ECOSSE biogeochemical modelling of soil organic carbon from Irish grassland systems - challenges and opportunities
Notice bibliographique
Résumé
In this study we used the biogeochemical model ECOSSE-6.2b [1] in site-specific mode to evaluate/test model accuracy to estimate soil organic carbon (SOC) in Irish grassland systems under mineral soils. The selection of sites and management practices, as well as model inputs and model initialization followed procedures explained in Premrov et al. (2021) and (2020) [2],[3]. Results indicated a possible overestimation of modelled SOC for some grassland management categories, highlighted the sensitivity of the model to the initial SOC inputs and demonstrated the need for replicated measurements of SOC over time [4]. One of the challenges faced in this study was the lack of availability of site-specific data for the selected Irish sites, such as data on livestock stocking rates (SR) for grazed grasslands, which can differ greatly from year to year. SR could be only estimated as a single numeric value for each site, which demonstrated the need for greater availability and more detailed site-specific data for Irish grasslands. The availability of repeated measurements of SOC over time for the whole country represented another major challenge in modelling SOC for Irish grassland systems [4]. It is thought that the modelling undertaken here could be further enhanced using additional time-dependent SOC soil-point data, such as LUCAS data [5], as this would provide datasets that have repeated measurements of SOC needed for further model evaluation and parameterization. This work also showed a significant potential for further model improvement; grazing-induced vegetation changes, and associated impacts on SOC, could be accounted by introducing new types of grazed grassland vegetation parameters into the ECOSSE model [4]. These modelling opportunities could also have significant potential for further assessment of SOC dynamics and for spatial and temporal upscaling. Acknowledgements SOLUM project is funded under the Irish EPA Research programme 2014-2020. Literature [1] Smith, J., et al. (2010). ECOSSE. User Manual. [2] Premrov, A., et al. (2021). Insights into ECOSSE modelling of soil organic carbon at site scale from Irish grassland sites and a French grazed experimental plot. EGU21-1879. https://doi.org/10.5194/egusphere-egu21-1879; (CC BY 4). [3] Premrov, A., et al. (2020). Insights into modelling of soil organic carbon from Irish grassland sites using ECOSSE model. EGU2020-8090. doi.org/10.5194/egusphere-egu2020-18940; (CC BY 4). [4] Saunders, M. et al. (2021) Soil Organic Carbon and Land Use Mapping (SOLUM) (2016-CCRP-MS.40). EPA Research Report. [5] JRC (2020). LUCAS 2015, ESDAC. JRC. EC.
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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) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».