Working Group III – Mitigation of Climate Change Annex III: Technology-specific cost and performance parameters   A report accepted by Working Group III of the IPCC but not approved in detail.   Note:  This document is the copy‐edited version of the final draft Report, dated 17 December 2013, of the  Working  Group  III  contribution  to  the  IPCC  5th  Assessment  Report  "Climate  Change  2014:  Mitigation of Climate Change" that was accepted but not approved in detail by the 12th Session of  Working Group III and the 39th Session of the IPCC on 12 April 2014 in Berlin, Germany. It consists  of the full scientific, technical and socio‐economic assessment undertaken by Working Group III.   The  Report  should  be  read  in  conjunction  with  the  document  entitled  “Climate  Change  2014:  Mitigation of Climate Change. Working Group III Contribution to the IPCC 5th Assessment Report ‐  Changes to the underlying Scientific/Technical Assessment” to ensure consistency with the approved  Summary  for  Policymakers  (WGIII:  12th/Doc.  2a,  Rev.2)  and  presented  to  the  Panel  at  its  39th  Session.  This  document  lists  the  changes  necessary  to  ensure  consistency  between  the  full  Report  and  the  Summary  for  Policymakers,  which  was  approved  line‐by‐line  by  Working  Group  III  and  accepted by the Panel at the aforementioned Sessions.  Before publication, the Report (including text, figures and tables) will undergo final quality check as  well as any error correction as necessary, consistent with the IPCC Protocol for Addressing Possible  Errors. Publication of the Report is foreseen in September/October 2014.   Disclaimer:  The designations employed and the presentation of material on maps do not imply the expression of  any opinion whatsoever on the part of the Intergovernmental Panel on Climate Change concerning  the  legal  status  of  any  country,  territory,  city  or  area  or  of  its  authorities,  or  concerning  the  delimitation of its frontiers or boundaries.  Final Draft      Chapter:  Title:  Author(s):    Annex III  IPCC WGIII AR5   A.III  Annex III – Technology‐specific cost and performance parameters  Editor:  LAs:  Steffen Schlömer   Thomas Bruckner, Lew Fulton, Edgar Hertwich, Alan McKinnon, Daniel  Perczyk, Joyashree Roy, Roberto Schaeffer, Steffen Schlömer, Ralph  Sims, Pete Smith, Ryan Wiser  Gesine Haensel, David de Jager, Maarten Neelis      CAs:  1 of 46  Final Draft      Annex III  IPCC WGIII AR5   Annex III: Contents  Technology‐specific cost and performance parameters  A.III.1 Introduction  ............................................................................................................................. 3  . A.III.2 Energy Supply ........................................................................................................................... 4  A.III.2.1 Approach ......................................................................................................................... 4  A.III.2.2 Data ................................................................................................................................. 6  A.III.3 Transport ................................................................................................................................ 11  A.III.3.1 Approach ....................................................................................................................... 11  A.III.3.2 Data ............................................................................................................................... 13  A.III.4 Industry .................................................................................................................................. 24  A.III.4.1 Introduction ................................................................................................................... 24  A.III.4.2 Approaches and Data by Industry Sector ...................................................................... 25  A.III.4.2.1 Cement .................................................................................................................... 25  A.III.4.2.2 Iron and Steel  .......................................................................................................... 28  . A.III.4.2.3 Chemicals ................................................................................................................. 31  A.III.4.2.4 Pulp and Paper  ........................................................................................................ 34  . A.III.4.2.5 Municipal Solid Waste (MSW) ................................................................................. 37  A.III.4.2.6 Domestic Wastewater ............................................................................................. 39  A.III.5 AFOLU ..................................................................................................................................... 40  A.III.5.1 Introduction ................................................................................................................... 40  A.III.5.2 Approach ....................................................................................................................... 40  A.III.5.2.1 Baseline Emission Intensities ................................................................................... 40  A.III.5.2.2 Improved emission intensities ................................................................................. 40  A.III.5.2.3 Levelized Cost of Conserved/Sequestered Carbon ................................................. 41  References ........................................................................................................................................ 42    2 of 46  Final Draft      Annex III  IPCC WGIII AR5   A.III.1   Introduction  Annex III contains data on technologies and practices that have been collected to produce a  summary assessment of the potentials and costs of selected mitigation options in various sectors as  displayed in Figure 7.7, Table 8.3, Figures 10.7, 10.8, 10.9, 10.10, 10.19, 10.21, Figure 11.16 as well  as in corresponding figures in the Technical Summary.  The nature and quantity of mitigation options, as well as data availability and quality of the available  data, vary significantly across sectors. Even for largely similar mitigation options, a large variety of  context‐specific metrics is used to express their cost and potentials that involve conversions of input  data into particular output formats. For the purpose of the Fifth Assessment Report (AR5), a limited  but still diverse set of sector‐specific metrics is used to strike a balance between harmonization of  approaches across sectors and adequate consideration of the complexities involved.  Mitigation potentials are approached via product‐specific or service‐specific emission intensities, i.e.,  emissions per unit of useful outputs, which are as diverse as electricity, steel, and cattle meat.  Mitigation potentials on a product/service level can be understood as the potential reduction in  specific emissions that can result from actions such as switching to production processes that cause  lower emissions for otherwise comparable products1 and reducing production/consumption of  emission‐intensive products.  Mitigation costs are approached via different levelized cost metrics, which share a common  methodological basis but need to be interpreted in very different ways. A detailed introduction to  the metrics used can be found in the Metrics and Methodology (M&M) Annex (Section A.II.3.1). All  of these cost metrics are derived under specific conditions that vary in practice and, hence, need to  be set by assumption. These assumptions are not always clear from the literature, where such  metrics are presented. Hence, comparison of the same metric taken from different studies is not  always possible. For this reasons, in the AR5 these metrics are generally re‐calculated under  specified conditions, e.g., with respect to weighted average cost of capital, based on underlying  input parameters that are less sensitive to assumptions. Sensitivities to assumptions made in the  AR5 are made explicit. In several cases, however, the availability of data on the parameters needed  to re‐calculate the relevant cost metric is very limited. In such cases, expert judgment was used to  assess information on costs taken directly from the literature.   More detail on sector‐specific metrics, the respective input data and assumptions used as well as the  conversions required is presented in the sector‐specific sections below.   References for data, justifications for assumptions, and additional context is provided in footnotes to  the data tables. Footnotes are inserted at the most general level possible, i.e., footnotes are inserted  at table headings where they apply to the majority of data, at column/row headings where they  apply to the majority of data in the respective column/row, and at individual cells where they apply  only to data points or ranges given in individual cells. Cells of input data are coloured light blue, cells  of output data resulting from data conversions shown in figures and tables mentioned above are  coloured in green, and cells showing intermediate outputs are coloured light red.                                                                    Note that comparability of products is not always given even for seemingly similar ones. For instance, in the  case of electricity, the timing of production is crucial for the value of the product and reduces the insights that  can be derived from simple comparisons of the metrics used here.  1 3 of 46  Final Draft      Annex III  IPCC WGIII AR5   A.III.2   Energy Supply  A.III.2.1    Approach  The emission intensity of electricity production (measured in kg CO2eq/MWh) can be used as a  measure to compare the specific greenhouse gas (GHG) emissions of suggested emission mitigation  options and those of conventional power supply technologies. With respect to costs, the levelized  cost of energy (LCOE), measured in USD2010/MWh, serves the same purpose.2   The calculation of LCOE of a technology requires data on all cash flows that occur during its lifetime  (see formula in M&M Annex) as well as on the amount of energy that is provided by the respective  technology. Cash flows are usually reported in some aggregate form based on widely deployed  monetary accounting principles combining cash flows into different categories of expenditures and  revenues that occur at varying points during the lifetime of the investment.   The applied method presents LCOE that include all relevant costs associated with the construction  and operation of the investigated power plant in line with the approach in IEA (2010). Taxes and  subsidies are excluded, and it is assumed that grids are available to transport the electricity.  Additional costs associated with the integration of variable sources are neglected as well (see  Section 7.8.2 for an assessment of these costs).    The input data used to calculate LCOE are summarized in Table 1 below. The conversion of input  data into LCOE requires the steps outlined in the following:  Levelized cost (LCOE) in USD2010/MWhe    LCOE      I  OM  F E               (Equation A.III.1)     r   1  (1  r )  LT               (Equation A.III.2)  I   C d L )     t B1 (1  i ) t  (1  LB (1  r ) LT         (Equation A.III.3)  OM  FOM  (VOM  REV  d )  E                               (Equation A.III.4)  (Equation A.III.5)  (Equation A.III.6)  E  P  FLH     E             F  FC         Where:   LCOE is the levelized cost of electricity.   α is the capital recovery Factor (CRF).   r is the weighted average cost of capital (WACC – taken as either 5% or 10%).   I is the investment costs, including finance cost for construction at interest i.                                                                  The merits and shortcomings of this method are discussed in detail in the Metrics and Methodology Annex of  the AR5 (Annex II).   2 4 of 46  Final Draft  Annex III  IPCC WGIII AR5        C is the capital costs, excluding finance cost for construction (‘overnight cost’).   In order to calculate the cost for construction, the overnight costs are equally distributed  over the construction period.   d represent the decommissioning cost. Depending on the data in the literature, this is  incorporated as an extra capital cost at the end of the project duration which is discounted  to t = 0 (using a decommissioning factor d, as in (Equation AIII.3)), or as a corresponding  variable cost (dv in (Equation AIII.4)). d = 0.15 for nuclear energy, and zero for all other  technologies (given the low impact on LCOE).   OM are the net annual operation and maintenance costs; summarizing fixed OM (FOM),  variable OM (VOM), and variable by‐product revenues (REV). As a default and if not stated  explicitly otherwise, carbon costs (e.g., due to carbon taxes or emission trading schemes) are  not taken into account in calculating the LCOE values.    E is the energy (electricity) produced annually, which is calculated by multiplying the  capacity (P) with the number of (equivalent) full load hours (FLH).   F are the annual fuel costs,  o FC are the fuel costs per unit of energy input, and   o η is the conversion efficiency (in lower heating value – LHV).   