A model-based analysis of foliar NO <sub> <i>x</i> </sub> deposition
Notice bibliographique
Résumé
Foliar deposition of NO 2 removes a large fraction of the global soil-emitted NO x . Understanding the mechanisms of NO x foliar loss is important for constraining surface ozone, constraining NO x mixing ratios, and assessing the impacts of nitrogen inputs to ecosystems. We have constructed a 1-D multibox model with representations of chemistry and vertical transport to evaluate the impact of leaf-level processes on canopy-scale concentrations, lifetimes, and canopy fluxes of NO x . Our model is able to closely replicate canopy fluxes and above-canopy NO x daytime mixing ratios observed during two field campaigns, one in a western Sierra Nevada pine forest (BEARPEX-2009) and the other in a northern Michigan mixed hardwood forest (UMBS-2012). We present a conceptual argument for the importance of NO 2 dry deposition and demonstrate that NO 2 deposition can provide a mechanistic explanation for the canopy reduction of NO x . We show that foliar deposition can explain observations suggesting as much as ∼60 % of soil-emitted NO x is removed within forest canopies. Stomatal conductances greater than 0.1 cm s −1 result in modeled canopy reduction factors in the range of those used in global models, reconciling inferences of canopy NO x reduction with leaf-level deposition processes. We show that incorporating parameterizations for vapor pressure deficit and soil water potential has a substantial impact on predicted NO 2 deposition in our model, with the percent of soil NO x removed within one canopy increasing by ∼15 % in wet conditions compared to dry conditions. NO 2 foliar deposition was also found to have a significant impact on ozone and nitrogen budgets under both high- and low-NO x conditions.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».