Energy Generation and Carbon Footprint under Future Projections (2022–2100) of Central Asian Temperature Extremes
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Notice bibliographique
Résumé
Abstract Limiting the global temperature rise to 1.5 °C is becoming increasingly difficult. The study analyzed data from 700 locations (1962–2100) to assess climate change impacts on heating‐cooling energy and carbon footprint in under‐researched Central Asia (CA). Under SSP2‐4.5, icing and frost days reduce, while summer days and tropical nights increase. Central Asian countries will see an increase in cooling needs despite the projected decline in heating demands, with Kyrgyzstan experiencing the highest rise in cooling degree days, projected to increase by 132% and 165% in the near‐future under SSP2‐4.5 and SSP5‐8.5, respectively. As a result, cooling energy generation is expected to rise by 39% and 92% under SSP2‐4.5 and SSP5‐8.5, respectively. However, CO 2 emissions for cooling are much lower in Kyrgyzstan and Tajikistan due to their reliance on renewable energy. CO 2 emissions in these countries are projected to be ≈10 times lower than in other parts of CA. From 2022 to 2100, cooling‐related emissions are estimated to increase by 41% and 80% under SSP2‐4.5 and SSP5‐8.5, respectively across CA. Urgent adaptation is needed for resilient cities and stable power by expanding renewables, modernizing infrastructure, boosting efficiency, adopting policies, and fostering cooperation.
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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 découle