Assessment of plum rain’s impact on power system emissions in Yangtze-Huaihe River basin of China
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Abstract As a typical climate that occurs in the Yangtze-Huaihe River basin of China with a size of 500,000 km 2 , plum rain can reduce the photovoltaic (PV) potential by lowering the surface irradiance (SI) in the affected region. Based on hourly meteorological data from 1980 to 2020, we find that plum rain can lower the SI in the affected region with a weekly peak drop of more than 20% at the most affected locations. This SI drop, coupled with a large number of deployed PV systems, can cause incremental CO 2 emissions (ICEs) of local power systems by increasing the additional thermal power. Using a cost optimization model, we demonstrate that the ICEs in 2020 already reached 1.22 megatons and could range from 2.21 to 4.73 megatons, 3.47 to 7.19 megatons, and 2.97 to 7.43 megatons in 2030, 2040, and 2050, respectively, considering a change trend interval of a ±25% fluctuation in power generation and demand in the different years. To offset these ICEs, we compare four pathways integrated with promising technologies. This analysis reveals that the advanced deployment of complementary technologies can improve the PV utilization level to address climate impacts.
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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 | 0,000 |
| 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 | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 découle