Criteria, Greenhouse Gas, and Hazardous Air Pollutant Emissions Factors from Residential Cordwood and Pellet Stoves Using an Integrated Duty Cycle Test Protocol
Notice bibliographique
Résumé
High Resolution Image Download MS PowerPoint Slide Air pollution from residential wood heating (RWH) presents challenges at the intersection of climate and public health. With a revised National Ambient Air Quality Standard (NAAQS, at 9 μg/m 3 ) for particulate matter (PM) in the United States (U.S.), the Environmental Protection Agency (EPA) will likely classify new non-attainment areas due primarily to emissions from RWH. Agencies will use emissions factors (EFs) to develop attainment strategies. Many will rely on EPA modeling platforms based on data from the National Emissions Inventory (NEI). The NEI uses RWH EFs based on data from mid-1990’s in-situ studies and a speciation profile from a 2001 study of fireplace emissions. The NEI does not include greenhouse gas (GHG) emissions for this sector, which plays a key role when assessing climate reduction strategies for the buildings sector. Here, we tested seven wood stoves to determine EFs, representing various vintages and control technologies, using a novel test method that reflects in-use operational settings called the Integrated Duty Cycle. The study measured multiple pollutants concurrently: criteria pollutants (particulate matter [PM], CO, and NOx), nonmethane total hydrocarbons (NMTHCs), GHGs, black carbon (eBC), brown carbon (BrC), and multiple hazardous air pollutants (HAPs). We found no significant difference in PM EFs between uncertified and non-catalytic stove technologies. RWH EF results from this study exceeded 2020 NEI RWH EFs for NMTHC and multiple HAPs. Applying our study’s EFs to the 2020 NEI suggests that RWH, compared to all other sources, ranks as the 2nd largest source category of formaldehyde; the 3rd largest of benzene, 1,3-butadiene, and acrolein; and the 4th largest of Pb emissions. RWH also emits more methane compared to natural gas or oil residential heating, raising questions about substitution of wood as a climate neutral heating fuel. However, compared to uncertified stoves, pellet stove EFs (except toxic metals) were significantly lower ( p < 0.01). In summary, RWH appears to be an underestimated source of PM (non-catalytic technology), methane, NMTHC, toxic metals, and other HAPs, which has important implications for climate and public health policy in the U.S. and globally.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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.
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 ».