Greenhouse gas emissions from decomposition of biosolids as affected by stabilization method and soil moisture
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Computational models are useful to estimate agricultural greenhouse gas emissions at regional scales. However, empirically based parameter values are required for the models to accurately represent carbon (C) and nitrogen (N) mineralization rates of different organic amendments in more and less humid regions or during wet and dry periods of the growing season. A controlled environment study was conducted to assess the rates of C and N mineralization in differently processed sewage sludge (biosolids) in wet and dry soil. Parameter values were estimated for use in modelling the degradation of three types of biosolids. A loam soil with either 49% water‐filled pore space (WFPS) or 29% WFPS was amended with mesophilic anaerobically digested (digested), alkaline‐stabilized, or composted biosolids. Headspace samples were collected and analysed for carbon dioxide (CO 2 ) and nitrous oxide (N 2 O), and soil samples for nitrate () and ammonium (). Four different first‐order models were fitted to the cumulative CO 2 –C and N 2 O–N data (R 2 > 0.98), and soil (R 2 > 0.65) and (R 2 > 0.93) concentrations. CO 2 –C data indicated that C mineralization was higher in soil with 49% WFPS than in soils with 29% WFPS. Seventy‐nine percent of the C compounds in digested biosolids degraded in soil with 49% WFPS, compared with 52% for alkaline‐stabilized biosolids and 8% for composted biosolids. The fitted coefficient values were similar for all of the four first‐order models used in this study and provide useful information for parameterizing more sophisticated mechanistic models of the degradation of biosolids in soil.
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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 | 0,000 | 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 ».