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examples/Achieving-The-Paris-Climate-Agreement.md
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@ -516,7 +516,7 @@ every 5 years—conditional on the energy-related CO2 emission level percentile
of the “source” pathway. This method is a further development under this
project—building on an earlier Equal Quantile Walk method—and is now better
able to capture the emission dynamics of low-mitigation pathways.
• Land-based sequestration design: A Monte Carlo analysis across temperate,
• _Land-based sequestration design_: A Monte Carlo analysis across temperate,
```
boreal, subtropical and tropical regions has been performed based on various
@ -527,8 +527,8 @@ sequestration, which is not reliant on biomass plus sequestration and storage
(bioenergy with carbon capture and storage, BECCS).
```
• Carbon cycle and climate modelling (Model for the Assessment of Greenhouse
Gas-Induced Climate Change, MAGICC): This study uses the MAGICC climate
• _Carbon cycle and climate modelling (Model for the Assessment of Greenhouse_
_Gas-Induced Climate Change, MAGICC)_: This study uses the MAGICC climate
model, which also underlies the classification used by both the IPCC Fifth
Assessment Report and the IPCC Special Report on 1.5  °C in terms of the
abilities of various scenarios to maintain the temperature change below 2 °C or
@ -543,7 +543,7 @@ it represents one of the most established reduced-complexity climate models in
the international community.
```
• Renewable Resource Assessment [R]E-SPACE: RE-SPACE is based on a
• _Renewable Resource Assessment [R]E-SPACE_: RE-SPACE is based on a
```
Geographic Information Systems (GIS) approach and provides maps of the solar
@ -555,7 +555,7 @@ It also provides an overview of the existing electricity infrastructures for fos
fuel and renewable sources.
```
• Transport model (TRAEM): The transport scenario model allows the
• _Transport model (TRAEM)_: The transport scenario model allows the
```
representation of long-term transport developments in a consistent and transparent
@ -565,7 +565,7 @@ transport demand with powertrain-specific energy demands, using a passenger
km (pkm) and tonne km (tkm) activity-based bottom-up approach.
```
• Energy system model (EM): The energy system model (a long-term energy
• _Energy system model (EM)_: The energy system model (a long-term energy
```
scenario model) is used as a mathematical accounting system for the energy
@ -580,7 +580,7 @@ uncertain cost assumptions. However, an ex-post analysis of costs and investment
shows the main economic effects of the pathways.
```
• Power system models [R]E 24/7: Power system models simulate electricity
• _Power system models [R]E 24/7_: Power system models simulate electricity
```
systems on an hourly basis with geographic resolution to assess the requirements
@ -3354,10 +3354,10 @@ of scenarios in the energy and climate debate.
**UNFCCC Paris Agreement, Article 2:**
1. This Agreement, in enhancing the implementation of the Convention,
including its objective, aims to strengthen the global response to the threat
of climate change,in the context of sustainable development and efforts to
eradicate poverty, including by:
1. _This Agreement, in enhancing the implementation of the Convention,_
_including its objective, aims to strengthen the global response to the threat_
_of climate change,in the context of sustainable development and efforts to_
_eradicate poverty, including by:_
```
(a) Holding the increase in the global average temperature to well below
@ -3432,9 +3432,9 @@ mendations (see e.g., Mai et al. [^2013]:; Mohn [^2016]:).
house gas emissions and climate-resilient development.
```
2. This Agreement will be implemented to reflect equity and the principle of
common but differentiated responsibilities and respective capabilities, in
the light of different national circumstances.
2. _This Agreement will be implemented to reflect equity and the principle of_
_common but differentiated responsibilities and respective capabilities, in_
_the light of different national circumstances._
```
S. Teske and T. Pregger
@ -4558,7 +4558,7 @@ energy-2017-natural-gas.pdf According to https://tradingeconomics.com/commodity/
gas, gas prices fell by 14% between 2 Jan 2017 and 1 January 2018 (viewed 21 March 2018)
BI (2017) Patrick Caughill, “All Dutch Trains Now Run On 100% Wind Power”, Business Insider. 3 June
2017. http://uk.businessinsider.com/wind-power-trains-in-netherlands-2017-6?r=US&IR=TT
2017. [http://uk.businessinsider.com/wind-power-trains-in-netherlands-2017-6?r=US&IR=TT](http://uk.businessinsider.com/wind-power-trains-in-netherlands-2017-6?r=US&IR=TT)
```
S. Teske et al.
@ -4834,7 +4834,7 @@ to stay within a 2.0 °C and 1.5 °C global warming limit. The following model
presented:
• For the non-energy GHG emission pathways, the Generalized Equal Quantile
• For the non-energy GHG emission pathways, the _Generalized Equal Quantile_
```
Walk (GQW) method, the land-based sequestration design method and the
@ -5040,12 +5040,12 @@ models:
with the following models:
– Generalized Equal Quantile Walk (GQW): This statistical method is used to
complement the CO2 pathways with the non-CO2 regional emissions for the
complement the CO[^2]: pathways with the non-CO[^2]: regional emissions for the
relevant GHGs and aerosols, based on a statistical analysis of the large num-
ber (~700) of multi-gas emission pathways underlying the recent IPCC Fifth
Assessment Report and the recently published IPCC Special Report on
1.5 °C. The GQW method calculates the median non-CO2 gas emission levels
every 5 years, conditional on the energy-related CO2 emission level percentile
1.5 °C. The GQW method calculates the median non-CO[^2]: gas emission levels
every 5 years, conditional on the energy-related CO[^2]: emission level percentile
of the ‘source’ pathway. This method is further developed in this project—
building on an earlier ‘Equal Quantile Walk’ method—and is now better able
to capture the emission dynamics of low-mitigation pathways.
@ -5053,7 +5053,7 @@ to capture the emission dynamics of low-mitigation pathways.
boreal, subtropical, and tropical regions has been performed based on various
literature-based estimates of sequestration rates, sequestration periods, and the
areas available for a number of sequestration options. This approach can be seen
as a quantified literature synthesis of the potential for land-based CO2 sequestra-
as a quantified literature synthesis of the potential for land-based CO[^2]: sequestra-
tion, which is not reliant on bioenergy with sequestration and storage (BECCS)
– Carbon cycle and climate modelling (MAGICC): This study used the
MAGICC climate model, which also underlies the classification of both the
@ -5106,7 +5106,7 @@ the pathways.
hourly basis and at geographic resolution to assess the requirements for infra-
structure, such as grid connections, between different regions and electricity
storages, depending on the demand profiles and power-generation characteristics
(Teske 2015). High-penetration or renewable-energy-only scenarios will contain
(Teske [^2015]:). High-penetration or renewable-energy-only scenarios will contain
significant proportions of variable solar photovoltaic (PV) and wind power
because they are inexpensive. Therefore, a power system model is required to
assess the demand and supply patterns, the efficiency of power generation, and
@ -5951,7 +5951,7 @@ wr
world region wr at time step t [pkm/a]
```
– TTED(t): total transport (final) energy demand at time step t [PJ/year]
– TTED(t): total transport (final) energy demand at time step _t_ [PJ/year]
The estimated plug-in hybrid electric vehicles, battery electric vehicles, and fuel-
@ -6047,7 +6047,7 @@ et
fe
```
##### ()= ∑ ()⋅ ()⋅ηet ()
##### ()= ∑ ()⋅ ()⋅η_et_ ()
```
FD tFDt
@ -6059,7 +6059,7 @@ ss
ss
```
##### ()= ∑ fe ()
##### ()= ∑ _fe_ ()
```
TFDt FD tFDt UEDtMS
@ -6084,7 +6084,7 @@ ss fe et
ss ss
```
##### ()= ∑∑()= ∑ ()= ∑∑∑ ()⋅ et tttfe
##### ()= ∑∑()= ∑ ()= ∑∑∑ ()⋅ _et tttfe_
```
()⋅ηet ()
@ -6093,11 +6093,11 @@ ss ss
with:
• FDss,
fe(t): demand of (final) energy carrier fe in sub-sector ss1 at time step t [PJ/
fe(t): demand of (final) energy carrier _fe_ in sub-sector _ss_[^1]: at time step _t_ [PJ/
year]
• FDss,
fe(t): total demand of (final) energy carrier fe at time step t [PJ/year]
• TFD(t): total final energy demand at time step t [PJ/year]
fe(t): total demand of (final) energy carrier _fe_ at time step _t_ [PJ/year]
• TFD(t): total final energy demand at time step _t_ [PJ/year]
[^1]:The sub-sectors include ‘heat’ and ‘non-heat electrical appliances’ in the sectors ‘Industry’ and
‘Residential and other’, aviation, road transport, navigation, rail transport, non-energy consump-
@ -6183,7 +6183,7 @@ LCOE
Fuel production:
```
•H2-production
•H[^2]:-production
•biofuels
•refineriesetc.
@ -6218,15 +6218,15 @@ S. Teske et al.
41
```
• UEDss(t): useful energy demand / transport services in sub-sector ss at time step
t [PJ/year]
• UEDss(t): useful energy demand / transport services in sub-sector _ss_ at time step
_t_ [PJ/year]
• MSss
et(t): market share of end-sector technology et in sub-sector ss
et(t): market share of end-sector technology _et_ in sub-sector _ss_
[dimensionless]
• ηfe
et(t): efficiency of end-sector technology et using energy carrier fe2 at time step
t [dimensionless]
• t: time step
et(t): efficiency of end-sector technology _et_ using energy carrier _fe_[^2]: at time step
_t_ [dimensionless]
• _t_: time step
The indices denote:
@ -6254,30 +6254,30 @@ ct
fe
```
##### ()= ∑∑ ()⋅ ()⋅ηct ()
##### ()= ∑∑ ()⋅ ()⋅η_ct_ ()
```
TPDt PD t
pe
```
##### ()= ∑ pe ()
##### ()= ∑ _pe_ ()
with
• PDpe(t): total demand of (primary) energy carrier pe at time step t [PJ/year]
• TPD(t): total primary energy demand at time step t [PJ/year]
• PDpe(t): total demand of (primary) energy carrier _pe_ at time step _t_ [PJ/year]
• TPD(t): total primary energy demand at time step _t_ [PJ/year]
• MSfe
ct(t): market share of conversion technology ct in the generation of final
energy carrier fe [dimensionless]
ct(t): market share of conversion technology _ct_ in the generation of final
energy carrier _fe_ [dimensionless]
• ηfe
ct(t): efficiency of conversion technology3 ct using the final energy carrier fe at
time step t [dimensionless]
ct(t): efficiency of conversion technology[^3]: _ct_ using the final energy carrier _fe_ at
time step _t_ [dimensionless]
The indices denote:
• pe: (primary) energy carrier
• ct: conversion sector technology[^4]
• _pe_: (primary) energy carrier
• _ct_: conversion sector technology[^4]
The drivers of energy consumption include forecasts of population growth, gross
domestic product (GDP), and energy intensities. Specific energy intensities are
@ -6369,7 +6369,7 @@ deployment, and financial investment for each of these energy demand types;
system;
• energy-related CO2 emissions over the projected period.
• energy-related CO[^2]: emissions over the projected period.
```
S. Teske et al.
@ -7423,8 +7423,8 @@ putation and to accommodate the paucity of data and uncertainty about the future
when designing the interconnector algorithms:
– Interconnections between the project-defined regions are the only ones consid-
ered, so all intra-regional interconnections or line constraints are excluded (‘cop-
per plate’);
ered, so all intra-regional interconnections or line constraints are excluded (‘_cop-_
_per plate_’);
– Optimal load flow is neglected because policy and price signals are considered to
be the factors dominating the international and inter-regional load flow;
– Non-adjacent inter-regional interconnections are neglected for computational
@ -7909,7 +7909,7 @@ a
=
```
##### 1 ∑ −
##### [^1]: ∑ −
```
0
@ -8409,14 +8409,14 @@ emissions in the LDF scenarios are assumed to remain constant at zero, the non-C
gas emissions are derived from data in the existing literature, as if the scenarios
remained at a stringency level of ~3% in the second half of the twenty-first century
(see the lower panel in Fig. 3.13).
We now have the fossil and industrial CO2 emission levels throughout the twenty-
We now have the fossil and industrial CO[^2]: emission levels throughout the twenty-
first century for each of the three scenarios, and have complemented these with the
‘pseudo’ CO2 emission levels for the second half of the twenty-first century.
Therefore, we can derive the corresponding non-CO2 emissions.
In the first step, we derived the total non-CO2 emissions for a specific year and
‘pseudo’ CO[^2]: emission levels for the second half of the twenty-first century.
Therefore, we can derive the corresponding non-CO[^2]: emissions.
In the first step, we derived the total non-CO[^2]: emissions for a specific year and
for the world as a whole. In the second step, we determined the shares of global fos-
sil and industrial emissions versus the land-use-related emissions—again regressed
against the overall fossil CO2 emission level as an indicator of the ‘stringency’ of the
against the overall fossil CO[^2]: emission level as an indicator of the ‘stringency’ of the
scenario. In the third step, we disaggregated these fossil and land-use-specific emis-
sion time series into regional time series. Again, the shares of the regional emissions
were derived with the same quantile regressions shown in Fig. 3.13 above. With
@ -8426,11 +8426,11 @@ sion levels of the other gases. In this study, we do not intend to provide proba
emission scenarios and therefore limited our quantile regression choice to the
median 50% setting for all regions, sectoral divisions, and other global total gases.
The major advantage of this newly developed method compared with the EQW
method developed earlier (Meinshausen et al. 2006) is that the negative correlations
between CO2 and other gases can also be taken into account. By performing all
method developed earlier (Meinshausen et al. [^2006]:) is that the negative correlations
between CO[^2]: and other gases can also be taken into account. By performing all
quantile regressions in the space defined by the global fossil and industrial CO2
emissions in a particular year, any kind of non-linear, positive or negative relation-
ship with other non-CO2 gas emission levels, sectoral divisions, or regional divi-
ship with other non-CO[^2]: gas emission levels, sectoral divisions, or regional divi-
sions are automatically incorporated into the final result—reflecting the overall
characteristics of the chosen set of emission scenarios. Not all the 811 emission
scenarios contained details of all the sectoral and regional divisions, but the step-
@ -8438,7 +8438,7 @@ wise approach of this method can incorporate the characteristics from all the sc
narios in whatever detail is available.
Figure 3.14 shows sample distributions of the emission scenario characteristics for
the year 2040 and a subset of 21 GHGs. The x-axis of each plot shows the global fossil
and industrial CO2 emissions, and the y-axis shows the global emission levels of
and industrial CO[^2]: emissions, and the y-axis shows the global emission levels of
another GHG, with one marker (blue dot) for each literature-reported scenario consid-
ered. The five red lines are quantile regressions at the levels of 20%, 33%, 50%
@ -10391,7 +10391,7 @@ S., Ma, K., Makana, J.-R., Malhi, Y., McMahon, S.M., McShea, W.J., Memiaghe, H.R
X., Morecroft, M., Musili, P.M., Myers, J.A., Novotny, V., de Oliveira, A., Ong, P., Orwig,
D.A., Ostertag, R., Parker, G.G., Patankar, R., Phillips, R.P., Reynolds, G., Sack, L., Song,
G.-Z.M., Su, S.-H., Sukumar, R., Sun, I.-F., Suresh, H.S., Swanson, M.E., Tan, S., Thomas,
D.W., Thompson, J., Uriarte, M., Valencia, R., Vicentini, A., Vrška, T., Wang, X., Weiblen,
D.W., Thompson, J., Uriarte, M., Valencia, R., Vicentini, A., Vr_š_ka, T., Wang, X., Weiblen,
G.D., Wolf, A., Wu, S.-H., Xu, H., Yamakura, T., Yap, S., Zimmerman, J.K., 2018. Global
importance of large-diameter trees. Global Ecology and Biogeography 27, 849–864. https://
doi.org/10.1111/geb.12747
@ -13940,7 +13940,7 @@ Division); IDB-MG-562
Nass LL, Pereira PAA, Ellis D (2007) Biofuels in Brazil: An Overview. Crop Science 47 (6):2228–
2237. doi:https://doi.org/10.2135/cropsci2007.03.0166
NEEDS (2009) The NEEDS Life Cycle Inventory Database. http://www.needs-project.org/need-
NEEDS (2009) The NEEDS Life Cycle Inventory Database. [http://www.needs-project.org/need-](http://www.needs-project.org/need-)
swebdb/index.php. Accessed 15th April 2016 2016
Nematollahi O, Hoghooghi H, Rasti M, Sedaghat A (2016) Energy demands and renewable energy
resources in the Middle East. Renewable and Sustainable Energy Reviews 54:1172–1181.
@ -14447,10 +14447,10 @@ transport, it offers a very powerful lever for decarbonisation. In terms of driv
electrification, we cluster the world regions into three groups, according to the dif-
fusion theory (Rogers [^2003]:):
• Innovators: OECD North America (excluding Mexico), OECD Europe, OECD
• _Innovators_: OECD North America (excluding Mexico), OECD Europe, OECD
Pacific, and China
• Moderate: Mexico, Non-OECD Asia, India, Eurasia, and Latin America
• Late adopters: Africa and the Middle East.
• _Moderate_: Mexico, Non-OECD Asia, India, Eurasia, and Latin America
• _Late adopters_: Africa and the Middle East.
Although this clustering is rough, it sufficiently mirrors the basic tendencies we
modelled. The regions differ in the speed with which novel technologies, especially
@ -17659,7 +17659,7 @@ solar photovoltaic (PV) and concentrated solar power plants:
• Intensive agricultural production land;
• Nature conservation areas and national parks;
• Wetlands and swamps;
• Closed grasslands (a land-use type) (GLC 2000).
• Closed grasslands (a land-use type) (GLC [^2000]:).
**7.2.2 Mapping Solar and Wind Potential**
@ -18297,23 +18297,23 @@ emissions? Dynamic lifecycle analysis of wood bioenergy. Environmental Research
015007. https://doi.org/10.1088/1748-9326/aaa512
Ter-Mikaelian, M.T., Colombo, S.J. & Chen, J., 2015. The Burning Question: Does Forest
Bioenergy Reduce Carbon Emissions? A Review of Common Misconceptions about Forest
Carbon Accounting. Journal of Forestry, 113(1), pp. 57–68.
Carbon Accounting. _Journal of Forestry_, 113(1), pp. 57–68.
Turkenburg, Arent et  al 2012, Turkenburg, W.  C., D.  J. Arent, R.  Bertani, A.  Faaij, M.  Hand,
W. Krewitt, E. D. Larson, J. Lund, M. Mehos, T. Merrigan, C. Mitchell, J. R. Moreira, W. Sinke,
V.  Sonntag-O’Brien, B.  Thresher, W. van Sark, E.  Usher and E.  Usher, 2012: Chapter 11  -
Renewable Energy. In Global Energy Assessment - Toward a Sustainable Future, Cambridge
University Press, Cambridge, UK and New York, NY, USA and the International Institute for
Applied Systems Analysis, Laxenburg, Austria, pp. 761–900.
Teske, Pregger 2015, Teske, S, Pregger, T., Naegler, T., Simon, S., Energy [R]evolution  -
A sustainable World Energy Outlook 2015, Greenpeace International with the German
Teske, Pregger 2015, Teske, S, Pregger, T., Naegler, T., Simon, S., _Energy [R]evolution  -_
_A sustainable World Energy Outlook 2015_, Greenpeace International with the German
Aerospace Centre (DLR), Institute of Engineering Thermodynamics, System Analysis and
Technology Assessment, Stuttgart, Germany, https://www.scribd.com/document/333565532/
Energy-Revolution-2015-Full
WBGU 2003, World in Transition Towards Sustainable Energy Systems; German Advisory
WBGU 2003, _World in Transition Towards Sustainable Energy Systems;_ German Advisory
Council on Global Change (WBGU), H. Graßl, J. Kokott, M. Kulessa, J. Luther, F. Nuscheler,
R. Sauerborn, H.-J. Schellnhuber, R. Schubert, E.-D. Schulze
WRI 2018, World Resource Institute (WRI), Global Power Plant Database, web-based database,
data download June 2018, http://datasets.wri.org/dataset/globalpowerplantdatabase
data download June 2018, [http://datasets.wri.org/dataset/globalpowerplantdatabase](http://datasets.wri.org/dataset/globalpowerplantdatabase)
**Open Access** This chapter is licensed under the terms of the Creative Commons Attribution 4.0
International License ([http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/](http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/)), which permits use, sharing,
@ -19845,7 +19845,7 @@ emissions [Mt/yr]2
1.5°C
```
## Fig. 8.13 Global: development of CO2 emissions by sector and cumulative CO2 emissions (since
## Fig. 8.13 Global: development of CO[^2]: emissions by sector and cumulative CO[^2]: emissions (since
2015) in the scenarios (‘Savings’ = lower than in the 5.0 °C Scenario)
@ -22843,7 +22843,7 @@ nologies is around 45%. For this analysis, we created five different power plant
categories based on their current usual operation times and areas of use:
• Limited dispatchable fossil and nuclear power plants: coal, lignite, and
• **Limited dispatchable fossil and nuclear power plants**: coal, lignite, and
```
nuclear power plants with limited ability to respond to changes in demand. These
@ -22854,7 +22854,7 @@ required. Limited dispatchable power plants cannot deliver these services and ar
therefore being phased-out.
```
• Limited dispatchable renewable systems are CSP plants with integrated stor-
• **Limited dispatchable renewable systems** are CSP plants with integrated stor-
```
age and co-generation systems with renewable fuels (including geothermal heat).
@ -22863,11 +22863,11 @@ demand, but can still be used as dispatch power plants for ‘day ahead’
planning.
```
• Dispatchable fossil fuel power plants are gas power plants that have very quick
• **Dispatchable fossil fuel power plants** are gas power plants that have very quick
reaction times and therefore provide valid power system services.
• Dispatchable renewable power plants are hydropower plants (although they
• **Dispatchable renewable power plants** are hydropower plants (although they
```
are dependent on the climatic conditions in the region where the plant is used),
@ -22877,7 +22877,7 @@ load-balancing services and is vital for the stability of the power system, as s
age systems, interconnections, and, if possible, demand-side management.
```
• Variable renewables are solar PV plants, onshore and offshore wind farms, and
• **Variable renewables** are solar PV plants, onshore and offshore wind farms, and
```
ocean energy generators. A sub-category of ocean energy plants—tidal energy
@ -26892,7 +26892,7 @@ year to more than $760 billion/year in 2050. In both alternative scenarios, the
supply costs in 2050 will be around $690 billion/year The long-term costs for elec-
tricity supply in 2050 will be 8%–9% lower than in the 5.0 °C Scenario as a result
of the estimated generation costs and the electrification of heating and mobility.
Compared with these results, the generation costs when the CO2 emission costs
Compared with these results, the generation costs when the CO[^2]: emission costs
are not considered will increase in the 5.0  °C case to 7.5 ct/kWh. In the 2.0  °C
Scenario, they will increase until 2030, when they reach 7.3 ct/kWh, and then drop
@ -27689,7 +27689,7 @@ emissions [Mt/yr]2
1.5°C
```
## Fig. 8.24 OECD North America: development of CO2 emissions by sector and cumulative CO2
## Fig. 8.24 OECD North America: development of CO[^2]: emissions by sector and cumulative CO2
emissions (after 2015) in the scenarios (‘Savings’ = reduction compared with the 5.0 °C Scenario)
@ -32560,7 +32560,7 @@ yr
1.5°C
```
## Fig. 8.33 Latin America: development of CO2 emissions by sector and cumulative CO2 emissions
## Fig. 8.33 Latin America: development of CO[^2]: emissions by sector and cumulative CO[^2]: emissions
(after 2015) in the scenarios (‘Savings’ = reduction compared with the 5.0 °C Scenario)
@ -37510,7 +37510,7 @@ emissions 2
1.5°C
```
## Fig. 8.42 OECD Europe: development of CO2 emissions by sector and cumulative CO2 emissions
## Fig. 8.42 OECD Europe: development of CO[^2]: emissions by sector and cumulative CO[^2]: emissions
(after 2015) in the scenarios (‘Savings’ = reduction compared with the 5.0 °C Scenario)
@ -42217,7 +42217,7 @@ emissions
1.5°C
```
## Fig. 8.51 Africa: development of CO2 emissions by sector and cumulative CO2 emissions (after
## Fig. 8.51 Africa: development of CO[^2]: emissions by sector and cumulative CO[^2]: emissions (after
2015) in the scenarios (‘Savings’ = reduction compared with the 5.0 °C Scenario)
@ -46815,7 +46815,7 @@ emissions
1.5°C
```
## Fig. 8.60 Middle East: development of CO2 emissions by sector and cumulative CO2 emissions
## Fig. 8.60 Middle East: development of CO[^2]: emissions by sector and cumulative CO[^2]: emissions
(after 2015) in the scenarios (‘Savings’ = reduction compared with the 5.0 °C Scenario)
@ -51500,7 +51500,7 @@ emissions 2
1.5°C
```
### Fig. 8.69 Eastern Europe/Eurasia: development of CO2 emissions by sector and cumulative CO2
### Fig. 8.69 Eastern Europe/Eurasia: development of CO[^2]: emissions by sector and cumulative CO2
emissions (after 2015) in the scenarios (‘Savings’ = reduction compared with the 5.0 °C Scenario)
@ -56090,7 +56090,7 @@ emissions 2
1.5°C
```
## Fig. 8.78 Non-OECD Asia: development of CO2 emissions by sector and cumulative CO2 emis-
## Fig. 8.78 Non-OECD Asia: development of CO[^2]: emissions by sector and cumulative CO[^2]: emis-
sions (after 2015) in the scenarios (‘Savings’ = reduction compared with the 5.0 °C Scenario)
@ -61056,7 +61056,7 @@ emissions [Mt/yr]2
1.5°C
```
## Fig. 8.87 India: development of CO2 emissions by sector and cumulative CO2 emissions (after
## Fig. 8.87 India: development of CO[^2]: emissions by sector and cumulative CO[^2]: emissions (after
2015) in the scenarios (‘Savings’ = reduction compared with the 5.0 °C Scenario)
@ -64130,7 +64130,7 @@ emissions [Mt/yr]2
1.5°C
```
## Fig. 8.96 China: development of CO2 emissions by sector and cumulative CO2 emissions (after
## Fig. 8.96 China: development of CO[^2]: emissions by sector and cumulative CO[^2]: emissions (after
2015) in the scenarios (‘Savings’ = reduction compared with the 5.0 °C Scenario)
@ -69167,7 +69167,7 @@ emissions [Mt/yr]2
1.5°C
```
## Fig. 8.105 OECD Pacific: development of CO2 emissions by sector and cumulative CO2 emis-
## Fig. 8.105 OECD Pacific: development of CO[^2]: emissions by sector and cumulative CO[^2]: emis-
sions (after 2015) in the scenarios (‘Savings’ = reduction compared with the 5.0 °C Scenario)
@ -73483,18 +73483,18 @@ tends to fall. The multipliers are shown in Table 10.3.
Local employment factors were used where possible. These region-specific factors
were:
• OECD Americas—gas and coal fuel, photovoltaics (PV) and offshore wind (all
• _OECD Americas—_gas and coal fuel, photovoltaics (PV) and offshore wind (all
factors), and solar thermal power (construction and operation and maintenance
(O&M)
• OECD Europe—gas and coal fuel, offshore wind (all factors), solar thermal
• _OECD Europe—_gas and coal fuel, offshore wind (all factors), solar thermal
power (construction and O&M), and solar heating
• OECD Pacific—gas and coal fuel
• Africa—gas, coal, and biomass fuel
• China—gas and coal fuel, and solar heating
• Eastern Europe/Eurasia—gas and coal fuel
• Developing Asia—coal fuel
• India – coal fuel and solar heating
• Latin America—coal and biomass fuels, onshore wind (all factors), nuclear (con-
• _OECD Pacific—_gas and coal fuel
• _Africa_—gas, coal, and biomass fuel
• _China—_gas and coal fuel, and solar heating
• _Eastern Europe/Eurasia—_gas and coal fuel
• _Developing Asia_—coal fuel
• _India_ – coal fuel and solar heating
• _Latin America—_coal and biomass fuels, onshore wind (all factors), nuclear (con-
struction and O&M), large hydro (O&M), and small hydro (construction and
O&M).
@ -74480,7 +74480,7 @@ tions of the solar PV and onshore wind industries to date. ISF has extended the
application of IRENA’s work in two key ways:
1. Mapping IRENA’s job categories against the International Standard
1. **Mapping IRENA’s job categories against the International Standard**
```
Classification of Occupations (ISCO): IRENA uses its own occupational clas-
@ -74493,7 +74493,7 @@ occupations in the IRENA studies has been identified at one-digit, two-digit,
three-digit, and four-digit levels of the ISCO.
```
2. Unpacking mid- and low-skill job categories in IRENA’s study: Some of the
2. **Unpacking mid- and low-skill job categories in IRENA’s study**: Some of the
```
categories in the IRENA studies containe jobs that are of interest from a just
@ -81569,7 +81569,7 @@ However, our lower 1.5 °C scenario first undercuts the radiative forcing traje
of the SSP1_19 scenario, but then ends up at a similar radiative forcing level by
2100.
Figure 12.2 shows CO2 equivalence concentrations (upper panel) and radiative
Figure 12.2 shows CO[^2]: equivalence concentrations (upper panel) and radiative
forcing (lower panel) of the main scenarios used in IPCC Assessment Reports and
this study’s scenarios. The RCP scenarios (shown in thin dotted lines) underlie the
IPCC Fifth Assessment Report and the so-called ‘SSP scenarios’ provide the main

12
examples/CC-NC_Leitfaden.md
View File

@ -86,7 +86,7 @@ die das mit sich bringt, kennen nur wenige. Wikimedia Deutschland, Creative Comm
und iRights.info wollen das mit dieser Broschüre ändern. Wir freuen uns über Kritik und Anregungen
zu diesem Versuch und wünschen viele Aha-Momente beim Nachschlagen.
#### John H. Weitzmann
#### _John H. Weitzmann_
CC DE Legal Project Lead
@ -166,13 +166,13 @@ ten. Die Entscheidung für das NC-Modul sollte
daher wohl überlegt sein.
```
#### Stell dir eine Welt vor, in der
#### _Stell dir eine Welt vor, in der_
#### jeder Mensch an der Gesamtheit
#### _jeder Mensch an der Gesamtheit_
#### des Wissens teilhaben kann.
#### _des Wissens teilhaben kann._
#### Das ist unsere Mission.
#### _Das ist unsere Mission._
Wikimedia Foundation
@ -1509,7 +1509,7 @@ gegebenen Freiheiten ist zu finden unter https://creati-
vecommons.org/licenses/by-sa/3.0/de/
```
### Paul Klimpel
### _Paul Klimpel_
```
Rechtsanwalt & Leiter iRightsLab Kultur

