Modeling the Effects of Fertilizer Application Rate on Nitrous Oxide Emissions
Notice bibliographique
Résumé
The attribution of N 2 O emission factors to N inputs from chemical fertilizers requires an understanding of how those inputs affect the biological processes from which these emissions are generated. We propose a detailed model of soil N transformations as part of the ecosystem model ecosys for use in attributing N 2 O emission factors to fertilizer use. In this model, the key biological processes—mineralization, immobilization, nitrification, denitrification, root, and mycorrhizal uptake—controlling the generation of N 2 O were coupled with the key physical processes—convection, diffusion, volatilization, dissolution—controlling the transport of the gaseous reactants and products of these biological processes. Physical processes controlling gaseous transport and solubility caused large temporal variation in the generation and emission of N 2 O in the model. This variation limited the suitability of discontinuous surface flux chambers measurements used to test modeled N 2 O emissions. Continuous flux measurements using micrometeorological techniques were better suited to the temporal scales at which variation in N 2 O emission occurred and at which model testing needed to be conducted. In a temperate, humid climate, modeled N 2 O emissions rose nonlinearly with fertilizer application rate once this rate exceeded the crop and soil uptake capacities for added N. These capacities were partly determined by history of fertilizer use, so that the relationship between N 2 O emissions and current N inputs depended on earlier N inputs. A scheme is proposed in which N 2 O emission factors rise nonlinearly with fertilizer N inputs that exceed crop plus soil N uptake capacities.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».