Nova istraživanja ukazuju da globalne energetske projekcije značajno potcenjuju uticaj klimatskih promena na sisteme grejanja i hlađenja u urbanim sredinama. Ako emisije gasova staklene bašte ostanu visoke, postojeće procene mogle bi promašiti stvarni uticaj za oko 50% do 2099. godine. Ovo otkriće ima ozbiljne implikacije na planiranje održive energije za budućnost.
Istraživački tim sa Univerziteta Ilinois Urbana-Champaign, pod vođstvom profesora Leija Zhaa, fokusirao se na fizičke interakcije između urbane infrastrukture i atmosfere, koje se često zanemaruju u globalnim klimatskim modelima. Prema njihovoj studiji, otpadna toplota proizvedena iz sistema za grejanje i hlađenje stambenih i poslovnih objekata može značajno uticati na lokalnu mikroklimu, dodatno povećavajući potražnju za energijom.
„Toplota proizvedena iz sistema za grejanje i hlađenje je značajan deo ukupne toplote proizvedene u urbanim područjima“, izjavio je Zhao. Ovaj proces stvara „pozitivnu povratnu spregu“ — više toplote u urbanim sredinama dovodi do veće potražnje za hlađenjem, što zauzvrat proizvodi još više toplote. Istovremeno, studija identifikuje i „negativnu povratnu spregu,“ pri kojoj klimatske promene mogu smanjiti potražnju za grejanjem tokom hladnijih meseci, potencijalno ublažavajući urbanizacijsko zagrevanje.
Istraživači su koristili hibridni model koji kombinuje dinamičko modeliranje Zemljinog sistema i mašinsko učenje kako bi analizirali globalnu potražnju za energijom u gradovima. U obzir su uzeti različiti faktori, uključujući prihod, infrastrukturu, gustinu naseljenosti i tehnologiju, kao i prostorne i vremenske izazove koje donosi različitost urbanih sredina.
„Osnovna poruka ove studije je da su potrebne energetske projekcije koje integrišu efekte i pozitivnih i negativnih fizičkih povratnih informacija“, rekao je Zhao.
Njihov rad naglašava potrebu za holističkim pristupom u planiranju energetske politike, uzimajući u obzir složene interakcije između urbanih sistema i klimatskih promena. Zhaov tim planira dalje istraživanje varijabli poput vlažnosti, građevinskih materijala i budućih strategija za ublažavanje klimatskih promena kako bi unapredio preciznost projekcija potražnje za energijom.
