Assessing European HFC Emissions Using Inverse Modelling Systems
Notice bibliographique
Résumé
Hydrofluorocarbons (HFCs) are potent greenhouse gases that contribute substantially to climate change. Their emissions are rapidly evolving due to changes in production and use that are driven by the Kigali Amendment to the Montreal Protocol and regional regulations. Atmospheric data and inverse modelling systems can be valuable for evaluating the effectiveness of these controls and the emissions reported to the United Nations Framework Convention on Climate Change (UNFCCC). Currently in Europe, the United Kingdom and Switzerland include atmospheric top-down emission estimates as part of their National Inventory Reports to the UNFCCC, and now the Horizon Europe project Process Attribution of Regional emISsions (PARIS) aims to expand similar inventory evaluation to several additional European countries. In this PARIS study, we derived HFC emissions for north-western Europe from 2012 to 2023 using the NAME transport model and three Bayesian inversion systems (InTEM, ELRIS, RHIME), focusing on HFC-134a, HFC-143a, HFC-32, HFC-125, HFC-23, HFC-152a, HFC-227ea, HFC-236fa, HFC-245fa, HFC-365mfc, and HFC-4310mee. Our results indicate an overall decline in HFC emissions in north-western Europe, broadly consistent with European F-gas regulations. Derived emissions trends are compared with National Inventory Reports, highlighting discrepancies. Moreover, we explore the driving factors behind these trends. These findings contribute to understanding emissions trends and improving inventory evaluations in Europe.
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 enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».