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Enregistrement W2916784583 · doi:10.5194/acp-2018-1287

Atmospheric observations and emission estimates of ozone-depleting chlorocarbons from India

2019· article· en· W2916784583 sur OpenAlexaboutno aff
Daniel Say, Anita L. Ganesan, Mark F. Lunt, Matthew Rigby, Simon O’Doherty, C. M. Harth, Alistair J. Manning, Paul B. Krummel, Stéphane Bauguitte

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typearticle
Langueen
DomaineEarth and Planetary Sciences
ThématiqueAtmospheric chemistry and aerosols
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesNatural Environment Research Council
Mots-clésOzoneEnvironmental sciencePopulationStratosphereDichloromethaneChloroformChemistryAtmospheric sciencesMeteorologyGeographyPhysics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract. While the Montreal Protocol has been successful in reducing emissions of many long-lived ozone-depleting substances, growth in the global emission rates of unregulated very short-lived substances (VSLS) poses a potential threat to the recovery of the ozone layer. The sources of these VSLS are not well-constrained, with major source regions poorly monitored by existing measurement networks. Given India's rapidly growing economy, its emissions of both regulated chlorocarbons and unregulated VSLS chlorocarbons are suspected to have global significance. Furthermore, VSLS from the Asian monsoon regions have a greater impact on ozone-depletion than those emitted elsewhere due to the ability of monsoon systems to rapidly transport pollutants to the lower stratosphere. Previous atmospheric measurements of chlorocarbons from the Indian sub-continent are scarce. Here we present a new set of observations, derived from flask samples collected during a 2-month aircraft campaign in India and use these measurements to infer India's chlorocarbon emissions. We show that emissions of carbon tetrachloride from northern and central India (2.3 (1.5–3.4) Gg yr−1), are likely due to inadvertent production and release during the manufacture of chloromethanes (specifically dichloromethane and chloroform) and account for approximately 7 % of the global total. Emissions of methyl chloroform from the same region were estimated to be 0.07 (0.04–0.10) Gg yr−1 which account for less than 5 % of remaining global emissions. We used a population scaling to estimate India's emissions of the very short-lived chlorocarbons dichloromethane, perchloroethene and chloroform, which were estimated to be 69.2 (55.8–82.9) Gg yr−1, 2.9 (2.5–3.3) Gg yr−1 and 25.7 (21.6–29.9) Gg yr−1 respectively. In the case of dichloromethane, our estimate is consistent with a 3-fold increase in emissions since the last estimate derived from atmospheric data in 2008.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
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 enseignants0,043
Score d'incertitude au seuil0,085

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
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)0,0010,000

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 Opus0,011
Tête enseignante GPT0,194
Écart entre enseignants0,183 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
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

Citations3
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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