Satellite-derived local air pollution impacts of the household ‘coal-to-clean energy’ program in Beijing
Notice bibliographique
Résumé
Background: In 2015 Beijing started a coal-to-clean energy program that banned coal stoves and subsidized electric- or gas-powered heaters and electricity costs in thousands of peri-urban villages. Our objective was to estimate the effect of this program on satellite-derived PM₂.₅. Method: We geolocated villages in Beijing and assigned participation status in the program between 2015 and 2018. Average monthly outdoor PM₂.₅ data at a spatial resolution of 0.01°x0.01° grid cell were obtained for heating months (Dec-Feb) from Dec. 2014 to Dec. 2018. We estimated the number of households in each grid cell participating in the program ('treated’) for each study month. We used a Bayesian spatiotemporal model to estimate the local effect of household participation in the program on satellite-derived PM₂.₅, adjusting for meteorological conditions (temperature/RH, precipitation, and wind vectors), elevation, imperious surface, presence of villages, and eligibility to participate in the program. We assessed linearity using linear splines. Results: In the 1768 grid cells with at least one village participating in the program by the end of 2018 (out of 17353 grid cells total), the number of treated households ranged from 1-5290 (median: 155). We observed a small but consistent effect of participating in the coal-to-clean energy program on decreases in local PM₂.₅ whereby for every 10 households treated there was an accompanying 0.03μg/m³ decrease [95%CI:-0.04,-0.02] in grid-cell PM₂.₅ up to 155 households. There was no effect of treatment on PM₂.₅ in grid cells with over 155 treated households. Conclusion: In less-populated areas, we observed modest reductions in satellite-derived outdoor PM₂.₅ at the grid cell level in Beijing after participation in the program. The lack of effect in areas with households is likely due to the presence of other sources of local outdoor PM₂.₅ that masks any PM₂.₅ benefit of the program. Keywords: Outdoor air pollution; residential coal burning
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 tête enseignante, 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 ».