Spatial variation of nitrous oxide fluxes during growing and non-growing seasons at a location subjected to seasonally frozen soils
Notice bibliographique
Résumé
Nitrous oxide (N 2 O) emissions from soils have been widely studied in the literature — mostly with the chamber method — due to the importance of this gas to climate change. Emissions of N 2 O derive from biological reactions and are controlled by soil parameters, which are by nature heterogeneous (i.e., “hot spots” for N 2 O emissions) — a source of uncertainty in chamber-based studies. Spatial variation in N 2 O fluxes has been assessed in the literature, but the information is still needed for contrasting soil management practices (e.g., tillage) and for specific bioclimatic situations [e.g., non-growing seasons (NGS) under cold weather]. Here, we subsampled daily N 2 O data to assess within-plot and between-block spatial variation from an agronomic experiment under conventional tillage (CT) and no-tillage (NT), identifying if patterns differ between growing seasons (GS) and NGS datasets. Within-plot spatial variation in N 2 O fluxes was a small source of uncertainties, but half of the comparisons in GS datasets presented a slope different from 1 for the regression of N 2 O averages from two vs. one chamber per plot — a source of uncertainty mitigated when within-plot duplication occurred during N 2 O “hot moments”. Between-block spatial variation in N 2 O emissions was much larger than within-plot errors — an effect more accentuated for NGS and CT than GS and NT datasets. Decreasing the number of sampled blocks resulted in averages that did not represent the N 2 O daily average of the whole field, but exceptions occurred. The methodology proposed here may be used in other locations, after appropriate verification, for improved planning and maximization of the resources associated with N 2 O measurements.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».