中国の「歴史的な」石炭使用量の減少はバロニー

2015年12月に北京のスモッグで満たされた交差点にある車。画像:Mark Schiefelbein / AP

やめようとし続ける喫煙者のように、誰も見ていないと思ったときにドラッグをこっそり持ち込むように、中国はゆっくりと石炭から離れています。昨年の冬、中国政府は、2014年に石炭消費量が2.9%減少したことを示す予備統計 発表しました。しかし、その数字は、中国の石炭使用量と炭素排出量の急速な減少についての真実を曖昧にしている可能性があります。

今週NatureClimate Changeで発表された研究では、2014年の中国の「歴史的な」石炭消費量の削減が実際に何を意味していたかを詳しく調べています。中国国家統計局が2.9%の数値を報告したとき、国際エネルギー機関はそれを使用して、中国の全体的な炭素排出量が1.5%減少したと推定しました。中国は世界の炭素排出量のほぼ3分の1を占めているため、これにより人類の総二酸化炭素排出量は0.2%減少しました。進捗!

まあ、正確ではありません。CICEROの上級気候経済学研究者であるJanIvar Korsbakkenが指摘するように、国が重量で消費する石炭の量の削減は、必ずしも排出量の削減につながるわけではありません。これは、石炭のエネルギー含有量も考慮する必要があるためです。一部の石炭は、他の石炭よりも炭素が豊富です。中国の場合、2014年の石炭消費量は2.9%減少しましたが、全体的なエネルギー密度は上昇しました。

それはあなたの全体的な食物摂取量を減らすことによって体重を減らそうとするようなものですが、その過程で、果物と野菜をチーズとチョコレートと交換します。Korsbakkenと彼の共著者がこの詳細を考慮に入れたとき、彼らは中国の炭素排出量が実際に2014年に0.8%増加したことを発見しました。

「ここでのサブテキストは、報告された排出量と実際の排出量の間に実質的な違いがあるかどうかです」と、研究に関与しなかったスタンフォード大学の地球科学者、ロブ・ジャクソンは電子メールでギズモードに語った。「2014年に中国の石炭使用量が2.9%減少したとしても、これをCO2排出量の同様の減少と同一視することはできません。」

中国は、エネルギー使用量の報告に関しては優れた実績がありません。その統計は定期的に改訂されており、多くの場合、途方もないギャップのある穴が含まれています。しかし、世界の炭素排出量に対する国の大きな影響を考えると、これらの統計は非常に重要です。たとえば、昨年の秋 、中国が政府が以前に主張したよりも最大17%多い石炭を燃やしていることが明らかになりました。これは、米国の年間総石炭消費量の70%に相当します。中国は、20%の許容誤差で気候賞を受賞していません。

明るい話をすると、中国の全体的な石炭使用量は実際に減少しているようです。国は2015年にさらに急激な石炭削減(3.7%)を報告し、Korsbakkenと彼の同僚は、「2014年の石炭使用の停滞は現実的であり、少なくとも短期的な傾向の始まりである可能性が高い」と結論付けています。同時に、中国は風力と太陽光技術に大規模な投資を続けています。

問題は、中国が昨年12月にパリで行った野心的な気候変動の公約 に応えるのに十分な速さで脱炭素化できるかどうかです。そして、私たちがそれを読んだら、私たちの残りがそれを信じることができるかどうか。

[ネイチャークライメートチェンジh / tクライメートセントラル]

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データ製品は何をしますか?AI /機械学習は何をしますか?データ関連のタスク、これは大きな頭痛の種ですか?多くの人が疑問に思うかもしれません。私たちはデータプロダクトマネージャーの仕事に飛びついた人でもあります。元々はデータという言葉を聞いたばかりですが、私はとても怖いです。グースバンプがありますこの記事では、このイベントがやりがいのあるものであることを共有したいと思います(しかし楽しいです!)とにかく、私たちの使命は何ですか?そしてフィニッシュラインに到達する前に データプロダクトマネージャーになる前は、セラー向けのプラットフォームであるスクエアセラーセンターのNocNocでアソシエイトプロダクトマネージャーとしてこの分野での最初の仕事を始めました。これは、製品の小さな機能の処理から始まります プロモーションの作成 注文管理 仕事の範囲が継続的に拡大し始めるまで (すぐに)私がほぼ全域の所有者であることに再び気付くまで、売り手側で製品を製造してから1年後、NocNocは大規模なチーム変革の時代に入り、新しいチーム、つまりデータチームが成長しました。クロスファンクショナルチームで4つのポジションが連携します。これは、私たちが受け取ったデータ製品チームの最初のミッションです。問題が発生したとき、それは非常に残酷だと感じました。NocNocには数十万のSKUがありますが、各顧客が気に入った製品を見つけるにはどうすればよいでしょうか。一人一人が違う心を持っているので そして、顧客の数と増え続ける製品の数とともに 徐々に 製品を1つずつ選択して各ユーザーに提示することはできません。したがって、製品の推奨とパーソナライズを行うために機械学習を使用する必要があります。しかし、私たちは製品であるため、これまで機械学習の知識がありませんでした。そのため、どの機械学習を使用するかについて、多くの質問が頭に浮かびます。それはどのように機能しますか?データ側の製品であるためには、それがどのように機能するかをどの程度理解する必要がありますか?そして、この知識を持って、チームのメンバーと話をしますか?それで、製品はうまく出ますか?データプロダクトマネージャーの役​​割の最初のステップ、新しいチームの最初のキックオフ、先輩と一緒に座り、チームのビジョン、実行するプロジェクト、作業の分割に関する情報を収集することから始めます。とにかく、最初はただ座って聞くのは難しいことではないと思いましたが、結論として、最初のセッションに入った後、耳が完全に消えました。誰もが専門用語で話し合う データエンジニアは、データインフラストラクチャの隅にある懸念事項と障害を、使用されているサービスの10の名前とともに説明します。それぞれの名前は、サービスの機能が何であるかはわかりません。データサイエンティストは、推奨モデルとは何かを説明します。に基づく。「これを行うには、次の原則を使用します。協調フィルタリングですが、それがコンテンツベースのフィルタリングである場合は…」(新しいスターに夢中になっていると想像してみてください。他の人が普通について話すこと 聞こえないのは私たち一人だけです、ハハ)。それまでの間、記事を見つけたり、ウェブサイトで読んだり、YouTubeを視聴したり、コースを追加したりしてください。少なくとも会議の時間はみんなに追いつくことができるといいのですが 最初のプロジェクト?…顧客の行動に応じて何か良いことをする 家具を探す時間 またはさまざまな製品 NocNocのウェブサイトでは、彼は常に製品を念頭に置いています。したがって、顧客が探しているものは、見た目または似ている必要があります。あなたが見ている部分で したがって、私たちのチームはその機能を考慮します そのため、この類似製品推奨モデルのロジックを再調整し、A / Bテストを実行して、古いロジックと新しいロジックを比較しようと思いました。それほど難しくはありませんが、チームが類似製品推奨の解凍を開始すると、この類似製品推奨システムの問題を理解する前に、3つの課題があり、四半期はほぼ終わりました。しかし、問題を1つずつクリアした後、いくつかのA / Bテストを実行し、A / Bテストの結果から、新しいロジックによってカートへの追加率が大幅に増加しないことが明らかになりました。(重要なことに)それに投入された労働力は返された結果と一致しなかったと結論付けました._。

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