Comparison of RZWQM2 and DNDC Models to Simulate Greenhouse Gas Emissions under Combined Inorganic/Organic Fertilization in a Subsurface-Drained Field
Notice bibliographique
Résumé
Highlights RZWQM2 was compared with DNDC to predict greenhouse gas emissions. RZWQM2 was applied to simulate the greenhouse gas emissions under manure application. RZWQM2 performed better than DNDC in simulating soil water content and CO2 emissions. Abstract. N management has the potential to mitigate greenhouse gas (GHG) emissions. Process-based models are promising tools for evaluating and developing management practices that may optimize sustainability goals as well as promote crop productivity. In this study, the GHG emission component of the Root Zone Water Quality Model (RZWQM2) was tested under two different types of N management and subsequently compared with the Denitrification-Decomposition (DNDC) model using measured data from a subsurface-drained field with a corn-soybean rotation in southern Ontario, Canada. Field-measured data included N2O and CO2 fluxes, soil temperature, and soil moisture content from a four-year field experiment (2012 to 2015). The experiment was composed of two N treatments: inorganic fertilizer (IF), and inorganic fertilizer combined with solid cattle manure (SCM). Both models were calibrated using the data from IF and validated with SCM. Statistical results indicated that both models predicted well the soil temperature, but RZWQM2 performed better than DNDC in simulating soil water content (SWC) because DNDC lacked a heterogeneous soil profile, had shallow simulation depth, and lacked crop root density functions. Both RZWQM2 and DNDC predicted the cumulative N2O and CO2 emissions within 15% error under all treatments, while the timing of daily CO2 emissions was more accurately predicted by RZWQM2 (RMSE = 0.43 to 0.54) than by DNDC (RMSE = 0.60 to 0.67). Modeling results for N management effects on GHG emissions showed consistency with the field measurements, indicating higher CO2 emissions under SCM than IF, higher N2O emissions under IF in corn years, but lower N2O emissions in soybean years. Overall, RZWQM2 required more experienced and intensive calibration and validation, but it provided more accurate predictions of soil hydrology and better timing of CO2 emissions than DNDC. Keywords: CO2 emission, Corn-soybean rotation, Inorganic fertilization, Manure application, N2O emission, Process-based modeling.
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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) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».