Influence of Black Carbon on Photovoltaic and Wind Energy Potential Under the Shared Socioeconomic Pathways
Notice bibliographique
Résumé
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 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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 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 ».