机器学习框架绘制全球屋顶增长图，用于可持续能源和城市规划

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　　IIASA 研究人员开发了一种新颖的机器学习框架，用于估算 2020 年至 2050 年全球屋顶面积的增长情况，该框架可以帮助规划可持续能源系统、城市发展和减缓气候变化，并有可能为新兴经济体带来巨大利益。
　　2019 年，全球建筑物消耗了约 18% 的年发电量，并产生了 21% 的温室气体排放到大气中，从而对气候变化产生了重大影响。随着世界人口不断增长，我们将需要更多的建筑物，这反过来又会增加对电力和建筑材料的需求。
　　全球屋顶面积是指全世界所有建筑物屋顶的总表面积。这一测量对于各种目的都很重要，例如安装屋顶太阳能电池板以提供清洁能源、规划城市和研究环境影响。
　　通过了解全球屋顶面积及其未来30年的增长情况，我们可以更好地规划可持续能源系统，改善城市发展，并减少建筑物对气候变化和生物多样性丧失等问题的影响。
　　为了实现这一目标，IIASA 的研究人员开发了一个机器学习框架，该框架使用来自约 7 亿建筑物足迹、全球土地覆盖以及全球道路和人口信息的大数据。
　　他们的框架已发表在《科学数据》杂志上，该框架在五种不同的未来情景下提供了 2020 年至 2050 年屋顶面积增长的估计值。数据涵盖全球约 350 万个小区域。
　　研究人员利用该框架估计，到 2020 年，全球屋顶总面积为 0.25 百万平方公里，而人造建筑面积则为 1.46 百万平方公里。亚洲占比最大，为 0.12 百万平方公里，其次是欧洲，为 0.047 百万平方公里，北美为 0.039 百万平方公里，非洲为 0.02 百万平方公里。
　　到 2050 年，全球屋顶面积预计将增加到 30 万至 38 万平方公里，比 2020 年增加 20% 至 52%。预计非洲的增长速度最快，其屋顶面积可能翻一番。
　　该团队的工作首次根据不同的社会经济路径叙述提供了屋顶面积增长的高分辨率全球估计，并展示了大型地理空间数据集和机器学习如何支持可持续发展和气候行动。
　　关键在于屋顶太阳能发电对新兴经济体具有巨大潜力。随着屋顶面积的快速增长，这些地区可以利用其制造能力、高太阳能潜力、低成本劳动力和创业精神实现可持续发展和繁荣。
　　“这项研究对政策和公众的影响是巨大的。我们的数据集可以帮助更现实地规划分散的太阳能系统，从而促进可持续的能源解决方案，”主要作者、IIASA 能源、气候和环境计划综合评估和气候变化研究小组的研究学者 Siddharth Joshi 总结道。
　　“评估屋顶太阳能技术在实现气候政策方面的潜力，特别是在新兴经济体中，可以帮助这些政策更加有效和经济实惠，符合清洁能源、可持续城市、气候行动和陆地生物的可持续发展目标。”
　　Joshi 在参加 2021 年 IIASA 青年科学家暑期项目期间开始着手该框架的概念化、开发和分析。他因在这方面的工作获得了米哈列维奇奖。