Premature deaths attributed to source-specific BC emissions in six urban US regions
Notice bibliographique
Résumé
Recent studies have shown that exposure to particulate black carbon (BC) has significant adverse health effects and may be more detrimental to human health than exposure to PM2.5 as a whole. Mobile source BC emission controls, mostly on diesel-burning vehicles, have successfully decreased mobile source BC emissions to less than half of what they were 30 years ago. Quantification of the benefits of previous emissions controls conveys the value of these regulatory actions and provides a method by which future control alternatives could be evaluated. In this study we use the adjoint of the Community Multiscale Air Quality (CMAQ) model to estimate highly-resolved spatial distributions of benefits related to emission reductions for six urban regions within the continental US. Emissions from outside each of the six chosen regions account for between 7% and 27% of the premature deaths attributed to exposure to BC within the region. While we estimate that nonroad mobile and onroad diesel emissions account for the largest number of premature deaths attributable to exposure to BC, onroad gasoline is shown to have more than double the benefit per unit emission relative to that of nonroad mobile and onroad diesel. Within the region encompassing New York City and Philadelphia, reductions in emissions from large industrial combustion sources that are not classified as EGUs (i.e., non-EGU) are estimated to have up to triple the benefits per unit emission relative to reductions to onroad diesel sectors, and provide similar benefits per unit emission to that of onroad gasoline emissions in the region. While onroad mobile emissions have been decreasing in the past 30 years and a majority of vehicle emission controls that regulate PM focus on diesel emissions, our analysis shows the most efficient target for stricter controls is actually onroad gasoline emissions.
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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 | 0,002 | 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 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,006 |
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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».