Оценка и пути снижения неопределенности при учете выбросов и поглощений парниковых газов

Обложка

Цитировать

Полный текст

Аннотация

Обоснование: Как известно, транспортная отрасль – один из крупных источников эмиссии парниковых газов, и, неизбежно подвергается влиянию экологической повестки.

Цель: Оценка неопределенности и разработка путей снижения неопределенности при учете выбросов и поглощений парниковых газов.

Метод: Анализ статистических причин неопределенности при измерении и учете выбросов и поглощений парниковых газов, а также анализ литературных источников предложены пути снижения неопределенности.

Результаты: Выявлены источники неопределенности, полученные при учете выбросов или поглощений парниковых газов при реализации плана адаптации к изменениям климата в области транспорта. При этом выделены объективно обусловленные причины неопределенности, связанные с недостатками данных, используемых моделей и анализируемых выборок, а также причины неопределенности, основанные на субъективных предпосылках. Сформулированы пути снижения неопределенности, основанные на улучшении концептуализации, совершенствовании модельной структуры, повышении репрезентативности данных, а также использовании более точных методов измерения.

Заключение: Пути снижения неопределенности при реализации плана адаптации к изменениям климата в области транспорта, основанной на субъективных параметрах, заключаются во внедрении адаптивного управления и развитии обучения, как итеративного процесса, так как обучение становится ключевым компонентом деятельности в условиях меняющегося климата.

Об авторах

Расул Гумерович Ахтямов

Петербургский государственный университет путей сообщения Императора Александра I

Автор, ответственный за переписку.
Email: ahtamov_zchs@mail.ru
ORCID iD: 0000-0001-8732-219X
SPIN-код: 2812-3782

кандидат технических наук, доцент

Россия, Санкт-Петербург

Список литературы

  1. Masson-Delmotte V, Zhai P, Pirani A, Connors SL, et al. IPCC, 2021: Summary for Policymakers. In: Climate Change 2021: The Physical Science Basis. Contribution of Working Group I to the Sixth Assessment Report of the Intergovernmental Panel on Climate Change. Cambridge University Press, Cambridge. 2021. doi: 10.1017/9781009157896.001
  2. План адаптации к изменениям климата в области транспорта. [Plan adaptacii k izmeneniyam klimata v oblasti transporta [Internet]. (In Russ.)]. Ссылка активна на 05.06.2023. Доступно по: https://mintrans.gov.ru/documents/9/11749?type=
  3. Руководящие принципы национальных инвентаризаций парниковых газов МГЭИК, 2006 [IPCC Guidelines for National Greenhouse Gas Inventories, 2006 [Internet]. (In Russ.)]. Доступно по: https://www.ipcc-nggip.iges.or.jp/public/2006gl/russian/index.html Ссылка активна на 05.06.2023.
  4. Cullen AC, Frey HC. Probabilistic Techniques in Exposure Assessment: A Handbook for Dealing with Variability and Uncertainty in Models and Inputs, Plenum: New York. 1999. doi: 10.1002/sim.958
  5. Cohen AC, Whitten B. Parameter Estimation in Reliability and Life Span Models. NY: М.Dekker; 1998. doi: 10.1201/9781003066064
  6. Gelfand AE. Gibbs Sampling, the Encyclopedia of Statistical Sciences. NY: John Wiley and Sons; 1996. doi: 10.1002/0471667196.ess0302.pub2
  7. Zhao Y, Frey HC. Quantification of Variability and Uncertainty for Censored Data Sets and Application to Air Toxic Emission Factors. Risk Analysis. 2004;24(3):1019-1034. doi: 10.1111/j.0272-4332.2004.00504.x
  8. Харламова, А.В., Верех-Белоусова Е.И. Влияние эдафических условий рекультивированных породных отвалов на эффективность снижения их негативного воздействия на прилегающие территории // Безопасность жизнедеятельности. – 2018. – № 10(214). – С. 29-35. [Kharlamova AV, Vereh-Belousova EI. The Influence of Edaphic Conditions of Reclaimed Rock Dumps on the Efficiency of Reducing Their Negative Impact on Adjacent Territories. Bezopasnost' zhiznedeyatel'nosti. 2018;10(214):29-35. (Russ.)].
  9. Pahl-Wostl C. A conceptual framework for analyzing adaptive capacity and multi-level learning processes in resource governance regimes. Global Environmental Change. 2009;19(3):354-365. doi: 10.1016/j.gloenvcha.2009.06.001
  10. Pahl-Wostl C, Craps M, Dewulf A, Mostert E, et al. Social learning and water resources management. Ecology and Society. 2007;12(2):5. doi: 10.5751/es-02037-120205
  11. Medema W, McIntosh BS, Jeffrey PJ. From premise to practice: a critical assessment of integrated water resources management and adaptive management approaches in the water sector. Ecology and Society. 2008;13(2):29. doi: 10.5751/es-02611-130229