i is the interest rate over the construction loan (taken as 5%).   LT is the project duration (in operation), as defined in IEA (2010).   LB is the construction period.    Emission Intensities:  For data, see Table AIII.2 below. For methodological issues and literature sources, see Annex II,  Section A.II.9.3. 5 of 46  Final Draft      Annex III  IPCC WGIII AR5   A.III.2.2    Data  Table A.III.1. Cost and performance parameters of selected electricity supply technologiesi, ii C  Overnight capital  expenditure (excl.  construction interest)  (USD2010/kW)  LB   Construction  time (yr)  FOM  VOM  REV  F  Options  Fixed annual O&M  cost (USD2010/kW)iii  Variable O&M cost  (USD2010/MWh)iii  Variable by‐product  Average fuel  revenue  price of fuel j  (USD2010/MWh)  (USD2010/GJ)  Min / Median / Max  Avg  Currently Commercially Available Technologies  Coal – PCiv  380 / 2200 / 3900 Gas – Combined Cyclev  550 / 1100 / 2100 vi Biomass – CHP   2000 / 5600 / 11000 Biomass – cofiringvi,viii  350 / 900 / 1800 Biomass – dedicatedvi  1900 / 3600 / 6500 Geothermalix, x  1000 / 5000 / 10000 Hydropowerxi, xii  500 / 1900 / 8500 xiii, xiv Nuclear   1600 / 4300 / 6400 Concentrated Solar Powerxv, xvi  3700 / 5100 / 11000 Solar PV – rooftopxvii, xviii  2200 / 4400 / 5300 Solar PV – utilityxvii, xviii 1700 / 3200 / 4300 xix, xx Wind onshore   1200 / 2100 / 3700 Wind offshorexix, xxi  2900 / 4400 / 6500 Pre‐commercial Technologies  CCS – Coal – Oxyfuelxxii  2800 / 4000 / 5600 xxii CCS – Coal – PC   1700 / 3300 / 6600 CCS – Coal – IGCC,xxii  1700 / 3700 / 6600 xxii CCS – Gas – Combined Cycle   1100 / 2000 / 3800 Oceanxxiv, xxv  2900 / 5400 / 12000 5 4 4.5 1 4.5 3 5 9 2 0 0 1.5 3.5 5 5 5 4 2 Min / Median / Max  Min / Median / Max  0 / 23 / 75 0 / 7 / 39 0 / 101 / 400 13 / 20 / 20 42 / 99 / 500 0 / 0 / 150 5 / 35 / 250 0 / 0 / 110 0 / 50 / 66 17 / 37 / 44 12 / 20 / 30 0 / 0 / 60 0 / 40 / 130 0 / 58 / 140 0 / 45 / 290 0 / 23 / 110 5 / 13 / 73 0 / 78 / 360 0 / 3.4 / 9.0 0 / 3.2 / 4.9 0 / 0 / 56 0 / 0 / 2 0 / 3.8 / 34 0 / 11 / 31 0 / 0 / 15 1.7 / 13 / 30 0 / 0 / 35 0 / 0 / 0 0 / 0 / 0 0 / 14 / 26 0 / 16 / 63 9.1 / 10 / 12xxiii 11 / 15 / 28xxiii 12 / 13 / 23xxiii 4.8 / 8.3 / 15xxiii 0 / 0.16 / 20 Min / Median / Max  Min / Max  2.9 / 5.3  3.8 / 14  3.3 / 9.3  3.3 / 9.3  3.3 / 9.3      0.74 / 0.87            2.9 / 5.3  2.9 / 5.3  2.9 / 5.3  3.8 / 14    4 / 26 / 93vii 6 of 46  Final Draft      Annex III  IPCC WGIII AR5   Table A.III.1 (continued). Cost and performance parameters of selected electricity supply technologiesi, ii η  FLH  Capacity  utilization  /FLH  (hr)  LT  Plant lifetime (yr)    Decommissioning  costxxvi  LCOE  Levelized cost of electricityi  (USD2010/MWh)    10% WACC,  10% WACC,  10% WACC,  5% WACC,  high FLH,  low FLH,  high FLH,  high FLH,  0 USD2010/tCO2, direct  0 USD2010/tCO2, direct 0 USD2010/tCO2, direct 100 USD2010/tCO2, direct  Min / Median / Max Min / Median / Max Min / Median / Max Min / Median / Max  30 / 78 / 120  34 / 79 / 150  85 / 180 / 400  65 / 89 / 110  77 / 150 / 320  18 / 89 / 190  9 / 35 / 150  45 / 99 / 150  150 / 200 / 310  110 / 220 / 270  84 / 160 / 210  51 / 84 / 160  110 / 170 / 250  90 / 120 / 170  69 / 130 / 200  75 / 120 / 200  52 / 100 / 210  82 / 150 / 300  27 / 61 / 95 31 / 71 / 140 71 / 150 / 330 49 / 67 / 88 63 / 130 / 270 12 / 60 / 130 6 / 22 / 95 32 / 65 / 94 110 / 150 / 220 74 / 150 / 180 56 / 110 / 130 35 / 59 / 120 80 / 120 / 180 71 / 100 / 130 57 / 110 / 150 63 / 100 / 150 45 / 86 / 190 60 / 110 / 210 36 / 120 / 190 43 / 100 / 170 130 / 310 / 610 100 / 140 / 170 120 / 230 / 440 25 / 130 / 260 40 / 160 / 630 72 / 180 / 260 220 / 320 / 480 250 / 490 / 600 170 / 310 / 400 92 / 160 / 300 160 / 240 / 350 140 / 180 / 270 97 / 210 / 310 100 / 180 / 310 70 / 140 / 270 200 / 390 / 780 97 / 150 / 210 69 / 120 / 200  ‐xxvii 160 / 200 / 260xxviii ‐xxvii 18 / 89 / 190 9 / 35 / 150 45 / 99 / 150 150 / 200 / 310 110 / 220 / 270 84 / 160 / 210 51 / 84 / 160 110 / 170 / 250 92 / 130 / 180 78 / 150 / 210 85 / 140 / 210 55 / 110 / 220 82 / 150 / 300 Options  Plant efficiency  for fuel j (%)  Min / Median /  Min / Max  Avg  Max  Currently Commercially Available Technologies  Coal – PCiv  33 / 39 / 48 3700 / 7400 40 v Gas – Combined Cycle   41 / 55 / 60 3700 / 7400 30 Biomass – CHPvi  14 / 29 / 36 3500 / 7000 30 vi Biomass – cofiring   38 / 41 / 48 3700 / 7400 40 20 / 31 / 48 3500 / 7000 Biomass – dedicatedvi  40 ix, x Geothermal   5300 / 7900 30 Hydropowerxi, xii  1800 / 7900 50 xiii, xiv Nuclear   33 / 33 / 34 3700 / 7400 60 Concentrated Solar Powerxv, xvi  2200 / 3500 20 xvii, xviii Solar PV – rooftop   1100 / 2400 25 Solar PV – utilityxvii, xviii  1200 / 2400 25 xx, xx Wind onshore   1800 / 3500 25 Wind offshorexxi, xx  2600 / 3900 25 Pre‐commercial Technologies  CCS – Coal – Oxyfuelxxii  32 / 35 / 41 3700 / 7400 40 xxii CCS –  Coal – PC   28 / 30 / 43 3700 / 7400 40 CCS – Coal – IGCCxxii  30 / 32 / 35 3700 / 7400 40 xxii CCS – Gas – Combined Cycle   37 / 47 / 54 3700 / 7400 30 Oceanxxiv, xxv  2000 / 5300 20   See endnote xxvi  7 of 46  Final Draft                                                                   i Annex III  IPCC WGIII AR5    General: Note that many input parameters (C, FOM, VOM, and η) are not independent from each other; they come in parameter sets. Parameters that are systematically varied to obtain output values include fuel  prices, WACC, and full load hours (FLH). Lifetimes and construction times are set to standard values. The range in levelized cost of electricity (LCOE) results from calculating two LCOE values per individual parameter  set, one at a low and one at a high fuel price, for the number of individual parameter sets available per technology. Variation with WACC and with FLHs is shown in separate output columns. This approach is  different from the SRREN (IPCC, 2011), where input parameters  were considered as independent from each other and the lowest (highest) LCOE value resulted from taking all best‐case (worst‐case) parameter  values.  ii  General: Comparison of data on capital expenditures with values presented in SRREN (IPCC, 2011) are only possible to limited degrees, since the datasets used in the AR5 reflect a larger sample of projects  (including those with more extreme costs) than in the SRREN.  iii  General: Some literature references only report on fixed OM costs (FOM), some only on variable OM costs (VOM), some on both, and some none. The data in the FOM and VOM columns show the range found in  literature. Hence, note that these FOM and VOM values cannot be combined to derive total OM costs. The range of levelized costs of electricity shown in the table is the result of calculations for the individual  combinations of parameters found in the literature.  iv  Coal PC (Pulverized Coal): Black and Veatch (2012), DEA (2012), IEA/NEA (2010), IEA (2013a), IEA‐RETD (2013), Schmidt et al. (2012), US EIA (2013).  v  Gas Combined Cycle: Black and Veatch (2012), DEA (2012), IEA/NEA (2010), IEA (2011),IEA (2013a), IEA‐RETD (2013), Schmidt et al. (2012), US EIA (2013).   Biomass: Black and Veatch (2012), DEA (2012), IPCC‐SRREN (2011), IRENA (2012), NREL (2012), US EIA (2013).  vii  Biomass CHP (Combined Heat and Power): Revenues from heat from CHP are assumed to be the natural gas price divided by 90% (this is the assumed reference boiler efficiency). It is assumed that one‐third of the  vi heat production is marketable, caused by losses and seasonal demand changes. This income is subtracted from the variable O&M costs (proportional to the amount of heat produced per unit of power), where  applicable. Only heat production from biomass‐CHP is treated in this manner.   Biomass Co‐firing: Capital costs for co‐firing as reported in literature (and the summary table) represent an investment to upgrade a dedicated coal power plant to a co‐firing installation. The LCOEs shown in the  summary table are those of the total upgraded plant. For the calculation of the LCOEs, the capital costs of the co‐firing upgrade are added to the median coal PC capital costs. Fuel costs are obtained by weighting  coal and biomass costs with their share in the fuel mix (with biomass shares ranging between 5% and 20%). To calculate specific emissions, the dedicated biomass emissions and (pulverized) coal emissions were  added, taking into account biomass shares ranging between 5% and 20%. In the direct emissions coal‐related emissions are shown, while the biomass related emissions are shown in column n (Biogenic, geogenic  CO2 and albedo), indicating indirect emissions. We applied an efficiency of 35% to the coal part of the combustion.  ix viii  Geothermal: This category includes both flash steam and binary cycle power plants. Data on costs show wide ranges, depending on specific conditions. Geothermal (binary plant) LCOE averages have increased by  39% since the SRREN (BNEF, and Frankfurt and School‐UNEP Centre, 2013). Low‐end estimate is from NREL (2012) for a flash plant at higher temperatures; the high‐end estimate is from Black and Veatch and based  on enhanced geothermal systems, which are not fully commercialized. IRENA (2013) reports values down to 1400 USD2011/kW.  x  Geothermal: Black and Veatch (2012), IEA (2013a), NREL (2012), Schmidt et al. (2012), UK CCC (2011), US EIA (2013).  xi  Hydropower: This includes both run‐of‐the‐river and reservoir hydropower, over a wide range of capacities. Project data from recent IRENA inventories are incorporated, showing a wider range than reported in  IPCC SRREN. High‐end of capital expenditures refers to Japan, but other sources also report these higher values.  xii  Hydropower: Black and Veatch (2012), IEA (2013a), IEA‐RETD (2013), IRENA (2012), Schmidt et al. (2012), UK CCC (2011), US EIA (2013).  xiii  Nuclear: Limited recent data and/or original data are available in the published literature. More recent, (grey literature) sources provide investment cost and LCOE estimates that are considerably higher than the  ones shown here (Brandão et al., 2012). Nuclear fuel prices (per GJ input) are based on fuel cycle costs (usually expressed per MWh generated), assuming a conversion efficiency of 33%. They include the front‐end  (Uranium mining and milling, conversion, enrichment, and fuel fabrication) and back‐end (spent fuel transport, storage, reprocessing, and disposal) costs of the nuclear fuel cycle (see IEA and NEA, 2010).  xiv  Nuclear: IAEA (2012), EPRI (2011), IEA/NEA (2010), Rangel and Lévêque (2012), UK CCC (2011), US EIA (2013).  xv  Concentrated Solar Power: This includes both CSP with storage as well as CSP without storage. To prevent an overestimation of the LCOE for CSP with storage, full load hours were used that are directly linked to  the design of the system (in‐ or excluding storage). Project data from recent IRENA inventories are incorporated, showing a wider range than reported in IPCC SRREN. High‐end value comes from IRENA (solar tower,  6‐15 hours of storage). Low‐end comes from IEA and is supported by IRENA data.  xvi  Concentrated Solar Power: Black and Veatch (2012), IEA (2013a), IRENA (2012), US EIA (2013).  xvii  Solar Photovoltaic: IEA (2013a), IRENA (2013), JRC (2012), LBNL (2013), UK CCC (2011), US EIA (2013).   Solar Photovoltaic: Solar PV module prices have declined substantially since the SRREN (IPCC, 2011), accounting for much of the decline in capital costs shown here relative to those used in SRREN. The LCOE of  (crystalline silicon) photovoltaic systems fell by 57% since 2009 (BNEF, and Frankfurt and School‐UNEP Centre, 2013).  xviii 8 of 46  Final Draft  Annex III  IPCC WGIII AR5                                                                                                                                                                                                                                                                                                     xix xx  Wind: Black and Veatch (2012), DEA (2012), IEA (2013a), IEA‐RETD (2013), IRENA (2012), JRC (2012), UK CCC (2011), US DoE (2013), US EIA (2013).   Wind onshore: High‐end of capital expenditures is taken from IEA‐RETD study (Mostajo Veiga et al., 2013) for Japan. The capital costs presented here show a higher upper end than in the SRREN, and reflect  generally smaller wind projects or projects located in remote or otherwise‐costly locations. Data from IRENA for Other Asia and Latin America show cost ranges well beyond SRREN. In some regions of the world,  wind projects have been increasingly located in lower‐quality wind resource sites since the publication of the SRREN (due in part to scarcity of developable higher‐quality sites). The FLHs on wind projects, however,  have not necessarily decreased ‐‐ and in many cases have increased ‐‐ due to a simultaneous trend towards longer rotors and higher hub heights. Wind onshore average LCOE have decreased by 15% (BNEF, and  Frankfurt and School‐UNEP Centre, 2013).  xxi  Wind offshore: Offshore wind costs have generally increased since the SRREN, partially explaining the higher upper‐end of the cost range shown here. Average LCOE of offshore wind have increased by 44%  (BNEF, and Frankfurt and School‐UNEP Centre, 2013). Higher capital expenditures reported here are in line with market experiences, i.e., a tendency to more remote areas, deeper seas, higher construction costs  and higher steel prices.   xxii  Carbon Dioxide Capture and Storage (CCS): Black and Veatch (2012), DEA (2012), Herzog (2011), IPCC‐SRCCS (2005), Klara and Plunkett (2010), US EIA (2013), Versteeg and Rubin (2011),  IEA (2011).  