9.2 C
Gdańsk
niedziela, 25 lutego, 2024

Wielkoskalowe farmy fotowoltaiczne na Saharze wpływają na potencjał wytwarzania energii słonecznej na całym świecie / Jingchao Long, Zhengyao Lu, Paul A. Miller, Julia Pongratz, Dabo Guan, Benjamin Smith, Zhiwei Zhu, Jianjun Xu i Qiong Zhang 

0
77
Zintegrowana elektrownia słoneczna pracująca w cyklu kombinowanym Hassi R’Mel. Układy rynien parabolicznych. Z Wikimedia Commons, bezpłatnego repozytorium multimediów.
Na całym świecie projekty związane z energią słoneczną są szybko budowane lub planowane, szczególnie w regionach o wysokim potencjale energii słonecznej i dużym zapotrzebowaniu na energię. Jednak ich potencjał wytwarzania energii jest silnie powiązany z warunkami pogodowymi. Wykorzystujemy tutaj najnowocześniejsze symulacje modeli systemów ziemskich, aby zbadać, w jaki sposób duże fotowoltaiczne farmy słoneczne na Saharze mogą wpłynąć na globalne zachmurzenie i potencjał wytwarzania energii słonecznej poprzez zakłócone połączenia telefoniczne w atmosferze. Wyniki wskazują na negatywny wpływ na potencjał energii słonecznej w Afryce Północnej (lokalnie), na Bliskim Wschodzie, w Europie Południowej, Indiach, wschodnich Chinach, Japonii, wschodniej Australii i południowo-zachodnich Stanach Zjednoczonych oraz pozytywny wpływ na Amerykę Środkową i Południową, na Karaibach, w regionie Środkowo-wschodnim w USA, Skandynawii i Republice Południowej Afryki, osiągając sezonowo wielkość ± 5% w odległych regionach. Diagnostyka sugeruje, że za skutki globalne odpowiedzialne są zmiany cyrkulacji atmosferycznej na dużą skalę. Współpraca międzynarodowa jest niezbędna, aby złagodzić potencjalne ryzyko związane z przyszłymi wielkoskalowymi projektami fotowoltaicznymi na terenach suchych, które mogłyby mieć wpływ na produkcję energii.

Podobne treści oglądane przez innych

Wstęp

Na całym świecie odnawialna energia bezemisyjna stopniowo zastępuje paliwa kopalne 1 . Energia słoneczna może odegrać ważną rolę w zwiększaniu podaży energii odnawialnej, która zmniejsza emisję dwutlenku węgla, jako zasadniczy element strategii łagodzenia zmiany klimatu 2 . Z niedawnego badania 3 wynika, że ​​udział energii słonecznej w całkowitym światowym zużyciu energii może wzrosnąć aż do 76 % do 2050 r. w realnym scenariuszu transformacji energetycznej z 1 % w 2015 r. ze względu na opłacalność i doskonałe dystrybucja zasobów na całym świecie 4 .
Wytwarzanie energii słonecznej opiera się na nasłonecznieniu słonecznym — ilości światła słonecznego dostępnego w danym miejscu. Jego potencjał można określić ilościowo za pomocą zmiennego klimatycznego promieniowania krótkofalowego skierowanego w dół powierzchni (RSDS), zdefiniowanego w przedziale długości fal 0,2–4,0 μm. Oprócz cykli dobowych i sezonowych na RSDS wpływa zmienność chmur wywołana pogodą. Przy całkowicie zachmurzonym niebie (bez deszczu) promieniowanie słoneczne docierające do powierzchni zmniejsza się o około 75% 5 . Nieprzewidywalne wahania RSDS, spowodowane głównie warunkami pogodowymi, stwarzają trudności dla stabilności dostaw energii elektrycznej z systemu fotowoltaicznego 6 . W praktyce zmiany produkcji energii w instalacjach fotowoltaicznych są uwzględniane przez operatorów sieci w celu planowania wirującego rezerwu mocy i zarządzania pracą sieci 7 .
W miarę rozwoju branży fotowoltaicznej wytwarzanie energii słonecznej staje się coraz bardziej zależne od pogody 8 . Niektóre badania skupiały się na wpływie zmian klimatycznych na wytwarzanie energii słonecznej w różnych przyszłych scenariuszach klimatycznych (przegląd można znaleźć w ref. 9 ). Ogólną tendencją w prognozach dotyczących zmiany klimatu wydaje się być zmniejszenie zachmurzenia w regionach o niskich i średnich szerokościach geograficznych 10 . Zmiany w napromieniowaniu dla różnych regionów, pór roku, ram czasowych i scenariuszy rzadko przekraczają ±10% 9 .
Jednak globalny wzorzec klimatyczny może zostać zakłócony również przez masowe wykorzystanie energii słonecznej. Przypisuje się to wynikającym z tego zmianom właściwości powierzchni terenu (np. albedo powierzchni, szorstkość) 11 , 12 . W szczególności ostatnie badania modelowe pokazują, że regionalną reakcję klimatu na panele słoneczne w regionach suchych (np. w Afryce Północnej) można wzmocnić poprzez lokalne procesy sprzężenia zwrotnego między atmosferą a lądem i roślinnością 13 , 14 . Może to w dalszym ciągu prowadzić do zaburzeń globalnego klimatu, a co za tym idzie, globalnej produkcji energii słonecznej.
Naszym celem jest ilościowe określenie wpływu wdrożenia na dużą skalę fotowoltaicznych farm słonecznych na Saharze na globalną produkcję energii słonecznej w ramach pilotażowego studium przypadku oraz zbadanie leżących u podstaw mechanizmów wymuszających. Korzystamy z najnowocześniejszego, w pełni sprzężonego modelu systemu Ziemi (EC-Earth) i rozważamy trzy scenariusze produkcji energii słonecznej w Afryce Północnej obejmujące 5%, 20% i 50% tego regionu (zwane dalej S05, S20, S50;Metody;Dodatkowa ryc.  1 ). W poprzednich badaniach 13 , 14 badano reakcje globalnego klimatu i pokrycia roślinnego na te hipotetyczne farmy fotowoltaiczne na Saharze, a tutaj skupiamy się bardziej wyraźnie na tym, jak może to wpłynąć na samo wytwarzanie energii słonecznej na świecie.

