Temperature sensitivity of N<sub>2</sub>O emissions from fertilized agricultural soils: Mathematical modeling in ecosys
Notice bibliographique
Résumé
N 2 O emissions have been found to be highly sensitive to soil temperature ( T s ) which may cause substantial rises in emissions with rises in T s 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 N 2 O emissions with short‐term rises in T s ( Q 10 > 5) found in controlled temperature studies can be modeled from established Arrhenius functions for rates of microbial C and N oxidation ( Q 10 ∼ 2) when combined with T s effects on gaseous solubilities and diffusivities and with water effects on gaseous diffusivities, interphase gas transfer coefficients, and diffusion path lengths. Rises in N 2 O emissions modeled with a long‐term rise in T s during a climate warming scenario were smaller than expected from short‐term rises in T s . Nonetheless, annual N 2 O emissions rose by ∼30% during three growing seasons in a cool humid maize‐soybean rotation under a climate change scenario in which atmospheric CO 2 concentration C a was raised by 50%, air temperature T a by 3°C, and precipitation events by 5%. These model results indicate that climate warming may cause substantial rises in N 2 O emissions from fertilized agricultural fields in cool, humid climates.
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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 | 0,000 | 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 ».