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Enregistrement W2029884108 · doi:10.5572/kosae.2010.26.5.490

Emission Characteristics of HFC-23 (CHF<sub>3</sub>)/HCFC-22 (CHClF<sub>2</sub>) between Different Air Masses in Northeastern Asia

2010· article· en· W2029884108 sur OpenAlexaboutno aff
Shanlan Li, Joo-Il Kim, Kyung‐Ryul Kim, Jens Mühle

Notice bibliographique

RevueJournal of Korean Society for Atmospheric Environment · 2010
Typearticle
Langueen
DomaineEarth and Planetary Sciences
ThématiqueAtmospheric Ozone and Climate
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésAtmospheric sciencesEnvironmental scienceMaterials scienceMeteorologyAnalytical Chemistry (journal)ClimatologyEnvironmental chemistryGeographyChemistryPhysicsGeology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

HCFC-22 (chlorodifluoromethane, <TEX>$CHClF_2$</TEX>), one of the major components in various refrigeration, is emitted mostly from developing countries, as its consumption is not limited until 2013 by the Montreal Protocol. In addition, HFC-23 (trifluoromethane, <TEX>$CHF_3$</TEX>), a by-product in the manufacture of HCFC-22, is also a powerful greenhouse gas. Here, we discuss the regional emission characteristics of these compounds based on high-frequency in-situ measurements using the "Medusa" GC-MS system. HCFC-22 and HFC-23 baseline concentrations measured at Gosan (Jeju Island, Korea) from November 2007 to December 2008 increased by 1.8 ppt/yr and 0.6 ppt/yr, respectively. Pollution events of these compounds were observed, very frequently (e.g., ~2~3 times) at Gosan than baseline levels. All the measurement data were divided into four groups by simultaneously considering the ratio (HFC-23/HCFC-22) and concentration (HCFC-22) at Trinidad Head (TH, California, USA). The residence time of trajectories were then analyzed in each of the four groups. The results exhibited the existence of a strong correlation with air mass origin for each group: 1) Air masses originating from Siberia in the north and from the Pacific in the south had ratios of 0.08~0.12 and concentrations of 196.9~254.3 ppt which is highly comparable to background air at TH. 2) Air masses passing over the Southern China exhibited similar ratios but higher HCFC-22 concentrations. 3) Air masses passing over the Northern China had ratios of 0.12~0.21. 4) Air masses passing over Korea and/or Japan had ratios of 0.01~0.08. Our results suggest that the HFC-23/HCFC-22 ratio can be used as a good indicator for the assessment of the pollution with Chinese origin. We also confirmed differences in air masses traveling over Northern and Southern China, most likely due to differences in air mass travelling speed over these regions before arriving at Gosan. This signature may be treated as one of the critical components in identifying the emission sources from different parts of China.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,131
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,007
Tête enseignante GPT0,196
Écart entre enseignants0,189 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations2
Publié2010
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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