Wyniki

Zmiany globalnego udziału chmur i RSDS

Symulacje modelu systemu Ziemi pokazują, że średnia roczna globalna reakcja frakcji chmur jest proporcjonalna w S05, S20 i S50, z ograniczoną znaczącą reakcją w S05 i bardziej ewidentną redystrybucją zachmurzenia przez duże saharyjskie farmy słoneczne w S20 i S50 (ryc. 1a–d ) . Największą reakcję pod względem frakcji chmur obserwuje się lokalnie nad Afryką Północną, z centrum anomalnej chmury w regionie Sahelu. Anomalia dodatniej frakcji chmur obejmuje jedynie niewielki obszar i ledwo przekracza 1% w S05, ale jest znacznie rozszerzona i nasilona w S20, osiągając ponad 5% i obejmując połowę Afryki Północnej. Anomalia ta rozciąga się na północ do Europy Południowej i na wschód do południowego Półwyspu Arabskiego w S20. Inne główne regiony lądowe, w których występuje zwiększona średnia roczna frakcja chmur, to Indie, Azja Północna i Wschodnia Australia. Z drugiej strony zmniejszone zachmurzenie obserwuje się w Ameryce Środkowej i Południowej, Afryce Południowej, środkowych i wschodnich Stanach Zjednoczonych, Azji Środkowej i północno-zachodnich Chinach.
Ryc. 1: Globalne zachmurzenie i promieniowanie krótkofalowe, na które wpływają farmy fotowoltaiczne na Saharze.
rysunek 1
Modelowana średnia roczna (ANN) ( a ) całkowita frakcja chmur i ( e ) RSDS w CTRL oraz ( b – d ) całkowita frakcja chmur i ( f – h ) odpowiedź RSDS w S05, S20 i S50. Czarne kropki w b–h przedstawiają anomalie przekraczające 95% istotności w teście t .
Obraz w pełnym rozmiarze
Sezonowo reakcja globalnej frakcji chmur, a co za tym idzie RSDS, jest generalnie silniejsza w sezonie letnim na półkuli północnej (NH) niż w sezonie zimowym (ryc.  2 ). Można to przypisać wzmocnionym lokalnym sprzężeniom zwrotnym między atmosferą a roślinnością w Afryce Północnej, związanym z nasilonym monsunem w Afryce Zachodniej (rysunek uzupełniający  2a, b ) 14 . Na półkuli południowej w regionach Ameryki Południowej i Afryki Południowej obserwuje się silniejsze zmiany chmur w czasie zimy australijskiej (lato w NH, czerwiec-lipiec-sierpień, JJA), łącząc te zmiany z odległymi wpływami z Afryki Północnej. Wyjątkiem jest Australia Wschodnia, gdzie w okresie grudzień-styczeń-luty (DJF) warunki są większe, co sugeruje pośrednią reakcję ze względu na zmiany w cyrkulacji Walkera (wyjaśnione poniżej).
Ryc. 2: Sezonowe promieniowanie krótkofalowe, na które wpływają farmy fotowoltaiczne na Saharze.
Rysunek 2
a – c Średnia grudzień-styczeń-luty (DJF), d – f średnia odpowiedzi RSDS z czerwca-lipca-sierpnia (JJA). Czarne kropki przedstawiają anomalie przekraczające 95% istotności testu t .
Obraz w pełnym rozmiarze
Zmiany RSDS w dużej mierze podążają za zmianami frakcji chmur (ryc.  1e – h ), przy czym zwiększony (zmniejszony) RSDS przypisuje się głównie zmniejszonej (zwiększonej) frakcji chmur. Pewne drobne rozbieżności między frakcją chmur a zmianami RSDS można wyjaśnić innymi właściwościami związanymi z chmurami, takimi jak albedo i czas życia 15 i nie będą omawiane w tym badaniu. Sezonowe anomalie RSDS ujawniają silną reakcję, która okazuje się być wygładzona w średnich rocznych zmianach, szczególnie zauważalna w S20 i S50. Na przykład zmniejszony RSDS w Azji Północno-Wschodniej podczas JJA, zwiększony RSDS wokół Karaibów i Skandynawii podczas JJA oraz zwiększony RSDS DJF w Republice Południowej Afryki są znacznie osłabione w średnich rocznych różnicach. W międzyrocznych skalach czasowych zmienność RSDS (międzyroczne odchylenie standardowe) zmniejsza się najbardziej wyraźnie na tropikalnym Pacyfiku (rysunek uzupełniający  3 ) z powodu stłumionej zmienności ENSO 14 . Jednakże odwrotna reakcja w postaci międzyrocznej zmienności RSDS w S20 i S50 w wielu regionach (np. północne Stany Zjednoczone w ANN, wschodnia Australia w DJF, Indie w JJA) sugeruje, że prawdopodobnie będzie to regulowane procesami na skalę regionalną 16 .

Wpływ na wytwarzanie energii słonecznej

Następnie w naszych symulacjach badamy, w jaki sposób wielkoskalowe farmy fotowoltaiczne na Saharze wpływają na globalną produkcję energii fotowoltaicznej. Rysunek  3 podsumowuje zmiany w potencjale wytwarzania energii fotowoltaicznej (PVpot; metoda) uśrednione w ciągu całego roku, JJA i DJF. Przeważnie zmiany PVpot (ryc.  3 ) przypisuje się zmianom RSDS, ponieważ w większości regionów stwierdza się zmiany fazowe RSDS i PVpot. Wielkość zmiany PVpot jest w większości znikoma w S05, z wyjątkiem mniej niż 3% sezonowego spadku w zachodnim Sahelu i mniej niż 5% wzrostu w Republice Południowej Afryki (ryc.  3b1 – b3 ). Roczny wzrost PVpot w Azji Południowo-Wschodniej nie jest zgodny z dwoma pozostałymi scenariuszami i prawdopodobnie wynika z wewnętrznej zmienności modelu. W S20 i S50 model wychwytuje bardziej solidne zmiany PVpot (ryc.  3c1 – c3, d1 – d3 ). W Afryce Północnej, na Bliskim Wschodzie, w Europie z wyłączeniem Skandynawii, Indii, wschodnich Chin, Japonii, wschodniej Australii i południowo-zachodnich Stanów Zjednoczonych wartość PVpot w lokalnym sezonie letnim jest ograniczona. Zmiana ta jest w większości przypadków na tyle duża, że ​​powoduje roczny spadek PVpot. PVpot w niektórych innych regionach korzysta z zdalnego wymuszania, na przykład w Ameryce Środkowej i Południowej, na Karaibach oraz w środkowo-wschodnich Stanach Zjednoczonych, Skandynawii i Republice Południowej Afryki. Symuluje się około -4% rocznej zmiany dla S20 dla regionów bardziej wrażliwych i/lub znajdujących się bliżej źródła zakłóceń, np. w Afryce Północnej, Europie Środkowej i Indiach. W sezonie wysokiej produkcji energii słonecznej (tj. lokalnym lecie) zmiany PVpot S20 są znacznie większe, przekraczając -8% dla dużego regionu Afryki Północnej i ponad ±5% w Indiach i północnych Stanach Zjednoczonych, częściach środkowej i środkowej Ameryka Południowa i ± 3% dla Europy, południowo-zachodnich Stanów Zjednoczonych i Republiki Południowej Afryki oraz (ryc.  3c1 – c3 ). Poziom istotności odpowiedzi w PVpot jest w dużym stopniu zależny od jego zmian w ciągu roku (rysunek uzupełniający  4 ). Wielkość silnych zmian w PVpot w tych regionach jest porównywalna z poprzednimi badaniami, w których badano podobny wpływ zmiany klimatu na produkcję energii słonecznej w ścieżce zależnej od paliw kopalnych (np. ±10% w SSP5-8.5 17 , 18 , 19 ). Należy zauważyć, że uśrednione dla dużych regionów, takich jak kontynenty (tabela uzupełniająca  1 ) i kraje (tabela uzupełniająca  2 ), zmiany PVpot są dość wyciszone i ograniczone do ± 2%.
Ryc. 3: Globalny potencjał energii słonecznej, na który wpływają farmy fotowoltaiczne na Saharze.
rysunek 3
a 1– a 3 Mapa globalnego PVpot ANN, DJF, JJA w CTRL. b – d Średnia roczna, średnia JJA i średnia DJF zmiany w PVpot w symulacjach S05, S20 i S50 w porównaniu z CTRL. Czarne kropki przedstawiają anomalie przekraczające 95% istotności testu t .
Obraz w pełnym rozmiarze