xxiii xxiv xxv  Carbon Capture and Storage: Includes transport and storage costs of USD201010/tCO2.   Ocean: Ocean includes both tidal and wave energy conversion technologies. The high‐end of capital expenditures is for wave energy DEA (2012). Since the SRREN, marine wave and tidal average LCOE  have  increased by 36 and 49% respectively (BNEF, and Frankfurt and School‐UNEP Centre, 2013).   Ocean: Black and Veatch (2012), DEA (2012), UK CCC (2011).   General: Some literature references report decommissioning costs under VOM. If decommissioning costs are not given, default assumptions are made (see ‘Definition of additional parameters’).  xxvii  Biomass: Due to the complexities involved in estimating GHG emissions from biomass, no estimates for LCOE at a positive carbon price are given here.  xxviii  Biomass co‐firing: Only direct emissions of coal share in fuel consumption is considered to calculate LCOE at a carbon price of 100 USD2010/tCO2. xxvi 9 of 46  Final Draft      Annex III  IPCC WGIII AR5   Table A.III.2. Emissions of selected electricity supply technologies (gCO2eq/kWh) i Direct emissions   Options  Min / Median / Max Currently Commercially Available Technologies  Coal – PC  670 / 760 / 870 Gas – Combined Cycle  350 / 370 / 490 Biomass – cofiring  n.a. ii Biomass – dedicated  n.a. ii Geothermal  0 Hydropower  0 Nuclear  0 Concentrated Solar Power  0 Solar PV – rooftop  0 Solar PV – utility  0 Wind onshore  0 Wind offshore  0 Pre‐commercial Technologies  CCS – Coal – Oxyfuel  14 / 76 / 110 CCS – Coal – PC  95 / 120 / 140 CCS – Coal – IGCC  100 / 120 / 150 CCS – Gas – Combined Cycle  30 / 57 / 98 Ocean  0                                                              i ii Infrastructure & supply  Biogenic CO2 emissions  and albedo effect  chain emissions  Typical values  9.6 1.6 ‐ 210 45 19 18 29 42 66 15 17 17 28 9.9 8.9 17 0 0 ‐ 27 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 Methane  emissions  Lifecycle emissions  (incl. albedo effect)  Min / Median / Max  47 91 ‐ 0 0 88 0 0 0 0 0 0 67 68 62 110 0 740 / 820 / 910 410 / 490 / 650 620 / 740 / 890iii 130 / 230 / 420iv 6.0 / 38 / 79 1.0 / 24 / 2200 3.7 / 12 / 110 8.8 / 27 / 63 26 / 41 / 60 18 / 48 / 180 7.0 / 11 / 56 8.0 / 12 / 35 100 / 160 / 200 190 / 220 / 250 170 / 200 / 230 94 / 170 / 340 5.6 / 17 / 28  For a comprehensive discussion of methodological issues and underlying literature sources see Annex II, Section A.II.9.3.   Direct emissions from biomass combustion at the power plant are positive and significant, but should be seen in connection with the CO2 absorbed by growing plants.  They can be derived from the chemical carbon content of biomass and the power plant efficiency. For a comprehensive discussion see Chapter 11, Section 11.13. For co‐ firing, carbon content of coal and relative fuel shares need to be considered.  iii  Indirect emissions for co‐firing are based on relative fuel shares of biomass from dedicated energy crops and residues (5‐20%) and coal (80‐95%). iv  Lifecycle emissions from biomass are for dedicated energy crops and crop residues. Lifecycle emissions of electricity based on other types of biomass are given in Chapter  7, Figure 7.6. For a comprehensive discussion see Chapter 11, Section 11.13.4. For a description of methodological issues see Annex II of this report.  10 of 46  Final Draft      Annex III  IPCC WGIII AR5   A.III.3   Transport  A.III.3.1    Approach  The following tables provide a limited number of examples of transport modes and technologies in  terms of their typical potential CO2 emissions per passenger kilometre (p‐km) and freight tonne  kilometre (t‐km), now and in the 2030 timeframe. Estimates of mitigation cost ranges (USD2010/tCO2  avoided) are also provided for the limited set of comparisons where data was available. Mitigation  cost ranges for HDVs, shipping, and air travel were taken directly from the literature. For sport utility  vehicles (SUVs) and light duty vehicles (LDVs), specific mitigation costs were re‐calculated for well‐ defined conditions based on basic input parameter sets (see equations and data provided below).  The methodology to calculate specific mitigation costs, also called levelized cost of conserved carbon  (LCCC), is discussed in Annex II. Future estimates of both emission intensities and specific mitigation  costs are highly uncertain and depend on a range of assumptions.  The variation in emission intensities reflects variation in vehicle efficiencies together with narrow  ranges for vehicle occupancy rates, or reflects estimates extracted directly from the literature. No  cost uncertainty analysis was conducted. As mentioned above, mitigation cost ranges for HDVs,  shipping, and air travel were taken directly from the literature. A standardized uncertainty range of  +/‐ 100 USD2010/tCO2 was used for SUVs and LDVs. Some parameters such as CO2 emitted from  electricity generation systems and well‐to‐wheel CO2 emission levels from advanced biofuels should  be considered as specific examples only.    This approach was necessitated due to a lack of comprehensive studies that provide estimates  across the full range of vehicle and technology types. Therefore, possible inconsistencies in  assumptions and results mean that the output ranges provided here should be treated with caution.   The output ranges shown are more indicative than absolute, as suggested by the fairly wide bands  for most emission intensity and mitigation cost results.  The meta‐analysis of mitigation cost for alternative road transport options was conducted using a 5%  discount rate and an approximate vehicle equipment life of 15 years. No fuel or vehicle taxes were  included. Assumptions were based on the literature review provided throughout Chapter 8 and the  estimates shown in Tables 8.1 and 8.2. Changes in assumptions could result in quite different results.  Some of the key assumptions are included in footnotes below the tables. Further information is  available upon request from authors of Chapter 8.  Where emission intensities and LCCC were re‐calculated based on specific input data, those inputs  are summarized in Table 1 below. The conversion of input data into emission intensities and LCCC  requires the steps outlined in the following:  Emission per useful distance travelled (tCO2/p‐km and tCO2/t‐km)  EI  VEff i  FCI i *     OCi             (Equation A.III.7)  Where:         Levelized Cost of Conserved Carbon (USD2010/tCO2 conserved)  EI is the emission intensity  VEff is the typical vehicle efficiency  FCI is the fuel carbon intensity  OC is the vehicle occupancy  ß is a unit conversion factor  11 of 46  Final Draft      Annex III  IPCC WGIII AR5   LCCC r      E   C                             (Equation A.III.8)  (Equation A.III.9) E  I  F    r 1  (1  r )  L                           (Equation A.III.10)   F  (VEff i  ADi  FCi  VEff j  AD j  FC j )     (Equation A.III.11)  (Equation A.III.12)  C  (VEff j  FCI j  AD j  VEff i  FCI i  ADi ) *      Where:             ΔE is the annualized travel cost increment  ΔC is the difference in annual CO2 emissions of alternative i and baseline vehicle j, i.e., the  amount of CO2 saved  α is the capital recovery Factor (CRF).  ΔI is the difference in purchase cost of baseline and the alternative vehicle  ΔF is the difference in annualized fuel expenditures of alternative i and baseline vehicle j  r is the weighted average cost of capital (WACC)  L is the vehicle lifetime  VEff is the typical vehicle efficiency as above, but in calculations for ΔFC and ΔC average  typical vehicle efficiency is used.  AD is the average annual distance travelled  FCi is average unit fuel purchase cost (taxes or subsidies excluded) of fuel used in vehicle i  γ and η are unit conversion factors  Remarks:  Since annual distance travelled is assumed constant for baseline and replacement, it cancels out and  does not affect the LCCC.  Variation in output EI derives from variation of vehicle fuel consumption VEff and vehicle occupancy  OC.  12 of 46  Final Draft      Annex III  IPCC WGIII AR5   A.III.3.2    Data  Table A.III.3. Passenger transport – currently commercially available technologies   Option  VEff  Vehicle fuel consumption  (l/100km for fossil fuel; kWh/km  for electricity)i  FCI  CO2 intensity of fuelii  OC  Vehicle occupancy (capita)iii  ΔI  Vehicle price markup on baseline  car (Incremental capital  expenditure) (USD2010)iv  L  Vehicle lifetime (yrs)v   AD  Annual distance travelled  (km/yr) vi  Aviation (commercial, medium to long haul)  2010 Stock Average  ‐ 73 g/MJ ‐ ‐ Narrow and Wide Body  ‐ 73 g/MJ ‐ baseline Rail (Light Rail Car)  Electric, 600 g CO2/kWhel  1.3–2.0 600 g/kWh 60–80 ‐ Electric, 200 g CO2/kWhel  1.3–2.0 200 g/kWh 60–80 ‐ Road  New Busses, Large Size  Diesel  36–42 3.2 kg/litre 40–50 ‐ Hybrid Diesel  25–29 3.2 kg/litre 40–50 ‐ New Sport Utility Vehicles (SUV), Mid‐Size  2010 Stock average SUV  10–14 2.8 kg/litre 1.5–1.7 ‐ Gasoline  9.6–12 2.8 kg/litre 1.5–1.7 baseline Hybrid Gasoline (25% better)  7.2–9 2.8 kg/litre 1.5–1.7 5000 New Light Duty Vehicles (LDV), Mid‐Size   2010 Stock average LDV  8–11 2.8 kg/litre 1.5–1.7 ‐ Gasoline  7.8–9 2.8 kg/litre 1.5–1.7 baseline Hybrid Gasoline (28% better)  5.6–6.5 2.8 kg/litre 1.5–1.7 3000 Diesel  5.9–6.7 3.2 kg/litre 1.5–1.7 2500 CNG  7.8–9 2.1 kg/litre 1.5–1.7 2000 Electric, 600 g CO2/kWhel  0.24–0.3 600 g/kWh 1.5–1.7 16000 Electric, 200 g CO2/kWhel  0.24–0.3 200 g/kWh 1.5–1.7 16000 New 2‐Wheelers (Scooter up to 200 cm² cylinder capacity)  2010 Stock Average  1.5–2.5 2.8 kg/litre 1.1–1.3 ‐ Gasoline  1.1–1.9 2.8 kg/litre 1.1–1.3 ‐ ‐ ‐ ‐ ‐ ‐ ‐ ‐ ‐ ‐ ‐ 15 15 15 15 15 15 15 15 15 15 ‐ ‐ ‐ ‐ 15,000 15,000 15,000 15,000 15,000 15,000 15,000 15,000 15,000 15,000 ‐ ‐ 13 of 46  Final Draft        Option  FC  Average annual fuel purchase  cost (USD2010/litre for fossil fuel;  UScents2010/kWh)vii  EI  Annex III  IPCC WGIII AR5   Table A.III.3 (continued). Passenger transport - currently commercially available technologies ΔE  Emissions per useful distance  travelled (gCO2/p‐km)  Annualized travel cost increment  (USD2010/yr)  ΔC  Annual CO2 savings from vehicle  switch (tCO2/yr)  LCCC5%  Levelized cost of conserved  carbon at 5% WACC  (USD2010/tCO2)  Aviation (commercial, medium to long haul)  2010 Stock Average  ‐ 80–218viii ‐ ‐ ‐ ix Narrow and Wide Body  ‐ 66–95 ‐ ‐ ‐200x Rail (Light Rail Car)  Electric, 600 g CO2/kWhel  ‐ 10–20 ‐ ‐ ‐ Electric, 200 g CO2/kWhel  ‐ 3.3–6.7 ‐ ‐ ‐ Road  New Busses, Large Size  Diesel  ‐ 23–34 ‐ ‐ ‐ Hybrid Diesel  ‐ 16–24 ‐ ‐ ‐ New Sport Utility Vehicles (SUV), Mid‐Size  2010 Stock average SUV  0.81 160–260 ‐ ‐ ‐ Gasoline  0.81 160–220 baseline baseline baseline Hybrid Gasoline (25% better)  0.81 120–170 150 1.1 140  New Light Duty Vehicles (LDV), Mid‐Size   2010 Stock average LDV  0.81 130–200 ‐ ‐ ‐ Gasoline  0.81 130–170 baseline baseline Baseline Hybrid Gasoline (28% better)  0.81 92–120 2.5 1.0 2.6 Diesel  0.81 110–150 ‐15 0.43 ‐35 CNG  0.35 97–130 ‐390 0.83 ‐470 Electric, 600 g CO2/kWhel  0.12 85–120 1000 1.1 950 Electric, 200 g CO2/kWhel  0.12 28–40 1000 2.7 370 New 2‐Wheelers (Scooter up to 200 cm² cylinder capacity)  2010 Stock Average  ‐ 32–63 ‐ ‐ ‐ Gasoline  ‐ 24–47 ‐ ‐ ‐                                                                 Vehicle fuel economy estimates for road vehicles based on IEA (2012a) and IEA Mobility Model (MoMo) data  values, using averages for stock and new vehicles around the world to establish ranges. For rail, water, and air  these estimates are based on a range of studies, see Chapter 8 Section 8.3. Rail estimates were based on  expert judgment.  ii  CO2 fuel intensities are based on IPCC (2006). CO2 intensities of electricity based on generic low and high  carbon power systems. Well‐to‐wheel estimates from a range of sources, and specific examples as indicated in  tables.  i 14 of 46  Final Draft  Annex III  IPCC WGIII AR5                                                                                                                                                                                                  Occupancy rates for trains, buses, SUVs, LDVs, and 2‐wheelers based on IEA Mobility Model averages from  around the world. Bus and rail represent relatively high intensity usage; average loadings in some countries  and regions will be lower.   iv  Vehicle purchase price increments for LDVs based primarily on NRC (2013) and IEA (2012a).   v  For LDVs, vehicle lifetime‐kilometres set to 156,000 kms based on discounting 15 years and 15,000 km per  year.  Other vehicle type assumptions depend on literature. No normalization was attempted.  vi  Annual distance travelled as described above.  vii  Fuel prices are point estimates based on current and projected future prices in IEA (2012b). Variation in  relative fuel prices can have significant impacts on transport costs and LCCC. Though no cost uncertainty  analysis was performed, cost ranges were used where available and a standardized USD2010100/tCO2  uncertainty range was added around all final point estimates.  viii  Current energy consumption per passenger kilometre is 1.1–3 MJ/p‐km (IEA, 2009a).  ix  Based on TOSCA (2011, Table S‐1). Slightly wider range for new/very new to account for range of load factors  and distances.  