Space Apps 2020 チャレンジカテゴリー訳 - SpaceApps Japan ブログ
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原文 https://2020.spaceappschallenge.org/challenges/inform/carbon-footprint/details
概要：
あなたのチャレンジは、二酸化炭素の供給源と吸収源をマッピングしようとしている科学者を助けるために、地域の二酸化炭素排出源を特定し、様々な人間活動からの二酸化炭素大出量を推測することです。変化している世界に適応しようとする決意を伝え、未来への計画を作る政策決定者を助けることは、どうすれば出来るのでしょうか？
背景：
二酸化炭素、メタン、およびその他の温室効果ガス（GHG）は、過去、現在、および将来の気候に大きな影響を与える世界の放射線収支への重要なインプットです。これらのガスは、大気、海洋（炭素ガスの溶解による）、植物（光合成と呼吸による）の間で交換されます。これらのガスはまた、化石燃料の燃焼、農業目的での土地の開墾、食料の生産と消費、商品・材料・建物・道路の製造などの人間の活動、および運輸部門によって排出されます。
特定の人間の活動によって大気中に放出されるGHGの量は、カーボンフットプリント（「CO2の算出」）として知られています。このフットプリントは、個人、家族、組織またはグループ、あるいは国全体で定義できます。カーボンフットプリントは通常、メタン（CH4）やその他の温室効果ガスを相当する量の二酸化炭素（CO2）に変換して、CO2の重量（トン）として測定されます。人間活動による世界規模のカーボンフットプリントはリモート測定によりよく知られています。しかし、関係者間の複雑な相互作用に関する知識や「現場」のデータやが不十分なため、地域～国レベルでのカーボンフットプリントははるかに不確実です。
現在、多くの衛星が CO2やCH4を観測しており、将来的にはさらに多くのプラットフォームが展開される予定です。発電所、天然ガスの操業、大規模な森林破壊や森林火災などのGHGのローカルな排出源は、衛星からのGHGデータを使用して検出できます。最近の研究では、これらの排出源のうちのごく一部からの排出量が定量化されていますが、これらの事例研究はまだ共通の枠組みが出来るほど一般化されてはいません。二酸化炭素排出源にはそれぞれ固有の特徴があり、調査できる発生源は他にもたくさんあります。
あなたのチャレンジは、1）発電所、交通、火災、森林破壊イベント、石油/ガスの抽出および処理活動など、GHGの地域の発生源を特定すること、2）これらの地域～国レベルでの活動の二酸化炭素排出量を定量化すること、3）市民にその二酸化炭素排出量を認識させることです。あなたのプロジェクトは、世界が私たちの地球システム上の人間の足跡をよりよく理解し、気候の傾向を特定し、および/または将来の変化を予測する地球システムモデルを開発およびテストするのに役立ちますか？政策立案者が脱炭素化の方針と行動の有効性を評価し、国の排出インベントリを検証し、および/または温室効果ガス排出削減の公約を満たすための進捗状況を追跡するのを支援できますか？
考慮項目の例：
- 排出源のカーボンフットプリントを計算するために、視覚化またはインタラクティブなアプリケーションを作成することを決定できます。さまざまな人間の活動の二酸化炭素排出量に関する教育メッセージを効果的に提示しながら、視覚化を可能な限りインタラクティブでユーザーフレンドリーに保つ機能はありますか？
- カーボンフットプリントの計算法の背後にあるデータの質やロジックに関する文書や可視化のための手がかりを提供することができます（必須ではありません）。
- アプリケーションプログラミングインターフェイス（API）を提供して、他の人があなたのデータを他のデータと組み合わせることができるようにすることができます。
- 宇宙機関からのデータを使用しなければなりません。可能な場合は、地上局やその他のセンサーからデータを取得することもできます。さらに、国内または世界の在庫からの排出量データを使用することができます。
- 研究と新しいデータストリーム、または様々なソースからの地理空間データを統合して、革新的なサービスを一般に提供するにはどうすればよいでしょうか。
- 衛星データには考慮すべき欠陥がある可能性があるため、単一の測定値だけを信頼しないでください。衛星データの意味とさまざまなソースからのデータ品質の違いについて、一般の人々の理解をどのように高めることができますか？
- 光学画像（Landsat可視画像、MODISなど）と微量ガス測定（OCO-2 / 3、GOSAT / -2、TROPOMIなど）を組み合わせたプロジェクトが最も役立ちます。複数のデータセットからの情報を組み合わせるプロジェクトは、単一のデータセットに焦点を当てたプロジェクトよりも有益です。
- 科学者や政策立案者にとって最も役立つために、排出量の推定値には、ユーザーがそれらをどれだけ信頼すべきか（つまり、推定値に関連する不確実性）を含める必要があります。
- あなたのプロジェクトが提供する情報を科学界と政策界の両方がどのように使用して、地球システム上の人間のカーボンフットプリントをよりよく理解し、気候変動へのさらなる貢献を減らすことができるでしょうか？