Mechanizmy wymuszające klimat

Wyniki naszych modeli, w szczególności S20 i S50, pokazują, że zmiany cyrkulacji atmosferycznej wywołane przez farmy fotowoltaiczne Sahara są odpowiedzialne za zakłócenia globalnej frakcji chmur i RSDS. Rzeczywiście, we wcześniejszym badaniu opisano reakcję cyrkulacji atmosferycznej na skalę globalną wywołaną przez ogromne pustynne farmy słoneczne 11 .
W Afryce Północnej zmniejszone albedo powierzchniowe i sprzężenia zwrotne powodują lokalne ocieplenie i konwekcję. Prowadzi to do zbieżności powierzchni, a następnie do dodatniej wysokości i rozbieżności geopotencjału w górnej troposferze nad Afryką Północną (ryc.  4 ). Zachodnie anomalie spowodowane przepływem zbieżności powierzchni (ryc. uzupełniająca  2a, b ) powodują ocieplenie na wschodzie, a tym samym osłabienie gradientu SST strefy tropikalnej Atlantyku, przedstawiając anomalię podobną do atlantyckiej Niño, szczególnie podczas 20. sezonu monsunowego w Afryce Zachodniej (ryc. uzupełniająca 2c  , d ). Cyrkulacja Walkera nad Oceanem Spokojnym jest zintensyfikowana i rozszerza się na zachód z powodu tych zmian w równikowej Atlantyku SST 14 , 21 (rysunek uzupełniający  5 ). Prowadzi to ponadto do niskopoziomowych anomalii południowo-wschodnich nad północnym Oceanem Indo-Pacyfiku (rysunek uzupełniający  2a, b ), a tym samym do wzmożonego monsunu w Azji Południowej 22 . Z kolei inny anomalny antycyklon skupiony w środkowo-zachodniej Azji jest wzbudzany w górnej troposferze latem NH (ryc.  4a, b ) w odpowiedzi na wzmożony monsun w Azji Południowej. Przeanalizowaliśmy szacunkową stabilność wilgoci pionowej (VMS; metody) nad Afryką Północną i Indiami, gdzie wystąpiła silniejsza konwekcja (ryc.  5 ). Stwierdzono, że niższy VMS wynikający z konwergencji wilgoci powoduje zwiększoną całkowitą frakcję chmur, głównie z powodu większej ilości chmur wysokich (ryc.  5 i 6 ). Procesom tym można również przypisać zmniejszenie VMS i zwiększone zachmurzenie w otaczających regionach, takich jak Europa Południowa, Sahel i Bliski Wschód.
Ryc. 4: Reakcja górnej i dolnej troposfery na farmy fotowoltaiczne na Saharze.
rysunek 4
a , b JJA Wysokość geopotencjału i zmiany wiatru przy 200 hPa; c , d JJA Wytrącanie (cieniowanie) i rozbieżność (kontur, czerwony = rozbieżność, niebieski = zbieżność) przy 850 hPa.
Obraz w pełnym rozmiarze
Rys. 5: Reakcja na stabilność atmosfery w przypadku farm fotowoltaicznych Sahara.
rysunek 5
a , b pionowo zintegrowana wilgotność właściwa; c , d Zmiany VMS. Niższy VMS wskazuje na bardziej niestabilną atmosferę.
Obraz w pełnym rozmiarze
Rys. 6: Globalna reakcja na zachmurzenie na różnych poziomach.
rysunek 6
Modelowana średnia roczna ( a ) Wysoka, ( b ) Zmiany średniej i niskiej frakcji chmur. Górny panel pokazuje wartości w symulacji CTRL, a środkowy i dolny panel pokazują odpowiedź obserwowaną w eksperymentach S20 i S50.
Obraz w pełnym rozmiarze
Latem w NH dwie struktury barokliniczne w Afryce Północnej i środkowo-zachodniej Azji generują ciąg fal Rossby’ego, który rozprzestrzenia się w dół rzeki, podążając za falowodem odrzutowym na średnich szerokościach geograficznych. Trzy struktury barotropowe (dodatnia wysokość geopotencjalna) generowane są nad Azją Wschodnią, Północnym Pacyfikiem i Ameryką Północną (ryc.  4a, b ). Łącznie te wzorce anomalii w górnej troposferze przypominają okołoglobalny wzorzec telepołączeń o liczbie falowej 5 23 . Zwiększona grubość atmosfery i anomalny antycyklon w dolnych regionach stwarzają niekorzystne warunki dla tworzenia się chmur w Japonii i wschodnich Chinach, na północnym Pacyfiku i we wschodnich Stanach Zjednoczonych, głównie skutkując spadkiem zachmurzenia średniego i niskiego (ryc.  6 ). W szczególności redukcja zachmurzenia średniego i niskiego nad wschodnimi Stanami Zjednoczonymi wynika głównie z rozbieżnego strumienia wilgoci i zmniejszonej stabilności statycznej w stanie suchym (rysunek uzupełniający  6 ) 24 . Zmiany zachmurzenia nad Japonią i Północnym Pacyfikiem są nie tylko związane z anomalną cyrkulacją antycykloniczną w dolnej troposferze, ale także pod wpływem wzmocnionego frontu SST przedłużenia Kuroshio/Oyashio (rysunek uzupełniający  2a, b ), który również przyczynia się do zmniejszenia suchości stabilność statyczna i niskie zachmurzenie nad południowym skrzydłem frontu SST 25 , 26 .
Silne źródło ciepła w Afryce Północnej powoduje powstawanie zjawiska typu skrzelowego 27 , 28 . Wzór charakteryzuje się lokalnym ruchem wznoszącym się w Afryce Północnej i parą ruchów zstępujących na zachodzie, nad pozatropikalnym północnym Atlantykiem i Amazonką (ryc.  4c, d ). Południowe centrum powoduje redukcję wysokich chmur w Brazylii poprzez zmniejszenie VMS. Ponadto transport wilgoci zarówno z tropikalnego Atlantyku, jak i ITCZ ​​na wschodnim Pacyfiku jest osłabiony, co prowadzi do zmniejszenia pionowo zintegrowanej wilgotności właściwej (ryc.  5a, b ), co również przyczynia się do zmniejszenia zachmurzenia. Dodatnia wysokość geopotencjału i rozbieżność na niskim poziomie w Europie Północnej są również powiązane z reakcją fali Rossby’ego na ogrzewanie atmosferyczne w Afryce Północnej 29 . Działając częściowo jako falowód, zachodni prąd strumieniowy nad północnym Atlantykiem powoduje propagację fali Rossby’ego w kierunku północno-wschodnim od anomalii cyklonowej nad północnym Atlantykiem do Europy Północnej. Ta anomalia cykloniczna typu Gill łączy zaburzenia atmosferyczne w farmach fotowoltaicznych z anomalią antycykloniczną nad Europą Północną, co dodatkowo powoduje mniejsze zachmurzenie i więcej PVpot w tym regionie.
Zmiana zachmurzenia w południowo-zachodnich stanach USA jest odwrotna do tej obserwowanej w środkowo-wschodnich stanach USA. Więcej wysokich chmur widać w południowo-zachodnich stanach USA (w tym na Hawajach) (ryc.  6 ), gdzie obecnie szybko rozwijają się projekty związane z energią słoneczną. Zmiana ta jest powiązana z rzeką atmosferyczną 30 , która transportuje wznoszące się wilgotne powietrze z tropikalnego Pacyfiku do tego regionu (ryc.  5a, b ). Ponadto ścisłe powiązanie między mezoskalowymi procesami oceanicznymi (np. frontami SST, wirami oceanicznymi) a atmosferą nad regionami Kuroshio i Oyashio (rysunek uzupełniający  2c, d ) pomaga zwiększyć ilość opadów atmosferycznych na ląd w południowo-zachodnich stanach USA 31 , 32 , 33 .
Omówione dotychczas zmiany w chmurach są silniejsze latem w NH niż zimą, nawet w Ameryce Południowej. Podkreśla to bezpośrednie wymuszanie z regionu Sahary, gdzie lokalna reakcja i sprzężenia zwrotne między ziemią (roślinnością) a atmosferą są najsilniejsze podczas lata NH 13 , 14 . Mimo to we wschodniej Australii największe anomalie występują w okresie zimy NH (ryc.  3 ). Ta różnica sezonowa wskazuje, że lokalne warunki zachmurzenia są w większym stopniu zdeterminowane pośrednio przez zdalne wymuszanie z Afryki Północnej, z anomalią podobną do La Niña oraz wzmocnioną i rozszerzoną na zachód cyrkulacją Walkera (rysunki uzupełniające  2 i 4 ), przynosząc bardziej wilgotne i bardziej zachmurzone warunki do Australii Wschodniej podczas lokalnej pory letniej i deszczowej (ryc.  5a ).

