Towards an improved representation of the relationship between root traits and nitrogen losses in process-based models
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Notice bibliographique
Résumé
CONTEXT Nitrogen (N) application to crops is crucial to feed an increasing world population. Yet, much of this N is not taken up by crops, initiating a cascade of N losses with dire environmental and economic consequences. There is, therefore, a need to develop crops with traits that make them use N more efficiently, thereby reducing N losses. Process-based models have been used to design in-silico crops with desirable traits to maximize yield and increase climate resiliency, but few have been used with the perspective of reducing N losses. OBJECTIVE To examine the way process-based models capture interactions between root traits and N losses, and propose opportunities to improve model representation of observed relationships. METHODS We synthesize the current knowledge on the relationships between plant traits and N losses based on experiments reported in the literature, conduct a survey of process-based models simulating crop growth and N losses, and run a sensitivity analysis with selected models (DSSAT, APSIM, DNDCvCAN, Daisy). RESULTS AND CONCLUSIONS The results show that the relationships between root traits and N losses can be very strong in experiments, but model simulations do not capture the magnitude of these associations well. This is mainly due to the lack of a robust representation of the plant root mechanisms influencing N losses. Suggested model improvements include designing new functions to link root traits with key N-cycling processes supported by experimental evidence – such as root exudation of various compounds including biological nitrification inhibitors – and using easily observable morphological traits in process-based models as proxies to predict changes induced by plants on N-cycling by soil microbial communities. SIGNIFICANCE This work represents a key step towards designing novel root function-based ideotypes adapted to reduced fertilizer inputs while maintaining the same level of yield, and that is, therefore, potentially less harmful to the environment.
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Prédiction distillée sur la base complète
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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 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) | 0,000 | 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 découle