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Enregistrement W4408436897 · doi:10.5194/egusphere-egu25-6956

Emissions of the powerful greenhouse gas HFC-23 suggest significant under-reporting since the implementation of the Kigali Amendment

2025· preprint· en· W4408436897 sur OpenAlexaboutno aff
B.O. Adam, Luke M. Western, Jens Mühle, Haklim Choi, Paul B. Krummel, Simon O’Doherty, Dickon Young, Kieran Stanley, Paul E. Fraser, Christina M. Harth, Peter K. Salameh, Ray F. Weiss, Ronald G. Prinn, Jooil Kim, Hyeri Park, Sunyoung Park, Alistair J. Manning, M. Anwar H. Khan, Dudley Shallcross, Matthew Rigby

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typepreprint
Langueen
DomaineEconomics, Econometrics and Finance
ThématiqueClimate Change Policy and Economics
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésAmendmentGreenhouse gasGreenhouseEnvironmental scienceBusinessLawPolitical scienceAgronomy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

HFC-23 (trifluoromethane) is a potent greenhouse gas, believed to be emitted to the atmosphere primarily as a by-product during the production of the refrigerant and feedstock HCFC-22 (chlorodifluoromethane). Due to the high global warming potential of HFC-23 (GWP100 ~ 14,700), the Kigali Amendment to the Montreal Protocol requires countries to limit their emissions of HFC-23 as much as possible and report these emissions to the United Nations Environment Programme. Global reported emissions have been in the range 2-3 Gg yr-1 since 2019 and reflect the near-total destruction of emissions from HCFC-22 production reported by the countries with major HCFC-22 manufacturers, such as China and India. However, atmospheric observations show that, whilst emissions fell from their maximum in 2019 of 17.3 ± 0.8 Gg yr-1 to 14.0 ± 0.9 Gg yr-1 in 2023, they remain many times higher than reported. In addition, regional inverse modelling was performed based on measurements from the AGAGE site at Gosan, South Korea, using three different Bayesian inverse models (FLEXINVERT+, InTEM and RHIME) to estimate emissions from eastern China. These inversions use the same observational data, but different transport models, baselines, priors and uncertainties. Results are compared to better quantify regional emissions and their uncertainties. The results suggest that emissions from eastern China are four to six times higher than reported for the whole of China. In addition, we examine the emission of HFC-23 as a by-product during the production of other hydrofluorocarbons and fluorochemicals. In-atmosphere HFC-23 production (from the breakdown of certain hydrofluoroolefins used as replacements for HFCs) is also investigated further using a 3D chemical transport model incorporating photolysis and ozonolysis reactions. Our results indicate that, based on currently available information, these potential alternative sources contribute less than 2.0 Gg yr-1 to global emissions. This suggests that HFC-23 emissions from HCFC-22 production have been consistently under-reported since the implementation of the Kigali Amendment. It therefore appears likely that abatement of HFC-23 emissions has not occurred to the extent reported in this period. Improved monitoring and verification of HFC-23 emissions from industrial sources is essential to the continued success and efficacy of the Kigali Amendment.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
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 enseignants0,199
Score d'incertitude au seuil0,395

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0020,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,001

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 Opus0,123
Tête enseignante GPT0,329
Écart entre enseignants0,206 · 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
Publié2025
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