ネットゼロ航空CO2経路の気候モデリングのための排出インベントリ

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

🔬研究者:Use this dataset for climate modeling and scenario analysis of aviation emissions and their climate impact.

🏢実務担当者:Aviation companies can use these inventories to understand potential emissions outcomes under different net-zero strategies.

🏛政策担当者:Informs policy design for aviation decarbonization, including technology incentives and contrail management.

このデータセットには、NERC MAGICAプロジェクト（NE/Z503836/1）のために航空システムモデルAIM2015を用いて生成された、世界の航空排出インベントリが含まれています。排出インベントリは、2015年、航空CO2排出削減政策がない2050年ベースライン、および2050年に正味ゼロCO2排出を異なる方法で達成する4つのシナリオについて生成されています。各正味ゼロシナリオには、次世代航空機エンジンの燃焼器技術に関する想定と、航跡雲回避が広く採用されるかどうかに基づく4つのサブケースがさらにあります。 インベントリは18の個別ファイルで提供されており、以下で構成されています： ・ 2015年のベースラインインベントリ； ・ 航空CO2削減を目的とした政策が適用されない2050年の無政策シナリオ； ・ 2050年の各正味ゼロシナリオ（SAF、水素、DAC、需要）について： o 希薄燃焼エンジンなし、航跡雲回避なしのシナリオ； o 希薄燃焼エンジンあり、航跡雲回避なしのシナリオ； o 希薄燃焼エンジンなし、航跡雲回避ありのシナリオ；および o 希薄燃焼エンジンあり、航跡雲回避ありのシナリオ。 各ファイル内では、気候モデリングに関心のある9つの変数についてグリッド化された排出量が提供されています： ・ 燃焼されたケロシン（kg、SAFを含む総量）、および燃焼されたケロシンSAF（kg）。これらは排出係数を介してケロシン燃焼からのCO2、H2O、SOxの位置を直接推定することも可能にします； ・ 燃焼された水素（kg）。これも排出係数を介して水素航空機燃焼からのH2Oを直接推定することを可能にします； ・ 生成されたNOx（kg、全燃料由来）； ・ 生成されたnvPM（g、全燃料由来）； ・ vPM（硫酸塩成分、g、全燃料由来）； ・ vPM（未燃炭化水素およびエンジンオイル成分、g、全燃料由来）； ・ ケロシン航空機による3D飛行距離（km）；および ・ 水素航空機による3D飛行距離（km）。 各ケースにおいて、変数は緯度、経度、高度、月、日内時間帯でグリッド化されており、1度×1度×2,000フィート×月×6時間UTCビンの解像度です。ファイルはnetCDF形式で提供されていますが、同じデータ（1度×1度×2,000フィート×月×6時間UTC時間ビン）を含むcsvファイルも著者からリクエストに応じて入手可能です。

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。

This dataset contains global aviation emissions inventories generated using the aviation systems model AIM2015 for the NERC MAGICA project ( NE/Z503836/1 ). Emissions inventories are generated for 2015, for a 2050 baseline with no aviation CO2 emissions mitigation policy, and for four different scenarios which reach net zero CO2 emissions in 2050 in different ways. Each net zero scenario additionally has four sub-cases based on assumptions about combustor technology in the next generation of aircraft engines, and whether contrail avoidance is widely adopted.  Inventories are provided in eighteen separate files, comprising: ·       A baseline inventory for 2015; ·       A no-policy scenario for 2050, in which no policies aimed at reducing aviation CO2 are applied; ·       For each of the net zero scenarios (SAF, Hydrogen, DAC, Demand) in 2050: o   A scenario with no lean burn engines and no contrail avoidance; o   A scenario with lean burn engines and no contrail avoidance; o   A scenario with no lean burn engines and contrail avoidance; and o   A scenario with both lean burn engines and contrail avoidance. Within each file, gridded emissions are provided for nine variables of interest to climate modelling: ·       Kerosene burnt (kg, total including SAF), and kerosene SAF burnt (kg) which also allow direct estimation of the location of CO 2 , H 2 O and SOx from kerosene combustion via emissions factors; ·       Hydrogen burnt (kg), which also allows direct estimation of hydrogen aircraft combustion H 2 O via emissions factors; ·       NOx produced (kg, from all fuels); ·       nvPM produced (g, from all fuels); ·       vPM (sulphate component, g, from all fuels); ·       vPM (unburnt hydrocarbons and engine oil component, g, from all fuels); ·       3D Distance flown by kerosene aircraft (km); and ·       3D Distance flown by hydrogen aircraft (km). In each case, variables are gridded by latitude, longitude, altitude, month and daily time bin, at 1 degree x 1 degree x 2,000 ft x month x 6-hour UTC bin resolution. Files are provided in netCDF format, but csv files containing the same data (at 1 degree by 1 degree by 2000ft by month and 6-hour UTC time bin) are also available from the authors on request.  

• Zenodo https://zenodo.org/records/20395303first seen 2026-05-27 04:13:40 · last seen 2026-06-03 04:22:33