A framework for carbon footprint computation and forecasting for Nigeria’s industrial decarbonization plan (NIDP)

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

🔬研究者:A comparative evaluation of four ML models for carbon emission forecasting, with methodological rigor (Granger causality, look-ahead bias avoidance).

🏢実務担当者:Provides a data-driven forecasting tool that can inform corporate decarbonization strategy scenarios and baseline setting.

🏛政策担当者:Demonstrates how ML can enhance industrial decarbonization planning, with clear warning signals for sectoral intervention timing.

本研究は、ナイジェリアの産業CO₂排出量を監視・予測し、同国の2060年ネットゼロ目標を支援するための、機械学習（Machine Learning）主導の枠組み内における予測手法の包括的な比較分析を提示するものである。4つの主要なモデルアーキテクチャ、すなわち重回帰（MLR）、Prophet、サポートベクター回帰、ランダムフォレストを、高度な時系列診断と再帰的予測フレームワークを用いて評価し、それらの予測精度を検証した。方法論の厳密性を確保し、先読みバイアスを軽減するため、特徴量スケーリングは訓練データのみに適合させ、非定常系列は一階差分によって処理し、グレンジャー因果性検定によって検証した。重回帰（MLR）モデルは優れた予測性能を示し（R² = 0.978；平均絶対誤差 = 0.66 Mt CO₂）、ナイジェリアの産業排出量は現在、複雑な確率的循環ではなく、セクター拡大によって駆動される強い決定論的線形軌道に従っていることを示唆している。SVR（再帰的）モデルは標準的な非線形アプローチよりも追跡性能が向上したが（R² = 0.212）、Prophetやランダムフォレストなどの確率的モデルは、サンプルサイズの制約と高頻度の季節性の欠如により、年次データセットで汎化に失敗し、負のR²値を生じた。セクター別診断により、運輸業と電力産業が産業CO₂排出量の主要な駆動要因であることが特定された。Auto-ARIMAベースの再帰的フレームワークを用いてこれらの予測変数を投影し、本研究は、現状維持シナリオの下でナイジェリアの産業CO₂排出量が2025年までに135.65 Mtに達すると予測した。これは歴史的な基準値からの有意な上方乖離を表し、国家産業脱炭素化計画（NIDP）にとって重大な「警告信号」を提供するものである。これらの知見は、運輸の電化と産業用グリッドのグリーン化における標的を絞った介入が、同セクターをパリ協定のコミットメントに再整合させるために緊急に必要であることを浮き彫りにしている。

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。

This study presents a comprehensive comparative analysis of forecasting methodologies within a Machine Learning (Machine Learning)-driven framework for monitoring and predicting Nigeria’s industrial CO 2 emissions in support of the nation’s 2060 net-zero target. Four primary model architectures, Multiple Linear Regression (MLR), Prophet, Support Vector Regression and Random Forest were evaluated using advanced time-series diagnostics and a recursive forecasting framework to assess their predictive fidelity. To ensure methodological rigor and mitigate look-ahead bias, feature scaling was fitted exclusively on training data, while non-stationary series were addressed through first-differencing and validated via Granger causality testing. The Multiple Linear Regression (MLR) model demonstrated superior predictive performance ( R 2 = 0.978 ; Mean Absolute Error = 0.66 Mt CO 2 ), suggesting that Nigeria’s industrial emissions currently follow a strong deterministic linear trajectory driven by sectoral expansion rather than complex stochastic cycles. While the SVR (Recursive) model showed improved tracking over standard non-linear approaches ( R 2 = 0.212 ), stochastic models such as Prophet and Random Forest failed to generalize on the annual dataset, yielding negative R 2 values due to the limited sample size and the lack of high-frequency seasonality. Sectoral diagnostics identified the Transport and Power Industry as the dominant drivers of industrial CO 2 emissions. Utilizing an Auto-ARIMA-based recursive framework to project these predictors, the study forecasts that Nigeria’s industrial CO 2 emissions will reach 135.65 Mt by 2025 under a business-as-usual scenario. This represents a significant upward departure from historical baselines and provides a critical “warning signal” for the National Industrial Decarbonization Plan (NIDP). The findings highlight an urgent need for targeted interventions in transport electrification and industrial grid greening to realign the sector with Paris Agreement commitments.

• crossref https://doi.org/10.3389/fenrg.2026.1717733first seen 2026-07-17 06:12:03 · last seen 2026-07-31 07:23:22
• openalex https://doi.org/10.3389/fenrg.2026.1717733first seen 2026-07-19 05:09:46