Regional Water Implications of Reducing Oil Imports with Liquid Transportation Fuel Alternatives in the United States
Notice bibliographique
Résumé
The Renewable Fuel Standard (RFS) is among the cornerstone policies created to increase U.S. energy independence by using biofuels. Although greenhouse gas emissions have played a role in shaping the RFS, water implications are less understood. We demonstrate a spatial, life cycle approach to estimate water consumption of transportation fuel scenarios, including a comparison to current water withdrawals and drought incidence by state. The water consumption and land footprint of six scenarios are compared to the RFS, including shale oil, coal-to-liquids, shale gas-to-liquids, corn ethanol, and cellulosic ethanol from switchgrass. The corn scenario is the most water and land intense option and is weighted toward drought-prone states. Fossil options and cellulosic ethanol require significantly less water and are weighted toward less drought-prone states. Coal-to-liquids is an exception, where water consumption is partially weighted toward drought-prone states. Results suggest that there may be considerable water and land impacts associated with meeting energy security goals through using only biofuels. Ultimately, water and land requirements may constrain energy security goals without careful planning, indicating that there is a need to better balance trade-offs. Our approach provides policymakers with a method to integrate federal policies with regional planning over various temporal and spatial scales.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,005 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».