Ensemble Bayesian Model Averaging Projections of Wind‐Speed Extremes for Wind Energy Applications Over China Under Climate Change
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Wind energy has grown rapidly in recent years as a measure to control carbon emissions and mitigate climate change. Extreme wind can damage wind turbines, cause losses to wind power plants, limit economic benefits of wind energy facilities, and disrupt regional grid balance. Therefore, an accurate assessment of extreme wind speeds at wind turbine hub height and their spatiotemporal variation under climate change is critical for the planning of wind energy and for guaranteeing regional energy security. In this study, the 100‐m extreme wind speeds in China are estimated using an empirical downscaling and Bayesian model averaging ensemble method with the latest ERA5 reanalysis and 20 global climate models (GCMs) from the Coupled Model Intercomparison Project phase 6 (CMIP6). Two shared socioeconomic pathways (SSP), that is, SSP2‐4.5 and SSP5‐8.5, are considered to account for the uncertainty in anthropogenic emissions. According to the results, the highest extreme wind speeds are primarily found in Inner Mongolia, northeast China, western Tibet, and the eastern coastal region. Extreme wind speeds in central and southeastern China are projected to increase by approximately 2% in the middle (2031–2060) and the end (2071–2100) of the 21st century relative to the baseline period (1985–2014). Summer extreme wind speeds in northwestern Tibet are expected to increase by more than 9% at the end of the century. The findings of this study indicate that it is important to take the present and projected changes in local wind extremes into account when choosing locations for wind power plants and wind energy installations.
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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 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 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 ».