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Enregistrement W4408472860 · doi:10.1029/2024ef004987

Influence of Black Carbon on Photovoltaic and Wind Energy Potential Under the Shared Socioeconomic Pathways

2025· article· en· W4408472860 sur OpenAlexaboutno aff
Zhenming Ji, Guanying Chen

Notice bibliographique

RevueEarth s Future · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueEnergy and Environment Impacts
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesNational Natural Science Foundation of China
Mots-clésPhotovoltaic systemSocioeconomic statusEnvironmental scienceCarbon blackWind powerAtmospheric sciencesChemistryEnvironmental healthEcologyBiologyPhysicsMedicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract With the ongoing growth in global demand for renewable energy, photovoltaic and wind energy play crucial roles in reducing carbon emissions and mitigating climate change. Meteorological factors such as surface solar radiation, temperature, and wind influence the photovoltaic potential (PV POT ) and wind energy potential (WEP). Black carbon aerosols (BC), with their strong capacity to absorb shortwave radiation, induce regional climate changes, underscore the non‐negligible impact on PV POT and WEP. This study utilizes the Community Earth System Model to project changes in PV POT and WEP under shared socioeconomic pathways and their responses to BC. Results indicate that the model accurately delineated the spatial distribution and historical trends of five meteorological elements: wind speed, air temperature, surface solar radiation, surface pressure and surface specific humidity. In the SSP245 and SSP585 scenarios, both PV POT and WEP exhibited remarkable regional and seasonal variations. In Western Europe, Canada, Tibetan Plateau, and most parts of eastern China, PV POT is projected increase, while the induced BC enhances the increase in PV POT on the Tibetan Plateau. Effects of BC on the annual trends of PV POT vary across regions. Furthermore, the global average of both PV POT and WEP is expected to increase, with BC strengthening the increase of PV POT , but scenario differences exist in WEP. In the SSP245 scenario, BC will induce a global average PV POT increase of 0.41 × 10 −3 W/m 2 by 2100.

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.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,054
Score d'incertitude au seuil0,107

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,003
Tête enseignante GPT0,173
Écart entre enseignants0,170 · 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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSimulation ou modélisation
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2025
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