Verification techniques for N2O emission at the paddock scale in New Zealand: FarmGas2006
Notice bibliographique
Résumé
High-precision micrometeorological measurement with tunable diode laser (TDL)-based trace gas analysers provides a continuous spatially integrating and non-intrusive measurement technique that is capable of detecting and quantifying episodic N2O emission at the paddock scale. Results are presented from the FarmGas2006 measurement campaign conducted on a commercial dairy farm in North Canterbury, New Zealand, over 3 weeks in October 2006. This was the first field deployment of a TDL instrument for paddock-based N2O flux measurement in New Zealand. A goal of this campaign was assessment of a range of atmospheric N2O sensing technologies and micrometeorological approaches. In this paper the capabilities of TDL technology are compared with gas chromatography (GC) in flux-gradient measurements. Baseline emission was <100 ng N/m2.s and increased to <250 ng N/m2.s following grazing by the dairy herd. There was very good correlation between GC- and TDL-determined fluxes and also good agreement between the instruments in the mean emission in 10 days before (45–50 ng N/m2.s) and after (75–80 ng N/m2.s) paddock grazing. The flux was characterised by events of high emission lasting several hours such that half of the total N2O was emitted in ~10% of the time over the duration of the campaign. We discuss the implications of this and advantages of high-precision techniques as tools for ‘top-down’ verification and for the assessment of N2O emission mitigation options.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| 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 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 ».