48
examples/Grammar-Matters.md
View File

@ -771,13 +771,13 @@ wash washes
 Nouns that end in y are formed two ways.
```
1. When letter before y is a vowel, add s.
1. When letter before **y** is a vowel, add **s.**
valley valleys
key keys
boy boys
day days
2. Nouns ending with a consonant and y are formed by changing the y to an i
and adding es.
2. Nouns ending with a consonant and y are formed by changing the **y** to an **i**
and adding **es.**
city cities
grocery groceries
library libraries
@ -787,13 +787,13 @@ blueberry blueberries
 Nouns that end in o are formed two ways.
```
1. When the letter before the o is a vowel, add s. Musical terms ending in o are
formed by adding an s.
1. When the letter before the **o** is a vowel, add s. Musical terms ending in **o** are
formed by adding an **s**.
kilo kilos
tempo tempos
cello cellos
2. When the letter before the o is a consonant, no standard rule applies. It is
2. When the letter before the **o** is a consonant, no standard rule applies. It is
helpful to memorize the plural forms of words you use regularly. If you are
unsure, you should always check a current dictionary.
potato potatoes
@ -1358,7 +1358,7 @@ clear which noun the pronoun is replacing. When the pronoun does not match with
noun it is replacing, the sentence is very confusing. Using pronouns correctly means
following these rules:
1. The pronoun must have a clear antecedent. If the reader can‟t figure out what the
1. **The pronoun must have a clear antecedent.** If the reader can‟t figure out what the
pronoun is referring to, then the sentence is too vague.
```
@ -1366,7 +1366,7 @@ pronoun is referring to, then the sentence is too vague.
 Mary told Sarah that she was in trouble. (Who is in trouble?)
```
2. Pronouns must have the same number (singular or plural) as the antecedent. If
2. **Pronouns must have the same number (singular or plural) as the antecedent.** If
a pronoun is replacing a plural noun, then the pronoun also needs to be plural. Singular
pronouns replace singular nouns.
@ -1378,8 +1378,8 @@ antecedent, singular pronoun)
plural pronoun)
```
3. Pronouns must have the same gender (masculine, feminine, or neutral) as the
antecedent. A masculine pronoun replaces a masculine noun. A feminine pronoun
3. **Pronouns must have the same gender (masculine, feminine, or neutral) as the**
**antecedent**. A masculine pronoun replaces a masculine noun. A feminine pronoun
replaces a feminine noun. It is important that the pronoun agrees with the antecedent.
```
@ -1571,11 +1571,11 @@ the action of the verb or be the object of the preposition.
_Who_ is used as a subjective case pronoun, and _whom_ is used as an objective case
pronoun. Still not 100 percent clear? There are a few tricks to make this easier.
1. If who/whom follows a preposition, then the choice is always whom. To whom,
at whom, for whom, from whom.
2. Mentally replace the word who/whom in your sentence with he or him. If your
sentence makes sense switching the word to he, then who is the correct choice. Both
he and who are subjective case pronouns, so they work the same way. If your sentence
1. **If who/whom follows a preposition, then the choice is always whom. To whom,**
**at whom, for whom, from whom.**
2. **Mentally replace the word who/whom in your sentence with he or him.** If your
sentence makes sense switching the word to _he_, then _who_ is the correct choice. Both
_he_ and _who_ are subjective case pronouns, so they work the same way. If your sentence
makes sense switching the word to _him_, then _whom_ is the correct choice. Both _him_ and
_whom_ are objective case pronouns, and they follow the same rules. It is easy to
@ -1591,10 +1591,10 @@ remember that _him_ and _whom_ go together because they both end with the letter
This trick doesn‟t work for every sentence. If it doesn‟t work for your sentence, the next
trick will work.
3. Who/Whom phrases are often questions. One trick to discovering whether to use who
or whom is to just answer the question. If the answer could be he, then who is the
correct choice for your sentence. If the answer could be him, then whom is the correct
choice. If the sentence is not a question, you can isolate the who/whom phrase and
3. _Who/Whom_ phrases are often questions. One trick to discovering whether to use _who_
or _whom_ is to just answer the question. If the answer could be _he_, then _who_ is the
correct choice for your sentence. If the answer could be _him_, then _whom_ is the correct
choice. If the sentence is not a question, you can isolate the _who/whom_ phrase and
read it as a question.
```
@ -1949,7 +1949,7 @@ feel felt
Why are participles important? Participles are important to learn because they are used
three different ways.
1. Participles combine with helping verbs to form verb phrases. Neither present
1. **Participles combine with helping verbs to form verb phrases.** Neither present
participles nor past participles can act as a verb in a sentence without helping verbs.
Helping verbs are required for a participle to work as a verb.
@ -1964,19 +1964,19 @@ the past participle of the verb blend.)
participle of the verb study.)
```
2. Present and past participles can also work as adjectives. Adjectives describe
2. **Present and past participles can also work as adjectives.** Adjectives describe
nouns or pronouns.
 Sarah enjoyed her swimming lessons. (The present participle swimming is
describing the lessons.)
 The dripping faucet kept them awake. (The present participle dripping is
describing the faucet.)
 The wrecked car was towed to the repair shop. (The past participle wrecked is
 The **wrecked** car was towed to the repair shop. (The past participle _wrecked_ is
describing the car.)
 The broken window was repaired quickly. (The past participle broken is
 The **broken** window was repaired quickly. (The past participle _broken_ is
describing the window.)
3. Present participles can also work as nouns. When present participles are acting as a
noun, they are called gerunds. A gerund might look like a verb, but it is acting like a
noun, they are called **gerunds**. A gerund might look like a verb, but it is acting like a
noun. Gerunds always end in -ing.
```

152
examples/Made-with-cc.md
View File

@ -11598,26 +11598,26 @@ Consumption. New York: Harper Business,
```
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12
examples/Safe-Communication.md
View File

@ -2338,7 +2338,7 @@ Appendix M: Summary of the six step improvement process for transfer of care
**1**
• Start out (page 10)
• **Start out (page 10)**
• Refer to existing policies and procedures for transfers of care in your organisation
• Observe, measure and process map the current communication process
• What does good look like? Compare your policy and communication process with the good practice checklist.
@ -2346,7 +2346,7 @@ Appendix M: Summary of the six step improvement process for transfer of care
**2**
• Define and scope (page 13)
• **Define and scope (page 13)**
• Begin to answer the three questions of the model for improvement (Appendix C)
• Set your project aim and scope and link this to your organisational big issues on a driver diagram (page 22)
• Engage staff, patients, clients and residents using patient stories and evidence from useful resources
@ -2355,12 +2355,12 @@ Appendix M: Summary of the six step improvement process for transfer of care
**3**
• Measure and understand (page 19)
• **Measure and understand (page 19)**
• Choose and define your outcomes and process measures, collect baseline data and display on run or SPC charts
**4**
• Design and plan (page 24)
• **Design and plan (page 24)**
• Design your standard transfer of care template and test using Plan Do Study Act (PDSA) cycles (Appendix I & J)
• Use dot voting to define your minimum data set (Appendix G)
• Select a standardised communication tool (e.g. SBAR) to organise your minimum data set
@ -2369,7 +2369,7 @@ Appendix M: Summary of the six step improvement process for transfer of care
**5**
• Pilot and implement (page 34)
• **Pilot and implement (page 34)**
• Document your new standardised transfer of care process
• Plan your tests for implementation using PDSA cycles. Plan training, measurement, resources & stakeholder
engagement. (Appendix I & J)
@ -2377,7 +2377,7 @@ engagement. (Appendix I & J)
**6**
• Sustain and share (page 38)
• **Sustain and share (page 38)**
• Use the sustainability guide to ensure your changes will be sustained
• Celebrate and spread your success through conferences, posters, journal articles etc. (Appendix L)

