Python programı ile büyük veri ve makine öğrenmeyi kullanarak iklim değişikliğinin öngörülmesi

İklim değişikliği, dünyanın genel iklim düzeninde önemli ve kalıcı değişiklikleri kapsamaktadir. Dahası, "büyük veri" terimi, hacimde sürekli genişleme ve hızlı akışla karakterize edilen ve genellikle beş V'yle ayırt edilen çok çeşitli veri türleri dizisiyle ilgilidir. Bu çalışmanın temel amacı, Türkiye, Amerika Birleşik Devletleri, Almanya, Irak ve Çin ülkelerine ilişkin karbon emisyonları, sera gazı emisyonları ve çevre ticareti verilerinin incelenmesi etrafında şekillenmektedir. Ek olarak araştırma, söz konusu ülkelerdeki hava sıcaklığı, yüzey sıcaklığı ve hava ile ilgili felaketler gibi çeşitli faktörlerle ilişki kurmaya çalışmaktadır. Bu araştırmada kullanılan veriler Uluslararası Para Fonu'nun resmi internet sitesinden temin edilmiştir. Bu araştırma amacına ulaşmak için, çalışma Shapley Katkısal Açıklama metodolojisini ve Python tabanlı bir program aracılığıyla yürütülen doğrusal olmayan bir harici giriş otoregresif ağını kullanmaktadır. Bu teknikler, büyük veri ve makine öğrenimi metodolojilerinin birleşiminden yararlanılarak iklim değişikliğini tahmin etmek için kullanılmaktadir. Bu çalışmanın sonuçları, Amerika Birleşik Devletleri'nin düşük karbonlu teknoloji ürünlerine ilişkin ticaret dengesindeki üniter bir artışın, ortalama küresel yüzey sıcaklığı değişkeninde 0,042 birimlik bir artışa yol açtığını ortaya koymaktadır. Ayrıca, ABD'nin çevre ürünleri ihracatının toplam ihracat içindeki payının bir birimlik artması, ortalama küresel yüzey sıcaklığı değişkeninde 0,028 birimlik bir artışa neden olmaktadır. Almanya bağlamında, çevresel mallar değişkenindeki toplam ticaretteki bir birimlik artış, Arazi Örtüsü Odunsu Bitkiler değişkeninde 8.745 birimlik kayda değer bir azalmaya karşılık gelmektedir. Buna ek olarak, Almanya (Atık Su Yönetimi Harcamaları) değişkenindeki bir birimlik artış, Arazi Örtüsü (Çalılarla Örtülü Alanlar) değişkeninde 193.482 birimlik önemli bir artışa yol açmaktadır. Bu araştırmadaki tüm grafik gösterimler, ortalama küresel yüzey sıcaklığı değişkeninin, diğer tüm değişkenlerle karşılaştırıldığında NARX modeliyle en yakın uyumu sergilediğini tutarlı bir şekilde ortaya koyuyor ve bu da modelin sonuç üretmedeki güvenilirliğini göstermektedir.