Evaluation of two process-based models to estimate soil N<sub>2</sub>O emissions in Eastern Canada
Notice bibliographique
Résumé
Process-based models play an important role in the estimation of soil N 2 O emissions from regions with contrasting soil and climatic conditions. A study was performed to evaluate the ability of two process-based models, DAYCENT and DNDC, to estimate N 2 O emissions, soil nitrate- and ammonium-N levels, as well as soil temperature and water content. The measurement sites included a maize crop fertilized with pig slurry (Quebec) and a wheat-maize-soybean rotation as part of a tillage-fertilizer experiment (Ontario). At the Quebec site, both models accurately simulated soil temperature with an average relative error (ARE) ranging from 0 to 2%. The models underpredicted soil temperature at the Ontario site with ARE from −5 to −7% for DNDC and from −5 to −13% for DAYCENT. Both models underestimated soil water content particularly during the growing season. The DNDC model accurately predicted average seasonal N 2 O emissions across treatments at both sites whereas the DAYCENT model underpredicted N 2 O emissions by 32 to 58% for all treatments excluding the fertilizer treatment at the Quebec site. Both models had difficulty in simulating the timing of individual emission events. The hydrology and nitrogen transformation routines need to be improved in both models before further enhancements are made to the trace gas routines. Key words: Nitrous oxide, process-based model, DNDC, greenhouse gas emissions, soil
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».