Using DayCENT to Simulate Carbon Dynamics in Conventional and No‐Till Agriculture
Notice bibliographique
Résumé
The DayCENT model was employed to simulate the effects of conventional tillage (CT) and no‐till (NT) practices on the dynamics of soil organic carbon (SOC) over 9 yr in a rotational cropping system in Southern Ontario, Canada. Observations of site properties and eddy covariance measurements were used to assess crop productivity, net ecosystem productivity (NEP), and SOC changes. The validated model captured the dynamics of grain yield and net primary production, which indicated that DayCENT can be used to simulate crop productivity for evaluating the effects of tillage on crop residues and heterotrophic respiration ( R h ) dynamics. The simulation suggested that CT enhanced the annual R h relative to NT by 38.4, 93.7 and 64.2 g C m −2 yr −1 for corn ( Zea mays L.), soybean [ Glycine max (L.) Merr], and winter wheat ( Triticum aestivum L. ), respectively. The combined effect of incorporating crop residues and increased cultivation factors enhanced R h in CT by 35% relative to NT after disk cultivation in the spring. The simulated NEP varied with crop species, tillage practices, and timing/length of the growing season. The seasonal variation of the total SOC pool was greater in CT than NT because of tillage effects on C transfer from the active surface SOC pool to the active soil SOC pool at a rate of 50 to 100 g C m −2 yr −1 . The NT method practiced during the study period accounted for a 10.7 g C m −2 yr −1 increase in the slow SOC pool. The validated DayCENT model may be applied for longer‐term simulations in similar ecosystems for a variety of climate change experiment.
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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) | 0,001 | 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 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».