The Global Warming Potential of Geoengineering via Radiative Cooling
Notice bibliographique
Résumé
Abstract This paper analyzes the potential to mitigate global warming using radiative cooling (RC) surfaces on a large scale. The study evaluates the net cooling power, radiative forcing (RF), and global warming potential of different RC materials compared to conventional construction and roofing materials, Earth's natural surfaces, and some reference cases. Key parameters for evaluating the above‐mentioned structures include their solar reflectance (albedo) and long‐wavelength infrared emissivity. Results show the cooling power that can be achieved by an ideal RC material with a solar reflectance of 100% and long‐wave infrared emissivity of 100% is 164.8 W·m −2 . In practice, materials exhibiting a cooling power as high as 160.8 W·m −2 are fabricated. Further analysis shows if 1% of Earth's surface are to be covered with this material the terrestrial RF will decrease by 1.61 W·m −2 (from 0.6 to −1.01 W·m −2 ). The results demonstrate that RC materials with high solar reflectivity and emissivity offer substantial cooling benefits and can reduce RF when implemented on large scales. The findings underscore the effectiveness of RC materials in reducing global warming and provide a valuable perspective on their role in reducing the environmental impacts of the built environment.
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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 | 0,000 | 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 | 0,001 |
| 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) | 0,002 | 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 ».