Global Research Alliance N<sub>2</sub>O chamber methodology guidelines: Summary of modeling approaches
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Measurements of nitrous oxide (N 2 O) emissions from agriculture are essential for understanding the complex soil–crop–climate processes, but there are practical and economic limits to the spatial and temporal extent over which measurements can be made. Therefore, N 2 O models have an important role to play. As models are comparatively cheap to run, they can be used to extrapolate field measurements to regional or national scales, to simulate emissions over long time periods, or to run scenarios to compare mitigation practices. Process‐based models can also be used as an aid to understanding the underlying processes, as they can simulate feedbacks and interactions that can be difficult to distinguish in the field. However, when applying models, it is important to understand the conceptual process differences in models, how conceptual understanding changed over time in various models, and the model requirements and limitations to ensure that the model is well suited to the purpose of the investigation and the type of system being simulated. The aim of this paper is to give the reader a high‐level overview of some of the important issues that should be considered when modeling. This includes conceptual understanding of widely used models, common modeling techniques such as calibration and validation, assessing model fit, sensitivity analysis, and uncertainty assessment. We also review examples of N 2 O modeling for different purposes and describe three commonly used process‐based N 2 O models (APSIM, DayCent, and DNDC).
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,003 | 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 | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».