Climate change and N2O emissions from South West England grasslands: A modelling approach
Notice bibliographique
Résumé
Unravelling the impacts of climate change on agriculture becomes increasingly important, as the rates and magnitude of its effects are accelerating. Current estimates of the consequences of climate change on nitrous oxide (N2O) emissions remain largely uncertain; there is a need for more consistent and comprehensive assessments of this impact. In this study we explored the implications of two IPCC climate change projections (high and medium emissions scenarios) on N2O emissions from South West England grasslands for the time slices of a baseline, the 2020s, the 2050s and the 2080s, employing a process-based model (SPACSYS). The model was initially calibrated and validated using datasets collected from three grassland sites of the region. Statistical analysis showed that simulated results had no significant total error or bias compared to measured values. We found a consistent increase in N2O emissions of up to 94% under future climate change scenarios compared to those under the baseline, and warming rather than precipitation variability was the overriding factor controlling the N2O rise. Modelling fertilizer forms showed that replacing ammonium-nitrate fertilizers with urea or slurry significantly reduced N2O emissions (c. 30%). Our study highlights the urgent necessity to adopt viable N2O mitigation measures now in order to avoid higher emissions in the future.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».