Net Biome Productivity of Irrigated and Rainfed Maize–Soybean Rotations: Modeling vs. Measurements
Notice bibliographique
Résumé
Estimates of agricultural C sequestration require an understanding of how net ecosystem productivity (NEP) and net biome productivity (NBP) are affected by land use. Such estimates will most likely be made using mathematical models that have undergone well‐constrained tests against field measurements of CO 2 exchange as affected by management. We tested a hydraulically driven soil–plant–atmosphere C and water transfer scheme in ecosys against CO 2 and energy exchange measured by eddy covariance (EC) over irrigated and rainfed no‐till maize–soybean rotations at Mead, NE. Correlations between modeled and measured fluxes ( R 2 > 0.8) indicated that <20% of variation in EC fluxes could not be explained by the model. Annual aggregations of modeled fluxes indicated that NEP of irrigated and rainfed soybean in 2002 was −30 and −9 g C m −2 yr −1 (net C source) while NEP of irrigated and rainfed maize in 2003 was 615 and 397 g C m −2 yr −1 (net C sink). These NEPs were within the range of uncertainty in annual NEP estimated from gap‐filled EC fluxes. When grain harvests were subtracted from NEP to calculate NBP, both the modeled and measured maize–soybean rotations became net C sources of 40 to 80 g C m −2 yr −1 during 2002 and 2003. Long‐term model runs (100 yr) under repeated 2001–2004 weather sequences indicated that a rainfed no‐till maize–soybean rotation at Mead would lose about 30 g C m −2 yr −1 . Irrigating this rotation would raise SOC by an average of 6 g C m −2 yr −1 over rainfed values. Modeled and measured results indicated only limited opportunity for long‐term soil C storage in irrigated or rainfed maize–soybean rotations under the soil, climate, and management typical of intensive crop production in the U.S. Midwest.
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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 | 0,000 |
| 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 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 ».