Surveillance des émissions de CO2 sur route par des scientifiques chinois

Des chercheurs chinois ont développé un cadre hybride permettant de surveiller les émissions de dioxyde de carbone en temps réel sur les routes, atteignant une précision impressionnante de 93 %. Cette avancée a été révélée dans un article publié dans la revue Sustainable Cities and Society.
Le système est actuellement testé à Shenzhen, dans la province du Guangdong, et pourrait être utilisé dans d'autres villes pour aider à évaluer et à promouvoir la réduction des émissions de CO2 sur les routes urbaines.
L'augmentation des émissions de CO2 liées à l'expansion urbaine pose des défis concernés par la régulation climatique, la santé publique et la quête de la neutralité carbone.
Selon Wang Li, auteur de l'étude et chercheur à l'Institut de recherche en information aérospatiale de l'Académie chinoise des sciences, les inventaires d'émissions traditionnels manquent souvent de résolution spatiale, ce qui complique la détection des variations dans les émissions.
Wang souligne que cette résolution limitée rend difficile l'attribution précise des sources d'émissions, rendant encore plus compliqué le processus de compréhension des facteurs qui les déclenchent.
Le cadre présenté par Wang et son équipe combine l'intelligence artificielle panoptique avec un système d'observation mobile, permettant de prédire la concentration de CO2 avec une résolution de 30 mètres, ce qui est essentiel pour l'analyse des émissions.
Ce développement combine des caméras panoramiques, des analyseurs de gaz à effet de serre de haute précision et des capteurs météorologiques pour collecter des données sur divers facteurs influençant les émissions de CO2 lors de sondages sur le terrain.
L'équipe a non seulement atteint une précision d'identification supérieure à 93 % pour les sources d'émission, mais a également pu quantifier l'impact d'éléments comme le trafic, l'usage des sols et les conditions climatiques.
Wang a déclaré que cette technique représente une innovation dans l'intégration de l'IA pour des systèmes de suivi multidimensionnels du carbone, tout en s'inscrivant dans une démarche d'assimilation des approches conventionnelles de mesure des émissions.
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