The role of hydrogen in integrated assessment models: A review of recent developments
Notice bibliographique
Résumé
Hydrogen is emerging as a crucial energy source in the global effort to reduce dependence on fossil fuels and meet climate goals. Integrating hydrogen into Integrated Assessment Models (IAMs) is essential for understanding its potential and guiding policy decisions. These models simulate various energy scenarios, assess hydrogen’s impact on emissions, and evaluate its economic viability. However, uncertainties surrounding hydrogen technologies must be effectively addressed in their modeling. This review examines how different IAMs incorporate hydrogen technologies and their implications for decarbonization strategies and policy development, considering underlying uncertainties. We begin by analyzing the configuration of the hydrogen supply chain, focusing on production, logistics, distribution, and utilization. The modeling characteristics of hydrogen integration in 12 IAM families are explored, emphasizing hydrogen’s growing significance in stringent climate mitigation scenarios. Results from the literature and the AR6 database reveal gaps in the modeling of the hydrogen supply chain, particularly in storage, transportation, and distribution. Model characteristics are critical in determining hydrogen’s share within the energy portfolio. Additionally, this study underscores the importance of addressing both parametric and structural uncertainties in IAMs, which are often underestimated, leading to varied outcomes regarding hydrogen’s role in decarbonization strategies. • Hydrogen is crucial for reducing emissions, especially in hard-to-abate sectors like industry and transport by 2050 and 2100. • IAMs show hydrogen playing a key role in future energy systems, especially in stringent climate mitigation scenarios. • Model characteristics play a vital role in determining the share of hydrogen within the energy portfolio. • Addressing parametric and structural uncertainties is essential for robust hydrogen projections and achieving neutrality strategies.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,005 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,007 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, 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 ».