dyskusja i wnioski

Nasze symulacje modelu układu ziemskiego pokazują, że przewidywane wielkoskalowe farmy słoneczne na Saharze, jeśli obejmują 20% lub więcej obszaru, mogą znacząco wpływać na cyrkulację atmosferyczną i dodatkowo wywoływać zmiany frakcji chmur i RSDS (podsumowane na ryc. 7  ) w poprzek inne regiony i pory roku. Chociaż skutki są skromne w skali globalnej lub kontynentalnej, potencjalne nierówności wynikające z zakłóceń w hipotetycznych farmach fotowoltaicznych na Saharze mogą nadal objawiać się nierównym rozkładem potencjału fotowoltaicznego. Mogą pogorszyć warunki sezonowej produkcji energii słonecznej w wielu innych regionach, w których mocno promuje się przejście na energię słoneczną, takich jak Bliski Wschód, Europa, Indie, wschodnie Chiny, Japonia, Wschodnia Australia i południowo-zachodnie Stany Zjednoczone. Z drugiej strony regiony takie jak Ameryka Środkowa i Południowa, Karaiby, środkowo-wschodnie Stany Zjednoczone, Skandynawia i Republika Południowej Afryki mogą skorzystać na wyższym potencjale energii słonecznej.
Rys. 7: Mechanizmy wymuszające działanie farm fotowoltaicznych Sahara na ogólną cyrkulację atmosferyczną.
rysunek 7
Schematyczny wykres podsumowujący proponowane mechanizmy, dzięki którym globalna produkcja energii słonecznej jest zakłócana przez wielkoskalowe fotowoltaiczne farmy słoneczne na Saharze. W warstwie przypowierzchniowej pokazane są średnie roczne zmiany S20-CTRL PVpot (kolor cieniowania). Dodatnie centra w górnych warstwach atmosfery (200 hPa) pokazują strukturę liczby falowej 5 okołoglobalnego połączenia telekonsultacyjnego na średnich szerokościach geograficznych półkuli północnej, a drugie w Europie Północnej reprezentuje stacjonarną falę Rossby’ego związaną ze wzorem typu Gill, wszystkie wywołane przez Saharę farmy słoneczne (na ilustracji w Afryce Północnej). Przerywane strzałki przedstawiają wznoszenie i opadanie ruchu atmosferycznego według wzoru typu Gill. Ciągłe strzałki nad powierzchnią w tropikach pokazują wzmocnioną i rozszerzoną na zachód cyrkulację Walkerów.
Obraz w pełnym rozmiarze
Badanie jest pilotażowym studium przypadku mającym na celu zbadanie, w jaki sposób saharyjskie farmy fotowoltaiczne wpływają na globalną produkcję energii słonecznej przy użyciu jednego modelu systemu ziemskiego i ograniczonej liczby scenariuszy. Zastrzeżeniem tego badania jest zastosowanie stałego efektywnego albedo dla paneli fotowoltaicznych, choć w praktyce zmienia się ono w zależności od ich rodzaju, wydajności i warunków pracy (rysunek uzupełniający  7 ) 34 , 35 . Co więcej, nasze symulacje farm fotowoltaicznych nie uwzględniają w pełni dodatkowych procesów dynamicznych związanych z innymi parametrami paneli słonecznych. Na przykład poprzednie badania wykazały, że chropowatość powierzchni może potencjalnie zwiększyć efektywność wymiany ciepła jawnego z powierzchni do atmosfery w farmach fotowoltaicznych na skalę użytkową 12 .
Bardziej szczegółowe analizy i symulacje wrażliwości uwzględniające różne scenariusze w połączeniu z wieloma modelami systemów ziemskich, które przezwyciężają te ograniczenia, mogą rzucić więcej światła na skutki tego konkretnego antropogenicznego użytkowania gruntów i zmiany pokrycia terenu. Przyszłe plany tworzenia wielkoskalowych projektów fotowoltaicznych na globalnych terenach suchych przez odpowiednie zainteresowane strony powinny opierać się na tych zaktualizowanych badaniach modelowych, aby ocenić ich potencjalny wpływ na potencjał energii słonecznej zarówno lokalnie, jak i zdalnie (np. rys. uzupełniający  8 ). Lepsze zrozumienie, dogłębna ocena ryzyka i globalnie skoordynowane wysiłki mają kluczowe znaczenie w światowej transformacji energetyki słonecznej, aby zapewnić większe bezpieczeństwo energetyczne i równość.

