Assessing Climate Change Impacts on Wind Energy Resources over China Based on CMIP6 Multimodel Ensemble
Notice bibliographique
Résumé
Assessing how wind energy potential will change in the context of global warming is fundamental to local energy development and planning. Twenty-two CMIP6 GCM outputs under three emission scenarios (SSP1-2.6, SSP2-4.5, and SSP5-8.5) are fed into the convolutional neural networks based on efficient channel attention (ECA-Net) to generate wind energy density projections. This study demonstrates that the ECA-Net model can accurately capture the regional features of wind speed over China. Results show that the wind energy resource potential of China exhibits a significant ( p < 0.01) decreasing trend of 0.74% decade –1, 0.99% decade –1, and 1.36% decade –1 during 2015–2100 under SSP1-2.6, SSP2-4.5, and SSP5-8.5, respectively. Compared with the baseline period (1985–2014), China’s average annual wind energy resource potential will decrease by 3.55%, 0.06%, and 2.24% (5.73%, 5.02%, and 8.84%) during 2031–2060 (2071–2100) under SSP1-2.6, SSP2-4.5, and SSP5-8.5, respectively. The results also highlight increased inter- and intra-annual variability of wind energy resources in areas such as parts of the Tibetan plateau, which poses a challenge for regional energy deployment and management. These findings suggest that the sustainability of China’s wind energy development may be challenged by climate change.
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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) | 0,001 | 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 | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 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 ».