Nitrogen balance dynamics during 2000-2010 in the Yangtze River Basin croplands, with special reference to the relative contributions of cropland area and synthetic fertilizer N application rate changes
Notice bibliographique
Résumé
With the increases of cropland area and fertilizer nitrogen (N) application rate, general N balance characteristics in regional agroecosystems have been widely documented. However, few studies have quantitatively analyzed the drivers of spatial changes in the N budget. We constructed a mass balance model of the N budget at the soil surface using a database of county-level agricultural statistics to analyze N input, output, and proportional contribution of various factors to the overall N input changes in croplands during 2000-2010 in the Yangtze River Basin, the largest basin and the main agricultural production region in China. Over the period investigated, N input increased by 9%. Of this 87% was from fertilizer N input. In the upper and middle reaches of the basin, the increased synthetic fertilizer N application rate accounted for 84% and 76% of the N input increase, respectively, mainly due to increased N input in the cropland that previously had low synthetic fertilizer N application rate. In lower reaches of the basin, mainly due to urbanization, the decrease in cropland area and synthetic fertilizer N application rate nearly equally contributed to decreases in N input. Quantifying spatial N inputs can provide critical managerial information needed to optimize synthetic fertilizer N application rate and monitor the impacts of urbanization on agricultural production, helping to decrease agricultural environment risk and maintain sustainable agricultural production in different areas.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».