Metody

Model układu ziemskiego EC-Ziemia

Wersja EC-Earth 3.3.1 to model systemu Ziemi (ESM) społeczności europejskiej 36 . Zawiera i łączy komponenty modelu przetwarzające procesy atmosfery (IFS ECMWF), oceanu (NEMO), lodu morskiego (LIM) i biosfery lądowej (LPJ-GUESS 37 ), dzięki czemu jest to konfiguracja EC-Earth-Veg-LR zdolna do symulowania złożonych interakcje między tymi elementami modelu, odzwierciedlając sprzężenia zwrotne systemu uziemiającego. Kluczowe wskaźniki wydajności modelu wykazują zachowanie fizyczne i błędy systematyczne mieszczące się w zakresie najnowszych modeli CMIP 36 , 38 , 39 , 40 . Aby uzyskać szczegółowe porównania, czytelnicy powinni w tej literaturze odnosić się do „EC-Earth3-Veg” zamiast „EC-Earth3”. EC-Earth w rozsądny sposób odtwarza kilka kluczowych procesów dynamicznych istotnych dla tego badania, takich jak ogólna cyrkulacja atmosferyczna i system monsunowy 41 , 42 , telepołączenia atmosferyczne 20 , 43 , 44 , 45 oraz chmury w tropikach 46 i na średnich szerokościach geograficznych nad lądem (Dodatkowa fig.  9 ).
Rozdzielczość pozioma komórek siatki atmosfera/ląd/roślinność wynosi T159 (~1 o ), z 62 poziomami pionowymi w atmosferze, podczas gdy model oceanu/lodu morskiego ma rozdzielczość poziomą ~1 o i 75 poziomów pionowych.

Symulacje farm fotowoltaicznych

Rozważamy trzy scenariusze farm fotowoltaicznych na Saharze, określone tutaj jako S05, S20 i S50, w których 5%, 20% i 50% modelowych lądowych ogniw sieciowych w Afryce Północnej (15-30 o N, 20 o W-45 o E) są zalecane jako duże panele fotowoltaiczne (PV). Są one przedstawione przez czarne kropki w Afryce Północnej na dodatkowej ryc.  1 . W przypadku zalecanych paneli fotowoltaicznych albedo nagiej gleby zostało ustawione na efektywne albedo wynoszące 0,235 13 , 14 . Więcej uzasadnienia zastosowanego przez nas pokrycia 20% i 50% można znaleźć w tekście S2 ref. 13 , 14 . Scenariusze te można rozpatrywać z perspektywy produkcji energii w następujący sposób.
S05: ten scenariusz przedstawia potencjalną opcję energetyczną dla przyszłego świata, biorąc pod uwagę, że wytwarzana w nim energia elektryczna (~23,8 TW, średnio w ciągu roku) jest w przybliżeniu równa światowemu zapotrzebowaniu na energię. Obecne globalne zapotrzebowanie wynosi ~18 TW 13 , 14 .
S20: przy produkcji energii elektrycznej wynoszącej ~86,3 TW, scenariusz ten, choć ambitny, nie odbiega zbytnio od zastosowań w świecie rzeczywistym, biorąc pod uwagę takie czynniki, jak zwiększone przyszłe zużycie energii, szczytowe zapotrzebowanie na energię elektryczną oraz znaczne straty podczas wytwarzania energii (sprawność konwersji spada w ciągu czas), składowanie i transport. S20 pozostaje namacalną prognozą.
S50: wytwarzając ogromną energię elektryczną ~188,9 TW, scenariusz ten należy traktować jedynie jako ćwiczenie akademickie, mające na celu zbadanie granic globalnych reakcji i lepsze zrozumienie mechanizmów wymuszających. Należy zauważyć, że symulowane reakcje mogą być niedoszacowane ze względu na brak w naszych symulacjach potencjalnie istotnych procesów (np. procesów pyłowych). Zatem S50 może stanowić górną granicę wielkości odpowiedzi do celów benchmarkingu.
Dlatego skupiamy się na wynikach S05 i S20 w celu ilościowego określenia wpływu farm fotowoltaicznych na globalną produkcję energii słonecznej, a na S20 i S50 w celu diagnostyki mechanizmów wymuszających.
Efektywne albedo to część RSDS, która nie nagrzewa powierzchni lądu, lecz jest albo bezpośrednio odbijana z powrotem do atmosfery, albo pochłaniana, ale przekształcana w energię elektryczną. Energię elektryczną uważa się za eksportowaną, więc nie generuje lokalnie ciepła. Zakładamy, że typowy współczynnik odbicia paneli PV wynosi 0,1 47 , a laboratoryjna wydajność konwersji 0,15 48 dla obecnych komercyjnych paneli PV, a efektywne albedo wynosi 0,1 + 0,15*(1–0,1) = 0,235. Uwzględnia to zarówno promieniowanie krótkofalowe odbite przez panele (0,1), jak i energię słoneczną zamienioną na energię elektryczną (0,135), która nie generuje lokalnie ciepła. Koncepcja efektywnego albedo była szeroko stosowana we wcześniejszych symulacjach modeli w celu zbadania wpływu paneli słonecznych na klimat 11 , 13 . Jednakże badanie to może być ograniczone faktem, że może niedoszacować wpływ ogrzewania powierzchniowego paneli fotowoltaicznych na powietrze podczas wytwarzania energii elektrycznej, szczególnie w ciągu dnia i latem.
Symulacje ESM zapoczątkowano na podstawie klimatu z 1990 r. n.e. (domyślny obecny stan klimatyczny EC-Ziemia) i integrowano przez 210 lat, aby osiągnąć stan quasi-równowagi. Aby skupić się na wymuszającym działaniu paneli słonecznych, poziomy gazów cieplarnianych, wymuszanie aerozoli i inne właściwości użytkowania gruntów i pokrycia terenu ustalono na poziomie z 1990 r. n.e. Te zmiany warunków brzegowych mogą również prowadzić do zmiany klimatu, a tym samym wpływać na wytwarzanie energii słonecznej, co było już badane w poprzednich badaniach 17 , 18 , 19 . Przetworzono i przeanalizowano wyniki modelu z ostatnich 60 lat. Aby zbadać wpływ warunków początkowych i brzegowych, przeprowadzamy również CTRL i S50 w oparciu o stan klimatyczny z 2010 r. n.e. ze stałymi gazami cieplarnianymi z 2010 r. n.e., użytkowaniem gruntów itp. Różnice między globalną temperaturą powietrza powierzchniowego a wpływem opadów w tych dwóch warunkach ( Symulacje z 1990 r. n.e. w porównaniu z symulacjami z 2010 r. n.e.) dały dość losowe wzorce i marginalne różnice (rysunek nie pokazany). Wyniki te sugerują, że różne warunki początkowe i brzegowe nie mają znaczącego wpływu na nasze wnioski.
Podobnie przeprowadziliśmy cztery dodatkowe symulacje farm fotowoltaicznych na innych suchych terenach na całym świecie, a mianowicie w Azji Środkowej, Australii Środkowej oraz południowo-zachodnich Stanach Zjednoczonych i północno-zachodnich Chinach, a następnie zbadaliśmy ich wpływ na globalną produkcję energii słonecznej. Globalne zmiany RSDS w tych symulacjach pokazano na dodatkowej ryc.  8 i można zidentyfikować solidne sezonowe odpowiedzi RSDS. Szczegółowe badanie mechanizmów wymuszania klimatu przez farmy fotowoltaiczne w tym regionie wykracza poza zakres tego badania i zostanie omówione w nadchodzących badaniach.

