Park, Nyun-Bae;Lee, Sanghoon;Han, Jin-Yi;Jeon, Eui Chan
Asian Journal of Atmospheric Environment
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v.8
no.1
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pp.59-68
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2014
The Fukushima nuclear accident in 2011 had an extensive impact on the national electricity plans. This paper outlines alternative electricity scenarios that meet the goals of nuclear phase-out and greenhouse gas (GHG) emission reduction. This paper also analyzes the results of each scenario in respect to the electricity mix, GHG emissions, costs and employment effects. The Long-range Energy Alternatives Planning system (LEAP) model was used to simulate the annual electricity demand and supply system from 2011 to 2030. The reference year was 2009. Scenarios are reference (where existing plans are continued), A1, A2, B1, B2, and C2 (where the levels of demand management and nuclear phase-out are different). The share of renewable energy in the electricity mix in 2030 for each scenario will be increased from about 1% in 2009 to 8% in the reference scenario and from 11% to 31% in five alternative scenarios. Total cumulative cost increases up to 14% more than the reference scenario by replacing nuclear power plants with renewable energy in alternative scenarios could be affordable. Deploying enough renewable energy to meet such targets requires a roadmap for electricity price realization, expansion of research, development and deployment for renewable energy technologies, establishment of an organization dedicated to renewable energy, and ambitious targets for renewable energy.
We study about small gas engine and fuel cell CHP (Combined Heat and Power) as the technologies for energy conservation and $CO_2$ emissions reduction. Korea government plans to use them in near future. This study quantitatively analyzed energy consumption and $CO_2$ emissions reduction potential of small CHP instead of existing electric power plant (coal steam, combined cycle and oil steam) using LEAP (Long-range Energy Alternative Planning system) as energy-economic model. Three future scenarios are discussed. In every scenario similar condition for each CHP is used. Alternative scenario I: about 6.34% reduction in $CO_2$ emissions is observed in 2019 due to increase in amount of gas engine CHP and fuel cell CHP while coal use in thermoelectric power plant is almost stagnant. In alternative scenario II: a small 0.8% increase in $CO_2$ emission is observed in 2019 keeping conditions similar to alternative scenario I but using natural gas in combined cycle power plant instead of coal. During alternative scenario II overall $CO_2$ emission reduction is observed in 2019 due to added heat production from CHP. Alternative scenario III: about 0.8% reduction in $CO_2$ emissions is observed in 2019 using similar CHP as AS I and AS II. Here coal and oil are used in thermoelectric power plant but the quantity of oil and coal is almost constant for next decade.
The Transactions of The Korean Institute of Electrical Engineers
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v.67
no.2
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pp.173-178
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2018
This study organizes scenarios on the power supply and demand plans considering the uncertainties and the portion of distributed energy resources. In analysing the scenarios, it estimates total electricity supply cost in the social aspect, natural gas demand and air pollutants emission including carbon dioxide. Also the analysis is performed to estimate the marginal cost of carbon dioxide reduction for the fuel switching from coal to liquified natural gas. In result, the social cost could be decreased by replacing some portion of renewable energy by LNG-based combined heat and power and delaying the construction of large base-load generators such as coal and nuclear plants. The marginal carbon dioxide reduction cost by fuel switching is in plausible range for fuel switching to be an option for carbon dioxide emission reduction when the social cost is considered.
Climate change is an important issue, with many researches examining not only future climatic conditions, but also the interaction of climate and air quality. In this study, a new version of the emissions processing software tool - Python-based PRocessing Operator for Climate and Emission Scenarios (PROCES) - was developed to support climate and atmospheric chemistry modeling studies. PROCES was designed to cover global and regional scale modeling domains, which correspond to GEOS-Chem and CMAQ/CAMx models, respectively. This tool comprises of one main system and two units of external software. One of the external software units for this processing system was developed using the GIS commercial program, which was used to create spatial allocation profiles as an auxiliary database. The SMOKE-Asia emissions modeling system was linked to the main system as an external software, to create model-ready emissions for regional scale air quality modeling. The main system was coded in Python version 2.7, which includes several functions allowing general emissions processing steps, such as emissions interpolation, spatial allocation and chemical speciation, to create model-ready emissions and auxiliary inputs of SMOKE-Asia, as well as user-friendly functions related to emissions analysis, such as verification and visualization. Due to its flexible software architecture, PROCES can be applied to any pregridded emission data, as well as regional inventories. The application results of our new tool for global and regional (East Asia) scale modeling domain under RCP scenario for the years 1995-2006, 2015-2025, and 2040-2055 was quantitatively in good agreement with the reference data of RCPs.
This study examines the equilibrium investment on the pollution abatement when firms are facing Cournot competition in the output market while the pollution permit market is perfectly competitive. Unlike standard perfect competition scenario, the abatement investment delivers an indirect effect in which it reduces other firms' equilibrium output. Consequently, compared with the socially optimal level, overinvestment arises. I also overview the potential inefficiencies that imperfect market structure induces under the emission trading scheme, presenting policy implications.
In 21th century, climate change is one of the fundamental issue. Greenhouses gases are pointed as the main cause of climate change. Soil play a vital role of carbon sink and also can be a huge source of greenhouse gases defense on the management. Flux of greenhouse gases is not the only factor can be changed by climate change. Climate change can alter proper management. Temperature change will modify crop planting and harvesting date. Other management skills like fertilizer, manure, irrigation, tillage can also be changed with climate change. In this study, greenhouse gases emission in rice paddy in South Korea is simulated with DNDC model from 2011 - 2100 years. Climate for future is simulated with RCP 8.5 scenario for understanding the effect of climate change to greenhouse gases emission. Various rice paddy flooding techniques were applied to find proper management for future management. With conventional flooding technique, climate change increase greenhouse gases emission highly. Marginal flooding can decrease large amount of greenhouse gases emission and even it still increases with climate change, it has the smallest increasing ratio. If we suppose the flooding technique will change for best grain yield, dominant flooding technique will be different from conventional flooding to marginal flooding. The management change will reduce greenhouse gases emission. The result of study shows the possibility to increase greenhouse gases emission with climate change and climate change adaptation can show apposite result compared without the adaptation.
