Isotopic composition of tropospheric and soil N<sub>2</sub>O from successive depths of agricultural plots with contrasting crops and nitrogen amendments
Notice bibliographique
Résumé
Agricultural soils are the dominant contributor to increases in atmospheric nitrous oxide (N2O). Few studies have investigated the natural N and O isotopic composition of soil N2O. We collected soil gas samples using horizontal sampling tubes installed at successive depths under five contrasting agricultural crops (e.g., unamended alfalfa, fertilized cereal), and tropospheric air samples. Mean δ15N and δ18O values of soil N2O ranged from −28.0 to +8.9‰, and from +29.0 to +53.6‰. The mean δ15N and δ18O values of tropospheric N2O were +4.6 ± 0.7‰ and +48.3 ± 0.2‰, respectively. In general, δ values were lowest at depth, they were negatively correlated to soil [N2O], and δ15N was positively correlated to δ18O for every treatment on all sampling dates. N2O from the different agricultural treatments had distinct δ15N and δ18O values that varied among sampling dates. Fertilized treatments had soil N2O with low δ values, but the unamended alfalfa yielded N2O with the lowest δ values. Diffusion was not the predominant process controlling N2O concentration profiles. Based on isotopic and concentration data, it appears that soil N2O was consumed, as it moved from deeper to shallower soil layers. To better assess the main process(es) controlling N2O within a soil profile, we propose a conceptual model that integrates data on net N2O production or consumption and isotopic data. The direct local impact of agricultural N2O on the isotopic composition of tropospheric N2O was recorded by a shift toward lower δ values of locally measured tropospheric N2O on a day with very high soil N2O emissions.
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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 | 0,000 |
| 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 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 ».