Comparison of DayCent and DNDC Models: Case Studies Using Data from Long‐Term Experiments on the Canadian Prairies
Notice bibliographique
Résumé
Two prominent process-based models, DNDC (i.e., Denitrification–Decomposition) and DayCent, were investigated for their ability to capture the inter-annual variability in spring wheat grain yields, soil carbon change, and trace gas emissions for three long-term experiments conducted on the Canadian prairies. The cropping systems included continuous spring wheat (Triticum aestivum L.) receiving N and P fertilizer [Cont-W(N+P)], continuous wheat receiving P [Cont-W(+P)], and fallow–wheat receiving N and P [F-W(N+P)]. These studies were conducted on three distinct soils: a Brown Chernozen (silt loam), a Dark Brown Chernozem (sandy clay loam) and a thin Black Chernozem (heavy clay). Both models were effective in estimating variations in grain yield for the Cont-W(N+P) rotation, particularly for drier to normal periods, with coefficients of determination (R 2) ranging from 0.56 to 0.73 and 0.51to 0.70 for DayCent and DNDC, respectively. When crop N requirements were not met fully by fertilizer inputs [i.e., rotations Cont-W(+P) and F-W(N+P)], the models demonstrated decreased accuracy in predicting yields, which suggests deficiencies in the estimated N balance. Crop water use was generally well estimated for both models (AREs < 6% and < 15% for DayCent and DNDC) considering the marked differences in each models conceptualization of the soil profile and water movement. Nitrous oxide estimates by both models compared well with measurements and captured the relative differences between fertilized and unfertilized N systems. The utilization of this long-term dataset proved to be highly informative in assessing each model's characterization of C and N dynamics while highlighting further development needs.
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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 | 0,004 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».