コペルニクスデータスペースエコシステム（CDSE）エンドユーザーの環境影響の定性的・定量的分析のための方法論

Unofficial AI-generated summary based on the public title and abstract. Not an official translation.

🔬研究者:Provides a structured methodology for assessing environmental impacts of data platforms, useful for further empirical studies.

🏢実務担当者:Offers a framework for organizations to measure and reduce the carbon footprint of their data operations.

🏛政策担当者:Highlights the need for standardized environmental impact assessments for digital infrastructure, informing policy on sustainable data ecosystems.

Copernicus Data Space Ecosystem（CDSE）は、地球観測データへのアクセスを、従来のダウンロード中心のアプローチに代わり、クラウドベースのマルチアクセスサービスへと変革した。2024年までに、CDSEは科学、機関、商業セクターにわたる29万人以上のユーザーに78PB以上のデータを提供した。しかしながら、この急速な拡大は、データ伝送、保存、処理の環境影響により、持続可能性に関する疑問を提起する。本研究は、CDSEの環境影響に対するエンドユーザーの貢献を評価し、バリューチェーン全体の排出量を削減する戦略を探求する。 本アプローチは、3つのフェーズにわたる質的・量的分析を組み合わせる： フェーズ1 – 準備と検証 最初のフェーズでは、研究の範囲を定義し、ユーザーの類型（科学者、産業界、機関、スタートアップ）を検証し、方法論的基準を確認し、調査およびインタビューのためのツールを開発する。 フェーズ2 – データ収集とユーザー洞察：データは3つの補完的なチャネルを通じて収集される： 多様な類型を対象としたGDPR準拠のアンケート 意思決定プロセスと持続可能性のトレードオフを把握するための詳細な議論 既存のデータソース：文献調査、統計レポート、CDSEプラットフォームからの運用データを用いて、ダウンロード量、計算操作、保存パターンを定量化する。 フェーズ3 – 影響計算とモデリング 影響は、データ転送（ネットワークトラフィック）、データ処理（計算タスク）、データ保存（バックアップと保持を含む）の3つの主要領域を調査することにより、各CDSEエンドユーザータイプについて評価される。クラウドホスティングとオンプレミスシステムの両方が分析される。 計算プロセスは、以下の主要な入力の収集から開始される： クラウドリソース消費：CDSEの運用およびクラウドプロバイダーからのデータ（計算、保存、データ転送）。 使用されるインスタンスの技術仕様：CPU、GPU、メモリ、ストレージタイプ、PUEなど。 ユーザー行動データ：調査およびインタビューを通じて収集され、データ量、実行される処理の種類、データが保存される期間、冗長化対策、第三者の関与を考慮する。 本方法論は、Cloud Carbon Footprintアプローチと、クラウドサービスおよびデータセンターの環境影響を評価するための確立された基準を、Copernicus向けに特別に調整したものである。この評価は2つの排出を対象とする： サーバーおよびストレージデバイスの製造と保守に関連する具現化排出 製造排出量 ×（使用時間 ÷ 寿命）×（予約リソース ÷ 利用可能リソース）。 データ処理中のリソース使用によって引き起こされる運用排出 時間 × 総コンポーネント電力 × 効率 × 電力炭素原単位。 計算では、定量的データ、標準ガイドライン、確立された方法論、およびEcoInvent、EEA、Negaoctet、Resilioなどのデータベースを使用する。 これを補完するものとして、欧州のガイドラインと基準に従った多基準LCAアプローチが、包括的な視点を提供する。考慮される主要な指標は、電力消費、GHG排出量、一次エネルギー消費（総エネルギー需要を把握するため）、水消費量（冷却およびインフラに関連）、および非生物資源の枯渇（ハードウェアの原材料採取の影響）である。 代表的な結果を得るために、サンプリングされた類型は、平均フットプリント、CDSE登録データ、インフラの場所、保存および処理シナリオなどの要因を用いて全ユーザーに外挿される。 本研究は以下を提供する： 各エンドユーザータイプのカーボンフットプリント ユーザータイプおよびインフラにおけるホットスポットの特定 排出削減の推奨事項

AI 翻訳（deepseek-v4-flash）。 正確を期す場合は下の原文を参照してください。

The Copernicus Data Space Ecosystem (CDSE) has transformed Earth Observation data access cloud-based, multi-access services, replacing traditional download-heavy approaches. By 2024, CDSE provided over 78 PB of data to more than 290,000 users spanning scientific, institutional, and commercial sectors. This rapid expansion, however, raises sustainability questions due to the environmental impact of data transmission, storage, and processing. This study evaluates end-user contributions to the CDSE's environmental impact and explores strategies to reduce emissions across the value chain.The approach combines qualitative and quantitative analysis across 3 phases:Phase 1 – Preparation and ValidationThe first phase involves defining the scope of the study, validating user typologies (scientists, industry, institutions, start-ups), confirming methodological standards, and developing tools for surveys and interviews.Phase 2 – Data collection and user insights: Data will be gathered through 3 complementary channels:A GDPR-compliant questionnaire targeting diverse typologiesIn-depth discussions to capture decision-making processes and sustainability trade-offs.Existing data sources: Bibliographic research, statistical reports, and operational data from CDSE platforms to quantify download volumes, compute operations, and storage patterns.Phase 3 – Impact calculation and modellingImpacts will be evaluated for each CDSE end-user type by examining 3 main areas: data transfer (network traffic), data processing (computing tasks), and data storage (including backup and retention). Both cloud hosting and on-premises systems will be analyzed.The calculation process commences with the collection of key inputs, which include:Cloud resource consumption: Data from CDSE operations and cloud providers (compute, storage, data transfer).Technical specification of instances used: CPU, GPU, memory, storage type, PUE, etc.User behavior data: Collected via surveys and interviews, considering the amount of data, the types of processing performed, how long data is stored, redundancy measures, and involvement of third parties.Our methodology is adapted from the Cloud Carbon Footprint approach and established standards for assessing the environmental impact of cloud services and data centers, tailored specifically for Copernicus. This evaluation covers 2 emissions:Embodied Emissions related to manufacturing and maintaining servers and storage devicesManufacturing emissions × (usage time ÷ lifespan) × (reserved resources ÷ available resources).Operational Emissions caused by resource use during data processing.Time × total component power × efficiency × electricity carbon intensity.The calculation uses quantitative data, standard guidelines, established methodologies, and databases such as EcoInvent, EEA, Negaoctet, and Resilio.Complementing this, a multicriteria LCA approach, following European guidelines and standards, offers a comprehensive view. Key indicators considered are electricity consumption, GHG emissions, primary energy consumption (to capture total energy demand), water consumption (linked to cooling and infrastructure) and abiotic resource depletion (impact of raw material extraction for hardware).To achieve representative results, sampled typologies are extrapolated to all users using factors such as average footprint, CDSE registration data, infrastructure location, and storage and processing scenarios.The study will provide:Carbon footprint for each end-user typeHotspot identification in user types and infrastructureEmission reduction recommendations

• openalex https://doi.org/10.5194/egusphere-egu26-17776first seen 2026-08-02 16:56:20