Temperature sensitivity of N<sub>2</sub>O emissions from fertilized agricultural soils: Mathematical modeling in ecosys
Notice bibliographique
Résumé
N2O emissions have been found to be highly sensitive to soil temperature (Ts) which may cause substantial rises in emissions with rises in Ts expected in most climate change scenarios. Mathematical models used to project changes in emissions during climate change should be able to simulate the physical and biological processes by which this sensitivity is determined. We show that the large rises in N2O emissions with short‐term rises in Ts (Q10 > 5) found in controlled temperature studies can be modeled from established Arrhenius functions for rates of microbial C and N oxidation (Q10 ∼ 2) when combined with Ts effects on gaseous solubilities and diffusivities and with water effects on gaseous diffusivities, interphase gas transfer coefficients, and diffusion path lengths. Rises in N2O emissions modeled with a long‐term rise in Ts during a climate warming scenario were smaller than expected from short‐term rises in Ts. Nonetheless, annual N2O emissions rose by ∼30% during three growing seasons in a cool humid maize‐soybean rotation under a climate change scenario in which atmospheric CO2 concentration Ca was raised by 50%, air temperature Ta by 3°C, and precipitation events by 5%. These model results indicate that climate warming may cause substantial rises in N2O emissions from fertilized agricultural fields in cool, humid climates.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| 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) | 0,002 | 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 ».