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Enregistrement W4402734470 · doi:10.36950/2024.4ciss028

Snowmaking in Austria: Energy consumption, water turnover, CO2 emissions

2024· article· en· W4402734470 sur OpenAlex
Günther Aigner, Robert Steiger, Marius Mayer

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.

aboutLe titre ou le résumé porte un signal canadien du lexique géographique.
no affAucune affiliation canadienne : ce travail est invisible pour une base fondée sur la seule affiliation.
Aucune affiliation canadienne. Une base fondée sur la seule affiliation (le devis habituel) n'aurait jamais vu ce travail. C'est l'un des travaux qui justifient l'inversion de la base.

Notice bibliographique

RevueCurrent Issues in Sport Science (CISS) · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueWinter Sports Injuries and Performance
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésWater consumptionEnvironmental scienceConsumption (sociology)Energy consumptionNatural resource economicsEnvironmental engineeringEnvironmental protectionEngineeringEconomics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Introduction & Purpose Winters in Austria have warmed by 1.7 degrees Celsius since pre-industrial times (Olefs et al., 2020). Since 1961, snow cover periods in Austria have shortened by an average of 40 days (Olefs et al., 2020). This has led to a deeper look into adaptation measures and to ever more efficient snowmaking systems (Steiger & Mayer, 2008). Knowles et al. (2023, p. 2) describe “a surprising lack of research” on the resource consumption of snowmaking. This study collects for the first time evidence-based data on snowmaking. The study region is Austria, the second largest ski tourism market in the world. The focus is on water turnover, energy consumption and CO2 emissions. The study aims to improve the level of knowledge on snowmaking and thus make a contribution towards a more economically and ecologically sustainable development of ski tourism. Methods A comprehensive questionnaire was sent out to 141 ski resorts in Austria between June 2023 and April 2024. Continuous plausibility checks have been performed throughout the survey process. Data at the required level was returned from 30 small, medium-sized and large ski resorts. The sample covers an area of 4,253 hectares equipped with snow makers and 34.0% of the Austrian ski tourism volume. Results The water turnover of snowmaking per season throughout Austria is 43.8 million m³. This equals a water consumption of 3,501 m³ per hectare of slopes equipped with snow makers. The energy requirement for snowmaking is 281 GWh. This corresponds to 5.3 kWh per skier visit or 22,449 kWh per hectare of slopes equipped with snow makers. The carbon footprint of the entire annual snow production in Austria amounts to 2,831 tons of CO2. That is 54 grams of CO2 per skier visit. Discussion The electricity requirement of 281 GWh corresponds to 0.46% of Austria’s total energy requirement, which is 61,080 GWh. The CO2 emissions of 2,831 tons correspond to 0.004% of Austria’s annual CO2 emissions of 72.8 million tons (Umweltbundesamt, 2024). The range of the assumed total energy consumption for snowmaking in Austria found in the literature to date varies considerably – between 335 and 950 GWh per season (Steiger et al., 2020). The results of the evidence-based study presented here are below this range. Conclusion The consumption data for snowmaking in Austria assumed in the literature appear to be too high. Both the public and scientific debate about snowmaking need an updated discussion which includes concrete data. On the way to climate-neutral ski resorts, snowmaking is only a small hurdle compared to diesel-powered slope preparation and guests’ travel to and from the ski resorts. The increased use of renewable energy sources can reduce the carbon footprint of snowmaking even further. Similar studies in other ski tourism markets could round off the picture drawn here and lead to interesting discussions about country-specific differences and peculiarities. References Knowles, N., Scott, D., & Steiger, R. (2023). Sustainability of snowmaking as climate change (mal)adaptation: An assessment of water, energy, and emissions in Canada’s ski industry. Current Issues in Tourism, 27(10), 1613–1630. https://doi.org/10.1080/13683500.2023.2214358 Olefs, M., Formayer, H., Gobiet, A., Marke, T., & Schöner, W. (2020). Klimawandel – Auswirkungen mit Blick auf den Tourismus [Climate change – Impacts on tourism]. In U. Pröbstl-Haider, D. Lund-Durlacher, M. Olefs, & F. Prettenthaler (Eds.), Tourismus und Klimawandel (pp. 19-46). Springer Spektrum. https://link.springer.com/book/10.1007/978-3-662-61522-5 Steiger, R., & Mayer, M. (2008). Snowmaking and climate change. Mountain Research and Development, 28(3), 292-298. https://doi.org/10.1659/mrd.0978 Steiger, R., Pröbstl-Haider, U., & Prettenthaler, F. (2020). Outdooraktivitäten und damit zusammenhängende Einrichtungen im Winter [Outdoor activities and related facilities in winter]. In U. Pröbstl-Haider, D. Lund-Durlacher, M. Olefs, & F. Prettenthaler (Eds.), Tourismus und Klimawandel (pp. 109-122). Springer Spektrum. https://link.springer.com/book/10.1007/978-3-662-61522-5 Umweltbundesamt. (2024). Treibhausgase [Greenhouse gases]. https://www.umweltbundesamt.at/klima/treibhausgase

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,913
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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.

Tête enseignante Opus0,033
Tête enseignante GPT0,368
Écart entre enseignants0,335 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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