Spatiotemporal Evolution and Features of Net Carbon Sink of Farmland Vegetation in Chongqing, China
Notice bibliographique
Résumé
To promote sustainable development of agriculture, it is critical to reduce carbon sources and increase carbon sinks in farmland ecosystem by rationalizing the measures of agricultural management.This calls for scientific evaluation of net carbon sink (NCS) and its spatiotemporal evolution of farmland vegetation in a region.Taking 38 districts/counties of Chongqing, China as objects, this paper estimates the farmland vegetation NCS of Chongqing, based on statistics of crop yields and farmland inputs in 2000-2017.Then, geographical techniques were employed to analyze the features, regional difference and spatial evolution of NCS in Chongqing and its districts/counties.The main results are as follows: (1) From 2000 to 2017, the NCS and NCS strength (NCSS) of farmland vegetation in Chongqing both increased with fluctuations.The carbon sink, carbon emissions and carbon absorption increased across the board.The evolution of farmland vegetation can be divided into a wavy decline phase from 2000 to 2006, and a gradual increase phase from 2006 to 2017.(2) The source/sink structure of farmland vegetation in Chongqing remained stable in 2000-2017.The main sources are pesticide and tillage, and the main sinks are corn, rice, vegetables and oil crops.(3) In term of space, the farmland vegetation NCS and its center of gravity concentrated in the west zone and northeast zone.In general, the farmland vegetation of Chongqing boasts a strong carbon sink function; the west zone and northeast zone have the highest farmland vegetation NCSs; the west zone is the demonstration region of NCSS improvement.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 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 ».