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Enregistrement W4229451254 · doi:10.5194/acp-22-6087-2022

Projections of hydrofluorocarbon (HFC) emissions and the resulting global warming based on recent trends in observed abundances and current policies

2022· article· en· W4229451254 sur OpenAlexaboutno aff
Guus J. M. Velders, J. S. Daniel, S. A. Montzka, Isaac Vimont, Matthew Rigby, Paul B. Krummel, Jens Mühle, Simon O’Doherty, Ronald G. Prinn, Ray F. Weiss, Dickon Young

Notice bibliographique

RevueAtmospheric chemistry and physics · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineEarth and Planetary Sciences
ThématiqueAtmospheric Ozone and Climate
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesClimate Program OfficeSight Research UKNational Oceanic and Atmospheric AdministrationNatural Environment Research CouncilCommonwealth Scientific and Industrial Research OrganisationUniversity of BristolNational Aeronautics and Space Administration
Mots-clésMontreal ProtocolGlobal warmingGreenhouse gasEnvironmental scienceGlobal-warming potentialLimitingGlobal temperatureKyoto ProtocolConsumption (sociology)Natural resource economicsMeteorologyClimatologyOzone layerClimate changeOzoneEconomicsEngineeringGeography

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract. The emissions of hydrofluorocarbons (HFCs) have increased significantly in the past 2 decades, primarily as a result of the phaseout of ozone-depleting substances under the Montreal Protocol and the use of HFCs as their replacements. In 2015, large increases were projected in HFC use and emissions in this century in the absence of regulations, contributing up to 0.5 ∘C to global surface warming by 2100. In 2019, the Kigali Amendment to the Montreal Protocol came into force with the goal of limiting the use of HFCs globally, and currently, regulations to limit the use of HFCs are in effect in several countries. Here, we analyze trends in HFC emissions inferred from observations of atmospheric abundances and compare them with previous projections. Total CO2 eq. inferred HFC emissions continue to increase through 2019 (to about 0.8 GtCO2eq.yr-1) but are about 20 % lower than previously projected for 2017–2019, mainly because of the lower global emissions of HFC-143a. This indicates that HFCs are used much less in industrial and commercial refrigeration (ICR) applications than previously projected. This is supported by data reported by the developed countries and the lower reported consumption of HFC-143a in China. Because this time period preceded the beginning of the Kigali provisions, this reduction cannot be linked directly to the provisions of the Kigali Amendment. However, it could indicate that companies transitioned away from the HFC-143a with its high global warming potential (GWP) for ICR applications in anticipation of national or global mandates. There are two new HFC scenarios developed based (1) on current trends in HFC use and Kigali-independent (K-I) control policies currently existing in several countries and (2) current HFC trends and compliance with the Kigali Amendment (KA-2022). These current policies reduce projected emissions in 2050 from the previously calculated 4.0–5.3 GtCO2eq.yr-1 to 1.9–3.6 GtCO2eq.yr-1. The added provisions of the Kigali Amendment are projected to reduce the emissions further to 0.9–1.0 GtCO2eq.yr-1 in 2050. Without any controls, projections suggest a HFC contribution of 0.28–0.44 ∘C to global surface warming by 2100, compared to a temperature contribution of 0.14–0.31 ∘C that is projected considering the national K-I policies current in place. Warming from HFCs is additionally limited by the Kigali Amendment controls to a contribution of about 0.04 ∘C by 2100.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,755
Score d'incertitude au seuil0,398

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,021
Tête enseignante GPT0,248
Écart entre enseignants0,227 · 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 tête enseignante, 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

Citations100
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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