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人工智能有助于减少AMAZON水电大坝的碳足迹

2019-09-23 16:02:14来源:

一组科学家开发了一种计算模型,该模型使用人工智能来查找水力发电站的位置,以帮助减少温室气体排放。

水电大坝可以提供大量的能源,其碳足迹可低至太阳能和风能等来源。但是由于它们的形成方式,一些水坝排放的温室气体危险性很高,威胁到可持续发展目标。

目前正在为AMAZON河流域提议修建数百座水电大坝,这是一个生态敏感地区,覆盖了南美的三分之一以上,因此预测它们的温室气体排放对于该地区乃至整个地球都是至关重要的。

由康奈尔大学领导的生态学家,计算机科学家和南美组织的研究人员团队发现,实现低碳水力发电需要进行规划,要考虑整个AMAZON流域-并倾向于高海拔的水坝。

博士后研究员拉斐尔·阿尔梅达(Rafael Almeida)表示:“如果您一次开发这些水坝而没有进行战略性规划(通常是这样开发的),那么最终获得最佳解决方案的可能性很小。” 9月19日在《自然通讯》上发表文章,他是阿特金森可持续未来中心的负责人,也是“通过战略大坝规划减少AMAZON水电的温室气体排放”的联合负责人。

使用该模型,研究人员可以确定在给定的能量输出目标下,将产生最低温室气体排放量的大坝组合。

当洪水淹没地区修建水坝时,分解的植物物质产生的甲烷比二氧化碳更具破坏性。根据位置和其他因素的不同,大坝建设产生的碳排放量可能从最低到最高变化超过两个数量级。

分析发现,在高海拔地区修建的水坝比在低地的水坝倾向于降低单位发电量的温室气体排放-部分原因是在陡峭的环境中需要淹没的土地更少。

目前,大约有150个水力发电大坝,另外350个拟建的AMAZON流域,包括巴西,厄瓜多尔,秘鲁和玻利维亚的部分地区。这项研究是使用计算工具来分析大坝影响的一项较大工作的一部分,以帮助南美各国政府和组织做出明智的决策,以权衡利弊。

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