Diminishing Returns or Compounding Benefits of Air Pollution Control? The Case of NO<sub><i>x</i></sub> and Ozone
Notice bibliographique
Résumé
UNLABELLED: A common measure used in air quality benefit-cost assessment is marginal benefit (MB), or the monetized societal benefit of reducing 1 ton of emissions. Traditional depictions of MB for criteria air pollutants are such that each additional ton of emission reduction incurs less benefit than the previous ton. Using adjoint sensitivity analysis in a state-of-the-art air quality model, we estimate MBs for NOx emitted from mobile and point sources, characterized based on the estimated ozone-related premature mortality in the U.S. POPULATION: Our findings indicate that nation-wide emission reductions in the U.S. significantly increase NOx MBs for all sources, without exception. We estimate that MBs for NOx emitted from mobile sources increase by 1.5 and 2.5 times, on average, for 40% and 80% reductions in anthropogenic emissions across the U.S. Our results indicate a strictly concave damage function and compounding benefits of progressively lower levels of NOx emissions, providing economic incentive for higher levels of abatement than were previously advisible. These findings suggest that the traditional perception of a convex damage function and decreasing MB with abatement may not hold true for secondary pollutants such as O3.
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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 | 0,003 | 0,018 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,003 |
| Communication savante | 0,001 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 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 ».