Climate change impacts on wind energy resources in North America based on the CMIP6 projections
Notice bibliographique
Résumé
The mid- and long-term evolution of wind energy resources in North America is investigated by means of a multi-model ensemble selected from 18 global climate models. The most recent scenarios of greenhouse gases emissions and land use, the Shared Socioeconomic Pathways (SSPs), are considered - more specifically, the SSP5-8.5 (intensive emissions) and SSP2-4.5 (moderate emissions). In both scenarios, onshore wind power density in the US and Canada is predicted to drop. Under SSP5-8.5, the reduction is of the order of 15% overall, reaching as much as 40% in certain northern regions - Quebec and Nunavut in Canada and Alaska in the US. Conversely, significant increases in wind power density are predicted in Hudson Bay (up to 25%), Texas and northern Mexico (up to 15%), southern Mexico and Central America (up to 30%). As for the intra-annual variability, it is poised to rise drastically, with monthly average wind power densities increasing up to 120% in certain months and decreasing up to 60% in others. These changes in both the mean value and the intra-annual variability of wind power density are of consequence for the Levelised Cost of Energy from wind, the planning of future investments and, more generally, the contribution of wind to the energy mix.
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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 | 0,000 | 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 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».