Advanced Greenhouse Gas Predictions: Leveraging Ecosystem-Specific Analyses at ICOS sites using ML Models

日本語

本論文は、機械学習モデルを用いてICOS観測サイトにおける温室効果ガス（GHG）濃度を予測する手法を提案する。生態系タイプごとに特化した分析を行い、予測精度を向上させる。気候変動モニタリングと炭素会計への応用が期待される。

English

This paper proposes machine learning models to predict greenhouse gas concentrations at ICOS sites, leveraging ecosystem-specific analyses to improve accuracy. It contributes to climate monitoring and carbon accounting applications.

日本のGX文脈において

日本では、森林や農地など生態系別のGHG排出・吸収量の推定が精度向上の課題となっている。本手法は、日本の観測サイトや排出インベントリにも応用可能であり、SSBJや有報での開示データの裏付けとして有用。

In the global GX context

Globally, ICOS is a key infrastructure for GHG monitoring. This ML-based approach enhances predictive capabilities for ecosystem-specific fluxes, supporting climate reporting under frameworks like the Global Stocktake and scientific validation for corporate carbon accounting.