How are cities pledging net zero? A computational approach to analyzing subnational climate strategies Authors: Siddharth Sachdeva1,5, Angel Hsu1,2*, Ian French3, and Elwin Lim4 1 Data-Driven EnviroLab, University of North Carolina-Chapel Hill, 131 S. Columbia Street, Chapel Hill, NC 27516 2 Department University of North Carolina-Chapel Hill, 131 S. Columbia Street, Chapel Hill, NC 27516 3 Yale-NUS College, 16 College Ave W, Singapore, 138527 4 Yale School of Environment, 195 Prospect Street, New Haven, CT 06511 5 University of Chicago, 5801 S Ellis Ave, Chicago, IL 60637 * corresponding author Abstract Cities have become primary actors on climate change and are increasingly setting goals aimed at net-zero emissions. The rapid proliferation of subnational governments “racing to zero” emissions and articulating their own climate mitigation plans warrants closer examination to understand how these actors intend to meet these goals. The scattered, incomplete and heterogeneous nature of city climate policy documents, however, has made their systemic analysis challenging. We analyze 318 climate action documents from cities that have pledged net-zero targets or joined a transnational climate initiative with this goal using machine learning- based natural language processing (NLP) techniques. We use these approaches to accomplish two primary goals: 1) determine text patterns that predict “ambitious” net-zero targets, where we define an ambitious target as one that encompasses a subnational government’s economy-wide emissions; and 2) perform a sectoral analysis to identify patterns and trade-offs in climate action themes (i.e., land-use, industry, buildings, etc.). We find that cities that have defined ambitious climate actions tend to emphasize quantitative metrics and specific high-emitting sectors in their plans, supported by mentions of governance and citizen participation. Cities predominantly emphasize energy-related actions in their plans, particularly in the buildings, transport and heating sectors, but often at the expense of other sectors, including land-use and climate impacts. The…

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도시는 어떻게 순 제로를 맹세합니까? 하위 국가 기후 전략 분석에 대한 계산 접근법 저자 : Siddharth Sachdeva1,5, Angel HSU1,2*, Ian French3 및 Elwin Lim4 1 North Carolina-Chapel Hill, North Cololina Chapel Hill, 131 S. Column hill, 131 S. Columbia Street, 131 S. Columbia Street, 131 S. Columbia Street, 131 S. Columbia Street, North Carolina-Chapel Hill의 데이터 중심 Envirolab, North Carolina-Chapel Hill. 27516 3 Yale-Nus College, 16 College Ave W, Singapore, 138527 4 Yale School of Environment, 195 Prospect Street, New Haven, CT 06511 5801 S Ellis Ave, Chicago, IL 60637 * 대응하는 저자의 초록 도시는 기후 변화에 대한 주요 행위자가되었으며 Net-Zero Emerients를 목표로하고 있습니다. 하위 국제 정부의 빠른 확산“제로 경주”배출량과 자신의 기후 완화 계획을 분명히 표현하면이 행위자들이 이러한 목표를 어떻게 충족 시키려고하는지 이해하기 위해 긴밀한 조사를 할 수 있습니다. 그러나 도시 기후 정책 문서의 흩어져 있고 불완전하고 이질적인 특성으로 인해 체계적인 분석이 어려워졌습니다. 우리는 NLP (Net-Zero Targets)를 약속 한 도시의 318 기후 행동 문서를 분석 학습 기반 자연 언어 처리 (NLP) 기술을 사용 하여이 목표와 함께 초 국가적 기후 이니셔티브에 합류했습니다. 우리는 이러한 두 가지 주요 목표를 달성하기 위해 이러한 접근법을 사용합니다. 1)“야심 찬”순 제로 목표를 예측하는 텍스트 패턴을 결정합니다. 여기서 우리는 야심 찬 목표를 하위 국가 정부의 경제 전역 배출을 포함하는 목표로 정의합니다. 2) 기후 행동 테마 (즉, 토지 사용, 산업, 건물 등)의 패턴 및 트레이드 오프를 식별하기 위해 부문 별 분석을 수행합니다. 우리는 야심 찬 기후 행동을 정의한 도시는 거버넌스 및 시민 참여에 의해 뒷받침되는 계획에서 정량적 지표와 특정 고출력 부문을 강조하는 경향이 있음을 발견했습니다. 도시는 주로 계획, 특히 건물, 운송 및 난방 부문에서 에너지 관련 행동을 강조하지만 종종 토지 사용 및 기후 영향을 포함한 다른 부문을 희생시킵니다. 그만큼…