Estimating the Tipping Point between N2O Emissions and C Sequestration in Soil using the DNDC v. CAN Model
Notice bibliographique
Résumé
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.
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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 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 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 ».