Shin, Min Hwan;Lee, Su In;Jang, Jeong Ryeol;Shin, Jae Young;Park, Youn Shik;Lim, Kyoung Jae;Choi, Joong Dae
Journal of The Korean Society of Agricultural Engineers
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v.57
no.4
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pp.101-112
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2015
This study was conducted to predict greenhouse gas (GHG) emission from a radish field by future climate change scenario. A radish field located at Chuncheon-si Gangwon-do was selected, and A1B Special Report on Emission Scenario (SRES) of the IPCC (Intergovernmental panel on climate change) was applied to simulate the future potential climate change. Rainfall and temperature data were predicted to be increased by 8.4 % and 1.9 % in 2040s, 35.9 % and 27.0 % in 2060s, 19.2 % and 30.8 % in 2090s, respectively, compared to the climate data in 2010s. The $N_2O$, $CO_2$, and $CH_4$ emission were estimated to be increased by 0.4 up to 2.4 kg/ha/yr, by 500.5 up to 734.5 kg/ha/year, and by 29.4 up to 160.4 kg/ha/yr, which were resulted from the global warming potential (GWP) of 14.5~21.7 $CO_2$/ha/year caused by the amount changes of rainfall, temperature, manure amendment, and fertilizer applied in fields. One distinct feature of the study result was that the changes of $N_2O-N$, $CH_4-C$ and $CO_2-C$ with future potential climate change simulation were varied by soil texture. Therefore it was concluded that there is a need to apply appropriate amount of manure amendment needs and to consider soil texture as well.
China is suffering from severe air pollution especially fine $PM_{2.5}$ pollution. In 2015, the annual average $PM_{2.5}$ concentration of the 338 municipal cities was $50{\mu}g/m^3$, 78% cities at or above the prefectural level failed to comply with the $PM_{2.5}$ concentration standards. The $13^{th}$ Five-Year Plan for National Economic and Social Development set the goal that the annual average concentration of $PM_{2.5}$ in the municipal cities which failed to attain the ambient air quality standards shall be decreased by 18% by 2020 (CCCPC, 2016). In this study, an air pollution control scenario during the $13^{th}$ Five-Year Plan period was proposed and the $SO_2$, $NO_x$ and PM emission reductions in response to different measures in 31 provincial-level regions mainland China by 2020 were estimated. The air quality in the target year (2020) was simulated using the WRF-CMAQ model. The results showed that by 2020, the emissions of $SO_2$, $NO_x$ and primary PM in mainland China will be reduced by 4.19 million tons, 3.94 million tons and 4.41 million tons, a drop of 23%, 21% and 25% respectively compared with that in 2015, and the annual average concentration of $PM_{2.5}$ will decrease by 19%. Coal-fired power plant contributes the most pollutant emission reduction.
Shin, Min Hwan;Jang, Jeong Ryeol;Won, Chul Hee;Jung, Young Hun;Lee, Su In;Lim, Kyoung;Choi, Joong Dae
Journal of The Korean Society of Agricultural Engineers
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v.56
no.2
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pp.47-57
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2014
This study was conducted to predict greenhouse gas (GHG) emission from paddy by future climate change scenario in Korea. Chuncheon city in Kangwon province were selected as study area. A1B Special Report on Emission Scenario (SRES) of the IPCC (Intergovernmental panel on climate change) was used to assess the future potential climate change. The rainfall and temperature was projected to increase by 8.4 % and 1.9 % (2040s), 35.9 % and 27.0 % (2060s), 19.2 % and 30.8 % (2090s), respectively, compare to the 2010s value. Under the climate change, Denitrification-Decomposition (DNDC) predicted an increase in $N_2O$, $CO_2$ and $CH_4$ emissions from paddy. The simulations resulted in annual net emissions of 0.4~2.4, 500.5~734.5 and 29.4~160.4 kg/ha/year of $N_2O-N$, $CH_4-C$ and $CO_2-C$, respectively, with a cumulated global warming potential (GWP) of $14.5{\sim}21.7t{\cdot}CO_2/ha/year$ were affected by rainfall, temperature, manure amendment and fertilizer amount. The simulation results suggested that implementation of manure amendment or reduction of water consumption instead of increased fertilizer application rates would more efficiently mitigate GHG emissions.
The Journal of The Korea Institute of Intelligent Transport Systems
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v.14
no.6
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pp.14-20
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2015
The Korea ministry of land, infrastructure and transport set the goal of cutting greenhouse gas emissions from the transport sector by 34.3% relative to the business as usual scenario by 2020. In order to achieve this goal, support is being given to education and information regarding eco-driving. As a practical measure, however, a vehicle control strategy for decreasing fuel consumptions and emissions is necessary. Therefore, this paper presents an optimized driving model in order to decrease fuel consumption. Scenarios were established by driving mode. The speed profile for each scenario applied to Comprehensive Modal Emission Model and then each fuel consumption was estimated. Scenarios and speed variation with the least fuel consumption were derived by comparing the fuel consumptions of scenarios. The optimized driving model was developed by the derived the results. The speed profiles of general driver were collected by field test. The speed profile of the developed model and the speed profile of general driver were compared and then fuel consumptions for each speed profile were analyzed. The fuel consumptions for optimized driving were decreased by an average of 11.8%.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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