<i>Towards improving the DNDC model for simulating soil hydrology and tile drainage</i>
Notice bibliographique
Résumé
Abstract The Denitrification Decomposition (DNDC) model is a widely used process-based model for simulating greenhouse gas emissions and soil carbon change. The model, however, has known limitations for simulating soil hydrology, which is a crucial driver influencing biogeochemical processes. The purpose of this study was to improve DNDC for simulating hydrology, including a new sub-model for mechanistic tile drainage, and then to compare its performance to the Root Zone Water Quality model (RZWQM2) using datasets of runoff and drainage in eastern Canada and the US Midwest. In DNDC, we incorporated a heterogeneous soil profile, extended the soil depth from 50 to 200 cm, and included root penetration and density functions to improve water and N uptake by plants. A fluctuating water table and mechanistic tile drainage were incorporated, including the ability to simulate sub-irrigation and controlled drainage. In order to keep model input and calibration requirements manageable, a cascade water flow approach was maintained, however, a mechanism was included to slow drainage above field capacity. Results indicated that the performance of DNDC for simulating soil water storage and water and N flow to tile drains were greatly improved, with the performance being at least equal to RZWQM2. After the developments, the DNDC model was able to capture the differences in water and N losses that occurred between conventional drainage and controlled drainage management with sub-irrigation. The model improvements should increase the performance of DNDC for simulating biogeochemical processes and for assessing drainage design implications on water quality and GHG emissions.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».