Szacunki potencjału mocy PV

Wydajność ogniw fotowoltaicznych w zależności od warunków pogodowych można określić jako potencjał wytwarzania energii fotowoltaicznej (PVpot 18 ). Jest on modulowany w czasie przez źródło energii RSDS(t) i temperaturę ogniwa fotowoltaicznego ( ogniwo T (t)), które mogą mieć wpływ na sprawność elektryczną 49 .
Gdzie STC oznacza standardowe warunki testowe, a RSDS STC  = 1000 Wm −2 , T STC  = 25 °C i równa się −0,005 °C −1 . Komórkę T przyjmuje się jako temperaturę powierzchni symulowaną przez EC-Earth. PVpot wynosi 1 dla STC i staje się niższa (wyższa) niż 1, gdy komórka T jest wyższa (niższa) niż 25 °C i/lub RSDS niższa (wyższa) niż 1000 Wm -2 .

Analiza stabilności atmosfery

Stabilność atmosfery można określić ilościowo za pomocą pionowej stabilności wilgoci (VMS 50 ), która jest najskuteczniejsza, gdy jest stosowana jako wskaźnik atmosferycznej stabilności konwekcyjnej w tropikach w skali regionalnej. Można to wyrazić jako
i można to rozumieć jako różnicę pomiędzy pionowo zintegrowanymi warstwami górnymi i dolnymi całkowitej energii statycznej wilgoci (MSE; jednostka: J/kg). Wykorzystaliśmy także suchą statyczną stabilność atmosfery w dolnej troposferze, która jest zdefiniowana jako potencjalna różnica temperatur pomiędzy górnym (700 hPa) i dolnym (925 hPa) poziomem troposfery (zmodyfikowanym na podstawie ref. 22 , 24 ). Należy zauważyć, że oba wskaźniki odnoszą się lepiej do regionów tropikalnych i subtropikalnych 50 .

Dostępność danych

Dane dotyczące głównych liczb w tym badaniu można pobrać ze strony https://doi.org/10.5281/zenodo.10066990 .

Dostępność kodu

Kody Matlaba do generowania głównych figur są dostępne na żądanie odpowiednich autorów.

