Predicting carbon dioxide emissions until 2030 using conventional forecast techniques and machine learning models

Resumo

Esta dissertação estuda as emissões globais de dióxido de carbono e estima previsões até 2030 usando técnicas de previsão convencionais e métodos de aprendizagem automática. Os dados sobre as emissões por tipo de combustível e fontes renováveis serão analisados para todos os continentes e para Portugal. Verificamos que o modelo de aprendizagem automática Random Forest produz previsões mais precisas do que o ARIMA convencional. As previsões feitas mostram que os níveis previstos de emissões de dióxido de carbono nos vários continentes variam significativamente. As emissões devem aumentar na Ásia, América do Sul e África, enquanto diminuem na Europa, América do Norte, Austrália e Portugal. No entanto, nenhum dos continentes está no caminho certo para alcançar a meta de redução de 55% estabelecida pelo Acordo de Paris. América do Norte e Europa estão progredindo, mas ainda estão 20% abaixo dos valores esperados.

Data de atribuição	3 mai. 2023
Idioma original	English
Instituição de premiação	Universidade Católica Portuguesa
Supervisor	Nicolò Bertani (Supervisor)