Low-emission pathways in 11 major economies: comparison of cost-optimal pathways and Paris climate proposals
Notice bibliographique
Résumé
In order to evaluate the effectiveness of climate policy, it is important to understand emission trends and policies at the national level. The 2015 Paris Agreement includes (Intended) Nationally Determined Contributions, so-called (I)NDCs, outlining the contribution of different Parties to the overall target of the agreement to limit global mean temperature increase to well below 2 °C. Here, we assess emission trajectories and the energy system transition of 11 major economies (in the remainder: countries) projected by integrated assessment models (IAMs) for baseline and cost-optimal 450 ppm CO2 eq mitigation scenarios and compare the results with the (I)NDCs. Limiting global temperature increase to below 2 °C implies a substantial reduction of the estimated available carbon budget for each country. The national carbon budgets between 2010 and 2100 showed reductions between the baseline and the 2 °C consistent mitigation scenario ranging from 52% in South Korea to 95% in Brazil. While in the baseline scenario, the share of low-carbon primary energy sources is projected to remain around 15% (with Brazil being a notable exception, reaching 30%); in the mitigation scenarios, the share of low-carbon energy is projected to increase to over 50% in 2050 in nearly all countries, with the EU, Japan and Canada reaching the largest shares. Comparison with the (I)NDCs shows that in Brazil, Canada, the EU, Mexico (conditional target), South Korea and the USA, the emission reduction targets of the NDCs are closer to the mitigation requirement of the 2 °C scenario; in other countries, however, there is still a large gap. The national detail of the indicators adds to the literature on low-carbon emission pathways, assists the assessment of the Paris Agreement and provides support to national policymakers to identify focus areas for climate policy in the coming years.
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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 | 0,007 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,005 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».