Assessing the success of the Montreal Protocol: trends of halogenated gases from ground-based, satellite, and model data
Notice bibliographique
Résumé
Our atmosphere protects life on Earth, but its current state and changes over the past century are major concerns, especially regarding ozone layer depletion and global warming. The Montreal Protocol (1987) successfully reduced ozone-depleting substances like CFCs, which are synthetic compounds mainly used as refrigerants. To address this, substitutes such as HCFCs and HFCs were introduced, with HFCs not contributing to ozone depletion. However, HFCs are potent greenhouse gases, leading to the Kigali Amendment (2016) to control their use. Monitoring gases regulated by the Montreal Protocol requires long-term, high-quality data. This research analysed halogenated gases using FTIR spectroscopy, 3-D model simulations, in situ measurements, and satellite observations, as well as advanced statistical tools for trend analysis. We found that the decline of atmospheric CFC-11 had slowed since 2011 in the Northern Hemisphere and since 2014 in the Southern Hemisphere, likely due to undeclared emissions. Additionally, this thesis studies, for the first time using ground-based FTIR spectra, HFC-134a, the most abundant HFC, revealing a continuous rise of about 7% per year since the early 2000s. These findings highlight the importance of continuous and global atmospheric monitoring to better understand changes in atmospheric composition and detect potential undeclared emissions of harmful substances, as a support to international regulations.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 ».