Ratcheting ambition to limit warming to 1.5 °C – trade-offs between emission reductions and carbon dioxide removal
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Mitigation scenarios to limit global warming to 1.5 °C or less in 2100 often rely on large amounts of carbon dioxide removal (CDR), which carry significant potential social, environmental, political and economic risks. A precautionary approach to scenario creation is therefore indicated. This letter presents the results of such a precautionary modelling exercise in which the models C-ROADS and En-ROADS were used to generate a series of 1.5 °C mitigation scenarios that apply increasingly stringent constraints on the scale and type of CDR available. This allows us to explore the trade-offs between near-term stringency of emission reductions and assumptions about future availability of CDR. In particular, we find that regardless of CDR assumptions, near-term ambition increase (‘ratcheting’) is required for any 1.5 °C pathway, making this letter timely for the facilitative, or Talanoa, dialogue to be conducted by the UNFCCC in 2018. By highlighting the difference between net and gross reduction rates, often obscured in scenarios, we find that mid-term gross CO2 emission reduction rates in scenarios with CDR constraints increase to levels without historical precedence. This in turn highlights, in addition to the need to substantially increase CO2 reduction rates, the need to improve emission reductions for non-CO2 greenhouse gases. Further, scenarios in which all or part of the CDR is implemented as non-permanent storage exhibit storage loss emissions, which partly offset CDR, highlighting the importance of differentiating between net and gross CDR in scenarios. We find in some scenarios storage loss trending to similar values as gross CDR, indicating that gross CDR would have to be maintained simply to offset the storage losses of CO2 sequestered earlier, without any additional net climate benefit.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,007 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».