Notice bibliographique
Résumé
HCFC-22 (chlorodifluoromethane, CHClF₂), 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, CHF₃), 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.
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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 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,045 | 0,011 |
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.
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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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».