Real-Time Measurement of Atmospheric CO2, CH4 and N2O above Rice Fields Based on Laser Heterodyne Radiometers (LHR)
Notice bibliographique
Résumé
High-precision observations provide an efficient way to calculate greenhouse gas emissions from agricultural fields and their spatial and temporal distributions. Two high-resolution laser heterodyne radiometers (LHRs) were deployed in the suburb of Hefei (31.9°N 117.16°E) for the remote sensing of atmospheric CO2, CH4 and N2O above rice paddy fields. The atmospheric transmittance spectra of CO2, CH4 and N2O were measured simultaneously in real time, and the atmospheric total column abundance was retrieved from the measured data based on the optimal estimation algorithm, with errors of 0.7 ppm, 4 ppb and 2 ppb, respectively. From July to October, the abundance of CO2 in the atmospheric column that was influenced by emissions from rice fields increased by 0.7 ppm CH4 by 30 ppb, and by 4 ppb N2O. During the rice growth season, rice paddy fields play a role in carbon sequestration. CH4 and N2O emissions from paddy fields are negatively correlated. The method of baking rice paddy fields reduces CH4 emissions from rice fields, but N2O emissions from rice fields are usually subsequently increased. The measurement results showed that LHRs are highly accurate in monitoring atmospheric concentrations and have promising applications in monitoring emissions from rice paddy fields. In the observation period, rice paddy fields can sequester carbon, and CH4 and N2O emissions from rice fields are negatively correlated. The LHRs have strong application prospects for monitoring emissions from agricultural fields.
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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) | 0,001 | 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 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 ».