Two decades of micrometeorological measurements show dynamic drivers of springtime N2O emissions
Notice bibliographique
Résumé
Nitrous oxide (N2O) is a potent greenhouse gas with a global warming potential 265 times that of carbon dioxide and the ability to destroy stratospheric ozone. Agricultural soils contribute over two-thirds of anthropogenic N2O emissions. Field observations in temperate climates have commonly shown N2O emission peaks occurring in the spring during a period of snow melt and soil thaw. This freeze-thaw period typically accounts for approximately 35% of annual N2O emissions, however, current understanding of its drivers is based off of relatively short observation periods. The analysis of such data over decadal time spans is therefore needed to improve our understanding of key drivers. Here, we report on 21 years (2002-2022) of micrometeorological N2O flux data from a field site in Ottawa, Ontario. Correlation analyses were conducted between the N2O flux during the spring thaw period and variables that are commonly considered drivers. Little to no correlation was seen from linear or multilinear regressions across a range of meteorological, management, and soil variables. The non-linear response of non-growing season cumulative N2O emissions to cumulative freezing degree-days was consistent with previous studies (Wagner-Riddle et al., 2017). However, in isolating freezing degree-days we may be neglecting other possible controls. These results show that the relationship of N2O flux with environmental variables may be related to complex, potentially non-linear, interactions between agricultural practices, weather, soil quality, and other variables. We will further examine the data using other multivariate statistical methods to further investigate potential drivers of these non-growing season emissions with a focus on those emissions occurring specifically during the spring thaw. As these relationships are used in nitrification/denitrification models, improved understanding is still needed to accurately simulate these processes, which is imperative to improving nitrogen budgets and ultimately achieving climate goals.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
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 | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 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 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 ».