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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술저널
- 저자정보
- 발행연도
- 2024.10
- 수록면
- 572 - 584 (13page)
- DOI
- 10.5572/KOSAE.2024.40.5.572
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Carbon dioxide (CO₂) is a greenhouse gas that contributes to global scale climate change, but its spatial and temporal variations at the regional scale are not well understood. This study aims to investigate the long-term spatiotemporal variations of atmospheric CO₂ concentrations over the Korean Peninsula, utilizing satellite-observed XCO2 data from September 2014 to December 2023. Analysis reveals that the average XCO2 concentration in the Seoul metropolitan area (416.34±2.03 ppm) is notably higher than in other regions, highlighting the uneven distribution of emissions. Furthermore, seasonal patterns and long-term trends indicate a consistent year-on-year increase in XCO2 levels. To enhance our understanding of future CO₂ trends, we employed a CNN-LSTM deep learning model, which yielded promising accuracy metrics (MSE=3.10 ppm, RMSE=1.73 ppm, MAE=1.49 ppm, MAPE=0.36%). The model’s predictions suggest a continued rise in XCO2 concentrations, projecting a peak of 432 ppm in 2024~2025. Without substantial efforts to mitigate carbon emissions, further increases in CO₂ levels are anticipated. This research underscores the urgent need for effective climate policies to address rising greenhouse gas concentrations.
목차
Abstract
1. 서론
2. 자료 및 방법
3. 결과 및 토의
4. 요약 및 결론
References
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