Nitrous oxide emissions from inland waters: Are IPCC estimates too high?
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Nitrous oxide (N 2 O) emissions from inland waters remain a major source of uncertainty in global greenhouse gas budgets. N 2 O emissions are typically estimated using emission factors (EFs), defined as the proportion of the terrestrial nitrogen (N) load to a water body that is emitted as N 2 O to the atmosphere. The Intergovernmental Panel on Climate Change (IPCC) has proposed EFs of 0.25% and 0.75%, though studies have suggested that both these values are either too high or too low. In this work, we develop a mechanistic modeling approach to explicitly predict N 2 O production and emissions via nitrification and denitrification in rivers, reservoirs and estuaries. In particular, we introduce a water residence time dependence, which kinetically limits the extent of denitrification and nitrification in water bodies. We revise existing spatially explicit estimates of N loads to inland waters to predict both lumped watershed and half‐degree grid cell emissions and EFs worldwide, as well as the proportions of these emissions that originate from denitrification and nitrification. We estimate global inland water N 2 O emissions of 10.6–19.8 Gmol N year −1 (148–277 Gg N year −1 ), with reservoirs producing most N 2 O per unit area. Our results indicate that IPCC EFs are likely overestimated by up to an order of magnitude, and that achieving the magnitude of the IPCC's EFs is kinetically improbable in most river systems. Denitrification represents the major pathway of N 2 O production in river systems, whereas nitrification dominates production in reservoirs and estuaries.
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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 | 0,002 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 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 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 ».