Sensitivity of Modeled Soil NOx Emissions to Soil Moisture
Notice bibliographique
Résumé
Abstract As emissions of nitrogen oxides (NOx) from fossil fuel combustion decrease, the relative contribution of NOx emissions from managed and unmanaged soils (S NOx ) is increasing. Modeling S NOx presents a challenge as it requires proper characterization of emission dynamics in response to environmental conditions. S NOx is often represented using the Berkeley Dalhousie Soil NOx Parameterization (BDSNP), which relies upon static relationships between soil moisture and S NOx for arid and non‐arid lands. However, soil chamber and atmospheric studies have shown that emission characteristics are more dynamic, with peak emissions often occurring at higher soil moisture content. Here, to better capture observational studies, we update BDSNP by creating a dynamic S NOx response to soil moisture based on a normalized soil moisture index. We compare the standard and updated parameterizations over the contiguous United States (U.S.) for 2011–2020 using input soil moisture data from ERA5‐Land, MERRA‐2 and NLDAS2‐Mosaic and evaluate S NOx across these different input drivers as well as between the standard and updated parameterizations. The standard parametrization exhibits strong sensitivity to different input soil moisture products, with annual U.S. S NOx differences of up to 0.28 Tg N yr −1 . In contrast, the updated parameterization provides a robust representation of S NOx with reduced sensitivity to input soil moisture product with differences of at most 0.03 Tg N yr −1 . The updated parameterization simulates a broad increase in S NOx in non‐arid regions, including much of the Eastern U.S., indicating that this region may be more sensitive to climatically‐driven S NOx as anthropogenic NOx emissions continue to decline.
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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) | 0,000 | 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 ».