《美国国家标准与技术研究院(NIST)发布《NIST温室气体测量项目:十年的关键成就》报告》

  • 编译者: 李晓萌
  • 发布时间:2024-07-06
  • 在第21届缔约方会议(巴黎)上,人们普遍认为,减少温室气体排放和减缓大气变暖的计划将需要了解现有的排放,以及监测、报告和核实各种来源的排放的计划。由于70%的温室气体(GHG)排放来自世界上大多数人口居住的城市环境,因此需要更加强调对城市环境的监测。

    作为美国的国家计量研究院,美国国家标准与技术研究院(NIST)已经对这些测量和标准的挑战做出了回应:

    a)提高美国准确测量温室气体排放的能力;

    b)展示城市大气监测网络(自上而下或大气测量方法)在定量确定工业、住宅、交通、发电和其他活动产生的温室气体通量方面的能力;

    c)利用基于社会经济数据的空间明确排放模型(自下而上或排放模型)方法补充此类测量;

    d)证明两者的结合提高了对排放估算的信心,同时确定了有待改进的领域。

    NIST项目的建立是为了改进对二氧化碳、一氧化碳、甲烷、氧化亚氮、二氧化碳和氧气的同位素成分、气溶胶和温室气体烟囱排放的测量。开发了新的遥感方法,应用于大范围的技术,扩大了NIST的气体标准计划,与NOAA、WMO的温室气体中央校准实验室密切合作,通过SI可追溯性确保数据的准确性和一致性,并加强对大气温室气体排放测量的相互认可。与其他机构合作,开发了先进的计算工具,以模拟空间明确的排放源、生物排放和吸收过程,并使城市温室气体源归因能够从大气测量中得到。2010年,NIST与普渡大学、NOAA和宾夕法尼亚州立大学合作,在印第安纳州的印第安纳波利斯建立了第一个城市试验台(“涌入项目”)。在洛杉矶(2012年)和东北走廊(2014年)建立了额外的试验台,以测试方法在一系列气象条件和排放概况下的适用性。对于内流,在3年的分析期间(2012-2015年)的结果表明,自上而下的模型和排放模型之间的一致性<3%。在综合方法的测试中,自下而上的排放抵消了+15%,自上而下的方法抵消了-14.2%。这一性能显示出足够的灵敏度,可以每年跟踪缓解行动。(全球都设定了每年1%至3%的减排目标。)200多份档案出版物已产生并被引用超过10,000次,并培养了一支杰出的美国研究团队成功参与应对这一全球挑战。在中国和欧洲合作组织了研讨会,将计量和气象界聚集在一起,共同应对这一共同关心的挑战。世界气象组织的全球温室气体综合信息系统(IG3IS)的形成得到了催化,预计将启动关于温室气体测量的国际文件标准。NIST为推进美国温室气体综合测量、监测和信息系统的国家战略的发展做出了贡献。NIST量化温室气体排放的努力对于实施美国商品期货交易委员会(CFTC)发布的关于在自愿碳市场中列出自愿碳信用衍生品合同的建议指导也至关重要。NIST在解决由地球变暖的大气所带来的排放量化挑战方面做出了重大贡献,并采取了针对导致变暖的主要因素的措施,即温室气体排放到大气中。

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    • 编译者:李晓萌
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    • 近日,美国国家标准技术研究院(NIST)的一项新研究评估了一种软件的性能,该软件基于人脸照片中明显的身体特征来估计一个人的年龄。这种基于年龄估计和验证(AEV)的软件可能被用作有年龄限制的活动的“守门人”。 年龄估算已成为美国国内外立法和法规中最近纳入的年龄保证计划中的一项使能技术,这些计划是保护儿童上网的重要组成部分。 NIST的这项新的研究:《面部分析技术评估:年龄估计与验证(NIST IR 8525)》,评估了六种算法的性能,这些算法是开发者在2023年9月征集提交时自愿提供的。根据该研究的作者之一Kayee Hanaoka的说法,结果显示算法具有不同的能力。 “这些算法之间的性能差异很大,整体都有改进的空间,”NIST计算机科学家Hanaoka说。“这是2023年底年龄估计领域的部分快照,但由于AEV性能与人工智能的进步密切相关,我们预计该领域将迅速变化。” 这项新研究是NIST在过去十年中首次涉足AEV评估,并开启了该机构对这项技术进行频繁、定期测试的长期努力。NIST上一次评估AEV软件是在2014年。Hanaoka表示,当时对这项技术的兴趣要小得多,评估是一次性的努力。那次测试使用了来自签证申请的大约600万张照片的单一数据库,并仅要求算法在每张照片上提供年龄估计。 在过去的十年里,时代已经发生了变化。面部分析软件已经变得足够重要,以至于NIST将其面部识别计划分成了两个方向:一个评估算法识别人的能力(面部识别技术评估,或FRTE),另一个评估测量面部特征的能力(面部分析技术评估,或FATE)。新的测试是FATE方向的一部分,该方向还包括专门用于检测照片欺骗和测量图像质量的评估。 NIST的新测试扩展了其照片集合,包含来自四个不同数据库的约1150万张照片,所有这些照片都来自美国政府的资源:2014年使用的签证集合,另外增加了一组FBI的面部照片、一组在边境口岸获得的网络摄像头图像,以及一组来自100多个国家出生的人的移民申请照片。来自数据库的照片在图像质量和反映的年龄、性别和来源地区方面各不相同。所有数据都经过匿名处理,并且研究已经过审查,以保护被拍照对象的权利和隐私。 测试再次评估了算法在年龄估计方面的准确性,但应软件开发者的请求,测试还要求算法指定照片中的人是否超过21岁。该测试是一项“封闭盒子”研究,其中NIST研究人员仅分析了算法的最终性能,而不是它们的内部运作或它们如何得出结果。NIST不对软件是否适合特定用例做出推荐。 Hanaoka表示报告提供了一些初步发现: ·没有单一突出的算法,特定算法的准确性受到图像质量、性别、出生地区、照片中人的年龄以及这些因素之间的相互作用的影响。所有算法在某些特定人群上都有自己的敏感性;在某些群体上表现良好的算法在其他群体上可能表现不佳。 ·自上一份报告以来的十年中,AEV软件有所改进。在使用共同的签证照片数据库(在2014年和当前研究中都使用了该数据库)进行年龄估计时,算法的平均绝对误差已从4.3年减少到3.1年。六种算法中有五种的性能超过了2014年提交的最准确算法。 ·女性面部的错误率几乎总是高于男性。2014年评估的算法也是如此,但背后的原因尚不清楚。 这个测试项目设计为持续进行,研究作者们正在不断地接受新的算法提交。团队计划每四到六周在网站上发布第一轮结果的更新,Hanaoka表示。 她还表示:“我们预计AEV软件领域将迅速变化,我们打算在不久的将来更新和扩展我们的测试方法,”她说。“我们计划让算法回答更多问题,例如如果有同一个人之前的照片可用,是否可能有更好的性能。我们还计划扩大和多样化照片数据库,以更好地覆盖像在线安全这样的应用。”
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