Sustainability of snowmaking as climate change (mal)adaptation: an assessment of water, energy, and emissions in Canada’s ski industry
Notice bibliographique
Résumé
As climate change continues to impact the snowpack in ski areas globally, operators rely increasingly on snowmaking to maintain ski seasons and visitor experience. Increased reliance on machine-made snow has implications for the sustainability of ski tourism. This study provides the first national estimate of water, energy, and CO2 emissions and projected changes under low (RCP2.6), mid (RCP4.5), and high emission (RCP8.5) climate futures by the 2050s. A central estimates of snowmaking efficiency found Canada currently uses 478,000 megawatts (MWh) of electricity (with 130,095 tonnes of associated CO2 emission) and 43.4 million m3 of water to produce over 42 million m3 of technical snow. With snowmaking production requirements projected to increase between 55% and 97% by 2050 across low to high-emission climate futures, energy, and water use will increase proportionally. In contrast, future emissions associated with increased snowmaking would nonetheless decline substantially as provincial electricity grids are decarbonized under current policy targets. Regional differences in snowmaking requirements and emissions caused by provincial electricity-grid emission intensity and their important implications for ski tourism sustainability and snowmaking as (mal)adaptation are discussed.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».