Multijurisdictional Status Review of Low Carbon Fuel Standards, 2010–2020 Q2: California, Oregon, and British Columbia
Notice bibliographique
Résumé
California and British Columbia transportation fuel carbon intensity (CI) standards have been in effect since 2011, and Oregon’s since 2016. Total transport energy consumption under the programs was over 23 billion gasoline gallon equivalents (gge) in 2019.By 2019, the transport energy share from lower-carbon alternative fuels rose under each program to about 11%, 8%, and 7% in California, Oregon, and British Columbia, respectively.Each program met its CI targets and accumulated a bank of credits, which represent greenhouse gas (GHG) emission savings beyond the annual target. Credits cover program deficits assessed for emissions above target levels and can be applied towards future compliance. California and British Columbia drew down their credit banks each year since 2017; Oregon’s credit bank grew since the 2016 program start.Program credit prices in 2020 averaged $200/metric ton (MT), $132/MT, and $192/MT (all $USD) in California, Oregon, and British Columbia, respectively.In California, growth of cost-effective diesel substitutes led to over-compliance with the diesel pool standard (a 25% CI reduction for California in 2020), more than offsetting under-compliance in the gasoline pool (a 3% CI reduction there). The same is true in Oregon and British Columbia to a lesser extent.Renewable diesel (RD) generated a notable share of compliance credits in each jurisdiction, despite zero or near-zero volumes when the programs began. In 2019, RD accounted for more than 16% by volume of the liquid diesel pool in California and approximately 30% of alternative fuel energy and credits in British Columbia. RD was first credited in Oregon in 2019.Biomass-based diesel from used cooking oil grew rapidly; 2019 consumption increased by at least 70% over previous year in all three programs.Low-CI rated electricity (i.e., below the state grid average) accounted for approximately 4% of all credits in California beginning in 2019, after indirect accounting mechanisms that avoid the need for physical traceability became available. Oregon expanded its low-CI value electricity options in 2021 in a similar fashion to California.California’s is the only program to track and penalize increasing CI of petroleum fuels. Additional deficits accrued in 2020, totaling 192,000 – 2.6% of the total – through Q2.All three programs continue to adopt amendments, including extending targets and program durations (20% CI reduction by 2030 for all); opt-in credits for alternative jet fuel (California and Oregon); use of advanced crediting for electric vehicle (EV) charging (California and Oregon); an EV rebate program funded by residential charging credit revenue (California); infrastructure capacity crediting for zero emission vehicle (ZEV) fueling (California); third-party verification (California and Oregon), and carbon capture and sequestration protocol (California).o Washington state passed legislation adopting a Clean Fuel Standard to take effect in 2023.An online visualization tool and data repository, available athttps://asmith.ucdavis.edu/data/LCFS, includes much of the data used in this report.
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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 | 0,006 | 0,015 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,012 | 0,015 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,004 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,015 | 0,003 |
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 ».