Un modèle supérieur pour guider les décideurs politiques

Remark pouvons-nous garantir que l. a. politique énergétique atteindra ses objectifs ? Pour le savoir, les scientifiques et les pouvoirs publics peuvent s’appuyer sur des modèles informatiques plus ou moins précis. Ces modèles présentent cependant un sure nombre de limites, notamment le fait qu’ils ne sont pas très efficaces pour générer des prévisions au niveau régional.

Une équipe de l’Université de Genève (UNIGE) a conçu un supermodèle pour simuler l. a. diffusion de trois applied sciences vertes dans les communes suisses d’ici 2050. Ce modèle est basé sur les statistiques disponibles et mix 12 modèles existants de croissance technologique, testant leur adéquation. Les résultats ont été publiés dans l. a. revue Affiliation PNASpeut contribuer à éclairer l. a. prise de décision politique.

L. a. modélisation informatique est un outil clé de l. a. transition énergétique. En créant des modèles de réalité, il permet aux scientifiques et aux pouvoirs publics de mesurer les affects des stratégies d’atténuation du changement climatique, sur un assez lengthy terme. Il permet par exemple de simuler des scénarios de transformation des infrastructures de manufacturing, de stockage et de consommation d’énergie dans une région donnée.

Des outils de prévision fiables deviennent de plus en plus essentiels alors que de nombreux will pay, dont l. a. Suisse, visent l. a. neutralité carbone d’ici 2050. Cependant, les modèles disponibles pour orienter les décisions politiques ont leurs limites. Ils ne prennent pas ou peu en compte l’incertitude, conduisant ainsi à un excès de confiance. Sa résolution spatiale est trop faible pour soutenir l. a. prise de décision au niveau native. Enfin, pour une même région, leurs prévisions peuvent différer sensiblement.

Projection au niveau native

Pour résoudre ce problème, l’équipe de l’UNIGE a développé un nouveau modèle « probabiliste », parrainé par le programme SWEET de l’Workplace fédéral de l’énergie et mis en œuvre par le consortium SURE. Au lieu de désigner un résultat particulier comme prédiction finale – ce qui est l. a. marque des modèles déterministes – ils génèrent des prédictions qui contiennent un ensemble de probabilités associées à un huge éventail de résultats futurs possibles. Il peut également être utilisé pour déterminer quel modèle actuel est le plus pertinent pour l. a. municipalité ou l. a. région.

“Ce modèle vise à générer des prévisions pour l. a. diffusion à l’échelle communale de trois applied sciences énergétiques spécifiques : le photovoltaïque, les pompes à chaleur et les véhicules électriques à batterie. Il est alimenté par les données disponibles pour chaque commune et mix 12 modèles existants, tout en «Il est temps de les tester», explique Nick Zielonka, doctorant au sein du Groupe Systèmes d’énergies renouvelables de l’Institut des sciences de l’environnement de l’UNIGE et premier auteur de l’étude.

Il a été testé dans toutes les communes suisses

Pour tester leur modèle, les chercheurs ont choisi l. a. Suisse (2 148 communes) automotive les données locales sur l. a. diffusion des applied sciences énergétiques sont précises et accessibles. En utilisant des données pour l. a. période 2000-2021, l’équipe a créé des projections du niveau de développement de ces applied sciences jusqu’en 2050 à l’aide d’un ordinateur à grande vitesse. Ces résultats permettent à chaque commune de mesurer l’écart entre cette réalité attendue et ses objectifs.

Les scientifiques ont mené l’exercice à Thoune (43 000 habitants) où les objectifs énergétiques ont été clairement définis. Pour atteindre l. a. neutralité carbone, l. a. ville compte sur une capacité photovoltaïque de plus de 120 MW d’ici 2050 (actuellement moins de 20 MW) et sur l. a. mise en circulate d’environ 12 000 voitures électriques (actuellement moins de 500). Cependant, selon le modèle de l’UNIGE, si Thon proceed sur sa trajectoire actuelle, elle n’atteindra probablement que 90 MW et moins de 8 000 véhicules électriques d’ici 2050.

L’horizon 2050 est irréaliste

«Si l’on considère nos résultats dans leur ensemble, il semble peu possible que l. a. Suisse parvienne à zéro émission nette de carbone d’ici 2050 sans de nouveaux changements politiques, du moins en ce qui concerne les niveaux requis d’énergie solaire photovoltaïque, de pompes à chaleur et d’énergie solaire.» “L. a. Suisse devra redoubler d’efforts, et le dernier projet Mantelerlass est un premier pas dans l. a. bonne route”, déclare Evelina. Professeur agrégé à l’Institut des Sciences de l’Environnement (ISE), Département des Sciences de l. a. Terre et de l’Environnement de l. a. Faculté des Sciences de l’UNIGE, qui a dirigé cette recherche.

Les prévisions obtenues dans le cadre de cette étude sont disponibles gratuitement et sont également mises à jour avec les dernières données. L. a. prochaine étape pour l’équipe de recherche consistera à étendre ce modèle à d’autres will pay européens. Il s’agira également d’inclure davantage de applied sciences énergétiques dans le modèle, tout en combinant davantage de modèles existants.