A new scenario framework for climate change research: background, process, and future directions

The scientific community is developing new global, regional, and sectoral scenarios to facilitate interdisciplinary research and assessment to explore the range of possible future climates and related physical changes that could pose risks to human and natural systems; how these changes could interact with social, economic, and environmental development pathways; the degree to which mitigation and adaptation policies can avoid and reduce risks; the costs and benefits of various policy mixes; residual impacts under alternative pathways; and the relationship of future climate change and adaptation and mitigation policy responses with sustainable development. This paper provides the background to and process of developing the conceptual framework for these scenarios, as described in the three subsequent papers in this Special Issue (Van Vuuren et al.; O’Neill et al.; Kriegler et al.). The paper also discusses research needs to further develop and apply this framework. A key goal of the current framework design and its future development is to facilitate the collaboration of climate change researchers from a broad range of perspectives and disciplines to develop policy- and decision-relevant scenarios and explore the challenges and opportunities human and natural systems could face with additional climate change

Coding the Presence of Visual Objects in a Recurrent Neural Network of Visual Cortex

Bevor wir in der Lage sind Sehobjekte zu erkennen, müssen wir diese von ihrem Hintergrund trennen. Dies bedarf eines schnellen Mechanismus, der feststellt ob und an welchem Ort ein Objekt vorliegt - unabhängig davon um was für ein Objekt es sich handelt. Vor wenigen Jahren wurden Kantenzugehörigkeitsneurone (border-ownership neurons) im Sehkortex wacher Affen gefunden Zhou et al. (2000), die wahrscheinlich eine Rolle in obig erwähnter Aufgabe spielen. Kantenzugehörigkeitsneurone antworten mit erhöhter Feuerrate, wenn sie die Kante eines Objekts kodieren, das sich von der Kante aus zu einer bestimmten, der vom Neuron bevorzugten, Seite erstreckt. Im Gegensatz dazu feuert das Neuron mit reduzierter Aktivität, wenn die kodierte Kante Teil eines Objektes ist, welches sich zur anderen, nicht bevorzugten Seite erstreckt. Diese Selektivität für die Lage eines Stimulusobjekts bezüglich einer Kante wird Kantenzugehörigkeit (border ownership) genannt. Zhou et al. (2000) fanden in den Arealen V1, V2 und V4 des Sehkortex Kantenzugehörigkeitsneurone, die auf orientierte Kontrastkanten und Linien antworteten. Um den oben beschriebenen schnellen Mechanismus zu erklären, habe ich ein Neuronales Netzwerkmodell entwickelt, das das Vorhandensein von Stimulusobjekten detektiert. Mein Modell bestent aus den folgenden Arealen: - Areal-1: Kodierung orientierter Kanten - Areal-2: Kodierung von Kurvenverläufen - Areal-3: Detektion des Vorhandenseins von Stimulusobjekten Vorwärtsverschaltungen und laterale Verbindungen unterstützen in meinem Modell die Kodierung von Gestalteigenschaften wie z.B. Ähnlichkeit, guter Verlauf und Konvexität. Die Modellneurone des Areals 3 feuern, wenn ein Objekt im Stimulus vorliegt und kodieren dessen Position unabhängig von der Form des Objekts. Rückkopplungen von Areal-3 auf Areal-1 unterstützen Orientierungsdetektoren, die die Kontur eines möglichen Objekts kodieren. Diese Rückkopplungen verursachen in unserem Modell den experimentell beobachteten Kantenzugehörigkeitseffekt. Rückkopplung von Kantenzugehörigkeit wirkt direkt auf Neurone, die die konvexen Stellen der Kontur eines Objekts kodieren. Neurone, die konkave Teile der Kontur kodieren, erreicht die Rückkopplung indirekt über laterale Verbindungen innerhalb des Kantenzugehörigkeits-Areals. Meine Simulationen zeigen, dass Kantenzugehörigkeits-Rückkopplungen mit Hebb'schem Lernen gelernt werden können. Dies ist eine Bestätigung meiner Netzwerkarchitektur. Mein Netzwerk ist ein umfassendes Modell, das mehrere Aspekte der Objektdetektion und -kodierung beinhaltet. Hiermit lassen sich die experimentellen Beobachtungen von Kantenzugehörigkeit reproduzieren. Desweiteren arbeiten die Mechanismen unseres Modells schnell und sie verbessern signifikant die Figur-Hintergrund-Trennung, die benötigt wird, um in nachfolgenden Schritten Objekterkennung leisten zu können

Coding the Presence of Visual Objects in a Recurrent Neural Network of Visual Cortex

