This paper develops a tool for esti

This paper develops a tool for estimating energy-related CO2 emissions from the world's cities based on
regression models. The models are developed considering climatic (heating-degree-days) and urban
design independent variables. The tool is applied on 3646 urban areas for estimating
impacts on urban emissions of a) global transitioning to Electric Vehicles, b) urban density
change and c) IPCC climate change scenarios. Results show that urban density decline can lead to significant
increase in energy emissions (upto 346% in electricity & 428% in transportation at 2% density
decline by 2050). Among the IPCC climate scenarios tested, A1B is the most effective in reducing growth
of emissions (upto 12% in electricity & 35% in heating). The tool can further be improved by including
more data in the regression models along with inclusion of other relevant emissions and climatic
variables.
©

Kết quả (Việt) 2:

Giấy này phát triển một công cụ cho việc ước tính lượng khí thải CO2 năng lượng liên quan đến từ các thành phố trên thế giới dựa trên
mô hình hồi quy. Các mô hình được được phát triển xem xét khí hậu (nhiệt độ-ngày) và đô thị
thiết kế các biến độc lập. Công cụ này được áp dụng trên 3646 khu vực đô thị để ước lượng
tác động vào lượng khí thải đô thị của một) đang chuyển đổi toàn cầu cho xe điện, b) Mật độ đô thị
thay đổi và c) kịch bản biến đổi khí hậu IPCC. Kết quả cho thấy rằng sự giảm sút mật độ đô thị có thể dẫn đến ý nghĩa
tăng phát thải năng lượng (tối đa 346% trong điện & 428% về vận chuyển ở mức 2% mật độ
suy giảm vào năm 2050). Trong số các kịch bản khí hậu IPCC thử nghiệm, A1B là hiệu quả nhất trong việc giảm tốc độ tăng trưởng
của lượng khí thải (tối đa 12% trong điện & 35% trong sưởi ấm). Công cụ này có thể tiếp tục được cải thiện bằng cách bao gồm
nhiều dữ liệu trong mô hình hồi quy cùng với bao gồm các khí thải khác có liên quan và khí hậu
biến.
©