42
examples/St-Mary-Witney-Social-Audit.md
View File

@ -2155,27 +2155,27 @@ Oxfordshire District Council, Dec
```
2010.
UpMyStreet
Cottsway Housing Association
Police UK
Thames Valley Police
West Oxfordshire Community Safety
Partnership
Witney Neighbourhood Action
Group
Witney Music Festival
Witney Book Festival
Witney Film Festival
Witney TV
Witney Art Studios
The Henry Box School
St Mary’s Infant School
The Batt C of E Primary School
Wood Green School
Cokethorpe School
The Kings School
Abingdon & Witney College
Citizens Advice Bureau
**UpMyStreet**
**Cottsway Housing Association**
**Police UK**
**Thames Valley Police**
**West Oxfordshire Community Safety**
**Partnership**
**Witney Neighbourhood Action**
**Group**
**Witney Music Festival**
**Witney Book Festival**
**Witney Film Festival**
**Witney TV**
**Witney Art Studios**
**The Henry Box School**
**St Mary’s Infant School**
**The Batt C of E Primary School**
**Wood Green School**
**Cokethorpe School**
**The Kings School**
**Abingdon & Witney College**
**Citizens Advice Bureau**
Burwell (top) and Wood Green (above)

36
examples/The-Art-of-Public-Speaking.md
View File

@ -1478,15 +1478,15 @@ _the nations of the earth, must come in God's appointed time!_
—HENRY W. GRADY, The Race Problem.
```
... I WOULD CALL HIM NAPOLEON, but Napoleon made his way
to empire over broken oaths and through a sea of blood. This man
... _I WOULD CALL HIM NAPOLEON_, but Napoleon made his way
to empire _over broken oaths and through a sea of blood._ This man
never broke his word. "No Retaliation" was his great motto and the
rule of his life; AND THE LAST WORDS UTTERED TO HIS SON
IN FRANCE WERE THESE: "My boy, you will one day go back to
Santo Domingo; forget that France murdered your father." I
WOULD CALL HIM CROMWELL, but Cromwell was only a
soldier, and the state he founded went down with him into his grave.
I WOULD CALL HIM WASHINGTON, but the great Virginian held
rule of his life; _AND THE LAST WORDS UTTERED TO HIS SON_
_IN FRANCE WERE THESE: "My boy, you will one day go back to_
_Santo Domingo; forget that France murdered your father." I_
_WOULD CALL HIM CROMWELL,_ but Cromwell _was only a_
_soldier, and the state he founded went down with him into his grave._
_I WOULD CALL HIM WASHINGTON,_ but the great Virginian _held_
```
slaves. THIS MAN RISKED HIS EMPIRE rather than permit the
@ -2921,14 +2921,18 @@ emphasis.
can.
4. Do the same for the rising inflection.
5. How does the voice bend in expressing ( _a_ ) surprise? ( _b_ ) shame? ( _c_ ) hate? ( _d_ )
formality? ( _e_ ) excitement?
6. Reread some sentence several times and by using different inflections change
the meaning with each reading.
7. Note the inflections employed in some speech or conversation. Were they the
best that could be used to bring out the meaning? Criticise and illustrate.
8. Render the following passages:
[^4]:. Do the same for the rising inflection.
[^5]:. How does the voice bend in expressing (_a_) surprise? (_b_) shame? (_c_) hate? (_d_)
formality? (_e_) excitement?
[^6]:. Reread some sentence several times and by using different inflections change
the meaning with each reading.
[^7]:. Note the inflections employed in some speech or conversation. Were they the
best that could be used to bring out the meaning? Criticise and illustrate.
[^8]:. Render the following passages:
```
Has the gentleman done? Has he completely done?

10
examples/The-Impact-of-Open-Access-Latin-American-Scholarship.md
View File

@ -1,12 +1,12 @@
### Andrew W. Mellon Foundation
### _Andrew W. Mellon Foundation_
### Grant 1711-05155
### _Grant 1711-05155_
### December 19, 2019
### _December_ [^19]:_, 2019_
### John Kiplinger
### _John Kiplinger_
### Valerie Yaw
### _Valerie Yaw_
# The Impact of Open Access

8
examples/The-Man-Without-A-Body.md
View File

@ -81,7 +81,7 @@ ambulatory, and yet I cannot walk. I cannot
even hop or waddle. I would fain travel, roam,
promenade, circulate in the busy paths of men,
but I am chained to this accursed shelf. I am no
better off than these barbarian heads — I, a man
better off than these barbarian heads—I, a man
of science! I am compelled to sit here on my
neck and see sandpipers and storks all around
me, with legs and to spare. Look at that infernal
@ -100,8 +100,8 @@ perhaps his condition had its compensations in
immunity from corns and the gout.
"And as to arms," he went on, "there's
another misfortune for you! I am unable to
brush away the flies that get in here — Lord
knows how — in the summertime. I cannot
brush away the flies that get in here—Lord
knows how—in the summertime. I cannot
reach over and cuff that confounded Chinook
mummy that sits there grinning at me like a
jack-in-the-box. I cannot scratch my head or
@ -171,7 +171,7 @@ conversation with the Head.
"Think of putting a wooden-headed idiot like
that," said the Professor, after I had opened his
glass prison, "in charge of a portion, however
small, of a man of science — of the inventor of
small, of a man of science—of the inventor of
the Telepomp! Paris! Murderer! Last century,
indeed!" and the Head shook with laughter
until I feared that it would tumble off the shelf.

