Assessing Spring Thaw Nitrous Oxide Fluxes Simulated by the DNDC Model for Agricultural Soils
Notice bibliographique
Résumé
Large N 2 O emissions from agricultural soils have been reported during winter and spring thaw. The objective of this study was to assess the ability of the DNDC model to simulate N 2 O emissions resulting from freeze–thaw cycles, particularly the timing of flux events. The DNDC model was tested against micrometeorological fluxes measured during 5 yr in Ontario, Canada. There was a very large discrepancy between simulated and observed fluxes in terms of magnitude and timing. The simulated event occurred, on average, 38 d later than observed, and N 2 O fluxes were up to 3.5 times larger than the highest measured flux. Examination of simulated soil conditions indicated that the mechanism underlying freeze–thaw‐induced N 2 O flux in the DNDC model, release of ice‐trapped N 2 O, was not correct. This misconception had not been identified before, possibly because cold conditions in previous studies were not as extreme as observed in our data set or because continuously measured N 2 O fluxes were not available for model assessment. As a result of this analysis, DNDC 9.1 was revised by removing the release of ice‐trapped N 2 O and adding N 2 O newly produced by denitrification in the surface layer as the main mechanism for N 2 O production (DNDC 9.3). Comparison between simulated N 2 O fluxes using DNDC 9.3 and our data indicated improved timing to within 1 d of observed events. The magnitude of simulated flux differed from measurements by more than a factor of two, however, suggesting that an improved algorithm for N 2 O production and diffusion under soil freezing and thawing is needed.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| 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 ».