İklim değişikliği giderek daha fazla sıcak hava dalgası ürettiğinden, ABD’de kaç ev yeterli soğutmadan yoksun? Kim ölümcül sıcaklıklara karşı en savunmasızdır ve tam olarak nerede yaşıyorlar?
Kansas Üniversitesi’ndeki bir araştırmacı, Amerika Birleşik Devletleri’ndeki klima kullanımına ilişkin en kapsamlı ve ayrıntılı haritayı üretti; bu veriler, halk sağlığı yetkilileri, şehir planlamacıları, acil durum yöneticileri, ekonomistler, enerji denetçileri, sosyal hizmet sağlayıcıları, özel sektör ve diğer paydaşlar için klima erişimine ilişkin anlayışı geliştirebilecek verilerdir.
Araştırma şurada görünür: Bilimsel Veriler.
KU’da coğrafya ve atmosfer bilimi alanında yardımcı doçent olan baş yazar Yoonjung Ahn, “Bu makale ülke çapında bir iklimlendirme veri seti geliştirmekle ilgiliydi” dedi.
“Geçmişte, birçok çalışma klima sahipliğini tahmin etmeye çalışmıştı ancak mevcut kamuya açık veri kümeleri çok sınırlıydı. Örneğin, Amerikan Konut Araştırması ilçeler veya metropol alanlar gibi yalnızca geniş coğrafi düzeylerde ve yalnızca araştırılan yerler için veri sağlıyor. Enerji Bilgi İdaresi gibi diğer kaynaklar nüfusun tamamına yönelik veriler yerine küçük örnekler topluyor.”
Ahn, sıcak hava dalgaları gibi çevresel tehlikelerin orantısız etkilerini araştırmak için mekansal modelleme, mekansal analiz, mekansal istatistikler ve büyük verileri kullanıyor.
“Bu veri seti, iklim ısındıkça insanların aşırı sıcaklığı nasıl deneyimlediğini anlamak açısından önemli” dedi.
“Amerikalıların %90’ının bir çeşit kliması olmasına rağmen, tüm sistemler eşit derecede etkili değildir. Örneğin taşınabilir veya buharlaştırmalı üniteler nemli bölgelerde evleri iyi soğutmaz.”
Şu ana kadar ülke genelinde insanların kullandığı klima türlerine ilişkin ayrıntılı veriler mevcut değildi.
Ahn, “Bu, özellikle insanların serinlemek için daha az seçeneğe sahip olabileceği kırsal alanlarda, kimin ısıya karşı en savunmasız olduğunu değerlendirmeyi zorlaştırıyor” dedi. “Kentsel alanlarda insanlar kütüphaneye veya havuza gidebilir, ancak kırsal alanlarda insanlar dışarıda çalışabilir ve evlerine sıcak iç mekan ortamlarına gelebilir.”
KU araştırmacısı, veri setinin halk sağlığı yetkililerine ve politika yapıcılara, yeterli soğutmanın bulunmadığı ve insanların destek programlarına veya enerji sübvansiyonlarına ihtiyaç duyabileceği bölgeleri tespit etmelerine yardımcı olabileceğini söyledi.
“Aynı zamanda enerji verimliliği kararlarına da bilgi verebilir, insanların iklimleri için en uygun soğutma sistemlerini gereksiz maliyet olmadan seçmelerine yardımcı olabilir” dedi.
KU araştırmacısı, ülke çapında klima kullanımına ilişkin daha ayrıntılı bilgileri derlemek ve analiz etmek için, Dewey’in hane düzeyindeki kapsamlı emlak veri setini, daha önceki çalışmalarda belirlediği konut türü, bina yaşı, yenileme yılı, ırk ve etnik köken, tarihi konut politikaları ve iklim verileri gibi değişkenlerle birleştirerek kullandı.
Ardından, iklimlendirmeye erişimin daha kapsamlı bir resmini çizmek için Ahn ve Florida Eyalet Üniversitesi’nden ortak yazar Christopher Uejio, verilerdeki boşlukları doldurmak için makine öğrenimi algoritmalarından yararlandı.