1784
examples/Watered-Soul-Blog-Book.md
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482
examples/WoodUp.md
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@ -1278,7 +1278,7 @@ Cr (tot)[mg/kg]
_Feuchtig_
-
_-_
```
keit [%] > 20 1,0 81,7 2,6 1,6 0,2 2,0 3,0 3,7 6,6 1,4 1,7 3,0
@ -1306,16 +1306,16 @@ C [%] > 20 68,680,248,067,0 79,091,669,5 69,5 55,248,162,141,4 48,571,123,9 84,9
Grenzw
```
.
_._
```
A B C D E F G H I M R100R75 R50 O
```
-R
O
-C
Q
_-R_
_O_
_-C_
_Q_
Basso, Cordioli, Bonadio, Patuzzi, Dal Savio, Mimmo, Baratieri
@ -1468,7 +1468,7 @@ Cr (tot)[mg/kg]
Feuchtig
```
-
_-_
```
keit [%] ≥ 20 1,8 2,2 2,6 3,6 1,5 1,5 1,5 1,0 1,9 2,2 2,5 1,7
@ -1495,7 +1495,7 @@ C [%] > 20 75,4 79,2 68,9 67,7 48,7 47,3 85,5 90,2 68,3 69,0 29,5 29,6
Grenzw
```
.
_._
```
MSP550MSP700OSR550OSR700RH550RH700SWP550SWP700WSP550WSP700SS550SS700
@ -1549,8 +1549,8 @@ PCB
[ng/kg]0,2
```
-0,5
<1 <1 <1 <1 <1 <1 <1 <1
_-0,5_
_<1 <1 <1 <1 <1 <1 <1 <1_
```
∑
@ -1574,16 +1574,16 @@ Cd
[mg/kg]1,4
```
-[^39]
1,5 2,4 0,1 1,7 1,8 0,5 0,4 0,1 6,1 0,3 0,0 0,1 0,4 0,1 0,5 0,0
_-_[^39]
_1,5 2,4 0,1 1,7 1,8 0,5 0,4 0,1 6,1 0,3 0,0 0,1 0,4 0,1 0,5 0,0_
```
Zn
[mg/kg]200
```
-[^7000]
478,1246,81316,9182,6263,184,0 397,4346,6586,2418,929,0 95,2 205,214,8 288,948,5
_-_[^7000]
_478,1246,81316,9182,6263,184,0 397,4346,6586,2418,929,0 95,2 205,214,8 288,948,5_
```
Cu
@ -1606,7 +1606,7 @@ Cr (tot)[mg/kg]64-
Feuchtig
```
-
_-_
```
keit[%] -- 1,0 81,7 2,6 1,6 0,2 2,0 3,0 3,7 6,6 1,4 1,7 3,0
@ -1633,10 +1633,10 @@ C [%] ≥ 10 68,6 80,2 48,0 67,0 79,0 91,6 69,5 69,5 55,2 48,1 62,1 41,4 48,5 71
IBI A B C D E F G H I M R100R75 R50 O
```
-R
O
-C
Q
_-R_
_O_
_-C_
_Q_
```
Neuester Stand der Technik der Vergasung von Holzbiomasse in Südtirol
@ -1726,7 +1726,7 @@ Cr (tot)[mg/kg]
_Feuchtig_
-
_-_
```
keit[%] -- 1,0 81,7 2,6 1,6 0,2 2,0 3,0 3,7 6,6 1,4 1,7 3,0
@ -1753,10 +1753,10 @@ C [%] > 50 68,6 80,2 48,0 67,0 79,0 91,6 69,5 69,5 55,2 48,1 62,1 41,4 48,5 71,1
EBC A B C D E F G H I M R100R75 R50 O
```
-R
O
-C
Q
_-R_
_O_
_-C_
_Q_
Basso, Cordioli, Bonadio, Patuzzi, Dal Savio, Mimmo, Baratieri
@ -1847,7 +1847,7 @@ Cr (tot)[mg/kg]
_Feuchtig_
-
_-_
```
keit[%] 1,0 81,7 2,6 1,6 0,2 2,0 3,0 3,7 6,6 1,4 1,7 3,0
@ -1874,10 +1874,10 @@ C [%] 68,6 80,2 48,0 67,0 79,0 91,6 69,5 69,5 55,2 48,1 62,1 41,4 48,5 71,1 23,9
BQMA B C D E F G H I M R100R75 R50 O
```
-R
O
-C
Q
_-R_
_O_
_-C_
_Q_
```
Neuester Stand der Technik der Vergasung von Holzbiomasse in Südtirol
@ -1924,18 +1924,18 @@ Basso, Cordioli, Bonadio, Patuzzi, Dal Savio, Mimmo, Baratieri
_eines von folgenden Dekreten vorgesehenen Förderprogramms in Betrieb_
_genommen wurden:_
- Ministerialdekret vom 18. Dezember 2008 (allumfassender Tarif)
- Ministerialdekret vom 6. Juli 2012 (FER-Dekret 2012)
- Ministerialdekret vom 16. Juni 2016 (FER-Dekret 2016)
Da die Untersuchungen im Laufe des Projekts ergeben haben, dass in Südtirol
keine Anlagen ohne diese Förderprogramme in Betrieb genommen wurden,
schien es unnötig, alternative und mit den aufgezählten nicht kumulative För-
dermechanismen wie das Net-Metering (scambio sul posto) und die Abnahme
zu einem festgesetzten Preis durch den Netzbetreiber (ritiro dedicato) in Be-
tracht zu ziehen. Die berücksichtigten Tarife werden automatisch unter An-
gabe des Zeitraums der offiziellen Inbetriebnahme der Anlage ausgewählt;
jährliche Kürzungen werden in Betracht gezogen, sofern von den Bestimmun-
gen vorgesehen.
_- Ministerialdekret vom 18. Dezember 2008 (allumfassender Tarif)_
_- Ministerialdekret vom 6. Juli 2012 (FER-Dekret 2012)_
_- Ministerialdekret vom 16. Juni 2016 (FER-Dekret 2016)_
_Da die Untersuchungen im Laufe des Projekts ergeben haben, dass in Südtirol_
_keine Anlagen ohne diese Förderprogramme in Betrieb genommen wurden,_
_schien es unnötig, alternative und mit den aufgezählten nicht kumulative För-_
_dermechanismen wie das Net-Metering (scambio sul posto) und die Abnahme_
_zu einem festgesetzten Preis durch den Netzbetreiber (ritiro dedicato) in Be-_
_tracht zu ziehen. Die berücksichtigten Tarife werden automatisch unter An-_
_gabe des Zeitraums der offiziellen Inbetriebnahme der Anlage ausgewählt;_
_jährliche Kürzungen werden in Betracht gezogen, sofern von den Bestimmun-_
_gen vorgesehen._
4.3 Wirtschaftliche Analyse möglicher Optimierungseingriffe
_Die Schwierigkeit, einen Zusammenhang zwischen den technischen Betriebs-_
@ -1946,16 +1946,16 @@ _der erzeugten Kohle verhindert. Im Laufe des Projekts hat sich auch die Mög-_
_lichkeit der Erprobung empirischer Optimierungslösungen als nicht praktika-_
_bel erwiesen, und zwar aus verschiedenen Gründen:_
- Mangelnde Möglichkeit einer Änderung der Betriebsparameter der Anla-
gen infolge der Risiken in Verbindung mit einer Profitverringerung auf-
grund der Ausscheidung aus dem Förderprogramm und mit den daraus
entstehenden möglichen Schäden und Funktionsstörungen der Anlage;
- Besonderheit des Genehmigungsverfahrens, das eine Betriebseignungsbe-
wertung (seitens des Amts für Luft und Lärm) auf Grundlage eines genau
definierten Projekts vorsieht, an dem im Laufe der technischen Lebens-
dauer keine „bedeutenden/wesentlichen“ Änderungen vorgenommen
werden dürfen, da ansonsten die Genehmigung verfällt. Daraus hat sich
automatisch die mangelnde Möglichkeit der Durchführung relevanter Op-
_- Mangelnde Möglichkeit einer Änderung der Betriebsparameter der Anla-_
_gen infolge der Risiken in Verbindung mit einer Profitverringerung auf-_
_grund der Ausscheidung aus dem Förderprogramm und mit den daraus_
_entstehenden möglichen Schäden und Funktionsstörungen der Anlage;_
_- Besonderheit des Genehmigungsverfahrens, das eine Betriebseignungsbe-_
_wertung (seitens des Amts für Luft und Lärm) auf Grundlage eines genau_
_definierten Projekts vorsieht, an dem im Laufe der technischen Lebens-_
_dauer keine „bedeutenden/wesentlichen“ Änderungen vorgenommen_
_werden dürfen, da ansonsten die Genehmigung verfällt. Daraus hat sich_
_automatisch die mangelnde Möglichkeit der Durchführung relevanter Op-_
```
Neuester Stand der Technik der Vergasung von Holzbiomasse in Südtirol
@ -1967,23 +1967,23 @@ pus auszutauschen oder der Anlage neue Teile hinzuzufügen, z. B. durch
Anwendung eines „Reformers“.
```
- Mangelnde Bereitschaft der Anlagenbetreiber, „empirische“ Veränderun-
gen, also Änderungen mit unsicherem Resultat, an der Anlage vorzuneh-
men;
- Mangelnde Bereitschaft der Partner, eine Laboreinrichtung mit marktähn-
lichen Dimensionen zu suchen, in der Lösungen und Strategien zur Qua-
litätsverbesserung der erzeugten Kohle frei erprobt werden können.
Dies vorausgesetzt, wurde vereinbart, die wirtschaftliche Analyse einer mögli-
chen Veränderung der Anlage, mit der die gewonnene Kohle von einem „Kos-
tenpunkt“ (wegen ihrer schlechten Qualität und der daraus resultierenden Not-
wendigkeit, als Abfall entsorgt zu werden) in eine „Ressource“ (also ein Pro-
dukt, das auf dem Markt verkauft wird) verwandelt werden kann, mit einem
„Rückwärtsansatz“ durchzuführen. Die wirtschaftliche Rückwärtsanalyse
wurde wie folgt durchgeführt: nach Festsetzung von drei möglichen Verkaufs-
preisen für die Kohle in Abhängigkeit ihrer aktuellen Marktnotierung im Agr-
arbereich wurde der für Veränderungen an der Anlage verfügbare Höchstbe-
trag (aus dem Kohleverkauf) berechnet, wobei als Abschreibungsdauer für die
Investition die Restlebensdauer der Anlage zu Grunde gelegt wurde.
_- Mangelnde Bereitschaft der Anlagenbetreiber, „empirische“ Veränderun-_
_gen, also Änderungen mit unsicherem Resultat, an der Anlage vorzuneh-_
_men;_
_- Mangelnde Bereitschaft der Partner, eine Laboreinrichtung mit marktähn-_
_lichen Dimensionen zu suchen, in der Lösungen und Strategien zur Qua-_
_litätsverbesserung der erzeugten Kohle frei erprobt werden können._
_Dies vorausgesetzt, wurde vereinbart, die wirtschaftliche Analyse einer mögli-_
_chen Veränderung der Anlage, mit der die gewonnene Kohle von einem „Kos-_
_tenpunkt“ (wegen ihrer schlechten Qualität und der daraus resultierenden Not-_
_wendigkeit, als Abfall entsorgt zu werden) in eine „Ressource“ (also ein Pro-_
_dukt, das auf dem Markt verkauft wird) verwandelt werden kann, mit einem_
_„Rückwärtsansatz“ durchzuführen. Die wirtschaftliche Rückwärtsanalyse_
_wurde wie folgt durchgeführt: nach Festsetzung von drei möglichen Verkaufs-_
_preisen für die Kohle in Abhängigkeit ihrer aktuellen Marktnotierung im Agr-_
_arbereich wurde der für Veränderungen an der Anlage verfügbare Höchstbe-_
_trag (aus dem Kohleverkauf) berechnet, wobei als Abschreibungsdauer für die_
_Investition die Restlebensdauer der Anlage zu Grunde gelegt wurde._
4.4 Definition der Originalkonfiguration
_Die wirtschaftliche Analyse der beiden Konfigurationen – Originalkonfigura-_
@ -1996,9 +1996,9 @@ _Südtirol untersuchten Anlagen entsprechen. Bei der Definition der einzelnen_
_Anlagenparameter in der „Originalkonfiguration“ wurden die im Folgenden_
_erläuterten Betrachtungen angestellt._
- Aus der Analyse der Vergasungsanlagen in Südtirol geht hervor, dass zwi-
schen 2012 und 2015, unter dem damals sehr vorteilhaften Förderpro-
gramm, 35 der 44 derzeit aktiven Holzvergasungsanlagen gebaut wurden.
_- Aus der Analyse der Vergasungsanlagen in Südtirol geht hervor, dass zwi-_
_schen 2012 und 2015, unter dem damals sehr vorteilhaften Förderpro-_
_gramm, 35 der 44 derzeit aktiven Holzvergasungsanlagen gebaut wurden._
Basso, Cordioli, Bonadio, Patuzzi, Dal Savio, Mimmo, Baratieri
@ -2007,19 +2007,19 @@ Aus diesem Grund wurde entschieden, der Analyse eine hypothetische
Anlage, die 2013 in Betrieb genommen wurde, zu Grunde zu legen.
```
- Auch die Wahl der Leistung dieser Anlage wurde unter Berücksichtigung
der Eigenschaften der aktuell betriebenen Anlagen getroffen. Genauer ge-
sagt fiel die Wahl auf eine aus zwei Modulen mit einer elektrischen Nenn-
leistung von 45 kW und einer thermischen Nennleistung von 100 kW be-
stehende Anlage (dies entspricht den Eigenschaften der meisten Anlagen).
- Die übrigen für die Originalkonfiguration verwendeten technischen und
wirtschaftlichen Parameter wurden ausgehend von den Durchschnitts-
werten der bei der Untersuchung der Anlagen erhobenen Daten ermittelt;
gleichzeitig wurde eine vergleichende Evaluierung der Parameter in Be-
zug auf die Werte der einzelnen Anlagen, die eine ähnliche Leistung wie
die des Projekts haben, durchgeführt.
In Tabelle 15 sind die Werte der für die Charakterisierung der „Originalkon-
figuration“ der Anlage gewählten Parameter aufgeführt.
_- Auch die Wahl der Leistung dieser Anlage wurde unter Berücksichtigung_
_der Eigenschaften der aktuell betriebenen Anlagen getroffen. Genauer ge-_
_sagt fiel die Wahl auf eine aus zwei Modulen mit einer elektrischen Nenn-_
_leistung von 45 kW und einer thermischen Nennleistung von 100 kW be-_
_stehende Anlage (dies entspricht den Eigenschaften der meisten Anlagen)._
_- Die übrigen für die Originalkonfiguration verwendeten technischen und_
_wirtschaftlichen Parameter wurden ausgehend von den Durchschnitts-_
_werten der bei der Untersuchung der Anlagen erhobenen Daten ermittelt;_
_gleichzeitig wurde eine vergleichende Evaluierung der Parameter in Be-_
_zug auf die Werte der einzelnen Anlagen, die eine ähnliche Leistung wie_
_die des Projekts haben, durchgeführt._
_In Tabelle_ [^1]:[^5]: _sind die Werte der für die Charakterisierung der „Originalkon-_
_figuration“ der Anlage gewählten Parameter aufgeführt._
4.5 Definition der „optimierten Konfiguration“
_Die Analyse wurde unter Berücksichtigung eines Kohleverkaufspreises zwi-_
@ -2027,19 +2027,19 @@ _schen 0 €/t und 500 €/t durchgeführt. Im Folgenden werden die Parameter un
_die hypothetischen Betriebsmerkmale sowie die Gründe für deren Annahme_
_erläutert._
- „Investitionsjahr“: die Wahl des Jahres, in dem der Eingriff vorgenommen
werden soll, wurde unter Berücksichtigung der folgenden beiden Fakto-
ren getroffen:
- Die meisten in der Region angesiedelten Anlagen wurden zwischen
2013 und 2015 genehmigt (27 von 44 aktuell betriebenen Anlagen) und
können daher die noch für weitere 13–15 Jahre vorgesehene Förderung
in Anspruch nehmen;
- vermutlich werden noch einige Jahre Forschung erforderlich sein, um
potenzielle Änderungen an den Anlagen zur Verbesserung der Koh-
lequalität zu ermitteln und zu entwickeln.
- Eine Hypothese sieht vor, die Änderungen an der Anlage im 10. Betriebs-
jahr vorzunehmen (in der Annahme, dass man in diesem Jahr bereits den
aus der Anlagenoptimierung entstandenen Vorteil genießt); somit wurde
_- „Investitionsjahr“: die Wahl des Jahres, in dem der Eingriff vorgenommen_
_werden soll, wurde unter Berücksichtigung der folgenden beiden Fakto-_
_ren getroffen:_
_- Die meisten in der Region angesiedelten Anlagen wurden zwischen_
_2013 und 2015 genehmigt (27 von 44 aktuell betriebenen Anlagen) und_
_können daher die noch für weitere 13–15 Jahre vorgesehene Förderung_
_in Anspruch nehmen;_
_- vermutlich werden noch einige Jahre Forschung erforderlich sein, um_
_potenzielle Änderungen an den Anlagen zur Verbesserung der Koh-_
_lequalität zu ermitteln und zu entwickeln._
