Modelling spatio-temporal patterns of soil carbon and greenhouse gas emissions in grazing lands: Current status and prospects
Notice bibliographique
Résumé
The sustainability of grazing lands lies in the nexus of human consumption behavior, livestock productivity, and environmental footprint. Due to fast growing global food demands, many grazing lands have suffered from overgrazing, leading to soil degradation, air and water pollution, and biodiversity losses. Multidisciplinary efforts are required to understand how these lands can be better assessed and managed to attain predictable outcomes of optimal benefit to society. This paper synthesizes our understanding based on previous work done on modelling the influences of grazing of soil carbon (SC) and greenhouse gas emissions to identify current knowledge gaps and research priorities. We revisit three widely-used process-based models: DeNitrification DeComposition (DNDC), DayCent, and the Pasture Simulation model (PaSim) and two watershed models: The Soil & Water Assessment Tool (SWAT) and Variable Infiltration Capacity Model (VIC), which are widely used to simulate C, nutrient and water cycles. We review their structures and ability as process-based models in representing key feedbacks among grazing management, SOM decomposition and hydrological processes in grazing lands. Then we review some significant advances in the use of models combining biogeochemical and hydrological processes. Finally, we examine challenges of incorporating spatial heterogeneity and temporal variability into modelling C and nutrient cycling in grazing lands and discuss their weakness and strengths. We also highlight key research direction for improving the knowledge base and code structure in modelling C and nutrient cycling in grazing lands, which are essential to conserve grazing lands and maintain their ecosystem goods and services.
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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 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,001 |
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 ».