Дополнительные файлы

Доп. файлы
Действие
1. JATS XML
2. Рис. Изменение глобальной приземной температуры относительно 1850–1990 годов [1]

Скачать (332KB)

© Ахтямов Р.Г., 2023

Creative Commons License
Эта статья доступна по лицензии Creative Commons Attribution 4.0 International License.

Согласие на обработку персональных данных с помощью сервиса «Яндекс.Метрика»

1. Я (далее – «Пользователь» или «Субъект персональных данных»), осуществляя использование сайта https://journals.rcsi.science/ (далее – «Сайт»), подтверждая свою полную дееспособность даю согласие на обработку персональных данных с использованием средств автоматизации Оператору - федеральному государственному бюджетному учреждению «Российский центр научной информации» (РЦНИ), далее – «Оператор», расположенному по адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А, со следующими условиями.

2. Категории обрабатываемых данных: файлы «cookies» (куки-файлы). Файлы «cookie» – это небольшой текстовый файл, который веб-сервер может хранить в браузере Пользователя. Данные файлы веб-сервер загружает на устройство Пользователя при посещении им Сайта. При каждом следующем посещении Пользователем Сайта «cookie» файлы отправляются на Сайт Оператора. Данные файлы позволяют Сайту распознавать устройство Пользователя. Содержимое такого файла может как относиться, так и не относиться к персональным данным, в зависимости от того, содержит ли такой файл персональные данные или содержит обезличенные технические данные.

3. Цель обработки персональных данных: анализ пользовательской активности с помощью сервиса «Яндекс.Метрика».

4. Категории субъектов персональных данных: все Пользователи Сайта, которые дали согласие на обработку файлов «cookie».

5. Способы обработки: сбор, запись, систематизация, накопление, хранение, уточнение (обновление, изменение), извлечение, использование, передача (доступ, предоставление), блокирование, удаление, уничтожение персональных данных.

6. Срок обработки и хранения: до получения от Субъекта персональных данных требования о прекращении обработки/отзыва согласия.

7. Способ отзыва: заявление об отзыве в письменном виде путём его направления на адрес электронной почты Оператора: info@rcsi.science или путем письменного обращения по юридическому адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А

8. Субъект персональных данных вправе запретить своему оборудованию прием этих данных или ограничить прием этих данных. При отказе от получения таких данных или при ограничении приема данных некоторые функции Сайта могут работать некорректно. Субъект персональных данных обязуется сам настроить свое оборудование таким способом, чтобы оно обеспечивало адекватный его желаниям режим работы и уровень защиты данных файлов «cookie», Оператор не предоставляет технологических и правовых консультаций на темы подобного характера.

9. Порядок уничтожения персональных данных при достижении цели их обработки или при наступлении иных законных оснований определяется Оператором в соответствии с законодательством Российской Федерации.

10. Я согласен/согласна квалифицировать в качестве своей простой электронной подписи под настоящим Согласием и под Политикой обработки персональных данных выполнение мною следующего действия на сайте: https://journals.rcsi.science/ нажатие мною на интерфейсе с текстом: «Сайт использует сервис «Яндекс.Метрика» (который использует файлы «cookie») на элемент с текстом «Принять и продолжить».