of carbon dioxide equivalent (GtCO2eq), with the transport sector accounting for 15.8% of the total. Among these, road transport was the dominant source. Therefore, reducing carbon dioxide (CO2) emissions from the road transport sector is critical for achieving carbon neutrality in transportation, which requires a high-resolution emissions inventory. However, current CO₂ emission calculations are typically conducted at the national level, limiting spatial accuracy. This study aims to develop a road-level CO₂ emissions inventory across the Republic of Korea. To achieve this, high-resolution traffic volume data is essential. Given the lack of observed traffic data on many roads, we first developed traffic volume estimation models using machine learning algorithms, including Random Forest (RF), LightGBM (LGBM), XGBoost (XGB), and Deep Neural Networks (DNN). The models demonstrated strong performance, with R² values of 0.9404 (MSE: 94,331) in Seoul, 0.9490 (MSE: 26,929) in Daejeon, and 0.8619 (MSE: 40,293) in Incheon. Furthermore, we applied clustering techniques and model diagnostics to construct optimal region-specific and variable-specific models, allowing us to quantify the uncertainty of the estimated traffic volumes. Using emission factors, we estimated road-level CO₂ emissions from the predicted traffic volumes and indirectly derived the uncertainty in CO₂ emissions based on traffic volume uncertainties. Additionally, CO₂ observations from select roadside monitoring sites were used for further validation. In future work, we plan to enhance the traffic volume estimation models and develop a direct CO₂ emissions prediction model. These efforts are expected to support evidence-based policymaking and enable more effective CO₂ emission reduction strategies in the road transport sector.

🔗 Provenance — このレコードを発見したソース

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gxceed は公開メタデータに基づく研究支援データセットです。要約・翻訳・解説は AI 支援で生成されています。 最終的な解釈・検証は利用者が原典資料に基づいて行うことを前提とします。