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Enregistrement W2064799205 · doi:10.5194/acp-13-6139-2013

Impact of a future H <sub>2</sub> -based road transportation sector on the composition and chemistry of the atmosphere – Part 2: Stratospheric ozone

2013· article· en· W2064799205 sur OpenAlexaboutno aff
Dingbao Wang, Wenxiao Jia, S. C. Olsen, Donald J. Wuebbles, Manvendra K. Dubey, Angus Rockett

Notice bibliographique

RevueAtmospheric chemistry and physics · 2013
Typearticle
Langueen
DomaineEarth and Planetary Sciences
ThématiqueAtmospheric Ozone and Climate
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesLos Alamos National LaboratoryUniversity of Illinois at Urbana-ChampaignU.S. Department of Energy
Mots-clésEnvironmental scienceOzoneClimate changeOzone layerCombustionAtmospheric sciencesMeteorologyChemistryPhysics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract. The prospective future adoption of molecular hydrogen (H2) to power the road transportation sector could greatly improve tropospheric air quality but also raises the question of whether the adoption would have adverse effects on the stratospheric ozone. The possibility of undesirable impacts must be fully evaluated to guide future policy decisions. Here we evaluate the possible impact of a future (2050) H2-based road transportation sector on stratospheric composition and chemistry, especially on the stratospheric ozone, with the MOZART (Model for OZone And Related chemical Tracers) model. Since future growth is highly uncertain, we evaluate the impact of two world evolution scenarios, one based on an IPCC (Intergovernmental Panel on Climate Change) high-emitting scenario (A1FI) and the other on an IPCC low-emitting scenario (B1), as well as two technological options: H2 fuel cells and H2 internal combustion engines. We assume a H2 leakage rate of 2.5% and a complete market penetration of H2 vehicles in 2050. The model simulations show that a H2-based road transportation sector would reduce stratospheric ozone concentrations as a result of perturbed catalytic ozone destruction cycles. The magnitude of the impact depends on which growth scenario evolves and which H2 technology option is applied. For the evolution growth scenario, stratospheric ozone decreases more in the H2 fuel cell scenarios than in the H2 internal combustion engine scenarios because of the NOx emissions in the latter case. If the same technological option is applied, the impact is larger in the A1FI emission scenario. The largest impact, a 0.54% decrease in annual average global mean stratospheric column ozone, is found with a H2 fuel cell type road transportation sector in the A1FI scenario; whereas the smallest impact, a 0.04% increase in stratospheric ozone, is found with applications of H2 internal combustion engine vehicles in the B1 scenario. The impacts of the other two scenarios fall between the above two boundary scenarios. However, the magnitude of these changes is much smaller than the increases in 2050 stratospheric ozone projected, as stratospheric ozone is expected to recover due to the limits in ozone depleting substance emissions imposed in the Montreal Protocol.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
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 enseignants0,403
Score d'incertitude au seuil0,998

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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 Opus0,005
Tête enseignante GPT0,182
Écart entre enseignants0,176 · 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

Citations24
Publié2013
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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