Alors que les décideurs politiques cherchent à réduire le dioxyde de carbone et d'autres polluants en augmentant les énergies renouvelables, améliorer l'efficacité énergétique ou électrifier les transports, une question clé se pose :quelles interventions offrent les plus grands avantages pour éviter les effets négatifs sur la santé de la pollution de l'air ?

Pour répondre à cette question, il est important de comprendre quelle quantité de pollution est émise à différents moments par les centrales électriques du système électrique. La quantité de pollution produite par unité d'énergie sur le réseau électrique est mesurée par ce que l'on appelle l'intensité des émissions. Traditionnellement, les décideurs politiques et les modélisateurs énergétiques ont utilisé les intensités d'émissions moyennes annuelles (moyennes de toutes les centrales électriques sur une année entière) pour estimer les émissions évitées par une intervention du système électrique. Cependant, cela passe à côté du fait que de nombreuses interventions n'affectent qu'un certain ensemble de centrales électriques, et que ces effets peuvent varier selon l'heure de la journée ou de l'année.

En utilisant les émissions marginales qui sont collectées sur une base horaire et tiennent compte de l'emplacement, les décideurs politiques peuvent être en mesure de glaner des informations importantes qui seraient autrement manquées, selon de nouvelles recherches. Cette approche peut aider les décideurs à mieux comprendre les impacts des différentes politiques et options d'investissement.

Émissions moyennes par rapport aux émissions marginales :une différence importante

Les scientifiques ont testé la différence entre les émissions moyennes et marginales en analysant l'électricité de PJM, le plus grand marché de gros de l'électricité aux États-Unis. PJM produit environ 800 térawattheures d'électricité par an - assez pour alimenter un cinquième des États-Unis - et contribue à environ 20 % des émissions du secteur électrique américain. Leurs découvertes, Publié dans Sciences et technologies de l'environnement , montrent qu'ignorer la différence entre les émissions marginales et moyennes peut conduire à de grandes erreurs lors de l'estimation des émissions évitées par les interventions, ainsi que de la santé associée, dommages causés à l'environnement et au changement climatique.

Les chercheurs montrent que pour certaines interventions, l'utilisation des intensités d'émissions moyennes PJM peut sous-estimer les dommages évités de près de 50 % par rapport aux intensités marginales qui représentent les centrales électriques réellement affectées. En d'autres termes, l'utilisation de valeurs moyennes peut amener un décideur à penser qu'une intervention n'est que moitié moins efficace qu'elle ne l'est réellement, compromettant potentiellement sa mise en œuvre malgré ses avantages considérables.

Alors que les autorités ont historiquement utilisé les intensités d'émissions moyennes pour calculer la pollution dans le secteur de l'électricité, dans certains cas, cela a conduit à une estimation erronée des impacts par rapport à une approche des émissions marginales, a déclaré Inês Azevedo, co-auteur de l'étude, professeur agrégé au Département d'ingénierie des ressources énergétiques de la Stanford's School of Earth, Sciences de l'énergie et de l'environnement (Stanford Earth).

Les chercheurs soulignent également l'importance d'utiliser des estimations à jour de l'intensité des émissions. Dans leur papier, ils montrent que l'utilisation d'estimations dépassées d'un an seulement peut surestimer les dommages évités de 25 à 35 pour cent.

« Le réseau électrique évolue rapidement, mais les données sur l'intensité des émissions sont souvent publiées avec un décalage important, " dit Priya Donti, un doctorat étudiant à l'Université Carnegie Mellon et co-auteur de l'étude. "Notre étude démontre l'importance de mettre à jour fréquemment ces données."

Améliorer les politiques

« L'Université de Boston a utilisé certains de nos travaux antérieurs sur les émissions marginales pour décider où se procurer de l'énergie renouvelable, en modélisant dans quelle mesure différents achats réduiraient les émissions, " dit Azevedo, en référence au Plan d'action climat de l'établissement. "Il est intéressant de se demander si d'autres décideurs pourraient commencer à utiliser les mêmes types d'outils pour éclairer les plans d'action climatique aux niveaux des villes et des États."

Ces types d'outils peuvent aider les décideurs à comprendre les impacts des différentes politiques et options d'investissement, dit Donti. "Nous voulons les aider à concevoir des interventions qui offrent les plus grands avantages lorsqu'il s'agit de lutter contre le changement climatique et d'améliorer la santé humaine."

Azevedo est également Senior Fellow au Stanford Woods Institute for the Environment. J. Zico Kolter de l'Université Carnegie Mellon est co-auteur de l'étude. La recherche a été soutenue par le Center for Climate and Energy Decision Making (CEDM) dans le cadre d'un accord entre l'Université Carnegie Mellon et la National Science Foundation. L'étude a également été financée par le programme de bourses de recherche d'études supérieures de la National Science Foundation et la bourse d'études supérieures en sciences informatiques du ministère de l'Énergie.