Exploring Site‐Specific Carbon Dioxide Removal Options With Storage or Sequestration in the Marine Environment – The 10 Mt CO <sub>2</sub> yr <sup>−1</sup> Removal Challenge for Germany
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Marine carbon dioxide removal (mCDR) and geological carbon storage in the marine environment (mCS) promise to help mitigate global climate change alongside drastic emission reductions. However, the implementable potential of mCDR and mCS depends, apart from technology readiness, also on site‐specific conditions. In this work, we explore different options for mCDR and mCS, using the German context as a case study. We challenge each option to remove 10 Mt CO 2 yr −1 , accounting for 8%–22% of projected hard‐to‐abate and residual emissions of Germany in 2045. We focus on the environmental, resource, and infrastructure requirements of individual mCDR and mCS options at specific sites, within the German jurisdiction when possible. This serves as an entry point to discuss main uncertainty factors and research needs beyond technology readiness, and, where possible, cost estimates, expected environmental effects, and monitoring approaches. In total, we describe 10 mCDR and mCS options; four aim at enhancing the chemical carbon uptake of the ocean through alkalinity enhancement, four aim at enhancing blue carbon ecosystems' sink capacity, and two employ geological off‐shore storage. Our results indicate that five out of 10 options would potentially be implementable within German jurisdiction, and three of them could potentially meet the challenge. Our exercise serves as an example on how the creation of more tangible and site‐specific CDR options can provide a basis for the assessment of socio‐economic, ethical, political, and legal aspects for such implementations. The approach presented here can easily be applied to other regional or national CDR capacity considerations.
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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 | 0,001 | 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 ».