Climate TRACE, 's werelds meest gebruikte database voor broeikasgasemissies, mede opgericht door de voormalige Amerikaanse vice-president Al Gore, zou de CO2-uitstoot van het stedelijke wegverkeer ernstig kunnen onderschatten, zo blijkt uit een nieuwe studie, die bij de wetenschappelijke en beleidsgemeenschap zorgen oproept over de betrouwbaarheid van de gegevens. Uit het onderzoek, geleid door een team van de Northern Arizona University, blijkt dat in Amerikaanse steden de CO2-uitstoot van voertuigen, gegeven door Climate TRACE, gemiddeld ongeveer 70% lager is dan in een andere volwassen database, waarbij individuele steden deze zelfs met meer dan 90% onderschatten.
Het onderzoek werd gepubliceerd in het tijdschrift Environmental Research Letters en werd geleid door Kevin Gurney, professor aan de School of Informatics, Computing and Network Systems aan de Northern Arizona University. Het onderzoeksteam concentreerde zich op het onderdeel van Climate TRACE over de emissies van wegvoertuigen in de stad, vergeleek systematisch de schattingsmethoden en resultaten ervan en valideerde deze met de "Vulcan" database voor snelwegemissies die lange tijd door het team van Gurney was gebouwd. De Vulcan-database is gebaseerd op officiële verkeersstatistieken en gegevens over brandstofverbruik en maakt gebruik van gestandaardiseerde methoden om de CO2-uitstoot van de verbranding van fossiele brandstoffen op stedelijke wegen nauwkeurig te karakteriseren.
Volgens Bilal Aslam, co-auteur van het artikel en postdoctoraal onderzoeker aan de school, hebben de emissiegegevens van de Vulcan-snelweg zelf een onzekerheid van ongeveer 14%, maar dit is veel kleiner dan het enorme verschil tussen de twee databases deze keer. Uit een directe vergelijking van de CO2-emissies van voertuigen in 260 Amerikaanse steden blijkt dat de schattingen van de stedelijke wegenemissies van Climate TRACE gemiddeld 70% lager zijn dan die van Vulcan. Een andere co-auteur, onderzoeker Pawlok Dass, voegde eraan toe dat in steden als Indianapolis en Nashville de emissiegegevens van Climate TRACE ruim 90 procent lager waren dan die van Vulcan.
Het onderzoeksteam is van mening dat deze systematische onderschatting waarschijnlijk niet beperkt is tot Amerikaanse steden en ook kan voorkomen in schattingen van stedelijke emissies in andere landen en regio’s. Bovendien vond het team van Gurney ook een soortgelijke onderschatting van de CO2-uitstoot in een eerdere analyse van de emissiegegevens van Climate TRACE-emissies van elektriciteitscentrales. De superpositie van meerdere resultaten heeft ertoe geleid dat onderzoekers bredere vragen hebben gesteld over dit mondiale klimaatmonitoringsysteem dat afhankelijk is van de snelle ontwikkeling van kunstmatige intelligentietechnologie.
Climate TRACE is een project dat gebruik maakt van satellietteledetectie, big data en kunstmatige intelligentietechnologie om de mondiale uitstoot van broeikasgassen met hoge resolutie te volgen en te schatten. De afgelopen jaren hebben steeds meer overheden en steden deze gegevens gebruikt als een belangrijke basis voor het formuleren van klimaatbeleid en het evalueren van de voortgang op het gebied van emissiereductie. In deze studie concentreerde het team van Gurney zich op het onderzoeken van het algoritmepad en de gegevensbronnen van het project voor de emissies van stedelijke voertuigen, en wees erop dat als de emissies van belangrijke sectoren systematisch worden onderschat, dit rechtstreeks van invloed zal zijn op de nauwkeurigheid van de formulering en beoordeling van de emissiereductiedoelstellingen door de stad.
Gurney zei dat de CO2-emissies van stedelijke voertuigen zo'n groot deel van de totale CO2-voetafdruk van een stad uitmaken, dat alle opkomende 'hightech'-emissiegegevens rigoureus moesten worden onderzocht. Hij benadrukte dat hoewel nieuwe methoden op basis van kunstmatige intelligentie “veelbelovend” zijn, het gebruik van dergelijke gegevens rechtstreeks voor beleidsontwikkeling bij gebrek aan transparantie, onafhankelijke verificatie en adequate peer review misleidende signalen naar beleidsmakers en het publiek zouden kunnen sturen. Volgens hem suggereren de huidige resultaten dat Climate TRACE-gegevens meer dan de helft van de CO2-uitstoot van fossiele brandstoffen in Amerikaanse steden aanzienlijk kunnen onderschatten.
