Modeling to discern nitrogen fertilization impacts on carbon sequestration in a Pacific Northwest Douglas-fir forest in the first-postfertilization year
Notice bibliographique
Résumé
This study investigated how nitrogen (N) fertilization with 200 kg N ha−1 of urea affected ecosystem carbon (C) sequestration in the first-postfertilization year in a Pacific Northwest Douglas-fir (Pseudotsuga menziesii) stand on the basis of multiyear eddy-covariance (EC) and soil-chamber measurements before and after fertilization in combination with ecosystem modeling. The approach uses a data-model fusion technique which encompasses both model parameter optimization and data assimilation and minimizes the effects of interannual climatic perturbations and focuses on the biotic and abiotic factors controlling seasonal C fluxes using a prefertilization 9-year-long time series of EC data (1998–2006). A process-based ecosystem model was optimized using the half-hourly data measured during 1998–2005, and the optimized model was validated using measurements made in 2006 and further applied to predict C fluxes for 2007 assuming the stand was not fertilized. The N fertilization effects on C sequestration were then obtained as differences between modeled (unfertilized stand) and EC or soil-chamber measured (fertilized stand) C component fluxes. Results indicate that annual net ecosystem productivity in the first-post-N fertilization year increased by∼83%, from 302 ± 19 to 552 ± 36 g m−2 yr−1, which resulted primarily from an increase in annual gross primary productivity of∼8%, from 1938 ± 22 to 2095 ± 29 g m−2 yr−1 concurrent with a decrease in annual ecosystem respiration (Re) of∼5.7%, from 1636 ± 17 to 1543 ± 31 g m−2 yr−1. Moreover, with respect to respiration, model results showed that the fertilizer-induced reduction in Re (∼93 g m−2 yr−1) principally resulted from the decrease in soil respiration Rs (∼62 g m−2 yr−1).
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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 ».