Policy Considerations for Zero-Emission Vehicle Infrastructure Incentives: Case Study in Canada
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Notice bibliographique
Résumé
Transportation accounts for more than 20% of the total Greenouse Gas (GHG) emissions in Canada. Switching from fossil fuels to more environmentally friendly energy sources and to Zero-Emission Vehicles (ZEVs) is a promising option for future transportation but well to wheel emission and charging/refuelling patterns must also be considered. This paper investigates the barriers to and opportunities for electric charging and hydrogen refueling infrastructure incentives in Ontario, Canada and estimates the number of Internal Combustion Engine Vehicles (ICEVs) that would be offset by infrastructure incentives. The paper also assesses the potential of electric and hybrid-electric powertrains to enable GHG reductions, explores the impact of the electricity supply mix for supporting zero-emission vehicles in different scenarios and studies the effect of the utility factor for PHEVs in Ontario. The authors compare the use of electric vehicle charging infrastructures and hydrogen refueling stations regarding overall GHG emission reductions for an infrastructure incentive funded by a 20-million-dollar government grant. The results suggest that this incentive can provide infrastructure that can offset around 9000 ICEVs vehicles using electricity charging infrastructure and 4000–8700 when using hydrogen refuelling stations. Having appropriate limitations and policy considerations for the potential 1.7 million electric-based vehicles that may be in use by 2024 in Ontario would result in 5–7 million tonne GHG avoidances in different scenarios, equivalent to the removal of 1–1.5 million ICEVs from the road.
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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 | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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.
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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 découle