Jonas Hörsch

@beyond_ideology @TheNewInstitute @ForumNewEconomy Danke für die breiten Themen und Panel-Aufstellung; würde ich gerne besuche. Werdet ihr Aufzeichnungen haben? (Die Webseite schweigt sich aus)

@lara_welder @nworbmot @CA_Latest It is, indeed. Yes, I would say it’s about time :)

@SciForProgress @nworbmot Is there an abbreviated version somewhere for a sneak peek?

The extended version of today's episode is now online on Patreon! I talked with @nworbmot about how to overcome the problem of fluctuating power production from renewable sources. patreon.com/posts/extended… #Energiewende #Klimastreik #ClimateChange #ClimateAction

@JakobSchlandt @Recht_Energisch Ich denke, ETS bedingt hohe Grenzkosten für konventionelle Kraftwerke hätten nicht genügt um die Investitionen in die damals teuren erneuerbaren Energien zu ermöglichen. Eher: Das EEG hat den Klimaschutzeffekt des ETS neutralisiert (Deswegen ja nun EUA-Löschung).

@Recht_Energisch Guter Punkt. Aber wäre der Einfluss auf den gesamten EU-ETS wirklich so hoch gewesen. Addendum: Wer das unterschreibt, bestätigt damit übrigens auch dass der ETS den Klimaschutzeffekt des EEG neutralisiert hat.

EEG hat Mrd. gespart? Steile These. Die Annahme, dass es keine völlig andere Angebotskurve der konventionellen Kraftwerke (durch Neubau, durch Nichtstilllegung, durch anderes Marktverhalten) bei deutlich höheren Preisen gegeben hätte ist aus meiner Sicht abenteuerlich.

CO2 emissions by the German electricity sector in June 2019 reduced by a third compared to June 2018; driven by fuel switch from lignite/coal to gas; due to ETS certificate costs at €25-30/MWh for lignite, close to a low average day-ahead price ~€32/MWh. ise.fraunhofer.de/de/presse-und-…

@mzjacobson @EnevoldsenP @energypolicy @ProfStrachan @BrianVad @ChristianOnRE @CKemfert @EWGnetwork @NickCowern @Clara_Vondrich @ProfRayWills @100isNow Might be just me, but the link does not open. Can you please provide another one, w/ or w/o paywall?!

New paper: Accounting for land use restrictions, Europe may have enough wind to effectively power the world authors.elsevier.com/c/1ZLBP14YGgbV… @EnevoldsenP @EnergyPolicy @ProfStrachan @BrianVad @ChristianOnRE @CKemfert @EWGnetwork @NickCowern @Clara_Vondrich @ProfRayWills @100isNow

@matteodefelice @nworbmot Some late night fun with atlite for demonstrating custom aggregation on ERA-5 temperature data: gist.github.com/coroa/6820041e…

@matteodefelice @nworbmot ... ie. you'll get the mean temperature time-series from your `d` xarray and your `nuts` dataframe with cutout = atlite.Cutout(d.rename({'longitude': 'x', 'latitude': 'y'})) cutout.convert_and_aggregate(convert_func=lambda ds: ds['t2m'].mean(), shapes=nuts.geometry) or so ...

🐍Finally I have found the time to write a short tutorial on how to aggregate a gridded dataset into time-series using #python xarray and regionmask 👇🏼matteodefelice.name/post/aggregati…

@nworbmot @matteodefelice (2) While regionmask selects all grid cells whose center point is in a polygon, atlite's indicatormatrix computes the fraction of each grid cell in the polygon.

@nworbmot @matteodefelice Two small additions: (1) The up-to-date code for masking regions moved to `atlite` quite a while ago (`compute_indicatormatrix` in github.com/FRESNA/atlite/…).