Quantifying Health Benefits of Coal Power Plant Phase-Out in Canada and the U.S.: An Adjoint Sensitivity Analysis
Notice bibliographique
Résumé
We estimate monetized health benefits of phasing out the coal-fired power plants in Ontario and Alberta as well as in the US. We quantify these health impacts by accounting for reduced mortality due to chronic exposure to NO2 (In Canada) and PM2.5 (In Canada and the US).We apply the US EPA’s Community Multi-Scale Air Quality (CMAQ-5.0) model and its adjoint to quantify the marginal benefits (MB) of NOx and PM2.5 emissions. The adjoint model traces mortality counts back to emissions for each single source location and time. The backward simulations of the model rely on non-linear concentration-response (C-R) functions of single (PM2.5) and three-pollutant (PM2.5, NO2 and O3) epidemiologic models. The simulations are done over a nested 12 km and 36 km domain, covering North America and for July 2010.Our preliminary results show health benefits for specific plants in Ontario and Alberta are between C$ 30k-310k/ton of PM2.5 and $30-270k/ton of NOx. These values range between $30k-580k/ton of PM2.5 for plants in the US. Retrospective analysis of coal phase-out in Ontario suggests benefits of $3.1 billion/yr, while societal benefits of the proposed phase-out in Alberta is approximated at $2.4 billion/yr.We find significant benefits from coal phase-out in both Ontario and Alberta, and even larger benefits in the US. For Ontario, our results suggest that most of the health benefits from Ontario coal phase-out materializes in the province, whereas Alberta phase-out entails larger out-of-province benefits.
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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 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| 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 ».