_- Eine Hypothese sieht vor, die Änderungen an der Anlage im 10. Betriebs-_
_jahr vorzunehmen (in der Annahme, dass man in diesem Jahr bereits den_
_aus der Anlagenoptimierung entstandenen Vorteil genießt); somit wurde_
```
Neuester Stand der Technik der Vergasung von Holzbiomasse in Südtirol
@ -2051,10 +2051,10 @@ für die Optimierung der Anlage erwächst (unter Veranschlagung einer der
Förderdauer entsprechenden Nutzungsdauer der Anlage von 20 Jahren).
```
- Es wurde außerdem angenommen, dass ebenso viel elektrische und ther-
mische Energie und Kohle erzeugt wird wie in der Anlage der Original-
konfiguration.
Tabelle 15 – Parameter der „Originalkonfiguration“ einer idealen Anlage mit repräsentativen
_- Es wurde außerdem angenommen, dass ebenso viel elektrische und ther-_
_mische Energie und Kohle erzeugt wird wie in der Anlage der Original-_
_konfiguration._
Tabelle [^15]: – Parameter der „Originalkonfiguration“ einer idealen Anlage mit repräsentativen
Betriebsparametern
_Element Wert Element Wert_
@ -2123,27 +2123,27 @@ _Förderung [Jahre]_[^20]
Basso, Cordioli, Bonadio, Patuzzi, Dal Savio, Mimmo, Baratieri
- Auf Grundlage des Marktpreises der Kohle in der Agrarbranche wurden
vier verschiedene optimierte Anlagenkonfigurationen erstellt, die sich je-
weils durch einen Verkaufszielpreis für die Kohle auf dem Markt kenn-
zeichnen:
- Optimierte Konfiguration 1 – Preis für die Kohleaufwertung = 0 €/t;
- Optimierte Konfiguration 2 – Preis für die Kohleaufwertung = 100 €/t;
- Optimierte Konfiguration 3 – Preis für die Kohleaufwertung = 200 €/t;
- Optimierte Konfiguration 4 – Preis für die Kohleaufwertung = 500 €/t.
- In der optimierten Konfiguration 1 wurde angenommen, dass die Qualität
der Kohle nicht ausreicht, um in der Landwirtschaft genutzt werden zu
können, aber dass die Kohle von der Anlage kostenfrei entsorgt werden
kann (zum Beispiel als in der Baubranche wiederverwendbares Nebenpro-
dukt). Hypothese 4 sieht hingegen den besten Fall vor, und zwar dass die
Qualität der Kohle es ermöglicht, einen Verkaufspreis von 500 €/t zu erzie-
len.
Durchgeführt wurde eine Rückwärtsanalyse und daher bei Anwendung des
Tools mit der Anlagenoptimierung verbundene Investitionskosten in Höhe
von null Euro eingegeben. Der verfügbare Höchstbetrag für die Umsetzung
der Änderungen an den Anlagen wurden daher für jede optimierte Konfigu-
ration (von 1 bis 4) als Differenz zwischen dem nach 20 Betriebsjahren kumu-
lierten Kapital in der optimierten und in der Originalkonfiguration errechnet.
_- Auf Grundlage des Marktpreises der Kohle in der Agrarbranche wurden_
_vier verschiedene optimierte Anlagenkonfigurationen erstellt, die sich je-_
_weils durch einen Verkaufszielpreis für die Kohle auf dem Markt kenn-_
_zeichnen:_
_- Optimierte Konfiguration_ [^1]: _– Preis für die Kohleaufwertung = 0 €/t;_
_- Optimierte Konfiguration_ [^2]: _– Preis für die Kohleaufwertung =_ [^100]: _€/t;_
_- Optimierte Konfiguration_ [^3]: _– Preis für die Kohleaufwertung =_ [^200]: _€/t;_
_- Optimierte Konfiguration_ [^4]: _– Preis für die Kohleaufwertung =_ [^500]: _€/t._
_- In der optimierten Konfiguration 1 wurde angenommen, dass die Qualität_
_der Kohle nicht ausreicht, um in der Landwirtschaft genutzt werden zu_
_können, aber dass die Kohle von der Anlage kostenfrei entsorgt werden_
_kann (zum Beispiel als in der Baubranche wiederverwendbares Nebenpro-_
_dukt). Hypothese 4 sieht hingegen den besten Fall vor, und zwar dass die_
_Qualität der Kohle es ermöglicht, einen Verkaufspreis von 500 €/t zu erzie-_
_len._
_Durchgeführt wurde eine Rückwärtsanalyse und daher bei Anwendung des_
_Tools mit der Anlagenoptimierung verbundene Investitionskosten in Höhe_
_von null Euro eingegeben. Der verfügbare Höchstbetrag für die Umsetzung_
_der Änderungen an den Anlagen wurden daher für jede optimierte Konfigu-_
_ration (von 1 bis 4) als Differenz zwischen dem nach 20 Betriebsjahren kumu-_
_lierten Kapital in der optimierten und in der Originalkonfiguration errechnet._
4.6 Ergebnisse der wirtschaftlichen Analyse
_In Tabelle 16 und den Abbildungen 4 und 5 sind für jede optimierte Konfigu-_
@ -2245,10 +2245,10 @@ _Zum besseren Verständnis der Resultate und in Bezug auf jede optimierte_
_Konfiguration sind in Abbildung 6 die jährlichen Einnahmen der Anlagen_
_aufgeführt, die zurückzuführen sind auf:_
- Förderung und Verkauf der erzeugten elektrischen Energie
- Verkauf der Wärmeenergie
- Einsparung der Entsorgungskosten und/oder Verkauf der Kohle (in der
Grafik bezeichnet als „Einnahmen aus der optimierten Konfiguration“).
_- Förderung und Verkauf der erzeugten elektrischen Energie_
_- Verkauf der Wärmeenergie_
_- Einsparung der Entsorgungskosten und/oder Verkauf der Kohle (in der_
_Grafik bezeichnet als „Einnahmen aus der optimierten Konfiguration“)._
_Es wird deutlich, dass die mit der Anlagenoptimierung und dem Verkauf der_
_qualitativ hochwertigeren Kohle verbundenen höheren Jahreseinnahmen_
@ -2869,13 +2869,13 @@ Extraktion aus Holzrückständen
_Zeit) weist eine charakteristische Form auf, die qualitativ durch Teilung des_
_Signals in drei unterschiedliche Phasen erklärt werden kann:_
- eine erste Phase, bestehend aus einer anfänglichen Verzögerungszeit,
während der die erzeugte Wärmemenge unerheblich ist
- eine zweite Phase, in welcher der Wärmefluss in Verbindung mit dem me-
tabolischen Zellwachstum exponentiell ansteigt
- eine dritte Phase, in der man eine schnelle Wärmeflussverringerung be-
obachten kann, sobald der Sauerstoff oder die nötigen Nährstoffe abneh-
men und das Wachstum der Mikroorganismen dadurch gehemmt wird.
_- eine erste Phase, bestehend aus einer anfänglichen Verzögerungszeit,_
_während der die erzeugte Wärmemenge unerheblich ist_
_- eine zweite Phase, in welcher der Wärmefluss in Verbindung mit dem me-_
_tabolischen Zellwachstum exponentiell ansteigt_
_- eine dritte Phase, in der man eine schnelle Wärmeflussverringerung be-_
_obachten kann, sobald der Sauerstoff oder die nötigen Nährstoffe abneh-_
_men und das Wachstum der Mikroorganismen dadurch gehemmt wird._
Abb. 2 –Während des Mikrobenwachstums von _S. thermophilus_ bei Vorhandensein von Sauerstoff
mit einer Konzentration von 10⁷ log(KBE/ml) erzeugter Wärmefluss (durchgehende schwarze Linie).
@ -3157,7 +3157,7 @@ _wurde zwischen dem Logarithmus der Mikrobenkonzentration und der Ver-_
_zögerungszeit (_λ_) oder der Zeit beobachtet, zu welcher der höchste Wärme-_
_fluss gemessen wurde (tp), mit Pearson- Koeffizienten von_
-0.995 bzw. -0,990 (n = 7, p = 0,01).
_-0.995 bzw. -0,990 (n = 7, p = 0,01)._
Tabelle 3 – Pearson-Korrelationsindex zwischen der mikrobiellen Anfangskonzentration und den
thermokinetischen Parametern aus den Thermogrammen des Mikrobenwachstums. **Signifikante
@ -3201,21 +3201,21 @@ tp
(h)
```
-0,995** -0,625 -
_-0,995** -0,625 -_
```
Qtot
(J)
```
-0,439 -0,358 0,402 -
_-0,439 -0,358 0,402 -_
```
tp
(h)
```
-0,990** -0,600 0,993** 0,497 -
_-0,990** -0,600 0,993** 0,497 -_
```
Φmax
@ -3325,7 +3325,7 @@ tp
(μW)
```
- 6,7 ± 0,1 4,8 ± 0,3 2,2 ± 0,4 6 ± 0,3 259 ± 11
_- 6,7 ± 0,1 4,8 ± 0,3 2,2 ± 0,4 6 ± 0,3 259 ± 11_
_Überkritisches_
_Kohlendioxid_
@ -3382,7 +3382,7 @@ tp
(μW)
```
- 6,0 ± 0,1 6,4 ± 0,3 2,8 ± 0,5 8 ± 1 229 ± 11
_- 6,0 ± 0,1 6,4 ± 0,3 2,8 ± 0,5 8 ± 1 229 ± 11_
_Überkritisches_
_Kohlendioxid_
@ -4076,12 +4076,12 @@ _dungen wie PAK, PCB, Dioxine und Schwermetalle sind vom Gesetz folgende_
_Grenzwerte vorgegeben, (D. lgs., 29 aprile 2010, n. 75; D. lgs., 3 aprile 2006, n._
_152), wobei TS für Trockensubstanz steht:_
- PAK (Σ16 Moleküle) < 6 mg kg TS-[^1];
- PCB < 0,06 mg kg TS-[^1];
- Dioxine < 10 ng I-TEQ kg TS-[^1]
- Cd < 1,5 mg kg TS-[^1];
- Cr < 0,5 mg kg TS-[^1];
- Zn < 500 mg kg TS-[^1]
_- PAK (Σ16 Moleküle) < 6 mg kg TS-_[^1]_;_
_- PCB < 0,06 mg kg TS-_[^1]_;_
_- Dioxine < 10 ng I-TEQ kg TS-_[^1]
_- Cd < 1,5 mg kg TS-_[^1]_;_
_- Cr < 0,5 mg kg TS-_[^1]_;_
_- Zn < 500 mg kg TS-_[^1]
_Aus den Werten in Tabelle 2 ist klar ersichtlich, dass nur der PAK-Gehalt der_
_Kohle der Technologie C unter dem Grenzwert lag (D. lgs., 3 aprile 2006, n._
@ -4189,8 +4189,8 @@ der experimentellen Periode des Phytotoxizitätstests, der insgesamt fünf Woche
der Umpflanzung der Sämlinge in die Gefäße dauerte; diese Gefäße enthielten den mit zwei
verschiedenen Konzentrationen (2,5 = 8,5 gcharkgBoden
-1; 5 = 17 gcharkgBoden
-1) der drei verschiedenen
-[^1]:; 5 = 17 gcharkgBoden
-[^1]:) der drei verschiedenen
Kohlenproben (F, B und H) versetzten Boden. Die Daten stellen die Mittelwerte ± SF
(Standardfehler) von fünf unabhängigen Pflanzen für jede Behandlung dar. Verschiedene
Buchstaben stehen für statistisch unterschiedliche Werte (P < 0,05)
@ -4200,8 +4200,8 @@ der experimentellen Periode des Phytotoxizitätstests, der insgesamt fünf Woche
der Umpflanzung der Sämlinge in die Gefäße dauerte; diese Gefäße enthielten den mit zwei
verschiedenen Konzentrationen (2,5 = 8,5 gcharkgBoden
-1; 5 = 17 gcharkgBoden
-1) der drei verschiedenen
-[^1]:; 5 = 17 gcharkgBoden
-[^1]:) der drei verschiedenen
Kohlenproben (F, B und H) versetzten Boden. Die Daten stellen die Mittelwerte ± SF
(Standardfehler) von fünf unabhängigen Pflanzen für jede Behandlung dar. Verschiedene
Buchstaben stehen für statistisch unterschiedliche Werte (P < 0,05)
@ -4672,8 +4672,8 @@ lungen
Wiederh.
```
1. Moarhof Meran 46°40'2.7"N
11°11'43.5"E
_1. Moarhof Meran 46°40'2.7"N_
_11°11'43.5"E_
```
~600 m Vitis vinifera cv.
@ -4684,14 +4684,14 @@ Müller Thurgau
N – C – B1 – B2
```
– B1C – B2C
_– B1C – B2C_
```
4
```
2. WeißplatterMeran 46°39'17.27"N
11°11'28.49"E
_2. WeißplatterMeran 46°39'17.27"N_
_11°11'28.49"E_
```
~550 m Vitis vinifera cv.
@ -4702,14 +4702,14 @@ Sauvignon Blanc
N – C – B1 – B2
```
– B1C – B2C
_– B1C – B2C_
```
4
```
3. Block 65 Laimburg 46°23'23.16"N
11°17'29.74"E
_3. Block_ [^65]: _Laimburg 46°23'23.16"N_
_11°17'29.74"E_
```
~225 m Malus domestica
@ -6792,16 +6792,16 @@ _Der zunehmende Trockenstress, unter dem die Weinpflanzen litten, die über-_
_haupt kein Wasser mehr erhielten, wurde durch Ermittlung folgender auf_
_Blattebene gemessener physiologischer Parameter überwacht._
- Wasserpotenzial des Stammes um 12 Uhr mittags (ΨMD, Werte in MPa),
gemessen an einem Blatt pro Pflanze (drei Messungen pro Behandlung
und pro Zeitraum). Die Messungen wurden mithilfe einer Druckkammer
(Pump-up Pressure Chamber, PMS Instrument Comp. USA) in Abständen
von 3-4 Tagen während beider Stresszyklen und während der späteren Er-
holung nach der Bewässerung (Rewatering) vorgenommen.
- Nettoassimilation von CO2(oder Nettofotosynthese, μmol/m[^2]s), gemessen
an einem Blatt pro Pflanze (drei Messungen pro Behandlung und Zeit-
raum). Für die Messungen wurde ein tragbarer Infrarot-Gasanalysator
verwendet (LC-pro ADC, Hoddesdon Bioscientific, Ltd., UK).
_- Wasserpotenzial des Stammes um 12 Uhr mittags (ΨMD, Werte in MPa),_
_gemessen an einem Blatt pro Pflanze (drei Messungen pro Behandlung_
_und pro Zeitraum). Die Messungen wurden mithilfe einer Druckkammer_
_(Pump-up Pressure Chamber, PMS Instrument Comp. USA) in Abständen_
_von 3-4 Tagen während beider Stresszyklen und während der späteren Er-_
_holung nach der Bewässerung (Rewatering) vorgenommen._
_- Nettoassimilation von CO_[^2]:_(oder Nettofotosynthese, μmol/m_[^2]_s), gemessen_
_an einem Blatt pro Pflanze (drei Messungen pro Behandlung und Zeit-_
_raum). Für die Messungen wurde ein tragbarer Infrarot-Gasanalysator_
_verwendet (LC-pro ADC, Hoddesdon Bioscientific, Ltd., UK)._
4.1.3 Statistische Analyse
_Die Daten wurden mit der Software R durch Vergleich der Gruppen mittels_
@ -8225,9 +8225,9 @@ _Liu, X., Zhang, A., Ji, C., Joseph, S., Bian, R., Li, L., ... Paz-Ferreiro, J.
_Biochar’s effect on crop productivity and the dependence on experimental_
_conditions — a meta-analysis of literature data. Plant and Soil,_ [^373]:_(1), 583–_
594. https://doi.org/10.1007/s11104-013-1806-x
Lu, X., Li, Y., Wang, H., Singh, B. P., Hu, S., Luo, Y., ... Li, Y. (2019). Responses
of soil greenhouse gas emissions to different application rates of biochar
_594. https://doi.org/10.1007/s11104-_[^013]:_-_[^1806]:_-x_
_Lu, X., Li, Y., Wang, H., Singh, B. P., Hu, S., Luo, Y., ... Li, Y. (2019). Responses_
_of soil greenhouse gas emissions to different application rates of biochar_
```
Wirkung des Zusatzes von Biochar zum Boden
@ -8285,10 +8285,10 @@ _decomposition in two European short rotation coppices. GCB Bioenergy,_
_Wang, J., Xiong, Z., & Kuzyakov, Y. (2016). Biochar stability in soil: meta-_
_analysis of decomposition and priming effects. GCB Bioenergy,_ [^8]:_(3), 512–_
523. https://doi.org/10.1111/gcbb.12266
Zimmerman, A. R. (2010). Abiotic and Microbial Oxidation of Laboratory-
Produced Black Carbon (Biochar). Environmental Science and Technology, 44,
1295–1301. https://doi.org/10.1021/es903140c
_523. https://doi.org/10.1111/gcbb.12266_
_Zimmerman, A. R. (2010). Abiotic and Microbial Oxidation of Laboratory-_
_Produced Black Carbon (Biochar). Environmental Science and Technology,_ [^44]:_,_
[^1295]:_–1301. https://doi.org/10.1021/es903140c_
## Erzeugung und Nutzung von Biochar in Südtirol:
@ -8484,7 +8484,7 @@ Transport der Biomasse mit Lkw und Bahn(innerhalb von Südtirol und aus
