A Review of Greenhouse Gas Emissions from Agricultural Soil
Notice bibliographique
Résumé
Greenhouse gases (GHGs) like nitrous oxide (N2O), carbon dioxide (CO2), and methane (CH4) are both emitted and removed by soils. Accurate worldwide allocations of carbon budget are essential for land use planning, global climate change, and climate-related research. Precise measurements, drivers, and mitigation strategies are necessary, given agricultural soil’s significant potential storage and emission capacities. Different agricultural management practices cause greenhouse gas (GHG) emissions into the atmosphere and contribute to anthropogenic emissions. Agricultural soils can generate 70% of the world’s manmade N2O emissions and also behave as a CO2 sink and a source of organic carbon and as producers and consumers of CH4. When it comes to agronomic management, the source and sink of all these GHGs are distinct. Therefore, several approaches to measuring GHG emissions from agricultural soils are available and can be categorized into chamber systems and remote sensing approaches. Sustainable agriculture stands out as a viable and transformative approach to increase agricultural efficiency while addressing the challenge of GHG emissions. Incorporating advanced technologies, precise data analytics, and site-specific management practices can offer a pathway to mitigate GHG emissions, thereby reducing the global warming potential (GWP). Therefore, this review paper focuses solely on the drivers influencing and involving soil emissions and on quantification approaches for GHG emissions. In addition, mitigation practices aimed at optimizing GHG emissions from agricultural soils are highlighted.
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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) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 0,003 |
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 ».