Zusammenfassung Da die Internationale Seeschifffahrtsorganisation (IMO) ihre Emissionsvorschriften weiter verschärft, um die durch den Schiffsverkehr verursachte Verschmutzung zu kontrollieren, ist die Vorhersage der Emissionsintensität von Schiffen eine wesentliche Voraussetzung zur Bewertung der Wirksamkeit von Minderungmaßnahmen und zur Sicherstellung der Einhaltung durch die Industrie. Diese Studie zielt darauf ab, ein optimales Modell zur Vorhersage der maritimen Emissionen zu identifizieren, indem die Leistung mehrerer prädiktiver Modelle verglichen wird. Darüber hinaus soll in Verbindung mit den Emissionsreduktionszielen der IMO die Wirksamkeit der aktuellen Reduktionspolitiken bewertet werden. Anhand von täglichen Zeitreihendaten werden die Leistungen des saisonalen autoregressiven integrierten gleitenden Durchschnitts mit exogenen Faktoren (SARIMAX)-Modells, des Prophet-Modells, des Long Short-Term Memory (LSTM)-Netzwerks und des Holt-Winters-Modells zur Vorhersage von Schiffsemissionsdaten verglichen. Die Ergebnisse zeigen Folgendes: (1) Das LSTM-Modell zeigt eine breite Anwendbarkeit bei der Vorhersage von Schiffsemissionen; (2) Die mit dem Schiffsverkehr verbundenen CO₂-Emissionen werden bis 2030 voraussichtlich 549 Millionen Tonnen erreichen; und (3) im Rahmen des dualen regulatorischen Rahmens des Energieeffizienz-Entwurfsindex und des Kohlenstoffintensitätsindikators wird erwartet, dass die Schifffahrtsindustrie erfolgreich ihren ersten zeitlichen Kontrollpunkt überwindet.
Yao et al. (Mon,) untersuchten diese Frage.