Österreich, Polen und Slowenien)Sensibilitäts
```
-
**-**
```
analyse
@ -8612,25 +8612,25 @@ _zum nächsten Prozess (Abb. 1)._
_Im Folgenden werden die sieben untersuchten Szenarien vorgestellt:_
- Szenario 1 – Aktuelle Situation: Evaluierung der aktuell in Südtirol ge-
nutzten Vergasungsprozesse: die aktuelle Art und Herkunft der verwen-
deten Biomasse, keine Extraktion von hochwertigen Verbindungen aus
der Biomasse vor der Vergasung, die aktuellen Technologien der Verga-
sungsanlagen, Entsorgung aller aus der Vergasung stammenden Produkte
(Kohle, Asche, Teer) ohne Einsatz von Biochar auf landwirtschaftlichen
Böden.
- Szenario 2 – Aktuelle Situation + Extraktion von hochwertigen Verbindun-
gen: ein Szenario mit den gleichen Voraussetzungen wie im Szenario 1,
aber mit Extraktion hochwertiger Verbindungen (ätherische Öle) aus der
Holzbiomasse vor der Vergasung. Aus dem Vergleich dieses Szenarios mit
dem Szenario 1 kann die Wirkung des Extraktionsprozesses ätherischer
Öle auf die Emissionen des CO2-Äquivalents und den Verbrauch fossiler
Energiequellen ermittelt werden. Die Extraktion kann mit der Soxhlet-Me-
thode oder mit überkritischem Kohlendioxid erfolgen.
- Szenario 3 – Aktuelle Situation + Verbesserte Vergasung: ein Szenario mit
den gleichen Voraussetzungen wie Szenario 1, aber mit dem Einsatz von
Vergasungstechnologien, die in der Lage sind, ein für die Nutzung in der
Landwirtschaft geeignetes Biochar zu produzieren, übereinstimmend mit
_- Szenario 1 – Aktuelle Situation: Evaluierung der aktuell in Südtirol ge-_
_nutzten Vergasungsprozesse: die aktuelle Art und Herkunft der verwen-_
_deten Biomasse, keine Extraktion von hochwertigen Verbindungen aus_
_der Biomasse vor der Vergasung, die aktuellen Technologien der Verga-_
_sungsanlagen, Entsorgung aller aus der Vergasung stammenden Produkte_
_(Kohle, Asche, Teer) ohne Einsatz von Biochar auf landwirtschaftlichen_
_Böden._
_- Szenario 2 – Aktuelle Situation + Extraktion von hochwertigen Verbindun-_
_gen: ein Szenario mit den gleichen Voraussetzungen wie im Szenario 1,_
_aber mit Extraktion hochwertiger Verbindungen (ätherische Öle) aus der_
_Holzbiomasse vor der Vergasung. Aus dem Vergleich dieses Szenarios mit_
_dem Szenario 1 kann die Wirkung des Extraktionsprozesses ätherischer_
_Öle auf die Emissionen des CO2-Äquivalents und den Verbrauch fossiler_
_Energiequellen ermittelt werden. Die Extraktion kann mit der Soxhlet-Me-_
_thode oder mit überkritischem Kohlendioxid erfolgen._
_- Szenario 3 – Aktuelle Situation + Verbesserte Vergasung: ein Szenario mit_
_den gleichen Voraussetzungen wie Szenario 1, aber mit dem Einsatz von_
_Vergasungstechnologien, die in der Lage sind, ein für die Nutzung in der_
_Landwirtschaft geeignetes Biochar zu produzieren, übereinstimmend mit_
Criscuoli, Panzacchi, Rossberg, Mwabonje, Cooper, Woods, Tonon
@ -8640,35 +8640,35 @@ nen die Wirkungen der aktuell angewandten Vergasungstechnologien mit
denen der verbesserten Technologien verglichen werden.
```
- Szenario 4 – Aktuelle Situation + Extraktion von hochwertigen Verbindun-
gen: ein Szenario mit den gleichen Voraussetzungen wie Szenario 3, aber
mit zusätzlicher Extraktion hochwertiger Verbindungen (ätherische Öle)
aus der Holzbiomasse vor der Vergasung.
- Szenario 5 – Verbesserte Vergasung + Anwendung von Biochar auf land-
wirtschaftlichen Böden (Weinberg): ein Szenario mit den gleichen Parame-
tern wie Szenario 3, aber mit Anwendung von Biochar in den Weinbergen
Südtirols. Statt entsorgt zu werden kann das Biochar dank der Nutzung
verbesserter Vergasungstechnologien als Bodenverbesserungsmittel in
der Landwirtschaft eingesetzt werden. Mit diesem Szenario können die
Vorteile oder Umweltwirkungen gemessen werden, die entstehen, wenn
das Biochar auf landwirtschaftlichen Böden eingesetzt wird, statt als Ab-
fall entsorgt zu werden.
- Szenario 6 – Verbesserte Vergasung + Anwendung von Biochar auf land-
wirtschaftlichen Böden (Apfelplantage): ein Szenario mit den gleichen Pa-
rametern wie Szenario 5, aber mit Verteilung von Biochar in den Apfel-
plantagen statt in den Weinbergen Südtirols. Dieses Szenario dient zur Er-
leichterung des Vergleichs der Wirkungen/Vorteile einer Anwendung von
Biochar in den wichtigsten landwirtschaftlichen Kulturen Südtirols.
- Szenario 7– Aktuelle Situation + Extraktion von hochwertigen Verbindun-
gen + Anwendung vonBiochar in der Landwirtschaft: ein Szenario mit den
gleichen Parametern wie Szenario 5, aber mit zusätzlicher Extraktion
hochwertiger Verbindungen (ätherische Öle) aus der Holzbiomasse vor
der Vergasung.
- Dynamisches Szenario: ein Szenario, das von Mal zu Mal definiert wird, je
nachdem, welche Hypothesen überprüft werden sollen. Das dynamische
Szenario ist ein nützliches Mittel zur Bewertung der einzelnen Auswir-
kungen aller Prozesse der Produktionskette und zur Umsetzung der Sen-
sibilitätsanalysen.
_- Szenario 4 – Aktuelle Situation + Extraktion von hochwertigen Verbindun-_
_gen: ein Szenario mit den gleichen Voraussetzungen wie Szenario 3, aber_
_mit zusätzlicher Extraktion hochwertiger Verbindungen (ätherische Öle)_
_aus der Holzbiomasse vor der Vergasung._
_- Szenario 5 – Verbesserte Vergasung + Anwendung von Biochar auf land-_
_wirtschaftlichen Böden (Weinberg): ein Szenario mit den gleichen Parame-_
_tern wie Szenario 3, aber mit Anwendung von Biochar in den Weinbergen_
_Südtirols. Statt entsorgt zu werden kann das Biochar dank der Nutzung_
_verbesserter Vergasungstechnologien als Bodenverbesserungsmittel in_
_der Landwirtschaft eingesetzt werden. Mit diesem Szenario können die_
_Vorteile oder Umweltwirkungen gemessen werden, die entstehen, wenn_
_das Biochar auf landwirtschaftlichen Böden eingesetzt wird, statt als Ab-_
_fall entsorgt zu werden._
_- Szenario 6 – Verbesserte Vergasung + Anwendung von Biochar auf land-_
_wirtschaftlichen Böden (Apfelplantage): ein Szenario mit den gleichen Pa-_
_rametern wie Szenario 5, aber mit Verteilung von Biochar in den Apfel-_
_plantagen statt in den Weinbergen Südtirols. Dieses Szenario dient zur Er-_
_leichterung des Vergleichs der Wirkungen/Vorteile einer Anwendung von_
_Biochar in den wichtigsten landwirtschaftlichen Kulturen Südtirols._
_- Szenario 7– Aktuelle Situation + Extraktion von hochwertigen Verbindun-_
_gen + Anwendung vonBiochar in der Landwirtschaft: ein Szenario mit den_
_gleichen Parametern wie Szenario 5, aber mit zusätzlicher Extraktion_
_hochwertiger Verbindungen (ätherische Öle) aus der Holzbiomasse vor_
_der Vergasung._
_- Dynamisches Szenario: ein Szenario, das von Mal zu Mal definiert wird, je_
_nachdem, welche Hypothesen überprüft werden sollen. Das dynamische_
_Szenario ist ein nützliches Mittel zur Bewertung der einzelnen Auswir-_
_kungen aller Prozesse der Produktionskette und zur Umsetzung der Sen-_
_sibilitätsanalysen._
```
Erzeugung und Nutzung von Biochar in Südtirol
@ -9044,11 +9044,11 @@ _In diesem Kapitel sind die Ergebnisse für die Anwendung einer Dosis Biochar_
_von 25 Tonnen pro Hektar aufgeführt. Insbesondere wurde untersucht, wel-_
_che Wirkung 25 t/ha Biochar auf folgende Aspekte haben:_
- Einsatz von synthetischen Düngemitteln;
- Einsatz von Bewässerung;
- Kohlenstoffbindung im Boden;
- Vom Boden ausgehende Treibhausgasemissionen: Distickstoffmonoxid
(N2O) und Methan (CH4).
_- Einsatz von synthetischen Düngemitteln;_
_- Einsatz von Bewässerung;_
_- Kohlenstoffbindung im Boden;_
_- Vom Boden ausgehende Treibhausgasemissionen: Distickstoffmonoxid_
_(N_[^2]:_O) und Methan (CH_[^4]:_)._
_Die Wirkung von Biochar auf den Einsatz von Düngemitteln wurde auf_
_Grundlage seiner chemischen Zusammensetzung (verfügbare Mengen an N,_
@ -9268,8 +9268,8 @@ _gleicher Menge an erzeugtem Biochar (1.250 t/Jahr, funktionelle Einheit der_
_LCA) deutlich höher aus. Demzufolge ist der Posten „Einsparung fossiler_
_Energie durch Vergasung“ in Szenario 3 größer (-17.669,_[^09]: _t Öläquivalent und_
-52.458,81 t CO2eq) als in Szenario 1 (-6.554,09 t Öläquivalent und -19.700,04 t
CO2eq).
_-52.458,81 t CO_[^2]:_eq) als in Szenario 1 (-6.554,09 t Öläquivalent und -19.700,04 t_
_CO_[^2]:_eq)._
3.4 Szenario 4 – Verbesserte Vergasung + Extraktion
hochwertiger Verbindungen
@ -9820,17 +9820,17 @@ _Uzoma, K. C., Inoue, M., Andry, H., Zahoor, A., & Nishihara, E. (2011)._
_Influence of biochar application on sandy soil hydraulic properties and_
_nutrient retention. Journal of Food, Agriculture and Environment,_ [^9]:_, 1137–_
1143. https://doi.org/10.1234/4.2011.2517
Ventura, M. et al. (2015). Biochar mineralization and priming effect on SOM
decomposition in two European short rotation coppices. GCB Bioenergy,
7(5), 1150–1160. https://doi.org/10.1111/gcbb.12219
Wang, J., Xiong, Z., & Kuzyakov, Y. (2016). Biochar stability in soil: meta-
analysis of decomposition and priming effects. GCB Bioenergy, 8(3), 512–
523. https://doi.org/10.1111/gcbb.12266
Wernet, G., Bauer, C., Steubing, B., Reinhard, J., Moreno-Ruiz, E., & Weidema,
B. (2016). The ecoinvent database version 3 (part I): overview and
methodology. The International Journal of Life Cycle Assessment, 21, 1218–
1230. https://doi.org/https://doi.org/10.1007/s11367-016-1087-8
_1143. https://doi.org/10.1234/4.2011.2517_
_Ventura, M. et al. (2015). Biochar mineralization and priming effect on SOM_
_decomposition in two European short rotation coppices. GCB Bioenergy,_
[^7]:_(5), 1150–1160. https://doi.org/10.1111/gcbb.12219_
_Wang, J., Xiong, Z., & Kuzyakov, Y. (2016). Biochar stability in soil: meta-_
_analysis of decomposition and priming effects. GCB Bioenergy,_ [^8]:_(3), 512–_
_523. https://doi.org/10.1111/gcbb.12266_
_Wernet, G., Bauer, C., Steubing, B., Reinhard, J., Moreno-Ruiz, E., & Weidema,_
_B. (2016). The ecoinvent database version 3 (part I): overview and_
_methodology. The International Journal of Life Cycle Assessment,_ [^21]:_, 1218–_
_1230. https://doi.org/https://doi.org/10.1007/s11367-_[^016]:_-1087-8_
## Schlussfolgerungen

8
examples/compressed.tracemonkey-pldi-09.md
View File

@ -937,11 +937,11 @@ for loop _LR_ (_R_ for loop being recorded) and we reach the header
of a different loop _LO_ (_O_ for other loop). Note that _LO_ must be an
inner loop of _LR_ because we stop the trace when we exit a loop.
• If LO has a type-matching compiled trace tree, we call LO as
• If _LO_ has a type-matching compiled trace tree, we call _LO_ as
a nested trace tree. If the call succeeds, then we record the call
in the trace for LR. On future executions, the trace for LR will
in the trace for _LR_. On future executions, the trace for _LR_ will
call the inner trace directly.
• If LO does not have a type-matching compiled trace tree yet,
• If _LO_ does not have a type-matching compiled trace tree yet,
we have to obtain it before we are able to proceed. In order
to do this, we simply abort recording the first trace. The trace
monitor will see the inner loop header, and will immediately
@ -1078,7 +1078,7 @@ converts floating-point LIR instructions to sequences of integer
instructions.
• CSE (constant subexpression elimination),
• expression simplification, including constant folding and a few
algebraic identities (e.g., a − a = 0), and
algebraic identities (e.g., _a_ − _a_ = 0), and
• source language semantic-specific expression simplification,
primarily algebraic identities that allow DOUBLE to be replaced
with INT. For example, LIR that converts an INT to a DOUBLE

36
examples/dict.md
View File

@ -2562,7 +2562,7 @@ possibly taking vertices (edges, respectively) more than once.
(iii) Show that ν2(G) + ρ2(G) = 2|V |.
```
### 3.2. M-augmenting paths
### 3.2. _M_-augmenting paths
```
Basic in matching theory are M-augmenting paths, which are defined as follows. Let
@ -5850,7 +5850,7 @@ _U_⊆_V_
2
```
.
_._
**Proof.** By Gallai’s theorem (Theorem 3.1) and the Tutte-Berge formula (Theorem
5.1),
@ -5873,7 +5873,7 @@ U⊆V
2
```
.
_._
**Exercises**
@ -6089,10 +6089,10 @@ M△{v0v1, v1v2,... , vi−1vi}. Then C := (vi, vi+1,... , vj) is an M-blossom.
Apply the algorithm (recursively) to G′ = G/C and M′ := M/C.
```
• If it gives an M′-augmenting path P′ in G′, transform P′ to an
M-augmenting path in G (as in the proof of Theorem 5.2).
• If it concludes that M′ has maximum size in G′, then M has max-
imum size in G (by Theorem 5.2).
• If it gives an _M_′-augmenting path _P_′ in _G_′, transform _P_′ to an
_M_-augmenting path in _G_ (as in the proof of Theorem 5.2).
• If it concludes that _M_′ has maximum size in _G_′, then _M_ has max-
imum size in _G_ (by Theorem 5.2).
```
This gives a polynomial-time algorithm to find a maximum-size matching, which
@ -9544,7 +9544,7 @@ w
)
```
.
_._
This contradicts the fact that _z_ is a vertex of _Q_.]
So, by assumption, _z_′′ is integer. Hence also _z_′ = _b_ − _Az_′′ is integer, and hence _z_
@ -10070,7 +10070,7 @@ is again an interval matrix. Let _N_ be the _t_ × _t_ matrix given by:
.........
...
..................
0 0 0 ··· ··· 1 −1
0 0 0 ··· ··· [^1]: −1
0 0 0 ··· ··· 0 1
```
@ -10081,7 +10081,7 @@ is again an interval matrix. Let _N_ be the _t_ × _t_ matrix given by:

