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Enregistrement W4408428423 · doi:10.5194/egusphere-egu25-14338

Estimating the Tipping Point between N2O Emissions and C Sequestration in Soil using the DNDC v. CAN Model

2025· preprint· en· W4408428423 sur OpenAlexaff
M. N. Kong, Huan Liu, Diego Ábalos, Brian Grant, Ward Smith, Azhar Zhartybayeva, Johannes Lund Jensen, Jørgen Eriksen, Christian Dold

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typepreprint
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueSoil Carbon and Nitrogen Dynamics
Établissements canadiensAgriculture and Agri-Food Canada
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésEnvironmental scienceCarbon sequestrationSoil carbonGreenhouse gasArable landNitrous oxideBiomass (ecology)GrasslandCrop rotationCrop yieldAtmospheric sciencesAgronomySoil scienceCarbon dioxideCropSoil waterAgricultureChemistryEcology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Increasing the grassland proportion in the crop rotation has been considered as an effective approach to sequester carbon (C) in the soil. However, its climate mitigation benefits may be overestimated because the associated impact of long-term C sequestration on nitrous oxide (N2O) emissions remains uncertain. Mechanistic models, such as the DeNitrification and DeComposition model (DNDC v. CAN 9.5.0), are used to simulate changes in soil organic carbon (SOC) and N2O emissions. This provides the opportunity to estimate future emission trends and to enhance our understanding of the interactions between SOC and N2O emissions under different levels of grass/clover proportion in arable crop rotations. We hypothesize that increases in N2O emissions will offset the benefits from the increased SOC over time. The objectives of this study are to (1) calibrate and validate the DNDC model, and (2) estimate and predict the potential tipping point at which the negative climate forcing of N2O emissions offsets the benefits of C sequestration over long-term timescales. For this, we used long-term measurements of biomass, SOC, and N2O emissions from two crop rotations with either two or four years of grass-clover in a six-year rotation in Denmark. Preliminary results showed that the DNDC model simulated crop biomass production with fair to high accuracy as indicated by an index of agreement (d) of 0.98, a Nash-Sutcliffe efficiency (NSE) of 1, and a normalized root mean square error (nRMSE) of less than 30%. The simulated biomass was slightly underestimated as shown by a negative mean bias error (MBE). Conversely, the simulations for N2O fluxes and SOC exhibited poorer agreement, with d-values below 0.7 and nRMSE exceeding 30%. These findings suggest that while the DNDC model effectively predicts crop growth, including annual crops and grass/clover ley, its ability to simulate SOC and N2O fluxes requires substantial improvement. Our future efforts will focus on refining and optimizing model parameters for SOC and N2O, with an emphasis on calibration to enhance the model performance and the capacity to predict management-induced long-term dynamics under future climate scenarios. Results of these updated model simulations will be shown at the conference.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,227
Score d'incertitude au seuil0,451

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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.

Tête enseignante Opus0,061
Tête enseignante GPT0,288
Écart entre enseignants0,227 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSimulation ou modélisation
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2025
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