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Enregistrement W2887176200 · doi:10.13031/aim.201801588

<i>Comparison of RZWQM2 and DNDC model in simulating greenhouse gas emission, crop yield and subsurface drainage</i>

2018· article· en· W2887176200 sur OpenAlexaboutno aff
Qianjing Jiang, Zhiming Qi, Chandra A. Madramootoo, Ward Smith, Naeem Akhtar Abbasi, Tiequan Zhang

Notice bibliographique

Revue2018 Detroit, Michigan July 29 - August 1, 2018 · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueSoil and Unsaturated Flow
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésDrainageEnvironmental scienceIrrigationManureGreenhouse gasWater contentCrop yieldSoil waterAgronomyEnvironmental engineeringHydrology (agriculture)Soil scienceEcologyGeotechnical engineeringGeology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

<b><sc>Abstract.</sc></b> <b>Process-based models are promising tools to investigate the potential impact of agronomic management and climate change on greenhouse gas emissions. In this study, the newly developed subirrigation module and greenhouse gas emission component of RZWQM2 (Root Zone Water Quality Model) were tested and then compared with the DNDC (DeNitrification–DeComposition) model using the measured data from a subsurface drained and irrigated field with a corn-soybean rotation cropping system in Harrow, Ontario. Field measured data included the N2O and CO2 flux, soil temperature, soil moisture content, drainage and crop yield from the four-year field experiment (2012 -2015) under four treatments: inorganic fertilization under free drainage (DR-IF), inorganic fertilization under controlled drainage with subirrigation (CDS-IF), solid cattle manure under free drainage (DR-SCM), solid cattle manure under controlled drainage with sub-irrigation (CDS-SCM). The RZWQM2 was evaluated for all the four treatments while the DNDC model was only evaluated under two treatments with free drainage due to its unavailability of controlled drainage and sub-irrigation component. Both models well estimated the soil temperature, but RZWQM2 performed better than DNDC model in simulating the soil water content (SWC) due to the better applicability of Richards‘ equation than the cascade equation. Simulation of CO<sub>2</sub> emission by both RZWQM2 and DNDC model agreed well with total measured values, but the RZWQM2 simulated CO<sub>2</sub> was in better agreement with the measured values than DNDC model with both IF and SCM under DR system. Both two models were effective in predicting the grain yield of corn and soybean with PBIAS within 15% and 20% for RZWQM2 and DNDC model, respectively. Overall, although RZWQM2 required experienced calibration and validation work, it gave more consistent and comprehensive predictions than DNDC model.</b>

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,692
Score d'incertitude au seuil0,999

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0010,000
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 Opus0,030
Tête enseignante GPT0,262
Écart entre enseignants0,231 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
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

Citations4
Publié2018
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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