x  Based on IEA and TOSCA analysis. IEA based on 30 years, 10% discount rate. iii 15 of 46  Final Draft        Annex III  IPCC WGIII AR5   Table A.III.4. Passenger transport – future (2030) expected technologiesi VEff  Option  Vehicle fuel consumption  (l/100km)  FCI  CO2 intensity of fuelii  OC  Vehicle occupancy (capita) iii  ΔI  Vehicle price mark‐up on  baseline car (Incremental capital  expenditure) (USD2010)iv  L  Vehicle lifetime (yrs) v  AD  Annual distance travelled  (km/yr) vi  Aviation  Narrow Body (20% better)  ‐ ‐ Narrow Body, Open Rotor  ‐ ‐ Engine (33% better)  Road  Optimized Sport Utility Vehicles (SUV), Mid‐Size  Gasoline (40% better)  5.8–7.2 2.8 kg/litre ‐vii ‐ vii ‐ ‐ 15 15 ‐ ‐ Hybrid Gasoline (50% better)  4.8–6ix 2.8 kg/litre Optimized Light Duty Vehicles (LDV), Mid‐Size   Gasoline (40% better)  4.7–5.4x 2.8 kg/litre 3500viii,  future  baseline 1.5–1.7 1200 1.5–1.7 2500viii,  future  baseline 1.5–1.7 1000 1.5–1.7 1000 1.5–1.7 15 15,000 15 15 15,000 15,000 Hybrid Gasoline (50% better)  Hybrid Gasoline/Biofuel  (50/50 share)  (Assuming 70% less CO2/MJ biofuel  than /MJ gasoline)  3.9–4.5xi 2.8 kg/litre 3.9–4.5xi 2.8 kg/litre 15 15 15,000 15,000 Diesel Hybrid  CNG Hybrid  Electric, 200 g CO2/kWhel    3.3–3.8xii 3.2 kg/litre 3.9–4.5 xi 2.1 kg/litre 0.19–0.26xiii 200 g/kWh 1.5–1.7 1.5–1.7 1.5–1.7 1700 1200 3600 15 15 15 15,000 15,000 15,000 16 of 46  Final Draft        Option  (Assuming 70% less CO2/MJ biofuel  than /MJ gasoline)  Annex III  IPCC WGIII AR5   Table A.III.4 (continued). Passenger transport – future (2030) expected technologies FC  Average annual fuel purchase  cost  (USD2010/litre for fossil fuel;  UScents2010/kWh)xiv  0.93 0.44 0.13 EI  Emissions per useful distance  travelled (gCO2/p‐km)  ΔE  Annualized travel cost increment  (USD2010/yr)  ΔC  Annual CO2 savings from vehicle  switch (tCO2/yr)  LCCC5%  Levelized cost of conserved  carbon at 5% WACC  (USD2010/tCO2)  Aviation  Narrow Body (20% better)  ‐ ‐ xv Narrow Body, Open Rotor  ‐ 44–63 Engine (33% better)  Road  Optimized Sport Utility Vehicles (SUV), Mid‐Size  Gasoline (40% better)  0.93 94–130 Hybrid Gasoline (50% better)  0.93 78–110 Optimized Light Duty Vehicles (LDV), Mid‐Size   Gasoline (40% better)  0.93 76–100 Hybrid Gasoline (50% better)  0.93 64–83 Hybrid Gasoline/Biofuel  0.93 41–54 (50/50 share)  Diesel Hybrid  CNG Hybrid  Electric, 200 g CO2/kWhel                                                                   63–83 48–63 23–35 ‐ ‐ ‐ ‐ 0–150 0–350 ‐190xvi ‐440 ‐230xvii ‐21 38 1.8xvi 2.2 1.4xvii 0.35 1.0 ‐110xvi ‐200 ‐160xvii ‐ 61 39 ‐15 ‐310 86 0.36 0.77 1.4 ‐43 ‐410 61  Only those options, where data was available and where significant advances are expected are listed. Other  transport options, such as trains, buses and 2‐wheelers will remain relevant means of transport in the future  but are not covered due to data limitations.  ii  CO2 fuel intensities are based on IPCC (2006). CO2 intensities of electricity are based on generic low and high  carbon power systems. Well‐to‐wheel estimates from a range of sources, and specific examples as indicated in  tables.  iii  Occupancy rates for trains, buses, SUVs, LDVs, 2‐wheelers based on IEA Mobility Model averages from  around the world. Bus and rail represent relatively high intensity usage; average loadings in some countries  and regions will be lower.  iv  Future vehicle purchase price mark ups based primarily on NRC (2013) and NRC (2010), also IEA (2009a), TIAX  (2011), TOSCA (2011), Horton G. (2010) and other sources.  v  For LDVs, vehicle lifetime‐kilometres set to 156,000 kms based on discounting 15 years and 15,000 km per  year.  Other vehicle type assumptions depend on literature. No normalization was attempted.  vi  Annual distance travelled as described above.  vii  Horton G. (2010) gives ranges from 100 to 150 for Boeing 737‐800 and 350 to 500 for Airbus A380.  viii  Relative to 2010 baseline.  i 17 of 46  Final Draft  Annex III  IPCC WGIII AR5                                                                                                                                                                                                  Based on NRC (2013) and other studies, see Section 8.3.   Based on NRC (2013) and other studies, see Section 8.3.  xi  Fuel consumption of future hybrid gasoline, hybrid gasoline/biofuel, and hybrid CNG based on NRC (2013)  and other studies, see Section 8.3.  xii  Fuel consumption of future diesel based on NRC (2013) and other studies, see Section 8.3.  xiii  Fuel consumption of future electric based on NRC (2013) and other studies, see Section 8.3.  xiv  Future fuel prices based on IEA (2012b). These are point estimates ‐ variation in relative fuel prices can have  significant impacts on transport costs and LCCC.  xv  Value results from assumption of 33% improvement relative to current new narrow and medium body  aircrafts based on TOSCA (2011) and Horton G. (2010).  xvi  Relative to 2010 gasoline SUV at 2010 fuel price of 0.81 USD2010/litre.  xvii  Relative to 2010 gasoline LDV at 2010 fuel price of 0.81 USD2010/litre. x ix 18 of 46  Final Draft        Option  VEff  Vehicle fuel consumption  (l/100km)  FCI  Annex III  IPCC WGIII AR5   Table A.III.5. Freight transport – currently commercially available technologies OC  Vehicle load (t)  ΔI  Vehicle price markup on baseline  car (Incremental capital  expenditure) (USD2010)  L  Vehicle lifetime   AD  Annual distance travelled  (km/yr)   Aviation (commercial, long haul) i  2010 Stock Average  ‐ ‐ Dedicated Aircraft  ‐ ‐ Belly‐hold  ‐ ‐  ii Rail (freight train)   Diesel, light goods  ‐ ‐ Diesel, heavy goods  ‐ ‐ Electric, 200g CO2/kWhel  ‐ ‐ Maritimeiii  Current Average International  ‐ ‐ Shipping  New Large International  ‐ ‐ Container Vesseliv  Large Bulk Carrier/Tankerv  ‐ ‐ LNG Bulk Carriervi  ‐ ‐ vii Road   New Medium Duty Trucks  2010 Stock Average  16–24 3.2 kg/litre Diesel  14–18 3.2 kg/litre Diesel Hybrid  11–14 3.2 kg/litre CNG  18–23 2.1 kg/litre New Heavy Duty, Long‐Haul Trucks  2010 Stock Average  28–44 3.2 kg/litre Diesel  25–32 3.2 kg/litre CNG  31–40 2.1 kg/litre CO2 intensity of fuel (kg/litre for  fossil fuel; g CO2/kWhel for  electricity)  19 of 46  ‐ ‐ ‐ ‐ ‐ ‐ ‐ ‐ ‐ ‐ ‐ ‐ ‐ ‐ ‐ ‐ ‐ ‐ ‐ ‐ ‐  ‐  ‐  ‐  ‐  ‐  ‐  ‐  ‐  ‐  ‐ ‐ ‐ ‐ ‐ ‐ ‐ ‐ ‐ ‐ 1.6–1.9 ‐  1.6–1.9 1.6–1.9 1.6–1.9 8–12 ‐  8–12 8–12 ‐ ‐ ‐ ‐  ‐  ‐  ‐  ‐  ‐  ‐  ‐ ‐ ‐ ‐ ‐ ‐ ‐ ‐ ‐ Final Draft        Option  FC  Average annual fuel purchase  cost (USD2010/litre for fossil fuel;  UScents2010/kWh)  ‐ ‐ ‐ ‐ ‐ ‐ ‐ ‐ ‐ ‐ ‐ ‐ ‐ ‐ EI  Annex III  IPCC WGIII AR5   Table A.III.5 (continued). Freight transport – currently commercially available technologies ΔE  Emissions per useful distance  travelled (gCO2/t‐km)  Annualized travel cost increment  (USD2010/yr)  ΔC  Annual CO2 savings from vehicle  switch (tCO2/yr)  LCCC5%  Levelized cost of conserved  carbon at 5% WACC  (USD2010/tCO2)  Aviation (commercial, long haul) i  2010 Stock Average  Dedicated Aircraft  Belly‐hold  Rail (freight train) ii  Diesel, light goods  Diesel, heavy goods  Electric, 200g CO2/kWhel  Maritimeiii  Current Average International  Shipping  New Large International  Container Vesseliv  Large Bulk Carrier/Tankerv  LNG Bulk Carriervi  Roadvii  New Medium Duty Trucks  2010 Stock Average  Diesel  Diesel Hybrid  CNG  New Heavy Duty, Long‐Haul Trucks  2010 Stock Average  Diesel  CNG                                                               i ‐ 550–740 ‐ 500–820 ‐ 520–700ix 26–33 18–25 6–12 10–40 10–20 3–6 9–13 ‐ ‐ ‐ ‐ ‐ ‐ ‐ ‐ ‐ ‐ ‐ ‐ ‐ ‐ ‐ ‐ ‐ ‐ ‐ ‐ ‐  ‐200   ‐  viii ‐  ‐  ‐  ‐  ‐  ‐  ‐  270–490 240–370 180–270 200–300 76–180 70–130 60–110 ‐ ‐ ‐ ‐ ‐ ‐ ‐ ‐ ‐ ‐ ‐ ‐ ‐ ‐ ‐  ‐  ‐  ‐  ‐  ‐  ‐   These baseline carbon intensity values for long haul air freight are based on mean estimates from DEFRA  (2013).  They relate to Boeing 747 and 757 air freight with an average carrying capacity of 84 tonnes and load  factor of 69%. High and low estimates set at 15% above and below the means to reflect differences in the  energy efficiency of different aircraft types operating with differing load factors.    ii  The carbon intensity values for rail freight are based mainly on analyses by DEFRA (2013) and EcoTransit  (2011). Expert judgment has been exercised to allow for international differences in the age, capacity, and  efficiency of railway rolling stock and railway operating practices.  iii  Estimates are derived mainly from DEFRA (2012). This source presents mean carbon intensity values for  particular types and size ranges of vessels. The ranges around these means allow for differences in actual  vessel size, loading, and energy efficiency on the basis of expert judgment.  iv  Carrying more than 8000 twenty‐foot equivalent units (TEU).  20 of 46  Final Draft  Annex III  IPCC WGIII AR5                                                                                                                                                                                                  100‐200,000 dead weight tonnes.   100‐200,000 cubic metres.  vii  Truck CO2/tonne‐km ranges estimated from NRC (2010) and IEA Mobility Model data for averages for truck  load factors around the world; vehicle efficiency estimates primarily from NRC (2010), IEA (2009a) and TIAX  (2011). Baseline estimates derived from DEFRA (2013), EcoTransit (2011) and IEA (2009a). High and low  estimates allow for variations in vehicle size, weight, age, operation and loading in different parts of the world.  viii  Aviation freight cost estimates assumptions similar to passenger. Based on IEA and TOSCA analysis, IEA  based on 30 years, 10% discount rate.  ix  The allocation of emissions between passenger and freight traffic on belly‐hold services conforms to a  standard 'freight weighting' method. vi v 21 of 46  Final Draft      VEff  Vehicle fuel consumption  (l/100km)  Annex III  IPCC WGIII AR5   Table A.III.6. Freight transport – future (2030) expected technologies FCI  CO2 intensity of fuel (kg/litre for  fossil fuel; g CO2/kWhel for  electricity)  OC  Vehicle load (t)  ΔI  Vehicle price markup on baseline  car (Incremental capital  expenditure) (USD2010)  L  Vehicle lifetime   AD  Annual distance travelled  (km/yr)   Optionsi  Aviation (commercial, long haul)  Improved Aircraft (25% better)  ‐ ‐ Improved, Open Rotor Engine  ‐ ‐ (33% better)  Maritime  Optimized Container Vessel  ‐ ‐ Optimized Bulk Carrier  ‐ ‐ Roadii  Optimized Medium Duty Trucks  Diesel  8–13 3.2 kg/litre Optimized Heavy Duty, Long‐Haul Trucks  Diesel  15–22 3.2 kg/litre Diesel/Biofuel (50/50 share)  15–22 2.1 kg/litre (Assuming 70% less CO2/MJ  biofuel than /MJ diesel)  ‐ ‐ ‐ ‐ ‐ ‐ ‐ ‐ ‐ ‐ ‐ ‐ ‐ ‐ ‐ ‐ 1.6–1.9 8–12 8–12 ‐ ‐ ‐ ‐ ‐ ‐ ‐ ‐ ‐ 22 of 46  Final Draft        Option  FC  Average annual fuel purchase  cost (USD2010/litre for fossil fuel;  UScents2010/kWh)  ‐ ‐ ‐ ‐ EI  Annex III  IPCC WGIII AR5   Table A.III.6 (continued). Freight transport – future (2030) expected technologies ΔE  Emissions per useful distance  travelled (gCO2/t‐km)  Annualized travel cost increment  (USD2010/yr)  ΔC  Annual CO2 savings from vehicle  switch (tCO2/yr)  LCCC5%  Levelized cost of conserved  carbon at 5% WACC  (USD2010/tCO2)  Aviation (commercial, long haul)  Improved Aircraft (25% better)  Improved, Open Rotor Engine  (33% better)  Maritime  Optimized Container Vessel  Optimized Bulk Carrier  Roadii  Optimized Medium Duty Trucks  Diesel  Optimized Heavy Duty, Long‐Haul Trucks  Diesel  Diesel/Biofuel (50/50 share)  (Assuming 70% less CO2/MJ  biofuel than /MJ diesel)                                                               i ii ‐ 300–450iii ‐ 270–400iii ‐ ‐ ‐ ‐ 150iv 350iv 7–13v 2–4v ‐ ‐ ‐ ‐ ‐100vi ‐100vi ‐ 140–260 41–91 26–59 ‐ ‐ ‐ ‐ ‐ ‐ ‐100 ‐250 ‐  No future rail CO2 or cost estimates were included due to lack of information.   Future truck efficiencies and costs primarily from NRC (2010), Zhao et al (2013).  iii  These baseline carbon intensity values for long haul airfreight are based on mean estimates from DEFRA  (2013). They relate to Boeing 747 and 757 airfreight with an average carrying capacity of 84 tonnes and load  factor of 69%. High and low estimates set at 15% above and below the means to reflect differences in the  energy efficiency of different aircraft types operating with differing load factors.    iv  Projections of the carbon mitigation costs of future aircraft development are based mainly on Tosca.  Mitigation costs for future technologies assumed similar to passenger aircraft since the specific large  commercial type aircraft are mostly the same configuration.  v  Estimates are derived mainly from DEFRA (2012). This source presents mean carbon intensity values for  particular types and size ranges of vessels. The ranges around these means allow for differences in actual  vessel size, loading and energy efficiency on the basis of expert judgment.  vi  Shipping cost estimates based primarily on Buhaug (2009), Lloyds Register/DNV (2011), and IEA (2009a)  (review of literature). 23 of 46  Final Draft      Annex III  IPCC WGIII AR5   A.III.4   Industry  A.III.4.1    Introduction  The data presented below has been used to assess typical product‐specific CO2eq emissions (i.e.,  emission per unit of product)3 for different production practices, which are commercially available  today or may become so in the future, and for selected industrial sectors. Both direct and indirect  specific emissions are assessed. Specific emissions could be reduced by switching to production  processes that cause lower emissions for otherwise comparable products4 and by reducing  production/consumption of emission‐intensive products. Some production practices are mutually  exclusive; others can be combined to yield deeper reductions in specific emissions. The impact of  decarbonizing electricity supplied for industrial processes has been assessed, too, for well‐defined  exemplary conditions.  