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Enregistrement W2333205768 · doi:10.2134/advagricsystmodel6.2013.0035

Comparison of DayCent and DNDC Models: Case Studies Using Data from Long‐Term Experiments on the Canadian Prairies

2015· book-chapter· en· W2333205768 sur OpenAlexaffabout
Brian Grant, Ward Smith, Con A. Campbell, Raymond L. Desjardins, Reynald Lemke, Roland Kröbel, B.G. McConkey, Elwin G. Smith, G. P. Lafond

Notice bibliographique

RevueAdvances in agricultural systems modeling · 2015
Typebook-chapter
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueSoil Carbon and Nitrogen Dynamics
Établissements canadiensAgriculture and Agri-Food Canada
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésChernozemLoamSoil waterSoil carbonFertilizerSoil scienceCrop rotationEnvironmental sciencePloughAgronomyCrop

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

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.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,004
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,004
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,224
Score d'incertitude au seuil0,452

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0040,004
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0020,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,351
Tête enseignante GPT0,375
Écart entre enseignants0,025 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSimulation ou modélisation
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations60
Publié2015
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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