Improving NO<sub><i>x</i></sub> Cap-and-Trade System with Adjoint-Based Emission Exchange Rates
Notice bibliographique
Résumé
Cap-and-trade programs have proven to be effective instruments for achieving environmental goals while incurring minimum cost. The nature of the pollutant, however, affects the design of these programs. NO(x), an ozone precursor, is a nonuniformly mixed pollutant with a short atmospheric lifetime. NO(x) cap-and-trade programs in the U.S. are successful in reducing total NO(x) emissions but may result in suboptimal environmental performance because location-specific ozone formation potentials are neglected. In this paper, the current NO(x) cap-and-trade system is contrasted to a hypothetical NO(x) trading policy with sensitivity-based exchange rates. Location-specific exchange rates, calculated through adjoint sensitivity analysis, are combined with constrained optimization for prediction of NO(x) emissions trading behavior and post-trade ozone concentrations. The current and proposed policies are examined in a case study for 218 coal-fired power plants that participated in the NO(x) Budget Trading Program in 2007. We find that better environmental performance at negligibly higher system-wide abatement cost can be achieved through inclusion of emission exchange rates. Exposure-based exchange rates result in better environmental performance than those based on concentrations.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».