For all input parameters and specific CO2eq emissions global average values are given as a  benchmark. Parameters of individual production practices are generally estimates of typical values  based on limited studies and expert judgment. Comparisons of input parameters across different  individual production practices and with global averages (see Tables A.III.8–A.III.12 below) yields  insights into the intermediate effect via which changes in final specific CO2eq emissions occur for  certain production practices.  Estimates of future global averages in specific CO2eq emissions are derived for long‐term scenarios  that stabilized GHG concentrations at about 450ppm CO2eq and provide data at the necessary level  of detail. These can be considered as another rough benchmark for emission intensities that can be  achieved with currently available and potential future production practices. Generally, scenarios that  provide sufficient detail at the level of industrial subsectors/products are very scarce (2–3 models)  and are in many cases derived from the same data source as data for individual production practices  (mostly International Energy Agency)5. Comparisons of emission intensities in future 450ppm  stabilization scenarios with available production practices can yield rough insights into future trends  for production practices with different specific emissions, but need to be considered with caution.  Specific mitigation costs have been assessed for all production practices except for the  decarbonization of electricity supply, the costs of which are dealt with in Chapter 7 (Section 7.8).  Specific mitigation costs are expressed in USD2010/tCO2 or USD2010/tCO2eq and take into account total  incremental operational and capital costs. Generally, costs of the abatement options shown vary  widely between individual regions and from plant to plant. Factors influencing the costs include  typical capital stock turnover rates (some measures can only be applied when plants are replaced),  relative energy costs, etc. No meta‐analysis of such individual cost components has been attempted,  however, due to limited data availability. Estimates are based on expert judgment of the limited data  that is available. Hence, the estimates of specific mitigation costs should be considered with care  and as indicative only.                                                                Emissions cannot always be expressed in product‐specific terms. In the case of chemicals, products are too  heterogeneous to express emissions per unit of product. Hence, global emissions of different production  practices/technologies have been assessed for total global chemicals production.   Note that the extent to which certain production processes can be replaced by others is often constrained by  various conditions that need to be considered on a case by case basis. The replacement of blast oxygen steel  furnaces by electric arc furnaces, for instance, is limited by availability of scrap.   Further literature sources are assessed in Chapter 10 (Section 10.7). The data sources assessed in 10.7 could,  however, often not be used in the summary assessment mainly due to non‐comparability of methodological  approaches. Chapter 6 presents more comprehensive scenario assessments including all sectors of the  economy, which often comes, however, at the expense of sectoral detail. Chapter 10 (Section 10.10) discusses  these scenarios from an industry perspective.  5 4 3 24 of 46  Final Draft  Annex III  IPCC WGIII AR5       Information on specific emissions of different production practices and associated specific mitigation  cost is presented in Figures 10.7–10.10 and in Figures 10.19 and 10.20.  A.III.4.2    Approaches and Data by Industry Sector  A.III.4.2.1    Cement  Direct specific emissions of cement (tCO2/t cement) are derived from technical parameters via the  following equation:  EI direct  (1   )  clc  (enel  FCI nel  CI calc )    Where             (Equation A.III.13)  λ is the percentage of emissions captured and stored via CCS  clc is the clinker to cement ratio  en‐el is the specific non‐electric energy use, i.e., the non‐electric energy use per unit of  cement  FCIn‐el is the carbon intensity of the non‐electric fuel used  CIcalc is the carbon intensity of the calcination process  Indirect specific emissions of cement (tCO2/t cement) are derived from specific electricity use and  the carbon intensity of electricity:  EI indirect  eel  FCI el     Where                (Equation A.III.14)  eel is the specific electric energy use, i.e., the electricity use per unit of cement  FCIel is the carbon intensity of the electricity used  Total specific emissions of cement (tCO2/t cement) are the sum of both direct and indirect specific  emissions:  EI total  EI direct  EI indirect   Remarks:              (Equation A.III.15)  Variation in emission intensity derives from variation in selected input parameters. Individual input  parameters are varied systematically, i.e., in accordance with the definition of each production  practice, while all other input parameters are kept at global average values.  Data on technical input parameters is also very limited. Sources are specified in footnotes to data  entries.  Specific mitigation costs (cost of conserved carbon) are estimated based on expert assessment of  limited selected studies. See footnote i for details.  25 of 46  Final Draft        clc   Clinker to cement ratio  (%)  en‐el  Non‐electric fuel  intensity (GJ/t clinker)  FCIn‐el  CO2 intensity of non‐ electric fuel (tCO2/GJ)  CIcalc   CO2 intensity of  calcination process (t  CO2/t clinker)  eel  Annex III  IPCC WGIII AR5   Table A.III.7. Technical parameters and estimates for cost of conserved carbon of cement production processes FCIel  CO2 intensity of  electricity  (kgCO2/kWh)  λ  CO2 capture rate (%)  EIdirect  Direct emission  intensity w/ CCS  (tCO2/t cement)  EIindirect  Indirect emission  intensity (tCO2/t  cement)  EItotal  Total emission  intensity (tCO2/t  cement)  LCCC  Levelized cost of  conserved carbon  (USD2010/tCO2)i  Electricity intensity  (kWh/t cement)  Options  Historical Global Average Data and Future Data for 450ppm Scenarios from Integrated Assessment Models  Global average (2030)ii  ‐ ‐ ‐ ‐ ‐ ‐  ‐ ‐ ‐ ii Global average (2050)    ‐ ‐ ‐ ‐ ‐ ‐  ‐ ‐ ‐ Global average (2010)  0.8 3.9 0.1 0.51 109 0.46iii  0 0.72 0.05 Currently Commercially Available Technologies  Best practice energy  0.8 2.9–3.1iv 0.1 0.51 80–90v 0.46iii  0 0.64–0.66 0.037–0.041 intensity  Best practice clinker to  0.6–0.7vi 3.9 0.1 0.51 109 0.46iii  0 0.54–0.63 0.05 cement ratio  Best practice energy  0.6–0.7vi 2.9–3.1iv 0.1 0.51 80–90v 0.46iii  0 0.48–0.57 0.037–0.041 intensity and clinker to  cement ratio combined  Improvements in non‐ 0.8 3.9 0.056ix 0.51 109 0.46iii  0 0.58 0.05 viii electric fuel mix   Decarbonization of  0.8 3.9 0.1 0.51 109 0–0.39x  0 0.72 0–0.043 electricity supply  Pre‐commercial Technologies  CCSxi  0.8 3.9 0.1 0.51 109 0.46iii  75–90 0.072–0.18 0.05 CCS and fully  0.8 3.9 0.1 0.51 109 0  75–90 0.072–0.18 0 decarbonized electricityxiii    0.38–0.59 0.24–0.39 0.77 0.68–0.70 0.59–0.68 0.52–0.62 <0–150 <0–50vii <0–150vii 0.63 0,72–0.76 <0–150vii 0.12–0.23 0.072–0.18 50–150xii 26 of 46  Final Draft                                                                       i Annex III  IPCC WGIII AR5    Expert judgment based on McKinsey (2009), 2012, IEA (2009b, 2012a), BEE (2012), and others. The costs of the abatement options shown vary widely between individual  regions and from plant to plant. Factors influencing the costs include typical capital stock turnover rates (some measures can only be applied when plants are replaced),  relative energy costs, etc.  ii  Data range is taken from the following models: AIM Enduse model (Akashi et al., 2013), IEA 2DS low demand (IEA, 2012a).  iii  Based on global industry‐wide average CO2eq intensity of primary energy used in electricity and heat supply in 2010 (see Chapter 10. Table 10.2)  iv  This range is based on best practice operation of 4 to 6 stage pre‐heater + pre‐calciner kiln technology based on IEA (2009b). Actual operation performance does depend  on issues such as moisture content and raw material quality and can be above this range.  v  Best practice electricity consumption is based on IEA (2007).  vi  Minimum clinker to cement ratio is for Portland cement according to IEA (2007) is a globally achievable value taking availability of substitutes into account IEA (2009b).  Further reductions in the clinker to cement ratio are possible for other types of cement (e.g., fly ash or blast furnace slag cement).  vii  For clinker substitution and fuel mix changes, costs depend on the regional availability and price of clinker substitutes and alternative fuels.  viii  This is assuming that only natural gas is used as non‐electric fuel. Further reductions in non‐electric fuel emission intensity are technically possible, e.g., by increased use  of biomass.  ix  Natural gas fuel emission factor (IPCC, 2006).  x  The upper end of the range is based on natural gas combined cycle (IGCC) with an efficiency of 55% and fuel emission factors from IPCC (2006).  xi  CCS: Carbon capture and storage. This option assumes no improvements in fuel mix. Feasibility of CCS depends on global CCS developments. CCS is currently not yet  applied in the cement sector.  xii  IEA GHG (2008) estimates CCS abatement cost at 63 to 170 USD / tCO2 avoided.  xiii  This option assumes no improvements in non‐electric fuel mix.  27 of 46  Final Draft      Annex III  IPCC WGIII AR5   A.III.4.2.2    Iron and Steel  Direct specific CO2 emissions of crude steel (tCO2/t steel) are derived from technical parameters via  the following equation:  EI direct  (1   )  EI direct ,noCCS     Where              (Equation A.III.16)  λ is the percentage of emissions captured and stored via CCS  EIdirect,noCCS is the direct emission intensity without CCS  Indirect specific CO2 emissions of crude steel (tCO2/t steel) are derived from specific electricity use  and the carbon intensity of electricity:  EI indirect  eel  FCI el     Where                (Equation A.III.17)  eel is the specific electric energy use, i.e., the electricity use per unit of crude steel  FCIel is the carbon intensity of the electricity used  Total specific CO2 emissions of crude steel (tCO2/t steel) are the sum of both direct and indirect  specific emissions:  EI total  EI direct  EI indirect   Remarks:              (Equation A.III.18)  Data on technical input parameters is limited and almost exclusively based on IEA (2007). Emission  intensities of the advanced blast furnace route, the natural gas DRI route, and the scrap‐based  electric arc furnace route are point estimates of global best practice based on IEA (2007). Since no  variation in input parameters could be derived from the literature, output ranges have been  constructed as an interval around the mean value based on +/‐10% of the respective savings. Where  input parameters are set by assumption, they are varied within typical ranges and become the sole  source of variation in output values, while all other input parameters are kept at global average  values.   Specific mitigation costs (cost of conserved carbon) are estimated based on expert assessment of  limited selected studies. See footnote i for details.      28 of 46  Final Draft        EIdirect,noCCS Specific direct CO2  emissions w/o CCSii (tCO2/t  steel)  eel  Specific electricity  consumption (kWh/t steel)  FCIel  CO2 intensity of electricity  (kgCO2/kWh)  Annex III  IPCC WGIII AR5   Table A.III.8. Technical parameters and estimates for cost of conserved carbon of iron and steel production processes λ  CO2 capture rateiii (%)  EIdirect  Specific direct CO2  emissions w/ CCSiv (tCO2/t  steel)  EIindirect  Indirect emission intensity  (tCO2/t steel)  EItotal  Total emission intensity  (tCO2/t steel)  LCCC  Levelized cost of conserved  carbon (USD2010/tCO2) v  Optionsi  Historical Global Average Data and Future Data for 450ppm Scenarios from Integrated Assessment Models  Global average (2030)vi  ‐ ‐ ‐ ‐ ‐ ‐ vi Global average (2050)   ‐ ‐ ‐ ‐ ‐ ‐ Global average (2010)  1.8vii 820viii 0.46ix 0 1.8 0.38 Currently Commercially Available Technologies  Advanced blast furnace routex  1.3xi 350xii 0.46ix 0 1.3 0.16 xiii, x xi xii ix Natural gas DRI route   0.7 590 0.46 0 0.7 0.27 Scrap based EAFxiv, x  0.25xi 350xii 0.46ix 0 0.25 0.16 vii viii xvi Decarbonization of electricity supply  1.8 820 0–0.39 0 1.8 0–0.32 Pre‐commercial Technologies  CCSxvii  1.8vii 820viii 0.46ix 75–90 0.18–0.45 0.38 CCS and fully decarbonized electricityxviii 1.8vii ‐ 0 75–90 0.18–0.45 0           0.92–1.36 0.47–0.84 2.2 1.5 0.97 0.41 1.8–2.1 0.56–0.82 0.18–0.45 <0–150 50–150 <0–50xv 50–150 29 of 46  Final Draft                                                                       Annex III  IPCC WGIII AR5    Non‐electric fuel mix improvements are not listed as an abatement option because a large share of the coal use in the iron and steel industry, via the intermediate  production of coke, is an inherent feature of the blast furnace technology. The coke is used to reduce iron ore to iron and for structural reasons in the furnace. The limited  data availability did not allow assessing the limited potential related to the part of the fuel use that can be substituted.     