MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2022532759 · doi:10.1029/2009jg001094

Changes in net ecosystem productivity and greenhouse gas exchange with fertilization of Douglas fir: Mathematical modeling in ecosys

2010· article· en· W2022532759 sur OpenAlexaff
R. F. Grant, T. Andrew Black, Rachhpal S. Jassal, C. Bruemmer

Notice bibliographique

RevueJournal of Geophysical Research Atmospheres · 2010
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiquePlant Water Relations and Carbon Dynamics
Établissements canadiensUniversity of British ColumbiaUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésGreenhouse gasProductivityEnvironmental scienceEcosystemHuman fertilizationNatural resource economicsEcologyEconomicsAgronomyBiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The application of nitrogen fertilizers to Douglas fir forests is known to raise net ecosystem productivity (NEP), but also N2O emissions, the CO2 equivalent of which may offset gains in NEP when accounting for net greenhouse gas (GHG) exchange. However, total changes in NEP and N2O emissions caused by fertilizer between times of application and harvest, while needed for national GHG inventories, are difficult to quantify except through modeling. In this study, integrated hypotheses for soil and plant N processes within the ecosystem model ecosys were tested against changes in CO2 and N2O fluxes recorded with eddy covariance (EC) and surface flux chambers for 1 year after applying 20 g N m−2 of urea to a mature Douglas fir stand in British Columbia. Parameters from annual regressions of hourly modeled versus measured CO2 fluxes conducted before and after fertilization were unchanged (b = 1.0, R2 = 0.8, RMSD = 3.4 μmol m−2 s−1), indicating that model hypotheses for soil and plant N processes did not introduce bias into CO2 fluxes modeled after fertilization. These model hypotheses were then used to project changes in NEP and GHG exchange attributed to the fertilizer during the following 10 years until likely harvest of the Douglas fir stand. Increased CO2 uptake caused modeled and EC‐derived annual NEP to rise from 443 and 386 g C m−2 in the year before fertilization to 591 and 547 g C m−2 in the year after. These gains contributed to a sustained rise in modeled wood C production with fertilization, which was partly offset by a decline in soil C attributed in the model to reduced root C productivity and litterfall. Gains in net CO2 uptake were further offset in the model by a rise of 0.74 g N m−2 yr−1 in N2O emissions during the first year after fertilization, which was consistent with one of 1.05 g N m−2 yr−1 estimated from surface flux chamber measurements. Further N2O emissions were neither modeled nor measured after the first year. At the end of the 11 year model projection, a total C sequestration of 1045 g C m−2 was attributed to the 20 g N m−2 of fertilizer. However, only 119 g C m−2 of this was sequestered in stocks that would remain on site after harvest (foliage, root, litter, soil). The remainder was sequestered as harvested wood, the duration of which would depend on use of the wood product. The direct and indirect CO2‐equivalent costs of this application, including N2O emission, were estimated to offset almost all non‐harvested C sequestration attributed to the fertilizer.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,031
Score d'incertitude au seuil0,061

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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.

Tête enseignante Opus0,024
Tête enseignante GPT0,263
Écart entre enseignants0,238 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSimulation ou modélisation
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations36
Publié2010
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueJournal of Geophysical Research AtmospheresMême sujetPlant Water Relations and Carbon DynamicsTravaux en français237 207