“Dewey verilerinde rastgele olmayan eksik bilgiler bulunduğundan, eksik değerleri belirlemek için rastgele bir orman algoritması kullandım” dedi.
“Konut türü gibi bazı değişkenlerde çok fazla eksik veri vardı ve hariç tutuldu. Daha sonra evleri dört AC türüne sınıflandırmak için başka bir makine öğrenme modeli olan XGBoost’u kullandım: merkezi klima, pencereli veya taşınabilir üniteler gibi diğer türler, buharlaşmalı soğutucular ve hiçbiri.
“Bu tahminleri kullanarak, nüfus sayımına göre AC sahipliği sayımlarını oluşturdum. XGBoost, hem kategorik hem de sürekli verileri 97-99 arasında genel doğrulukla işlediği için iyi çalıştı. Doğruluk, klima türüne göre %87 ile %97 arasında değişiyordu.”
Ahn, bazı bulgular karşısında şaşırdığını söyledi.
Ahn, “Önceki çalışmalar yalnızca metropol alanlara odaklanıyordu, ancak veri kümem kırsal ve kentsel bölgeleri karşılaştırmama olanak sağladı” dedi.
“Açık farklılıklar vardı. Örneğin, merkezi ve evaporatif soğutucular Oregon’un kırsal kesimlerinde daha yaygındı, kentsel alanlarda ise daha merkezi ve ‘diğer’ tip klimalar vardı veya hiç klima yoktu. Üstelik Florida’daki evlerin yaklaşık %20’si diğer klima türlerini kullanırken, kentsel alanlardaki evlerin %95’inden fazlasında merkezi klima vardı.”
KU araştırmacısı ayrıca daha ayrıntılı verilerde, daha düşük çözünürlüklü verilerden toplanması imkansız olan sosyoekonomik ve demografik farklılıklar da buldu.
Ahn, “İklim ve ısıtma türü genel olarak en güçlü belirleyicilerdi, ancak Hispanik sakinlerin oranı bazı klima türleri, özellikle de buharlaşmalı soğutucular ve diğer türler için önemli bir değişkendi” dedi. “Bu birimler Kaliforniya ve New Mexico gibi İspanyol nüfusun da yüksek olduğu bölgelerde yoğunlaşıyor.”
Ahn, New York City’nin, muhtemelen Amerika Birleşik Devletleri’nin diğer bölgeleriyle karşılaştırıldığında benzersiz özellikleri nedeniyle modelin tahminleriyle pek örtüşmediğini söyledi.
Ahn, “Orada konut stoku daha eski ve gelirler yüksek, ancak klima türleri modelin tam olarak yakalayamayacağı şekilde farklılık gösteriyor” dedi.
Takip araştırmalarını motive edebilecek verilerindeki sınırlamaları kabul etti.
Ahn, “Bazı bölgelerde daha yüksek kayıp veri oranları var ve bu da belirsizliği artırıyor” dedi.
“New York City gibi metropol bölgelerde kayıp oranı özellikle yüksekti, bu da bu tahminleri daha az güvenilir kılıyordu. Diğer bir sınırlama da veri kümemin tarihsel eğilimleri değil mevcut koşulları temsil etmesidir. Nüfus Sayımı Bürosu’nun en son ulusal AC araştırması yaptığı 1980 yılından itibaren tarihsel bir veri kümesi geliştirmeyi umuyorum.”
Ahn, son olarak, Amerikan Konut Araştırması gibi anketlerden elde edilen verilerin gerçek kullanımı doğru şekilde yansıtmayabileceğini söyledi. Örneğin, insanlar böyle bir ankette klimalarının olmadığını bildirebilirler, ancak aslında bir bataklık soğutucusu veya taşınabilir ünite kullanıyorlar.
Gelecekte Ahn, sınırlamalarını telafi etmek için birden fazla kaynaktan gelen verileri birleştirmeyi planlıyor.
2023 yılında KÜ öğretim kadrosuna katılan araştırmacı, KÜ’deki laboratuvarı büyüdükçe geçmiş verileri de içerecek şekilde takip araştırmaları yapmayı ve gelecekteki projelerde öğrencilerle birlikte çalışmayı planlıyor.