ii  Direct CO2 emissions contain all emissions from steel production that are unrelated to electricity consumption.  iii  As percentage of specific direct CO2 emissions in steel production.  iv  Direct CO2 emissions contain all emissions from steel production that are unrelated to electricity consumption.  v  Expert judgment based on McKinsey (2009; 2010), IEA (2009b, 2012a), BEE (2012) and others. The costs of the abatement options shown vary widely between individual  regions and from plant to plant. Factors influencing the costs include typical capital stock turnover rates (some measures can only be applied when plants are replaced),  relative energy costs, etc.  vi  Data range is provided by AIM Enduse model (Akashi et al., 2013) DNE21+ (Sano et al., 2013a; b) and IEA 2DS low demand (IEA, 2012a).  vii  IEA (2012a).  viii  Derived from IEA (2012a, 2013b).  ix  Based on global industry‐wide average CO2eq intensity of primary energy used in electricity and heat supply in 2010 (see Chapter 10, Table 10.2). This is a simplified  calculation in line with the method used for other sectors ignoring the practice in many iron and steel plants to use process derived gases (blast furnace gas and basic  oxygen furnace gas) for electricity production. The emissions from these derived gases are already included in the direct emissions.  x  Excluding rolling and finishing.  xi  Value equals lower bound of total emission intensity in IEA (2007, p. 108, table 5.4) as that is for zero‐carbon electricity.  xii  Derived from spread in total emission intensity in IEA (2007, p. 108, table 5.4)and using a typical coal emission factor of 0.85.   xiii  DRI: direct reduced iron.  xiv  EAF: Electric arc furnace.  xv  Costs depend heavily on the regional availability and price of scrap.  xvi  The upper end of the range is based on natural gas combined cycle (IGCC) with an efficiency of 55% and fuel emission factors from IPCC (2006). The approach taken here  is a simplified calculation, consistent with the approach for other sectors and does not explicitly take into account the share of the electricity consumed that is produced  with process derived gases (see also footnote ix).    xvii  CCS: Carbon capture and storage. This option assumes no improvements in fuel mix.  xviii  This option assumes no improvements in non‐electric fuel mix i 30 of 46  Final Draft      Annex III  IPCC WGIII AR5   A.III.4.2.3    Chemicals  Global direct CO2 emissions (GtCO2) of global chemicals production in 2010 are derived from  technical parameters via the following equation:  CO 2 direct  (1   )  CO 2 direct ,noCCS   Where              (Equation A.III.19)  λ is the percentage of emissions captured and stored via CCS  CO2direct,noCCS are global direct CO2 emissions in chemicals production in 2010 without CCS  Global indirect CO2 emissions (GtCO2) of global chemicals production in 2010 are derived from global  electricity use in chemicals production and the carbon intensity of electricity:  CO2 indirect  Elec  FCI el       Where               (Equation A.III.20)  Elec is the global electric energy use in the chemicals sector in 2010  FCIel is the carbon intensity of the electricity used  γ is a unit conversion factor of 1/1000  Total global CO2eq emissions (GtCO2eq) of chemicals production in 2010 are the sum of direct and  indirect CO2 emissions and CO2‐equivalents of non‐CO2 emissions:  CO2etotal  CO2 direct  CO2 indirect  CO2eacid  CO2eHFC 22     Where      (Equation A.III.21)  CO2eacid are global direct N2O emissions from global nitric and adipic acid production  expressed in CO2 equivalents  CO2eHFC‐22 are global direct HFC‐23 emissions from HFC‐22 production expressed in CO2  equivalents  Remarks:  For most production practices, only central estimates for technical input parameters could be  derived from the available literature.  Where input parameters are set by assumption, they are  varied within typical ranges and become a source of variation in output values. Where no variation  in input parameters could be derived from the literature, output ranges have been constructed as an  interval around the mean value based on +/‐10% of the respective savings.  Specific mitigation costs (cost of conserved carbon) are estimated based on expert assessment of  limited selected studies. See footnote iii for details.      31 of 46  Final Draft      Annex III  IPCC WGIII AR5   Table A.III.9. Technical parameters and estimates for cost of conserved carbon of chemicals production processes CO2direct,noCCS CO2eacid CO2eHFC‐22  Global non‐CO2 emissions from adipic  and nitric acid  production (GtCO2eq)i  Global non‐CO2 emissions from HFC‐22  production (GtCO2eq)i  Global direct CO2  emissions w/o CCS  (GtCO2)  Elec  Global electricity use  (TWh)  FCIel  CO2 intensity of  electricity (kgCO2/kWh)  λ  CO2 capture rateii (%)  CO2direct  CO2indirect Global direct CO2  emissions w/ CCS  (GtCO2)  Global indirect CO2  emissions (GtCO2)  CO2total  Global total emissions  (GtCO2eq)  LCCC  Cost of conserved  carbon (USD2010/tCO2) iii  Options  Historical Data and Future Data from IEA ETP 2DS Scenario  Global total (2030)iv  ‐ ‐ Global total (2050)iv  ‐ ‐ v Global total (2010)  1.6 0.13 Currently Commercially Available Technologies  Best practice energy intensity  1.0viii 0.13 Enhanced recycling, cogeneration and  1.3x 0.13 process intensification   Abatement of N2O from nitric and adipic  1.6v 0.13 acid  Abatement of HFC‐23 emissions from  1.6v 0xii HFC‐22 production  Improvements in non‐electric fuel mixxiii  1.2xiv 0.13 Decarbonization of electricity supply  1.6v 0.13 Pre‐commercial Technologies   CCS for ammonia productionxvi  1.6v 0.13 xviii v CCS   1.6 0.13 CCS and fully decarbonized electricityxix  1.6v 0.13     ‐ ‐ 0.12 0.12 0.12 0.01xi 0.12 0.12 0.12 0.12 0.12 0.12 1400 1400 1100vi 860ix 1100vi 1100vi 1100vi ‐ ‐ 0.46vii 0.46vii 0.46vii 0.46vii 0.46vii ‐ ‐ 0 0 0 0 0 0 0 1.5–1.6 1.3 1.6 1.0 1.3 1.6 1.6 ‐ ‐ 0.51 0.39 0.51 0.51 0.51 ‐ ‐ 2.4 1.7 <0–150 2.1 20–150 2.3 2.2 0–50 0–20 1100vi 0.46vii 1100vi 0–0.39xv 1100vi 1100vi 1100vi 1.2 0.51 1.6 0 – 0.44 1.5 0.16–0.4 0.16–0.4 0.51 0.51 0 2.0 <0–150 1.8 – 2.3 2,3 50–150 0.92–1.16 50–150 0.41–0.65 0.46vii 3.5xvii 0.46vii 75–90 0 75–90 32 of 46  Final Draft                                                                     i Annex III  IPCC WGIII AR5    Based on EPA (2013) unless specified otherwise.   As percentage of global direct CO2 emissions in chemicals production.  iii  Expert judgment based on McKinsey (2009; 2010), IEA (2009c, 2012a), BEE (2012), and others. The costs of the abatement options shown vary widely between individual  regions and from plant to plant. Factors influencing the costs include typical capital stock turnover rates (some measures can only be applied when plants are replaced),  relative energy costs, etc.  iv  Based on IEA ETP 2DS scenarios with high and low global energy demand (IEA, 2012a).  v  Based on IEA (2012a).  vi  Based on IEA (IEA, 2013b). IEA (2012a) provided higher values of 1340 TWh.  vii  Based on global industry‐wide average CO2eq intensity of primary energy used in electricity and heat supply in 2010 (see Chapter 10. Table 10.2).  viii  Based on global potential for savings of 35% in direct emissions in chemicals production as estimated for 2006 (IEA, 2009c)applied to direct emissions in 2010.  ix  Based on potential for electricity savings of 0.91 EJ (IEA, 2012a).  x  Based on global technical potential for saving in primary energy consumption of 4.74 EJ (IEA, 2012a) and assuming that conserved primary energy supply is based on  natural gas with an emission factor of 56.2 kg CO2eq/GJ (2006). This translates into savings in global direct CO2 emissions of 0.27 GtCO2eq.  xi  Based on a global technical potential to save 85% of non‐CO2 emissions from HFC‐22 production (EPA, 2013).  xii  Based on a global technical potential to save 100% of non‐CO2 emissions from production of adipic and nitric acid (Miller and Kuijpers, 2011)  xiii  This is assuming that only natural gas is used as non‐electric fuel. Further reductions in non‐electric fuel emission intensity are technically possible, e.g., by increased use  of biomass.  xiv  Based on the assumption that 23% of direct CO2 emissions can be saved from a switch to natural gas (IEA, 2009c).    xv  The upper end of the range is based on natural gas combined cycle (IGCC) with an efficiency of 55% and fuel emission factors from IPCC (2006).  xvi  Ammonia production was 159 Mt in 2010 (IEA, 2012a). According to Neelis et al. (2005), a best practice gas‐based ammonia facility produces 1.6 tCO2/t ammonia, of  which 70% are pure CO2 emissions (1.1 t CO2/t ammonia). 50% of that pure CO2 stream is assumed to be used in urea production (0.55 t CO2/t ammonia). 90% of the  remaining 0.55 tCO2/t ammonia is assumed to be captured. This results in an effective CO2 capture rate of 3.5% of total emissions in chemicals by application of CCS in  ammonia production.  xvii  This is the effective rate of CO2 emissions captured in ammonia production relative to global direct CO2 emissions in chemicals. See also endnote xvi.  xviii  This option assumes no improvements in fuel mix.  xix  This option assumes no improvements in non‐electric fuel mix. ii 33 of 46  Final Draft      Annex III  IPCC WGIII AR5   A.III.4.2.4    Pulp and Paper  Specific direct CO2 emissions of paper (tCO2/t paper) are derived from technical parameters via the  following equation:  EI direct  (1   )  EI direct ,noCCS     Where              (Equation A.III.22)  λ is the percentage of emissions captured and stored via CCS  EIdirect,noCCS is the direct emission intensity without CCS  Indirect specific CO2 emissions of paper (tCO2/t paper) are derived from specific electricity use and  the carbon intensity of electricity:  EI indirect  eel  FCI el     Where                (Equation A.III.23)  eel is the specific electric energy use, i.e., the electricity use per tonne of paper  FCIel is the carbon intensity of the electricity used  Total specific CO2 emissions of paper (tCO2/t paper) are the sum of both direct and indirect specific  emissions:  EI total  EI direct  EI indirect   Remarks:              (Equation A.III.24)  For most production practices, only central estimates for technical input parameters could be  derived from the available literature.  Where input parameters are set by assumption, they are  varied within typical ranges and become a source of variation in output values. Where no variation  in input parameters could be derived from the literature, output ranges have been constructed as an  interval around the mean value based on +/‐10% of the respective savings.  Specific mitigation costs (cost of conserved carbon) are estimated based on expert assessment of  limited selected studies. See footnote iv for details.  34 of 46  Final Draft      EIdirect,noCCS Specific direct CO2  emissions w/o CCSi (tCO2/t  paper)  eel  Specific electricity  consumption (kWh/t paper)  Annex III  IPCC WGIII AR5   Table A.III.10. Technical parameters and estimates for cost of conserved carbon of pulp and paper production processes FCIel  CO2 intensity of electricity  (kgCO2/kWh)  λ  CO2 capture rateii (%)  EIdirect  Specific direct CO2  emissions w/ CCSiii (tCO2/t  paper)  EIindirect  Indirect emission intensity  (tCO2/t paper)  EItotal  Total emission intensity  (tCO2/t paper)  LCCC  Cost of conserved carbon  (USD2010/tCO2) iv  Options  Historical Data and Future Data from IEA ETP 2DS Scenario  Global average (2030) v  ‐ 990–1100vi v Global average (2050)    ‐ 920–950vi Global average (2010)  0.56vii 1,200viii Currently Commercially Available Technologies  Best practice energy intensity  0.48x 1,000xi xii Co‐generation  0.53 1,200viii Decarbonization of electricity supply  0.56vii 1,200viii Pre‐commercial Technologies  CCSxiv  0.56vii 1,200viii xv vii CCS and fully decarbonized electricity   0.56 1,200viii             ‐ ‐ 0.46ix 0.46ix 0.46ix 0 – 0.39xiii 0.46ix 0–0.39 ‐ ‐ 0 0 0 0 0.26–0.30vi 0.16–0.20vi 0.56 0.48 0.53 0.56 ‐ ‐ 0.55 0.46 0.55 0–0.47 0.55 0–0.47 ‐ ‐ 1,1 0.94 1.1 0.56–1,0 0.61–0.69 0.056–0.14 <0–150 20–50 75–90 0.056–0.14 75–90   0.056–0.14 50–150 35 of 46  Final Draft                                                                     i Annex III  IPCC WGIII AR5    Direct CO2 emissions w/o CCS contain all emissions from paper production that are unrelated to electricity consumption, including those that could be captured and  stored.  ii  As percentage of specific direct CO2 emissions in steel production.  iii  Direct CO2 emissions w/ CCS contain all non‐captured emissions from paper production that are unrelated to electricity consumption.  iv  Expert judgment based on McKinsey (2009; 2010), IEA (2009b, 2012a), BEE (2012), and others. The costs of the abatement options shown vary widely between individual  regions and from plant to plant. Factors influencing the costs include typical capital stock turnover rates (some measures can only be applied when plants are replaced),  relative energy costs, etc.  v  Based on IEA ETP 2DS scenarios with high and low global energy demand (IEA, 2012a).  