De auteurs van het onderzoek wezen erop dat kunstmatige intelligentie het potentieel heeft om in de toekomst een belangrijk instrument te worden voor milieumonitoring, maar alleen als het wordt gebruikt binnen een rigoureus wetenschappelijk kader. Dit betekent dat algoritmische aannames, gegevensbronnen en onzekerheden transparant moeten zijn en moeten worden getoetst aan traditionele, langer geteste emissie-inventarissen. Alleen op deze manier kunnen AI-gestuurde monitoringsystemen echt geloofwaardige ondersteuning bieden aan het klimaatbeleid, in plaats van nieuwe blinde vlekken te creëren.
Met het oog hierop doet het document een aantal verbetersuggesties voor Climate TRACE, waaronder: het verder versterken van de koppeling en vergelijking met officiële energie- en transportstatistieken; het vaststellen van meer gedetailleerde kalibratieparameters voor verschillende afdelingen en regio's; en de introductie van een onafhankelijk onderzoeksteam dat regelmatig audits en methodologische evaluaties uitvoert. Het onderzoeksteam is van mening dat dit niet alleen te maken heeft met de nauwkeurigheid van een enkele database, maar ook met de manier waarop overheden hun emissiereductiebudgetten inrichten en prioriteit geven aan welke emissie-‘hotspots’ ze moeten controleren.
“We zullen nooit in staat zijn de emissies met 100% nauwkeurigheid te kwantificeren, maar we hebben de verantwoordelijkheid om ervoor te zorgen dat de gegevens die aan beleidsmakers en het publiek worden verstrekt statistisch onbevooroordeeld zijn en voldoen aan de strengste wetenschappelijke normen die beschikbaar zijn.” zei Gurney toen hij sprak over de betekenis van het onderzoek. Hij waarschuwde dat als er systematische vertekeningen in de emissiegegevens voorkomen, dit de besluitvorming zou kunnen misleiden en het publieke vertrouwen in de mogelijkheden voor klimaatbeheer zou kunnen ondermijnen.
Gurney's onderzoekscarrière duurt al meer dan twintig jaar en hij houdt zich al geruime tijd bezig met de verfijnde kwantificering van de uitstoot van broeikasgassen. De Vulcan- en Hestia-projecten die hij leidt, hebben een belangrijke invloed in de Amerikaanse academische en beleidskringen. Met financiering van meerdere federale agentschappen hebben deze twee programma's een rasterkaart voor de uitstoot van broeikasgassen opgesteld die de hele Verenigde Staten bestrijkt, waarbij de uitstoot wordt gedetailleerd tot aan individuele elektriciteitscentrales, stadsblokken en zelfs specifieke wegen, en instrumenten worden geboden voor het identificeren van 'hotspots' met hoge emissies en het formuleren van gedifferentieerde plannen voor emissiereductie. Vergelijking van relevante onderzoeken met atmosferische observatiegegevens laat zien dat deze emissieschattingen goed overeenkomen met de daadwerkelijke monitoringresultaten.
Momenteel eisen landen steeds vaker emissiegegevens met een hoge resolutie bij het uitvoeren van hun verplichtingen op het gebied van emissiereductie, wat ook de snelle opkomst heeft veroorzaakt van projecten als Climate TRACE, die afhankelijk zijn van AI en teledetectietechnologie. De databias die in dit onderzoek aan het licht komt, laat echter zien dat we, terwijl we ‘nieuwe’ technologie en ‘snelle’ monitoring nastreven, de waarde van het traditionele statistische systeem en de basisvereisten van wetenschappelijke processen niet kunnen negeren. Het onderzoeksteam roept op tot nauwere samenwerking en wederzijdse verificatiemechanismen tussen innovatieve methoden en volwassen inventarissen om ervoor te zorgen dat het klimaatbeleid gebaseerd is op de meest betrouwbare feiten die mogelijk zijn bij het bouwen van een mondiaal emissiemonitoringsysteem in de toekomst.