```
.
_._
Then the matrix _N_ · _BT_ is a {[^0]:_,_±[^1]:} matrix, with at most one +1 and at most one
−1 in each column.
@ -13094,8 +13094,8 @@ We show:
**Proof.** Order the elements of _X_ as _y_[^1]:_,... , ym_ in such a way that _w_(_y_[^1]:) ≥ _w_(_y_[^2]:) ≥
... w(ym). Let n be the largest index for which w(yn) ≥ 0. Define Xi := {y1,... , yi}
for i = 0,... , m and
_... w_(_ym_). Let _n_ be the largest index for which _w_(_yn_) ≥ 0. Define _Xi_ := {_y_[^1]:_,... , yi_}
for _i_ = 0_,... , m_ and
(44) _Y_ := {_yi_ | _i_ ≤ _n_;_rM_(_Xi_) _> rM_(_Xi_−[^1]:)}_._
@ -13447,10 +13447,10 @@ Ohio, 1971), The Association for Computing Machinery, New York, 1971, pp. 151–
158.
[1978] W.H. Cunningham, A.B. Marsh, III, A primal algorithm for optimum matching,
[in: Polyhedral Combinatorics — Dedicated to the Memory of D.R. Fulkerson (M.L.
Balinski, A.J. Hoffman, eds.)] Mathematical Programming Study 8 (1978) 50–72.
[1951a] G.B. Dantzig, Application of the simplex method to a transportation problem, in: Ac-
tivity Analysis of Production and Allocation — Proceedings of a Conference (Proceed-
[in: _Polyhedral Combinatorics — Dedicated to the Memory of D.R. Fulkerson_ (M.L.
Balinski, A.J. Hoffman, eds.)] _Mathematical Programming Study_ 8 (1978) 50–72.
[1951a] G.B. Dantzig, Application of the simplex method to a transportation problem, in: _Ac-_
_tivity Analysis of Production and Allocation — Proceedings of a Conference_ (Proceed-
ings Conference on Linear Programming, Chicago, Illinois, 1949; Tj.C. Koopmans,
ed.), Wiley, New York, 1951, pp. 359–373.
@ -13728,8 +13728,8 @@ pp. 129–146.
salesman problem, _Proceedings of the American Mathematical Society_ 7 (1956) 48–
50.
[1955] H.W. Kuhn, The Hungarian method for the assignment problem, Naval Research
Logistics Quarterly 2 (1955) 83–97.
[1955] H.W. Kuhn, The Hungarian method for the assignment problem, _Naval Research_
_Logistics Quarterly_ 2 (1955) 83–97.
[1976] E.L. Lawler, _Combinatorial Optimization: Networks and Matroids_, Holt, Rinehart
and Winston, New York, 1976.