Bevor wir in der Lage sind Sehobjekte zu erkennen, müssen wir diese von ihrem Hintergrund trennen. Dies bedarf eines schnellen Mechanismus, der feststellt ob und an welchem Ort ein Objekt vorliegt - unabhängig davon um was für ein Objekt es sich handelt. Vor wenigen Jahren wurden Kantenzugehörigkeitsneurone (border-ownership neurons) im Sehkortex wacher Affen gefunden Zhou et al. (2000), die wahrscheinlich eine Rolle in obig erwähnter Aufgabe spielen. Kantenzugehörigkeitsneurone antworten mit erhöhter Feuerrate, wenn sie die Kante eines Objekts kodieren, das sich von der Kante aus zu einer bestimmten, der vom Neuron bevorzugten, Seite erstreckt. Im Gegensatz dazu feuert das Neuron mit reduzierter Aktivität, wenn die kodierte Kante Teil eines Objektes ist, welches sich zur anderen, nicht bevorzugten Seite erstreckt. Diese Selektivität für die Lage eines Stimulusobjekts bezüglich einer Kante wird Kantenzugehörigkeit (border ownership) genannt. Zhou et al. (2000) fanden in den Arealen V1, V2 und V4 des Sehkortex Kantenzugehörigkeitsneurone, die auf orientierte Kontrastkanten und Linien antworteten. Um den oben beschriebenen schnellen Mechanismus zu erklären, habe ich ein Neuronales Netzwerkmodell entwickelt, das das Vorhandensein von Stimulusobjekten detektiert. Mein Modell bestent aus den folgenden Arealen: - Areal-1: Kodierung orientierter Kanten - Areal-2: Kodierung von Kurvenverläufen - Areal-3: Detektion des Vorhandenseins von Stimulusobjekten Vorwärtsverschaltungen und laterale Verbindungen unterstützen in meinem Modell die Kodierung von Gestalteigenschaften wie z.B. Ähnlichkeit, guter Verlauf und Konvexität. Die Modellneurone des Areals 3 feuern, wenn ein Objekt im Stimulus vorliegt und kodieren dessen Position unabhängig von der Form des Objekts. Rückkopplungen von Areal-3 auf Areal-1 unterstützen Orientierungsdetektoren, die die Kontur eines möglichen Objekts kodieren. Diese Rückkopplungen verursachen in unserem Modell den experimentell beobachteten Kantenzugehörigkeitseffekt. Rückkopplung von Kantenzugehörigkeit wirkt direkt auf Neurone, die die konvexen Stellen der Kontur eines Objekts kodieren. Neurone, die konkave Teile der Kontur kodieren, erreicht die Rückkopplung indirekt über laterale Verbindungen innerhalb des Kantenzugehörigkeits-Areals. Meine Simulationen zeigen, dass Kantenzugehörigkeits-Rückkopplungen mit Hebb'schem Lernen gelernt werden können. Dies ist eine Bestätigung meiner Netzwerkarchitektur. Mein Netzwerk ist ein umfassendes Modell, das mehrere Aspekte der Objektdetektion und -kodierung beinhaltet. Hiermit lassen sich die experimentellen Beobachtungen von Kantenzugehörigkeit reproduzieren. Desweiteren arbeiten die Mechanismen unseres Modells schnell und sie verbessern signifikant die Figur-Hintergrund-Trennung, die benötigt wird, um in nachfolgenden Schritten Objekterkennung leisten zu können

Reducing Urban Greenhouse Gas Footprints

Abstract Cities are economically open systems that depend on goods and services imported from national and global markets to satisfy their material and energy requirements. Greenhouse Gas (GHG) footprints are thus a highly relevant metric for urban climate change mitigation since they not only include direct emissions from urban consumption activities, but also upstream emissions, i.e. emissions that occur along the global production chain of the goods and services purchased by local consumers. This complementary approach to territorially-focused emission accounting has added critical nuance to the debate on climate change mitigation by highlighting the responsibility of consumers in a globalized economy. Yet, city officials are largely either unaware of their upstream emissions or doubtful about their ability to count and control them. This study provides the first internationally comparable GHG footprints for four cities (Berlin, Delhi NCT, Mexico City, and New York metropolitan area) applying a consistent method that can be extended to other global cities using available data. We show that upstream emissions from urban household consumption are in the same order of magnitude as cities’ overall territorial emissions and that local policy leverage to reduce upstream emissions is larger than typically assumed

A new scenario framework for climate change research: background, process, and future directions

The scientific community is developing new global, regional, and sectoral scenarios to facilitate interdisciplinary research and assessment to explore the range of possible future climates and related physical changes that could pose risks to human and natural systems; how these changes could interact with social, economic, and environmental development pathways; the degree to which mitigation and adaptation policies can avoid and reduce risks; the costs and benefits of various policy mixes; and the relationship of future climate change adaptation and mitigation policy responses with sustainable development. This paper provides the background to and process of developing the conceptual framework for these scenarios, as described in the three subsequent papers in this Special Issue (Van Vuuren et al., 2013; O’Neill et al., 2013; Kriegler et al., Submitted for publication in this special issue). The paper also discusses research needs to further develop, apply, and revise this framework in an iterative and open-ended process. A key goal of the framework design and its future development is to facilitate the collaboration of climate change researchers from a broad range of perspectives and disciplines to develop policy- and decision-relevant scenarios and explore the challenges and opportunities human and natural systems could face with additional climate change