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Enregistrement W4221113194 · doi:10.5194/egusphere-egu22-6867

Assessing Halogenated Greenhouse Gas Emissions from Regional Atmospheric Measurements

2022· preprint· en· W4221113194 sur OpenAlexaboutno aff
Dominique Rust, Ioannis Katharopoulos, Martin K. Vollmer, Stephan Henne, Lukas Emmenegger, Renato Zenobi, Stefan Reimann

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typepreprint
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueAtmospheric and Environmental Gas Dynamics
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésHalocarbonOzoneGreenhouse gasOzone layerOzone depletionChlorofluorocarbonEnvironmental chemistryEnvironmental scienceRadiative forcingAtmospheric sciencesChemistryAtmosphere (unit)Atmospheric chemistryTroposphereMeteorologyPhysicsOceanographyAerosol

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Human-made halocarbons contribute about 11 % of the anthropogenically caused radiative forcing by long-lived greenhouse gases. Moreover, chlorinated or brominated halocarbons cause stratospheric ozone depletion. Synthetic halocarbons are emitted to the atmosphere by a wide range of production or consumption-related activities, being used as foam blowing, cooling, or fire extinguishing agents for example. To derive observation-based estimates of halocarbon emissions so-called "top-down" inverse modeling methods have been developed. These methods rely on global atmospheric observations from long-term halocarbon measurement networks such as the Advanced Global Atmospheric Gases Experiment (AGAGE) and the National Oceanic and Atmospheric Administration (NOAA). However, to assess halocarbon emissions on a country to regional level and to complement national emission inventories by top-down methods, measurements are required, which capture regional pollution events. We present 18 months of continuous, high-frequency, high-precision halocarbon measurements from the Beromünster and Sottens tall towers (Swiss Plateau). Together, the two sites are sensitive to the most densely populated and industrialized region of Switzerland and parts of southeastern France. For analysis, hourly two-liter air samples were pre-concentrated at low temperatures (down to -165 oC), before the analytes were separated by gas chromatography and detected by quadrupole mass spectrometry (GC-MS). Based on the measured concentration records, we assessed Swiss emissions and source regions of 28 halocarbons, covering the halocarbons of the Montreal and Kyoto Protocols. This includes the banned chlorofluorocarbons (CFCs) and halons, the regulated hydrochlorofluorocarbons (HCFCs), hydrofluorocarbons (HFCs) and perfluorocarbons (PFCs), as well as the recently introduced unregulated hydrofluoroolefins (HFOs). The emissions were quantified using two independent top-down methods: a tracer ratio method and a Bayesian inversion based on regional atmospheric transport modeling. We found good agreement between our top-down results and the emissions reported in the Swiss national greenhouse gas inventory for the major HFCs, HFC-125 and HFC-32, for which we calculated emissions of 100 Mg yr-1 and 45 Mg yr-1, respectively. For HFC-134a, our calculated emissions of 280 Mg yr-1 hint at an overestimation of the Swiss national inventory. For the CFCs and HCFCs, we observed moderately elevated atmospheric concentrations with the corresponding emissions likely being related to the ongoing outgassing from existing banks. For the recently phased-in HFOs HFO-1234yf, HFO-1234ze(E), and HCFO-1233zd(E), we report the first national emission numbers, totaling to 56 Mg yr-1. In addition, we present the first quantitative atmospheric measurements of the newly marketed HFO-1336mzz(Z), belonging to the group of emerging unsaturated halocarbons, of which the future environmental impacts are yet unclear. To continue resolving the picture for Europe, another 6 months (December 2021 to May 2022) measurement campaign is currently being conducted in the Netherlands. The aim is to investigate local halocarbon emissions and locate regional emission sources with the above-described methods.

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 enseignants0,015
Score d'incertitude au seuil0,029

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 Opus0,046
Tête enseignante GPT0,263
Écart entre enseignants0,217 · 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

Citations0
Publié2022
Routes d'admission1
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