15
src/convert/MarkdownConverter.ts
View File

@ -1,7 +1,7 @@
import { groupByBlock, groupByLine } from '../support/groupingUtils';
import Item from '../Item';
import { Converter } from '../convert';
import { TextType, headlineLevel } from '../text-types';
import { TextType, discardTokenTypes, headlineLevel, isHeadline } from '../text-types';
import {
TokenType,
attachWithoutWhitespace,
@ -19,7 +19,7 @@ export default class MarkdownConverter implements Converter {
const blockTypes: TextType[] = blockItems[0].data['types'] || [];
let blockContent = '';
groupByLine(blockItems).forEach((lineItems) => {
blockContent += lineToText(lineItems, blockTypes.length > 0);
blockContent += lineToText(lineItems, blockTypes);
blockContent += '\n';
});
content += elementToText(blockContent, blockTypes[0]);
@ -51,7 +51,7 @@ function toWords(text: string): string[] {
return text.split(' ').filter((string) => string.trim().length > 0);
}
export function lineToText(lineItems: Item[], disableInlineFormats: boolean = false) {
export function lineToText(lineItems: Item[], blockTypes: TextType[]) {
let text = '';
let openFormat: TokenType;
@ -64,14 +64,13 @@ export function lineToText(lineItems: Item[], disableInlineFormats: boolean = fa
lineItems.forEach((lineItem, lineIndex) => {
const words = toWords(lineItem.data['str']);
words.forEach((word, wordIndex) => {
const wordType = lineItem.tokenTypes[0]; // footnote, link, etc...
const wordFormat = lineItem.tokenTypes[0]; // bold, oblique, etc...
const wordFormat = lineItem.tokenTypes[0]; // bold, oblique, footnote etc...
if (openFormat && (!wordFormat || wordFormat !== openFormat)) {
closeFormat();
}
if (
(wordIndex > 0 || lineIndex > 0) &&
!(wordType && attachWithoutWhitespace(wordType)) &&
!(wordFormat && attachWithoutWhitespace(wordFormat)) &&
!isPunctationCharacter(word)
) {
let insertWhitespace = true;
@ -86,12 +85,14 @@ export function lineToText(lineItems: Item[], disableInlineFormats: boolean = fa
}
}
const disableInlineFormats =
wordFormat && (discardTokenTypes(blockTypes) || (blockTypes.find(isHeadline) && wordFormat === 'BOLD'));
if (wordFormat && !openFormat && !disableInlineFormats) {
openFormat = wordFormat;
text += startSymbol(openFormat);
}
if (wordType && (!disableInlineFormats || plainTextFormat(wordType))) {
if (wordFormat && (!disableInlineFormats || plainTextFormat(wordFormat))) {
text += tokenToText(word, wordFormat);
} else {
text += word;

8
src/text-types.ts
View File

@ -43,3 +43,11 @@ export function mergeFollowingNonTypedItems(type: TextType) {
export function mergeFollowingNonTypedItemsWithSmallDistance(type: TextType) {
return types('LIST', 'NUMBERED_LIST').includes(type);
}
// Discard token types like bold for certain text types
export function discardTokenTypes(blockTypes: TextType[]) {
if (blockTypes.includes('CODE')) {
return true;
}
return false;
}