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長江上流域における風力・太陽光ハイブリッドシステムの信頼性最適化に向けた処理済み気候・再生可能エネルギーデータセットおよび再現コード

Processed climate and renewable-energy datasets and reproducibility code for reliability optimization of hybrid wind-solar systems in the Upper Yangtze River Basin (原題)

Xu, Kui, Si, Jingxuan, Bin, Lingling, Zhuang, Yunchao

Zenodoデータセット2026-09-15#再生可能エネルギーOrigin: CN対象セクター: power
DOI: 10.5281/zenodo.22766170
原典: https://zenodo.org/records/22766170

🤖 gxceed AI 要約

日本語

長江上流域を対象に、CMIP6の10モデルによる風速・日射・気温データをバイアス補正し、ERA5参照データと風力・太陽光容量係数を整備したデータセット論文。SSP2-4.5とSSP5-8.5の歴史・近未来・遠未来期間を0.25度格子で提供し、再現用コードも公開。気候変動下での風力・太陽光ハイブリッドシステムの補完性分析と最適化に資する。

English

A dataset paper providing bias-corrected CMIP6 climate data (sfcWind, rsds, tas) from 10 models, ERA5 reference data, and derived wind/solar capacity factors for the Upper Yangtze River Basin. It covers historical, near-future, and far-future periods under SSP2-4.5 and SSP5-8.5 on a 0.25° grid, with reproducibility code for complementarity analysis and hybrid system optimization. Supports reliability assessment of wind-solar hybrids under climate change.

Unofficial AI-generated summary based on the public title and abstract. Not an official translation.

📝 gxceed 編集解説 — Why this matters

日本のGX文脈において

日本では再エネ導入拡大と電力系統の安定化が政策課題であり、気候変動下での風力・太陽光の補完性評価は長期エネルギー計画や系統運用に示唆を与える。ただし中国地域のデータセットであり、日本への直接適用には留意が必要。

In the global GX context

Globally, this dataset supports climate-resilient renewable energy planning and hybrid system design, aligning with transition finance and decarbonization pathway research. It offers open data and code that can be adapted for other regions, contributing to reproducibility in energy transition studies.

👥 読者別の含意

🔬研究者:気候変動下での再エネ資源評価やハイブリッドシステム最適化のための再現可能なデータと手法を提供する。

🏢実務担当者:風力・太陽光の長期出力変動を考慮したプロジェクト評価や系統連系計画に活用できる。

🏛政策担当者:地域の再エネ導入計画や気候適応策の立案において、将来の資源変動を考慮する必要性を示唆する。

📄 Abstract（原文）

This dataset contains the processed climate data, ERA5 reference data, derived wind and solar capacity factors, and reproducibility code used in the study “Reliability optimization of hybrid wind-solar energy systems in the Upper Yangtze River Basin under climate change: A CMIP6-based assessment”. The dataset includes monthly bias-corrected sfcWind , rsds , and tas from 10 CMIP6 models for the historical period (1985–2014), near future (2031–2060), and far future (2071–2100) under SSP2-4.5 and SSP5-8.5, together with ERA5 reference data and derived wind/solar capacity-factor products. All gridded data cover 20°N–45°N and 90°E–115°E on a common 0.25° × 0.25° grid. The repository also provides the scripts used for ERA5 preprocessing, CMIP6 regridding, bias correction, capacity-factor calculation, complementarity analysis, and future wind-solar optimization.

🔗 Provenance — このレコードを発見したソース

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gxceed は公開メタデータに基づく研究支援データセットです。要約・翻訳・解説は AI 支援で生成されています。 最終的な解釈・検証は利用者が原典資料に基づいて行うことを前提とします。