vi  Derived from IEA (2012a).  vii  Based on global direct emissions of 0.22 GtCO2 and global paper production of 395 Mt (IEA, 2012a).  viii  Based on global electricity consumption in pulp and paper production of 1.7 EJ (IEA, 2013b) and global paper production of 395 Mt (IEA, 2012a).  ix  Based on global industry‐wide average CO2eq intensity of primary energy used in electricity and heat supply in 2010 (see Chapter 10. Table 10.2).  x  Based on technical potential for savings in non‐electric fuel input of 1.5 GJ/t paper (IEA, 2012a) and assuming no change in the non‐electric fuel emission factor of 51 kg  CO2/GJ (derived from IEA, 2012a). This translates into savings in specific direct CO2 emissions of 77 kg CO2/t paper.  xi  Based on technical potential for saving electricity of 200 kWh/t paper (IEA, 2012a).  xii  Based on technical potential for savings in non‐electric fuel input of 0.6 GJ/t paper (derived from IEA, 2012a) and assuming that conserved fuel is natural gas with an  emission factor of 56.2 kg CO2eq/GJ (IPCC, 2006). This translates into savings in specific direct CO2 emissions of 34 kg CO2/t paper.  xiii  The upper end of the range is based on natural gas combined cycle (IGCC) with an efficiency of 55% and fuel emission factors from IPCC (2006).  xiv  This option assumes no improvements in fuel mix.  xv  This option assumes no improvements in non‐electric fuel mix.  36 of 46  Final Draft      Annex III  IPCC WGIII AR5   A.III.4.2.5    Municipal Solid Waste (MSW)  For waste treatment practices that reduce landfill, specific methane emission (gCH4/kg MSW) and  specific nitrous oxide emissions (gN2O/ kg MSW) are taken directly from the literature. Methane  emission intensities (gCH4/kg MSW) of conventional and improved landfill options are derived from  technical parameters given below. CO2eq emission intensities (tCO2eq/t MSW) are calculated using  global warming potentials (GWP) of methane and nitrous oxide of 21 and 310, respectively.  EI CH 4  MCF  DOC  DOCf  F  (1  OX )  (1  R)      Where              (Equation A.III.25)  MCF is the methane correction factor,  Min( MCF )  0.6 ,  Max( MCF )  1   DOC is degradable organic carbon (gC/kg MSW)  DOCf is the fraction of DOC dissimilated,  DOCf  0.5   F is the fraction of methane in landfill gas,  F  0.5   OX is oxidation factor (fraction)  R is the fraction of recovered methane   γ is the unit conversion factor of C into CH4,    16 / 12   η is a unit conversion factor of 1/1000  Values given above are based on Frøiland Jensen and Pipatti (2001) and Pipatti et al (2006), default  values.  Variation in specific emissions is from maximum to minimum assuming all input parameters are  independently distributed.  Cost are taken from EPA (2013) and based on a 10% WACC. 37 of 46  Final Draft      DOC  Degradable  organic carbon (g  C/kg MSW) i, ii  OX  Oxidation factor  (fraction)  R  Fraction of  recovered CH4    EICH4  Annex III  IPCC WGIII AR5   Table A.III.11. Technical parameters and estimates for cost of conserved carbon of waste treatment practices EIN2O  N2O emission  intensity of MSW   (g N2O/ kg MSW) i,  iii   EICO2eq  CO2eq emission  intensity of MSW  (tCO2eq/t MSW) i  LCCC  Levelized cost of  conserved carbon  at 10% WACC  (USD2010/tCO2eq)iv  CH4 emission  intensity of MSW  (gCH4/kg MSW)i, iii  Options  Reference: Landfill at  0 MSW disposal site  Reducing MSW landfill  Composting  ‐ ‐ Anaerobic digestion  ‐ ‐ Improving MSW landfill practices  Biocover  140 /210 0.8v In‐situ aeration  140 /210 0.9 Flaring  140 /210 0 CH4 capture for power  140 /210 0 generation  CH4 capture for heat  140 /210 0 generation                                                               i ii min/max  140 /210     0 min/max  42 /110 min/max  ~0 min/max  0.58 /1.5 min/max  ‐ ‐ 0 0 0.6 / 0.85 0.6 / 0.9 0.6 / 0.9 0.0 /8 0 /1 /8 8.5 / 21 4.2 / 11 6.4 / 43 4.2 / 43 4.2 / 43 0.06 /0.6 ~0 ~0 ~0 ~0 ~0 ~0 0.019 / 0.35 0 / 0.17 0.12 / 0.19 0.058 / 0.10 0.087 / 0.35 0.058 / 0.35 0.058 / 0.35 ‐ 140 / 470 150 / 590 99 / 100 99 / 130 5.0 / 58 ‐37 / 66 ‐70 / 89  On wet weight basis.   Total DOC derived from estimates for regional composition of wastes and fraction of DOC in each type of waste (Pipatti et al., 2006, Tables 2.3 and 2.4)  iii  Methane emissions intensity of reference and improved landfill practices is based on Frøiland Jensen and Pipatti (2001, Table 3) and approach above, which is based on  equation 1 of aforementioned source. Methane emission intensity and nitrous oxide emissions intensity of reduced landfill options is based on IPCC (IPCC, 2006)   iv  Based on EPA (2013).  v  Based on EPA (2006). 38 of 46  Final Draft      Annex III  IPCC WGIII AR5   A.III.4.2.6    Domestic Wastewater  Specific CO2eq emissions of wastewater (tCO2/t BOD5) are based on IPCC (2006) using the following  equation to convert methane emissions.  EI CO 2e  MAX CH 4  MCF  GWPCH 4     Where             (Equation A.III.26)  MAXCH4 is the maximum CH4 production  MCF is the methane correction factor  GWPCH4 is the global warming potential of methane,  GWP 4  21   CH The levelized cost of conserved carbon is taken directly from EPA (2013). The discount rate used by  EPA (2013) to derive these values was 10%.  Table A.III.12. Technical parameters and estimates for cost of conserved carbon of wastewater treatment practices. MAXCH4  Maximum CH4  production (kg  CH4/kg BOD5i)ii  MCF  Methane  Correction Factor  (fraction) ii  EICO2e  CO2eq emission  intensity (tCO2/t  BOD5)  iii LCCC  Levelized cost of  conserved carbon  (USD2010/tCO2eq)   Options  Untreated system: Stagnant  sewer (open and warm)iv  Aerobic wastewater plant  (WWTP)v  Centralized wastewater  collection and WWTPvi  Aerobic biomass digester  with CH4 collectionvii                                                               i 0.6 0.6 0.6 0.6 0.4–0.8 0.2–0.4 0–0.1 0–0.1 5–10 2.5–5 0–1.3 0–1.3 ‐ 0–530 0–530 0–530  BOD: Biochemical Oxygen Demand. The amount of dissolved oxygen that biological organisms need in order  to break down organic material into CH4. For domestic wastewater this value is in the range of 110 – 400 mg/ l.  ii  Based on IPCC (2006). N2O emission are neglected, since they do not play a significant role in emissions from  domestic wastewater.  iii  These values are directly taken from EPA (2013). They are relative to regional baselines.  iv  Untreated wastewater that is stored in a stagnant sewer under open and warm conditions.  v  Aerobic wastewater treatment refers to the removal of organic pollutants in wastewater by bacteria that  require oxygen to work. Water and carbon dioxide are the end products of the aerobic wastewater treatment  process.  vi  Centralized wastewater collection improves the reduction efficiency. Processes are the same as for the  aerobic treatment plant. Centralized collection of wastewater assumes that in general an infrastructure was  established that ensures local wastewater storage in closed tanks and secures (emission impermeable)  transport from production site to treatment plant.  vii  Anaerobic wastewater treatment is a process whereby bacteria digest bio‐solids in the absence of oxygen. 39 of 46  Final Draft      Annex III  IPCC WGIII AR5   A.III.5   AFOLU  A.III.5.1    Introduction  Figure 11.16 shows ranges for baseline emission intensities of selected agricultural and forestry  commodities, emission intensities after application of mitigation options, and specific mitigation  costs.  A.III.5.2    Approach  Commodity definitions are taken from the FAOSTAT (2013) database, where ‘cereals’ is the  aggregation of 16 cereal crops, ‘rice’ is paddy rice, ‘milk’ is whole, fresh milk from dairy cows, ‘meat’  is meat from cattle only, and wood is ‘roundwood’.   A.III.5.2.1    Baseline Emission Intensities  Baseline emission intensities represent the minimum and maximum of regional averages for five  world regions. For agricultural commodities (rice, cereals, milk, and meat), they are calculated based  on 11‐year averages (2000 – 2010) of total annual CO2eq emissions and total annual production  volumes per region taken from (FAOSTAT, 2013). The following emission categories are considered  for the calculation of baseline emission intensities: ‘synthetic fertilizer’ for cereals, ‘rice cultivation’  for paddy rice, and ‘enteric fermentation’ and ‘manure management’ for milk and meat.  For production of roundwood only afforestation and reforestation of idle land is considered. Hence,  baseline emission intensities are set to zero.  A.III.5.2.2    Improved emission intensities  Improved emission intensities are derived by deducing product‐specific mitigation potentials from  baseline emission intensities.  Mitigation options considered in the derivation of product‐specific mitigation potentials include  ‘improved agronomic practices’, ‘nutrient management’, ‘tillage and residue management’ and  ‘agroforestry’ for cereals; ‘rice land management’ for rice; ‘feeding’ and ‘dietary additives’ for milk  and meat production; and ‘afforestation and reforestation’ for roundwood production.  For cereals and paddy rice, data on mitigation potentials is provided by Smith et al (2008) as average  amount of CO2eq sequestered per land area for four climate zones. These values are converted into  amounts of CO2eq sequestered per product by multiplication with global average product yields per  land area based on FAOSTAT (2013).  For meat and milk, mitigation potentials are provided by Smith et al. (2008) as percentage  reductions in emissions per mitigation option (see above) and region for five geographical regions.  Minimum, average, and maximum of five regional values per mitigation option are taken and  converted into amounts of CO2eq sequestered per product by multiplication with an unweighted  average of regional averages of emissions from enteric fermentation per product derived from  FAOSTAT (2013). The derivation of the latter is done by dividing the 11‐year (2000–2010) regional  averages of emissions from enteric fermentation per commodity by the corresponding 11‐year  regional averages of the total number of producing animals for five geographical regions and by  subsequently taking the unweighted average of those five regional averages. For roundwood, the  carbon sequestration potential is calculated for representative tree species (based on FAO (2006)  and IPCC (2006)) which match the rotation periods for short‐term rotations given by Sathaye et al.  (2006) for ten geographical regions. Regional and country averages are calculated based on the  highest and lowest values for the ten geographical regions.   40 of 46  Final Draft      Annex III  IPCC WGIII AR5   A.III.5.2.3    Levelized Cost of Conserved/Sequestered Carbon  Mitigation costs for agricultural mitigation options are taken from Smith et al. (2008) for cereals and  paddy rice, and from US‐EPA (2013) for milk and meat. For the livestock mitigation options, only the  low end of the given cost range is considered. Costs for afforestation and reforestation are based on  Sathaye et al., (2006).    41 of 46  Final Draft      Annex III  IPCC WGIII AR5   References  Akashi O., T. Hanaoka, T. Masui, and M. Kainuma (2013). Having global GHG emissions by 2050  without depending on nuclear and CCS, Climatic Change (DOI: 10.1007/s10584‐013‐0942‐x), (ISSN:  0165‐0009, 1573‐1480).  Augustine C., R. Bain, J. Chapman, P. Denholm, E. Drury, D.G. Hall, E. Lantz, R. Margolis, R. Tresher,  D. Sandor, N.A. Bishop, S.R. Brown, G.F. Cada, F. Felker, S.J. Fernandez, A.C. Goodrich, G.  Hagerman, G. Heath, S. O’Neil, J. Pauette, S. Tegen, and K. Young (2012). Renewable Electricity  Futures Study, Vol 2. Renewable Electricity Generation and Storage Technologies. National  Renewable Energy Laboratory (NREL), Golden, CO. 370 pp. Available at:  http://www.nrel.gov/analysis/re_futures/.  BEE (2012). Database of Energy Efficiency Measures Adopted by the Winners of the National Awards  on Energy Conservations. Bureau of Energy Efficiency (BEE), Ministry of Power, Government of India.  Black & Veatch (2012). Cost and Performance Data for Power Generation Technologies.: Prepared  for the National Renewable Energy Laboratory (NREL). Black & Veatch, Golden, CO. 105 pp. Available  at: http://bv.com/docs/reports‐studies/nrel‐cost‐report.pdf%E2%80%8E.  BNEF, and Frankfurt, and School‐UNEP Centre (2013). Global Trends in Renewable Energy  Investment 2013, FS UNEP Centre . Available at: http://fs‐unep‐centre.org/publications/global‐ trends‐renewable‐energy‐investment‐2013.  Brandão M., G. Heath, and J. Cooper (2012). What can meta‐analyses tell us about the reliability of  life cycle assessment for decision support?, Journal of Industrial Ecology 16 S3–S7 pp. (DOI:  10.1111/j.1530‐9290.2012.00477.x), (ISSN: 10881980).  Buhaug O., J. Corbett, V. Eyring, O. Endresen, J. Faber, S. Hanayama, and others (2009). Second  IMO GHG Study 2009. International Maritime Organization, London, UK. 240 pp. Available at:  http://www.imo.org/blast/blastDataHelper.asp?data_id=27795&filename=GHGStudyFINAL.pdf.  Danish Energy Agency (2012). Technology Data for Energy Plants: Generation of Electricity and  District Heating, Energy Storage and Energy Carrier Generation and Conversion. Danish Energy  Office; Energinet, Copenhagen. . Available at:  http://www.energinet.dk/SiteCollectionDocuments/Danske%20dokumenter/Forskning/Technology_ data_for_energy_plants.pdf.  