tyska förutsägelser för 2030
Läs 25 förutsägelser om Tyskland 2030, ett år som kommer att se detta land uppleva betydande förändringar i sin politik, ekonomi, teknik, kultur och miljö. Det är din framtid, upptäck vad du går för.
Quantumrun Framsyn förberedde denna lista; A trendintelligens konsultföretag som använder strategisk framsynthet för att hjälpa företag att utvecklas från framtiden trender inom framsyn. Detta är bara en av många möjliga framtider som samhället kan uppleva.
Förutsägelser om internationella relationer för Tyskland 2030
Förutsägelser om internationella relationer som kommer att påverka Tyskland 2030 inkluderar:
Politiska förutsägelser för Tyskland 2030
Politikrelaterade förutsägelser som kommer att påverka Tyskland 2030 inkluderar:
Regeringens förutsägelser för Tyskland 2030
Regeringsrelaterade prognoser för att påverka Tyskland 2030 inkluderar:
Ekonomiförutsägelser för Tyskland 2030
Ekonomirelaterade förutsägelser som kommer att påverka Tyskland 2030 inkluderar:
Teknikförutsägelser för Tyskland 2030
Teknikrelaterade förutsägelser som kommer att påverka Tyskland 2030 inkluderar:
- Tyskland når sitt mål att generera 65 % av sin energi från förnybara källor. Sannolikhet: 60 %1
- Kapaciteten för havsbaserade vindkraftverk höjs till 17 GW vardera från en tidigare maxgräns på 15 GW. Sannolikhet: 50 %1
- Tyskland når 1 miljon laddstationer för användning av elfordon. Sannolikhet: 70 %1
- Sedan 2020 har övergången till elfordon kostat 410,000 80 tyska jobb inom fordonsindustrin och relaterade industrier. Sannolikhet: XNUMX %1
- I år kommer Tyskland att generera cirka 90 TWh solkraft. Sannolikhet: 75 %1
Kulturförutsägelser för Tyskland 2030
Kulturrelaterade förutsägelser som kommer att påverka Tyskland 2030 inkluderar:
Försvarsprognoser för 2030
Försvarsrelaterade förutsägelser som kommer att påverka Tyskland 2030 inkluderar:
Infrastrukturprognoser för Tyskland 2030
Infrastrukturrelaterade förutsägelser som kommer att påverka Tyskland 2030 inkluderar:
- Tyskland har en elektrolysatorkapacitet på 5 gigawatt som producerar 14 terawattimmar grönt väte, vilket ger 15 % av det totala vätgas som förbrukas i landet. Sannolikhet: 60 procent1
- Kolneutralt blått väte används främst inom industri och transport, och statligt stöd till sektorn överstiger 9.7 miljarder USD. Sannolikhet: 60 procent1
- Tyskland, Belgien, Danmark och Nederländerna producerar tillsammans 65 gigawatt vindkraft till havs. Sannolikhet: 60 procent1
- Vindsektorn till havs genererar 30 gigawatt energi, vilket ger upp till 10 gigawatt extra kapacitet årligen sedan 2023. Sannolikhet: 60 procent1
- Tyskland täcker cirka 20 % av sitt behov av koldioxidfri produktion av vätgas med nya vindkraftsparker till havs. Sannolikhet: 2 %1
Miljöprognoser för Tyskland 2030
Miljörelaterade förutsägelser som kommer att påverka Tyskland 2030 inkluderar:
- Kolanvändningen fasas ut, 80 % av elen kommer från förnybar energi och 15 miljoner elbilar finns på tyska vägar. Sannolikhet: 50 procent1
- Tysklands bilsektor kommer att halvera koldioxidutsläppen från fordon jämfört med 2018 års normer. Sannolikhet: 25 %1
- Tyskland klarar inte sitt europeiska mål att minska utsläppen av växthusgaser med 55 % under 1990 års nivåer. Sannolikhet: 80 %1
- Andelen kolkraft i den totala tyska energimixen minskar till 9.3 % i år, jämfört med 22.1 % 2017. Sannolikhet: 75 %1
- Förnybar energi som inte är vattenkraft, särskilt vindkraft till havs, kommer att dominera Tysklands kraftsektor.Länk
Vetenskapsförutsägelser för Tyskland 2030
Vetenskapsrelaterade förutsägelser som kommer att påverka Tyskland 2030 inkluderar:
Hälsoprognoser för Tyskland 2030
Hälsorelaterade förutsägelser som kommer att påverka Tyskland 2030 inkluderar:
Fler prognoser från 2030
Läs de bästa globala förutsägelserna från 2030 - Klicka här
Nästa planerade uppdatering för denna resurssida
7 januari 2022. Senast uppdaterad 7 januari 2020.
Förslag?
Föreslå en korrigering för att förbättra innehållet på denna sida.
Också, tipsa oss om alla framtida ämnen eller trender som du vill att vi ska ta upp.
COUNTRY förutsägelser
