Atmospheric CO$_2$ and total electricity production before and during the nation-wide restriction of activities as a consequence of the COVID-19 pandemic
Notice bibliographique
Résumé
In this paper, we analysed real-time measurements of atmospheric CO$_2$ with total electricity production and nation-wide restrictions phases due to the novel coronavirus COVID-19 pandemic, and its effects on atmospheric CO$_2$ concentrations. A decline of 3.7% in the global energy demand at about 150 million tonnes of oil equivalent (Mtoe) in the first quarter (Q1), of 2020 was recorded, as compared to the same first quarter (Q1), of 2019, due to the cutback on global economic activities. Our results showed that: 1) electricity production for the same period in the years 2018, 2019, and 2020, shrunk at an offset of about 9.20%, which resulted in the modest reduction of about (-1.79%), in the atmospheric CO$_2$, to that of 2017-2018 CO$_2$ level; 2) a non-seasonal abrupt; but brief, atmospheric CO$_2$ decrease by about 0.85% in mid-February 2020, could be due to the Phase 1 movement restrictions in China. The results showed that, the reduction in electricity production is significant to the short-term variability of atmospheric CO$_2$. It also highlights the significant contributions from China to the atmospheric CO$_2$, which suggests that, without the national restriction of activities, CO$_2$ concentration are set to exceed 2019 by 1.79%, but it quickly decreased due to the lockdown, and sustained the reduction for two consecutive months. The results underscore the atmospheric CO$_2$ reductions on the monthly time scale that can be achieved, if electricity production from combustible sources were slashed, which could be useful for cost-benefit analyses of the reduction in electricity production from combustible sources, and the impact of these reduction to the atmospheric CO$_2$.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».