Bibliografia

  1. MAE. Światowa prognoza energetyczna na rok 2021 . (IEA, Paryż, 2021).
  2. IPCC. Globalne ocieplenie o 1,5 °C: Sprawozdanie specjalne IPCC na temat skutków globalnego ocieplenia o 1,5 °C w stosunku do poziomu przedindustrialnego i powiązanych globalnych ścieżek emisji gazów cieplarnianych, w kontekście wzmocnienia globalnej reakcji na zagrożenie zmianami klimatycznymi, zrównoważone rozwój oraz wysiłki na rzecz wyeliminowania ubóstwa. (Cambridge University Press, 2018) https://doi.org/10.1017/9781009157940 .
  3. Bogdanow, D. i in. Tania energia odnawialna jako kluczowy czynnik napędzający globalną transformację energetyczną w kierunku zrównoważonego rozwoju. Energia 227 , 120467 (2021).
    Artykuł Google Scholar
  4. Kannan, N. i Vakeesan, D. Energia słoneczna dla przyszłego świata: -przegląd. Odnowić. Podtrzymywać. Energia Rev. 62 , 1092–1105 (2016).
    Artykuł Google Scholar
  5. Ehnberg, JSG & Bollen, MHJ Symulacja globalnego promieniowania słonecznego na podstawie obserwacji chmur. Energia słoneczna 78 , 157–162 (2005).
    Artykuł Google Scholar
  6. Chen, C., Duan, S., Cai, T. i Liu, B. Całodobowe prognozowanie energii słonecznej online w oparciu o klasyfikację typów pogody przy użyciu sztucznej sieci neuronowej. Energia słoneczna 85 , 2856–2870 (2011).
    Artykuł Google Scholar
  7. Ahmed, R., Sreeram, V., Mishra, Y. i Arif, MD Przegląd i ocena najnowocześniejszego prognozowania energii słonecznej PV: techniki i optymalizacja. Odnowić. Podtrzymywać. Energia Rev. 124 , 109792 (2020).
    Artykuł Google Scholar
  8. Staffell, I. i Pfenninger, S. Rosnący wpływ pogody na podaż i popyt na energię elektryczną. Energia 145 , 65–78 (2018).
    Artykuł Google Scholar
  9. Solaun, K. i Cerdá, E. Wpływ zmian klimatycznych na wytwarzanie energii odnawialnej. Przegląd prognoz ilościowych. Odnowić. Podtrzymywać. Energia Rev. 116 , 109415 (2019).
    Artykuł Google Scholar
  10. Cronin, J., Anandarajah, G. i Dessens, O. Wpływ zmian klimatycznych na system energetyczny: przegląd trendów i luk. Klim. Zmień 151 , 79–93 (2018).
    Artykuł Google Scholar
  11. Hu, A. i in. Wpływ paneli słonecznych na globalny klimat. Nat. Klim. zmiana 6 , 290–294 (2016).
    Artykuł Google Scholar
  12. Jiang, J., Gao, X., Lv, Q., Li, Z. i Li, P. Zaobserwowany wpływ elektrowni fotowoltaicznej na skalę użytkową na lokalną temperaturę powietrza i podział energii na jałowych obszarach. Odnowić. Energia 174 , 157–169 (2021).
    Artykuł Google Scholar
  13. Li, Y. i in. Model klimatyczny pokazuje, że wielkoskalowe farmy wiatrowe i słoneczne na Saharze zwiększają opady i roślinność. Nauka 361 , 1019–1022 (2018).
    Artykuł CAS Google Scholar
  14. Lu, Z. i in. Wpływ wielkoskalowych farm fotowoltaicznych na Saharze na globalny klimat i pokrywę roślinną. Geofizyka. Rozdzielczość Łotysz. 48 , e2020GL090789 (2021).
    Artykuł Google Scholar
  15. Dong, B., Sutton, RT i Wilcox, LJ Decadal trendy w powierzchniowym promieniowaniu słonecznym i zachmurzeniu w sektorze północnoatlantyckim w ciągu ostatnich czterech dekad: czynniki wpływające i procesy fizyczne. Klim. Dyn. 60 , 2533–2546 (2023).
    Artykuł Google Scholar
  16. Kushnir, Y., Robinson, WA, Chang, P. i Robertson, AW Fizyczna podstawa przewidywania sezonowej i międzyletniej zmienności klimatu w sektorze atlantyckim. J. Clim. 19 , 5949–5970 (2006).
    Artykuł Google Scholar
  17. Hou, X., Wild, M., Folini, D., Kazadzis, S. & Wohland, J. Wpływ zmian klimatycznych na wytwarzanie energii słonecznej i jej zmienność przestrzenną w Europie na podstawie CMIP6. System Ziemi Dyn. 12 , 1099–1113 (2021).
    Artykuł Google Scholar
  18. Jerez, S. i in. Wpływ zmian klimatycznych na wytwarzanie energii fotowoltaicznej w Europie. Nat. komuna. 6 , 1–8 (2015).
    Artykuł Google Scholar
  19. On, Y. i in. Ograniczone przyszłe rozjaśnienie promieniowania słonecznego i jego wpływ na energię słoneczną w Chinach. Natl Sci. Rev. 10 , nwac242 (2023).
    Artykuł CAS Google Scholar
  20. Pausata, FS i in. Zazielenianie Sahary stłumiło działalność ENSO w połowie holocenu. Nat. komuna. 8 , 16020 (2017).
  21. Li, X., Xie, S.-P., Gille, ST & Yoo, C. Pantropikalne zmiany klimatyczne wywołane Atlantykiem w ciągu ostatnich trzech dekad. Nat. Klim. Zmień 6 , 275–279 (2016).
    Artykuł Google Scholar
  22. Ning, L., Liu, J. i Sun, W. Wpływ erupcji wulkanów na azjatycki letni monsun w ciągu ostatnich 110 lat. Nauka. Rep. 7 , 1–6 (2017).
    Artykuł Google Scholar
  23. Ding, Q. i Wang, B. Telepołączenie okołoglobalne latem na półkuli północnej. J. Clim. 18 , 3483–3505 (2005).
    Artykuł Google Scholar
  24. Klein, SA i Hartmann, DL Sezonowy cykl niskich chmur warstwowych. J. Clim. 6 , 1587–1606 (1993).
    Artykuł Google Scholar
  25. Tokinaga, H. i in. Wpływ frontu oceanicznego na pionowy rozwój chmur nad zachodnim północnym Pacyfikiem: obserwacje in situ i satelitarne. J. Clim. 22 , 4241–4260 (2009).
    Artykuł Google Scholar
  26. Long, J., Zhang, S., Chen, Y., Liu, J. i Han, G. Wpływ wzorca telepołączeń Pacyfik – Japonia na lipcową mgłę morską nad północno-zachodnim Pacyfikiem: wahania międzyroczne i efekt globalnego ocieplenia. Adw. Atmos. Nauka. 33 , 511–521 (2016).
    Artykuł CAS Google Scholar
  27. Gill, AE Kilka prostych rozwiązań dla cyrkulacji tropikalnej wywołanej ciepłem. QJR Meteorol. Towarzystwo 106 , 447–462 (1980).
    Google Scholar
  28. Sun, W. i in. Opady monsunowe na lądzie na półkuli północnej wzrosły na Saharze Zielonej w środkowym holocenie. Geofizyka. Rozdzielczość Łotysz. 46 , 9870–9879 (2019).
    Artykuł Google Scholar
  29. Yan, H. i in. Aerozole z pożarów lasów tropikalnych w Afryce uruchamiają w styczniu telepołączenia na średnich i wysokich szerokościach geograficznych półkuli północnej. Otaczać. Rozdzielczość Łotysz. 16 , 034025 (2021).
    Artykuł CAS Google Scholar
  30. Gerszunow, A. i in. Zmiana reżimu opadów w zachodniej części Ameryki Północnej: rola rzek atmosferycznych. Nauka. Rep. 9 , 1–11 (2019).
    Artykuł CAS Google Scholar
  31. Ma, X. i in. Odległy wpływ wirów Kuroshio na warunki pogodowe na Północnym Pacyfiku? Nauka. Rep. 5 , 17785 (2015).
    Artykuł CAS Google Scholar
  32. Long, J., Liu, C., Liu, Z. i Xu, J. Wpływ anomalnego utajonego strumienia ciepła nad rozszerzeniem Kuroshio na opady deszczu w zachodniej części Ameryki Północnej wiosną: zmienność i mechanizm międzyroczny. Przód. Nauka o Ziemi. 8 , 609619 (2021).
    Artykuł Google Scholar
  33. Wang, S. i in. Ekstremalne rzeki atmosferyczne w ocieplającym się klimacie. Nat. komuna. 14 , 3219 (2023).
    Artykuł CAS Google Scholar
  34. Ying, J. i in. Charakterystyka i parametryzacja albedo powierzchni elektrowni fotowoltaicznej o skali użytkowej na pustyni Gobi. Teoria. Aplikacja Klimatol. 151 , 1469–1481 (2023).
    Artykuł Google Scholar
  35. Li, Z. i in. Badanie porównawcze charakterystyki strumienia energii powierzchniowej elektrowni fotowoltaicznej na Gobi w okresie letnim. Teoria. Aplikacja Klimatol. 148 , 1239–1247 (2022).
    Artykuł Google Scholar
  36. Döscher, R. i in. Model systemu Ziemi EC-Earth3 dla projektu porównawczego modelu sprzężonego 6. Geosci. Rozw. modelu 15 , 2973–3020 (2022).
    Artykuł Google Scholar
  37. Smith, B. i in. Konsekwencje włączenia cykli N i ograniczeń N w produkcji pierwotnej w indywidualnym dynamicznym modelu roślinności. Biogeosciences 11 , 2027–2054 (2014).
    Artykuł Google Scholar
  38. Zhang, Q. i in. Symulacja klimatu środkowego holocenu, ostatniego interglacjału i środkowego pliocenu za pomocą EC-Earth3-LR. Ziemia. Rozw. modelu 14 , 1147–1169 (2021).
    Artykuł Google Scholar
  39. Parsons, LA, Brennan, MK, Wills, RCJ i Proistosescu, C. Wielkości i przestrzenne wzorce międzydekadowej zmienności temperatury w CMIP6. Geofizyka. Rozdzielczość Łotysz. 47 , e2019GL086588 (2020).
    Artykuł Google Scholar
  40. Di Virgilio, G. i in. Wybór GCM CMIP6 do dynamicznego zmniejszania skali CORDEX: wydajność modelu, niezależność i sygnały zmiany klimatu. Ziemia Fut. 10 , e2021EF002625 (2022).
    Artykuł Google Scholar
  41. Berntell, E., Zhang, Q., Chafik, L. i Körnich, H. Reprezentacja wielodekadowej zmienności opadów sahelu w ponownych analizach XX wieku. Nauka. Rep. 8 , 10937 (2018).
    Artykuł Google Scholar
  42. Pausata, FSR, Messori, G. i Zhang, Q. Wpływ redukcji pyłu na północną ekspansję afrykańskiego monsunu w okresie Zielonej Sahary. Planeta Ziemia. Nauka. Łotysz. 434 , 298–307 (2016).
    Artykuł CAS Google Scholar
  43. Hazeleger, W. i in. EC-Earth: spójne podejście do przewidywania systemu ziemskiego w działaniu. Byk. Jestem. Meteorol. Towarzystwo 91 , 1357–1364 (2010).
    Artykuł Google Scholar
  44. Hazeleger, W. i in. EC-Ziemia V2. 2: opis i walidacja nowego modelu przewidywania jednolitego systemu uziemienia. Klim. Dyn. 39 , 2611–2629 (2012).
    Artykuł Google Scholar
  45. Kageyama, M. i in. Wkład PMIP4 do CMIP6 – Część 4: Cele naukowe i projekt eksperymentalny eksperymentów PMIP4-CMIP6 Last Glacial Maximum i eksperymentów nad czułością PMIP4. Ziemia. Rozw. modelu 10 , 4035–4055 (2017).
    Artykuł CAS Google Scholar
  46. Johansson, E. i in. Pionowa struktura ogrzewania radiacyjnego chmur w tropikach: konfrontacja z EC-Earth v3. Model 3.1/3P z obserwacjami satelitarnymi. Ziemia. Rozw. modelu 14 , 4087–4101 (2021).
    Artykuł Google Scholar
  47. Santbergen, R. i van Zolingen, RJC Współczynnik absorpcji ogniw fotowoltaicznych z krzemu krystalicznego: badanie numeryczne i eksperymentalne. Mater energii słonecznej. Ogniwa słoneczne 92 , 432–444 (2008).
    Artykuł CAS Google Scholar
  48. Green, MA i in. Tabele wydajności ogniw słonecznych (wersja 54). Program Fotowolt. Rozdzielczość Aplikacja 27 565–575 (2019).
  49. Tonui, JK i Tripanagnostopoulos, Y. Poprawa wydajności kolektorów słonecznych PV/T z naturalnym przepływem powietrza. Energia słoneczna 82 , 1–12 (2008).
    Artykuł Google Scholar
  50. Sharmila, S. i Walsh, KJE Niedawne przesunięcie bieguna powstawania cyklonów tropikalnych powiązane z ekspansją komórek Hadleya. Nat. Klim. Zmień 8 , 730–736 (2018).
    Artykuł Google Scholar

