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  • La riconversione a carbone generera’ falsi crediti CO2

    novembre 24, 2011
    by Daniele Bargellini

    Carbone (Copyright Wired)

    Un rapporto pubblicato dal gruppo di esperti dell' United Nation Framework Convention on Climate Change (UNFCCC) dimostra che le centrali a carbone che ricevono finanziamenti per il clima attraverso il Clean Development Mechanism (CDM) possono ricevere milioni di crediti di carbonio artificiale grazie alle norme vigenti.

    CDM Watch e Sierra Club fanno appello al CDM Executive Board per escludere questo tipo di progetto alla prossima conferenza sui cambiamenti climatici a Durban.

    Il nuovo rapporto più che raddoppia  le stime precedenti del Pannello di Metodologie dell' UNFCCC che ampliavano il sovra-credito  dal 51% al 62%. I risultati sono coerenti con i risultati di uno studio indipendente dallo Stockholm Environment Institute (SEI), pubblicato la scorsa settimana, che ha stimato un sovra-credito dell'ordine del 71%.

    Entrambi gli studi evidenziano che gli sviluppatori del progetto hanno utilizzato informazioni obsolete che sottovalutano la rapida svolta tecnologica della tecnologia subcritica che si è verificata in India e in Cina, sopravvalutando in modo significativo i benefici in termini di efficienza del passaggio da tecnologie subcritiche ad altre supercritiche.

    Mentre la relazione del Pannello di Metodologie è incentrata su come viene calcolata la riduzione delle emissioni, lo studio SEI ha anche dimostrato che è altamente improbabile che si aggiungano altri progetti a carbone a causa delle pressioni sui prezzi del carburante e delle numerose politiche governative indiane e cinesi che favoriscono o addirittura richiedono un design per le centrali a carbone super-critico e ultra super critico.

    Il rapporto del Pannello di Metodologie suggerisce una serie di modifiche alla metodologia a carbone, ma questi cambiamenti non affrontano molti dei problemi identificati in entrambi gli studi, tra cui i piccoli vantaggi di efficienza e le grandi emissioni del progetto, l'impatto di altre variabili sull’efficienza degli impianti e la scarsa qualità dei dati.

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