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Enregistrement W3004158120 · doi:10.5194/acp-21-4103-2021

Simulations of anthropogenic bromoform indicate high emissions at the coast of East Asia

2021· article· en· W3004158120 sur OpenAlexaff
Josefine Maas, Susann Tegtmeier, Yue Jia, Birgit Quack, Jonathan V. Durgadoo, Arne Biastoch

Notice bibliographique

RevueAtmospheric chemistry and physics · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineEarth and Planetary Sciences
ThématiqueAtmospheric chemistry and aerosols
Établissements canadiensUniversity of Saskatchewan
Organismes subventionnairesGEOMAR Helmholtz-Zentrum für Ozeanforschung KielChristian-Albrechts-Universität zu KielDeutsche Forschungsgemeinschaft
Mots-clésBromoformEnvironmental scienceAtmosphere (unit)Atmospheric sciencesClimatologyMeteorologyGeologyChemistryGeography

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Bromoform is the major by-product from chlorination of cooling water in coastal power plants. The number of power plants in East and Southeast Asian economies has increased rapidly, exceeding mean global growth. Bottom-up estimates of bromoform emissions based on few measurements appear to under-represent the industrial sources of bromoform from East Asia. Using oceanic Lagrangian analyses, we assess the amount of bromoform produced from power plant cooling-water treatment in East and Southeast Asia. The spread of bromoform is simulated as passive particles that are advected using the three-dimensional velocity fields over the years 2005/2006 from the high-resolution NEMO-ORCA0083 ocean general circulation model. Simulations are run for three scenarios with varying initial bromoform concentrations based on the range of bromoform measurements in cooling-water discharge. Comparing the modelled anthropogenic bromoform to in situ observations in the surface ocean and atmosphere, the two lower scenarios show the best agreement, suggesting initial bromoform concentrations in cooling water to be around 20–60 µg L −1 . Based on these two scenarios, the model produces elevated bromoform in coastal waters of East Asia with average concentrations of 23 and 68 pmol L −1 and maximum values in the Yellow Sea, Sea of Japan and East China Sea. The industrially produced bromoform is quickly emitted into the atmosphere with average air–sea flux of 3.1 and 9.1 nmolm-2h-1, respectively. Atmospheric abundances of anthropogenic bromoform are derived from simulations with the Lagrangian particle dispersion model FLEXPART based on ERA-Interim wind fields in 2016. In the marine boundary layer of East Asia, the FLEXPART simulations show mean anthropogenic bromoform mixing ratios of 0.4–1.3 ppt, which are 2–6 times larger compared to the climatological bromoform estimate. During boreal winter, the simulations show that some part of the anthropogenic bromoform is transported by the northeasterly winter monsoon towards the tropical regions, whereas during boreal summer anthropogenic bromoform is confined to the Northern Hemisphere subtropics. Convective events in the tropics entrain an additional 0.04–0.05 ppt of anthropogenic bromoform into the stratosphere, averaged over tropical Southeast Asia. In our simulations, only about 10 % of anthropogenic bromoform is outgassed from power plants located in the tropics south of 20 ∘ N, so that only a small fraction of the anthropogenic bromoform reaches the stratosphere. We conclude that bromoform from cooling-water treatment in East Asia is a significant source of atmospheric bromine and might be responsible for annual emissions of 100–300 Mmol of Br in this region. These anthropogenic bromoform sources from industrial water treatment might be a missing factor in global flux estimates of organic bromine. While the current emissions of industrial bromoform provide a significant contribution to regional tropospheric budgets, they provide only a minor contribution to the stratospheric bromine budget of 0.24–0.30 ppt of Br.

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)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,061
Score d'incertitude au seuil0,121

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0010,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,010
Tête enseignante GPT0,213
Écart entre enseignants0,203 · 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'étudeSimulation ou modélisation
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

Citations31
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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