Global emissions of refrigerants HCFC-22 and HFC-134a: Unforeseen seasonal contributions
Notice bibliographique
Résumé
HCFC-22 (CHClF2) and HFC-134a (CH2FCF3) are two major gases currently used worldwide in domestic and commercial refrigeration and air conditioning. HCFC-22 contributes to stratospheric ozone depletion, and both species are potent greenhouse gases. In this work, we study in situ observations of HCFC-22 and HFC-134a taken from research aircraft over the Pacific Ocean in a 3-y span [HIaper-Pole-to-Pole Observations (HIPPO) 2009-2011] and combine these data with long-term ground observations from global surface sites [National Oceanic and Atmospheric Administration (NOAA) and Advanced Global Atmospheric Gases Experiment (AGAGE) networks]. We find the global annual emissions of HCFC-22 and HFC-134a have increased substantially over the past two decades. Emissions of HFC-134a are consistently higher compared with the United Nations Framework Convention on Climate Change (UNFCCC) inventory since 2000, by 60% more in recent years (2009-2012). Apart from these decadal emission constraints, we also quantify recent seasonal emission patterns showing that summertime emissions of HCFC-22 and HFC-134a are two to three times higher than wintertime emissions. This unforeseen large seasonal variation indicates that unaccounted mechanisms controlling refrigerant gas emissions are missing in the existing inventory estimates. Possible mechanisms enhancing refrigerant losses in summer are (i) higher vapor pressure in the sealed compartment of the system at summer high temperatures and (ii) more frequent use and service of refrigerators and air conditioners in summer months. Our results suggest that engineering (e.g., better temperature/vibration-resistant system sealing and new system design of more compact/efficient components) and regulatory (e.g., reinforcing system service regulations) steps to improve containment of these gases from working devices could effectively reduce their release to the atmosphere.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».