MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2059027591 · doi:10.5194/acp-12-7779-2012

Steps towards a mechanistic model of global soil nitric oxide emissions: implementation and space based-constraints

2012· article· en· W2059027591 sur OpenAlexaff
R. C. Hudman, N. E. Moore, A. K. Mebust, Randall V. Martin, A. R. Russell, R. C. Cohen

Notice bibliographique

RevueAtmospheric chemistry and physics · 2012
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueAtmospheric and Environmental Gas Dynamics
Établissements canadiensDalhousie University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésAtmospheric sciencesNOxSoil waterEnvironmental scienceFertilizerChemical transport modelNitrogen oxideTroposphereDeposition (geology)MoistureNitrogenSoil scienceChemistryCombustion

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract. Soils have been identified as a major source (~15%) of global nitrogen oxide (NOx) emissions. Parameterizations of soil NOx emissions (SNOx) commonly used in the current generation of chemical transport models were designed to capture mean seasonal behaviour. These parameterizations do not, however, respond quantitatively to the meteorological triggers that are observed to result in pulsed SNOx. Here we present a new parameterization of SNOx implemented within a global chemical transport model (GEOS-Chem). The parameterization represents available nitrogen (N) in soils using biome specific emission factors, online wet- and dry-deposition of N, and fertilizer and manure N derived from a spatially explicit dataset, distributed using seasonality derived from data obtained by the Moderate Resolution Imaging Spectrometer. Moreover, it represents the functional form of emissions derived from point measurements and ecosystem scale experiments including pulsing following soil wetting by rain or irrigation, and emissions that are a smooth function of soil moisture as well as temperature between 0 and 30 °C. This parameterization yields global above-soil SNOx of 10.7 Tg N yr−1, including 1.8 Tg N yr−1 from fertilizer N input (1.5% of applied N) and 0.5 Tg N yr−1 from atmospheric N deposition. Over the United States (US) Great Plains region, SNOx are predicted to comprise 15–40% of the tropospheric NO2 column and increase column variability by a factor of 2–4 during the summer months due to chemical fertilizer application and warm temperatures. SNOx enhancements of 50–80% of the simulated NO2 column are predicted over the African Sahel during the monsoon onset (April–June). In this region the day-to-day variability of column NO2 is increased by a factor of 5 due to pulsed-N emissions. We evaluate the model by comparison with observations of NO2 column density from the Ozone Monitoring Instrument (OMI). We find that the model is able to reproduce the observed interannual variability of NO2 (induced by pulsed-N emissions) over the US Great Plains. We also show that the OMI mean (median) NO2 observed during the overpass following first rainfall over the Sahel is 49% (23%) higher than in the five days preceding. The measured NO2 on the day after rainfall is still 23% (5%) higher, providing a direct measure of the pulse's decay time of 1–2 days. This is consistent with the pulsing representation used in our parameterization and much shorter than 5–14 day pulse decay length used in current models.

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)0,002
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: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,016
Score d'incertitude au seuil0,032

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0010,003
Science ouverte0,0020,001
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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 Opus0,008
Tête enseignante GPT0,226
Écart entre enseignants0,218 · 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

Citations597
Publié2012
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueAtmospheric chemistry and physicsMême sujetAtmospheric and Environmental Gas DynamicsTravaux en français237 207