DEFRA (2012). Guidelines to Defra / DECC’s GHG Conversion Factors for Company Reporting.  London. . Available at: http://www.defra.gov.uk/publications/files/pb13773‐ghg‐conversion‐factors‐ 2012.pdf.  Department for Environment, Food and Rural Affairs (2013). 2013 Government GHG Conversion  Factors for Company Reporting: Methodology Paper for Emission Factors. DEFRA, London, UK. 104  pp. Available at:  https://www.gov.uk/government/uploads/system/uploads/attachment_data/file/224437/pb13988‐ emission‐factor‐methodology‐130719.pdf.  EPA (2006). Global Mitigation of Non‐CO2 Greenhouse Gases. United States Environmental  Protection Agency (EPA), Washington DC. . Available at:  http://www.epa.gov/climatechange/Downloads/EPAactivities/GlobalMitigationFullReport.pdf.  42 of 46  Final Draft  Annex III  IPCC WGIII AR5       EPA (2013). Global Mitigation of Non‐CO2 Greenhouse Gases: 2010‐2030. United States  Environmental Protection Agency, Washington, D.C. 410 pp. Available at:  http://www.epa.gov/climatechange/Downloads/EPAactivities/MAC_Report_2013.pdf.  EPRI (2011). Program on Technology Innovation: Integrated Generation Technology Options:  Technical Update, June 2011. Electric Power Research Institute (EPRI), Palo Alto. . Available at:  http://www.epri.com/abstracts/Pages/ProductAbstract.aspx?ProductId=000000000001022782.  FAOSTAT (2013). FAOSTAT database, Food and Agriculture Organization of the United Nations .  Available at: http://faostat.fao.org/.  Finkenrath M. (2011). Cost and Performance of Carbon Dioxide Capture from Power Generation ‐‐  Working Paper. International Energy Agency, Paris. 47 pp. Available at:  http://www.iea.org/publications/freepublications/publication/costperf_ccs_powergen.pdf.  Frøiland Jensen J.E., and R. Pipatti (2001). CH4 Emissions from Solid Waste Disposal.  Intergovernmental Panel on Climate Change (IPCC), Geneva, Switzerland. 439 pp. Available at:  http://www.ipcc‐nggip.iges.or.jp/public/gp/bgp/5_1_CH4_Solid_Waste.pdf.  Herzog H.J. (2011). Scaling up carbon dioxide capture and storage: From megatons to gigatons,  Energy Economics 33 597–604 pp. . Available at:  http://ideas.repec.org/a/eee/eneeco/v33y2011i4p597‐604.html.  Horton G. (2010). Future Aircraft Fuel Efficiencies ‐ Final Report. UK Department for Transport. 92  pp. Available at:  https://www.gov.uk/government/uploads/system/uploads/attachment_data/file/4515/future‐ aircraft‐fuel‐efficiency.pdf.  IAEA (2012). Climate Change and Nuclear Power 2012. International Atomic Energy Agency, Vienna,  Austria. 39 pp.  IEA (2007). Tracking Industrial Energy Efficiency and CO2 Emissions: In Support of the G8 Plan of  Action. International Energy Agency (IEA), Paris. 321 pp. Available at:  www.iea.org/publications/freepublications/publication/tracking_emissions.pdf.  IEA (2009a). Transport, Energy and CO2: Moving toward Sustainability. International Energy Agency,  Paris. 414 pp. Available at:  http://www.iea.org/publications/freepublications/publication/transport2009.pdf.  IEA (2009b). Energy Technology Transitions for Industry: Strategies for the next Industrial Revolution.  International Energy Agency (IEA), Paris. . Available at:  www.iea.org/publications/freepublications/publication/industry2009.pdf.  IEA (2009c). Chemical and Petrochemical Sector ‐ Potential of Best Practice Technology and Other  Measures for Improving Energy Efficiency. International Energy Agency (IEA), Paris. 12 pp.  IEA (2012a). Energy Technology Perspectives 2012: Pathways to a Clean Energy System. International  Energy Agency (IEA), Organisation for Economic Co‐Operation and Development (OECD), Paris, 686  pp., (ISBN: 9264174885). .  IEA (2012b). World Energy Outlook 2012. International Energy Agency (IEA), Paris. 655 pp. Available  at: http://www.worldenergyoutlook.org/publications/weo‐2012/.  43 of 46  Final Draft  Annex III  IPCC WGIII AR5       IEA (2013a). Tracking Clean Energy Progress 2013. IEA Input to the Clean Energy Ministerial.  International Energy Agency (IEA), Paris. 149 pp. Available at:  http://www.iea.org/publications/TCEP_web.pdf.  IEA (2013b). Energy Statistics and Energy Balances. International Energy Agency (IEA), Paris. .  Available at: http://www.iea.org/statistics/.  IEA GHG (2008). CO2 Capture in the Cement Industry. International Energy Agency (IEA), Paris. 220  pp. Available at: cdn.globalccsinstitute.com/sites/default/files/publications/95751/co2‐capture‐ cement‐industrypdf.pdf.  IEA, and NEA (2010). Projected Costs of Generating Electricity. International Energy Agency (IEA),  OECD Nuclear Energy Agency (NEA), Paris. 215 pp. Available at: http://www.oecd‐nea.org/pub/egc/.  IFEU Heidelberg, Öko‐Institut, and IVE/RMCON (2011). EcoTransIT World Ecological Transport  Information Tool for Worldwide Transports ‐ Methodology and Data. DB Schenker Germany,  Internation Union of Railways, Berlin, Hannover, Heidelberg. 106 pp. Available at:  http://www.ecotransit.org/download/ecotransit_background_report.pdf.  IPCC (2005). IPCC Special Report on Carbon Dioxide Capture and Storage: Prepared by Working  Group III of the Intergovernmental Panel on Climate Change (B. Metz, O. Davidson, H.C. de Coninck,  M. Loos, and L.A. Meyer, Eds.). Cambridge University Press, Cambridge; New York, 431 pp. Available  at: http://www.ipcc.ch/pdf/special‐reports/srccs/srccs_wholereport.pdf.  IPCC (2006). 2006 IPCC Guidelines for National Greenhouse Gas Inventories Volume 4 Agriculture,  Forestry and Other Land Use. 673 pp. Available at: http://www.ipcc‐ nggip.iges.or.jp/public/2006gl/pdf/4_Volume4/V4_00_Cover.pdf.  IPCC (2011). IPCC Special Report on Renewable Energy Sources and Climate Change Mitigation (O.  Edenhofer, R. Pichs‐Madruga, Y. Sokona, K. Seyboth, P. Matschoss, S. Kadner, T. Zwickel, P.  Eickemeier, G. Hansen, S. Schlömer, and C. von Stechow, Eds.). Cambridge University Press,  Cambridge; New York, 1059 pp.  IRENA (2012). Renewable Energy Technologies: Cost Analysis Series: Wind Power. International  Renewable Energy Agency (IRENA), Abu Dhabi. 56 pp. Available at:  http://www.irena.org/DocumentDownloads/Publications/RE_Technologies_Cost_Analysis‐ WIND_POWER.pdf.  IRENA (2013). Renewable Power Generation Cost in 2012: An Overview. International Renewable  Energy Agency (IRENA), Abu Dhabi. 88 pp. Available at:  https://www.irena.org/DocumentDownloads/Publications/Overview_Renewable%20Power%20Gen eration%20Costs%20in%202012.pdf.  JRC, and Institute for Energy and Transport (2012). PV Status Report 2012. European Commission  Joint Research Centre, Ispra, Italy. 111 pp. Available at: http://iet.jrc.ec.europa.eu/remea/pv‐status‐ report‐2012.  Klara J.M., and J.E. Plunkett (2010). The potential of advanced technologies to reduce carbon  capture costs in future IGCC power plants, The Ninth International Conference on Greenhouse Gas  Control Technologies 4 112–118 pp. (DOI: 10.1016/j.ijggc.2009.10.006), (ISSN: 1750‐5836).  44 of 46  Final Draft  Annex III  IPCC WGIII AR5       Lacal Arántegui, Roberto, T. Corsatea, and K. Suomalainen (2012). JRC Wind Status Report.  Technology, Market and Economic Aspects of Wind Energy in Europe. European Commission, Joint  Research Centre, Institute for Energy and Transport, Petten, The Netherlands. 66 pp. Available at:  http://setis.ec.europa.eu/system/files/LDNA25647ENN_2012_JRC_wind_status_report_FINAL.pdf.  LBNL (2013). Tracking the Sun VI. An Historical Summary of the Installed Price of Photovoltaics in the  United States from 1998 to 2012. Lawrence Berkeley National Laboratory (LBNL), Berkeley, CA. 67  pp. Available at: http://emp.lbl.gov/sites/all/files/lbnl‐6350e.pdf.  Lloyd’s Register and DNV (2011). Air pollution and energy efficiency: estimated CO2 emissions  reductions from introduction of mandatory technical and operational energy efficiency measures for  ships. International Maritime Organization.  Del Lungo A., J. Ball, and J. Carle (2006). Global Planted Forests Thematic Study: Results and  Analysis. Food and Agriculture Organization of the United Nations, Rome, Italy. 168 pp. Available at:  http://www.fao.org/forestry/12139‐03441d093f070ea7d7c4e3ec3f306507.pdf.  McKinsey (2010). Impact of the Financial Crisis on Carbon Economics: Version 2.1 of the Global  Greenhouse Gas Abatement Cost Curve. McKinsey & Company. . Available at:  http://www.mckinsey.com/~/media/McKinsey/dotcom/client_service/Sustainability/cost%20curve %20PDFs/ImpactFinancialCrisisCarbonEconomicsGHGcostcurveV21.ashx.  McKinsey & Company (2009). Pathways to a Low‐Carbon Economy: Version 2 of the Global  Greenhouse Gas Abatement Cost Curve. McKinsey & Company. 190 pp. Available at:  https://solutions.mckinsey.com/climatedesk/default.aspx.  Miller B.R., and L.J.M. Kuijpers (2011). Projecting future HFC‐23 emissions, Atmospheric Chemistry  and Physics 11 13259–13267 pp. (DOI: 10.5194/acp‐11‐13259‐2011), (ISSN: 1680‐7324).  Mostajo Veiga M., P. Farina Alvarez, M. Fernandez‐ Montes Moraleda, and A. Kleinsorge (2013).  Cost and Business Comparisons of Renewable vs. Non‐Renewable Technologies. International Energy  Agency Renewable Energy Technology Deployment (IEA‐RETD), Utrecht; Madrid. 212 pp. Available  at: http://iea‐retd.org/wp‐content/uploads/2013/07/20130710‐RE‐COST‐FINAL‐REPORT.pdf.  Neelis M.L., M. Patel, D.J. Gielen, and K. Blok (2005). Modelling CO2 emissions from non‐energy use  with the non‐energy use emission accounting tables (NEAT) model, Resources, Conservation and  Recycling 45 226–250 pp. (DOI: 10.1016/j.resconrec.2005.05.003), (ISSN: 0921‐3449).  NRC (2010). Technologies and Approaches to Reducing the Fuel Consumption of Medium‐ and Heavy‐ Duty Vehicles. US National Research Council, Washington, D.C. 250 pp.  NRC (2013). Transitions to Alternative Vehicles and Fuels. National Academies Press, Washington,  D.C, 170 pp., (ISBN: 9780309268523). .  Pipatti R., C. Sharma, and M. Yamada (2006). Chapter 2 Waste Generation, Composition and  Management Data. Intergovernmental Panel on Climate Change (IPCC). . Available at:  http://www.ipcc‐nggip.iges.or.jp/public/2006gl/pdf/5_Volume5/V5_2_Ch2_Waste_Data.pdf.  Pipatti R., and Svardal, P. (2006). Chapter 3 Solid Waste Disposal. Intergovernmental Panel on  Climate Change (IPCC), Geneva. 40 pp. Available at: http://www.ipcc‐ nggip.iges.or.jp/public/2006gl/pdf/5_Volume5/V5_3_Ch3_SWDS.pdf.  45 of 46  Final Draft  Annex III  IPCC WGIII AR5       Rangel L.E., and F. Lévêque (2012). Revisiting the Cost Escalation Curse of Nuclear Power: New  Lessons from the French Experience. CERNA, MINES ParisTech, Paris, France. 26 pp. Available at:  http://hal‐ensmp.archives‐ouvertes.fr/hal‐00780566.  Sano F., K. Akimoto, and K. Wada (2013a). Impacts of different diffusion scenarios for mitigation  technology options and of model representations regarding renewables intermittency on  evaluations of CO2 emissions reductions, Climatic Change 1–12 pp. (DOI: 10.1007/s10584‐013‐0896‐ z), (ISSN: 0165‐0009, 1573‐1480).  Sano F., K. Wada, K. Akimoto, and J. Oda (2013b). Assessments of GHG emission reduction  scenarios of different levels and different short‐term pledges through macro‐ and sectoral  decomposition analyses, Technological Forecasting and Social Change (DOI:  10.1016/j.techfore.2013.11.002), (ISSN: 0040‐1625).  Sathaye J., W. Makundi, L. Dale, P. Chan, and K. Andrasko (2006). GHG mitigation potential, costs  and benefits in global forests: a dynamic partial equilibrium approach, The Energy Journal Special  Issue 127–162 pp. .  Schmidt T.S., R. Born, and M. Schneider (2012). Assessing the costs of photovoltaic and wind power  in six developing countries, Nature Climate Change 2 548–553 pp. (DOI: 10.1038/nclimate1490).  Smith P., D. Martino, Z. Cai, D. Gwary, H. Janzen, P. Kumar, B. McCarl, S. Ogle, F. O’Mara, C. Rice,  B. Scholes, O. Sirotenko, M. Howden, T. McAllister, G. Pan, V. Romanenkov, U. Schneider, S.  Towprayoon, M. Wattenbach, and J. Smith (2008). Greenhouse gas mitigation in agriculture,  Philosophical Transactions of the Royal Society B: Biological Sciences 363 789–813 pp. (DOI:  10.1098/rstb.2007.2184), (ISSN: 0962‐8436).  TIAX (2011). European Union Greenhouse Gas Reduction Potential for Heavy‐Duty Vehicles. National  Academy of Sciences, San Francisco, CA. 69 pp.  TOSCA (2011). Techno‐Economic Analysis of Aircraft. Technology Opportunities and Strategies  Towards Climate Friendly Transport, Cambridge, UK. 58 pp. Available at:  http://www.toscaproject.org/FinalReports/TOSCA_WP2_Aircraft.pdf.  UK CCC (2011). Costs of Low‐Carbon Generation Technologies. Global CCS Institute, London.  US DoE (2013). 2012 Wind Technologies Market Report. Lawrence Berkeley National Laboratory  (LBNL), Oakridge, TN. 80 pp. Available at:  http://www1.eere.energy.gov/wind/pdfs/2012_wind_technologies_market_report.pdf.  US EIA (2013). Updated Capital Cost Estimates for Utility Scale Electricity Generating Plants. US  Energy Information Administration (EIA), Washington DC. 201 pp. Available at:  http://www.eia.gov/forecasts/capitalcost/pdf/updated_capcost.pdf.  Versteeg P., and E.S. Rubin (2011). A technical and economic assessment of ammonia‐based post‐ combustion CO2 capture at coal‐fired power plants, International Journal of Greenhouse Gas Control  5 1596–1605 pp. (ISSN: 17505836).  Zhao H., A. Burke, and M. Miller (2013). Analysis of Class 8 truck technologies for their fuel savings  and economics, Transportation Research Part D: Transport and Environment 23 55–63 pp. (DOI:  10.1016/j.trd.2013.04.004), (ISSN: 1361‐9209).    46 of 46