N2O emissions from oil palm on mineral soils: measurements and modelling challenges
Notice bibliographique
Résumé
In oil palm plantations, addition of nitrogen (N) via legume cover crops and fertilisers is a common practice to achieve the yield potential of the crop. It is associated with effects on climate change through emissions of N2O (Choo et al., 2011). As oil palm is the most rapidly expanding tropical perennial crop, and is expected tokeep expanding in the next decades (Corley, 2009), this raises environmental concerns. We reviewed the available measurements for N2O and other N fluxes in oil palm plantations on mineral soils (Pardon et al., under review, a). We saw that direct N2O emissions were the most uncertain N flux, ranging from 0.01-7.3 kgN.ha-1.yr-1, with a tendency to be higher during the immature phase (Ishizuka et al., 2005 ; Banabas, 2007). However, only very few measurements were available on mineral soils, and data is still lacking to better understand the potential effects of spatial heterogeneity in plantations (soil properties, soil cover) and management practices (e.g. fertiliser application timing, splitting, placement). We compared 11 existing models and 27 sub-models to simulate oil palm N budget and losses, among which 7 sub-models were specific to N 2 O emissions (Pardon et al., under review, b). We saw that direct N2O emissions estimates were some of the most variable across models, ranging from 0.8-7 kgN.ha-1.yr-1 (Mosier et al., 1998; Bouwman et al., 2002b ; IPCC 2006, from Eggleston et al., 2006 ; Crutzen et al., 2008 ; Meier et al., 2012 ; APSIM from Huth et al., 2014 ; Shcherbak et al., 2014) . Mineral fertiliser was identified as the main contributor to the emissions, but plant residues and soil N mineralisation were also important. The models accounting for felled palms decomposition, em pty fruit bunches applications, and biological N fixation also estimated a peak of N2O emissions during the immature phase. Therefore direct emissions of N2O in oil palm plantations seemed not to be negligible in terms of environmental effect (2.98 to 2,175 kgCO 2 e.ha-1.yr-1, assuming a global warming potential of 298 for N 2 O). However, in order to be able to adapt management practices to mitigate these emissions, knowledge is still lacking to better understand the variability of the emissions. And the main challenges in modelling are to model the impact of management practices, taking into account the soil N dynamics and residues decomposition, and this over the whole cycle.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| 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 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 tête enseignante, 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 ».