Potential contribution of water management practices under intensive crop production to climate-change-associated global warming
Notice bibliographique
Résumé
Optimizing water management practices to mitigate greenhouse gas (GHG) emissions in agroecosystems is of increasing interest under climate change. However, previous studies have focused more on paddy fields, little is known as to how water table management in subsurface drained fields or how irrigation practices in humid areas might affect the global warming potential (GWP). Drawing upon experimental data from four intensive crop production sites in Eastern Canada operating under different water management practices, the DeNitrification-DeComposition (DNDC) biogeochemical model was used to assess potential GHG emissions under twelve different sets of General Circulation Models coupled with Regional Climate Models (GCM-RCM) climate projections (2046–2075). Simulations showed that water table control/sub-irrigation and sprinkler irrigation might decrease GWP by allowing greater soil organic carbon (SOC) sequestration, despite increased N 2 O and CO 2 emissions than non-irrigated systems. While drip irrigation marginally increased the SOC sequestration, GWP still increased because the C gains from the residues generated by the greater crop biomass were offset by increased CO 2 and N 2 O emissions. Compared with surface drip irrigation, subsurface drip irrigation reduced the GWP by reducing N 2 O emissions, as well as increasing crop yield and SOC stock. Although greater crop biomass was expected to return to soil under projected climate change, simulations showed a consistent increase in the GWP of tomato cropping system alone under climate change. • GHG emissions would increase under climate change projections. • Water table control/subirrigation could decrease the GWP by allowing greater SOC sequestration. • Sprinkler irrigation enhanced SOC and reduced the GWP due to improved crop biomass. • Subsurface drip irrigation increased the GWP due to rising N 2 O emissions and SOC loss.
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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 | 0,001 | 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 | 0,001 |
| 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 ».