    Jingchao Long, Zhengyao Lu, Paul A. Miller, Julia Pongratz, Dabo Guan, Benjamin Smith, Zhiwei Zhu, Jianjun Xu i Qiong Zhanga

Pobierz referencje

Podziękowanie

Dziękujemy trzem anonimowym recenzentom za konstruktywne uwagi, które pomogły poprawić jakość manuskryptu. ZL otrzymał dofinansowanie z FORMAS mobile (grant nr 2020-02267) i Fundacji Crafoord (grant nr 20220564). Niniejsze badanie stanowi wkład w strategiczny obszar badawczy MERGE i projekt finansowany przez Szwedzką Radę ds. Badań Naukowych (VR) „Symulacja zielonej Sahary za pomocą modelu systemu ziemskiego” (2017-04232). Symulacje EC-Earth (opracowane przez konsorcjum EC-Earth) przeprowadzono na zasobach udostępnionych przez Narodową Infrastrukturę Akademicką dla Superkomputerów w Szwecji (NAISS, projekty S-CMIP, 2023/5-241 i SWESTORE) na Uniwersytecie w Linköping. JL jest wspierana przez Chińską Narodową Fundację Nauk Przyrodniczych (grant nr 41905006), Chińską Radę Stypendialną (grant nr 202108440322), stację obserwacyjną i badawczą prowincji Guangdong ds. środowiska oceanów tropikalnych w zachodnich wodach przybrzeżnych (GSTOEW) oraz kluczową dyscyplinę budowlaną wyższych uczelni – Nauka morska (Grant nr 231420003, 080503032101). JX jest wspierany przez Chińską Narodową Fundację Nauk Przyrodniczych (grant nr 72293604, 42130605).

Finansowanie

Finansowanie w otwartym dostępie zapewniane przez Uniwersytet w Lund.

Informacje o autorze

Autorzy i stowarzyszenia

Składki

Autorami badania są ZL, JL i QZ. ZL przeprowadził symulacje, korzystając z danych wejściowych QZ, a PAMJL i ZL przeanalizowały dane. PAM, BS i QZ przyczyniły się do rozwoju EC-Earth-Veg-LR. ZL i JL napisali pierwszą wersję rękopisu przy udziale wszystkich autorów. Wszyscy autorzy dokonali przeglądu manuskryptu.

Odpowiedni autorzy

Korespondencja z Jingchao Longiem lub Zhengyao Lu .

Deklaracje etyczne

Konkurencyjne interesy

Autorzy nie deklarują żadnych konkurencyjnych interesów.

Recenzja partnerska

Informacje o wzajemnej recenzji

Communications Earth & Environment dziękuje Aixue Hu, Xiaoqing Gao i innym anonimowym recenzentom za ich wkład w recenzowanie tej pracy. Główni redaktorzy zajmujący się obsługą: Pallav Purohit, Heike Langenberg. Dostępne są raporty recenzentów .

Dodatkowe informacje

Nota wydawcy Springer Nature pozostaje neutralna w odniesieniu do roszczeń jurysdykcyjnych w publikowanych mapach i powiązaniach instytucjonalnych.

Dodatkowa informacja

Prawa i uprawnienia

Otwarty dostęp Ten artykuł jest objęty licencją Creative Commons Uznanie autorstwa 4.0, która pozwala na używanie, udostępnianie, adaptację, dystrybucję i reprodukcję na dowolnym nośniku lub w dowolnym formacie, pod warunkiem odpowiedniego podania oryginalnego autora (autorów) i źródła, podaj link do licencji Creative Commons i wskaż, czy wprowadzono zmiany. Obrazy lub inne materiały stron trzecich zawarte w tym artykule są objęte licencją Creative Commons artykułu, chyba że w linii kredytowej dotyczącej materiału wskazano inaczej. Jeśli materiał nie jest objęty licencją Creative Commons artykułu, a zamierzone użycie jest niezgodne z przepisami ustawowymi lub przekracza dozwolone użycie, konieczne będzie uzyskanie zgody bezpośrednio od właściciela praw autorskich. Aby wyświetlić kopię tej licencji, odwiedź http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/ .

Przedruki i pozwolenia

O tym artykule

Sprawdź aktualizacje. Zweryfikuj walutę i autentyczność za pomocą CrossMark

Zacytuj ten artykuł

Long, J., Lu, Z., Miller, PA i in. Wielkoskalowe farmy fotowoltaiczne na Saharze wpływają na potencjał wytwarzania energii słonecznej na całym świecie. Commun Earth Environ 5 , 11 (2024). https://doi.org/10.1038/s43247-023-01117-5

Link do artykułu: https://www.nature.com/articles/s43247-023-01117-5

s43247-023-01117-5

Dotyczy ilustracji:

[Zintegrowana elektrownia słoneczna pracująca w cyklu kombinowanym Hassi R’Mel to zintegrowana elektrownia słoneczna pracująca w cyklu kombinowanym (ISCC) w pobliżu Hassi R’Mel w Algierii. Elektrownia łączy w sobie  panel paraboliczny z koncentracją energii słonecznej o mocy 25 MW, zajmujący powierzchnię ponad 180 000 m 2 , w połączeniu z turbiną gazową o mocy 130 MW w cyklu kombinowanym, co pozwala ograniczyć emisję dwutlenku węgla w porównaniu z tradycyjną elektrownią. [1] Moc wyjściowa z panelu słonecznego jest wykorzystywana w turbinie parowej.
Kontrakt na budowę został podpisany 5 stycznia 2007 r. , a elektrownię wybudowała spółka New Energy Algeria (NEAL), będąca spółką joint venture firm Sonatrach , Sonelgaz i SIM.
Stacja rozpoczęła produkcję energii elektrycznej w czerwcu 2011 roku. Jej inauguracja odbyła się 14 lipca 2011 roku.]