CFC-11 measurements in China, Nepal, Pakistan, Saudi Arabia and South Korea (1998–2018): Urban, landfill fire and garbage burning sources
Notice bibliographique
Résumé
Environmental context The production and consumption of chlorofluorocarbons (CFCs) is regulated under the Montreal Protocol and its amendments, due to their role in stratospheric ozone depletion. Global atmospheric levels of CFC-11 did not decline as rapidly as expected during 2012–2018, in large part due to emissions from eastern China. In order to further clarify global CFC-11 emissions, this work provides a rare set CFC-11 measurements from understudied countries and sources throughout Asia (1998–2018). Abstract Trichlorofluoromethane (CFC-11) is an ozone-depleting substance whose production and consumption are regulated under the Montreal Protocol. Global atmospheric CFC-11 levels declined less quickly than expected during 2012–2018, largely because of ongoing emissions from eastern Asia. Satellite measurements suggest additional CFC-11 hotspots in the Arabian Peninsula and north India/Nepal. Here we present CFC-11 levels measured in dozens of Asian cities during 1998–2018, including China and Pakistan before the 2010 phaseout of CFC-11, and China, Nepal, Pakistan, Saudi Arabia and South Korea after the phaseout. Surface measurements of CFCs in Nepal, Pakistan and Saudi Arabia are very rare, and these surveys provide important observational constraints from understudied regions. During pre-phaseout campaigns, higher CFC-11 levels were measured in Beijing than Karachi, despite much higher overall volatile organic compound (VOC) levels in Karachi. During post-phaseout campaigns, average CFC-11 levels were higher in inland Shandong Province and Seoul (1.11–1.23× background) than in western Saudi Arabia, Lahore and Kathmandu (1.02–1.11× background), despite higher levels of other VOCs in the latter regions. While China is known to emit excess CFC-11, elevated CFC-11 levels in Seoul, especially during stagnant meteorological conditions, suggest local emissions in 2015–2016. Rough emission estimates suggest that South Korea is likely a relatively minor global source of excess CFC-11. Hotspot CFC-11 levels were measured from a landfill fire in Mecca (average of 1.8× background) and from garbage burning in Nepal (1.5× background). Because garbage burning and open burning in dumps are common practices, further investigation of CFC-11 emissions at dumps and landfills worldwide is encouraged to determine their global impact.
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 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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,000 |
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.
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; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».