Atmospheric Emissions from Crop Residue Burning and Other Agricultural Activities in India: Why Do Croplands Still Deserve Closer Attention?
Notice bibliographique
Résumé
sı Supporting Information C ropland agricultural processes involve several stages, such as tillage, fertilizer use, harvesting, and residue handling, all of which significantly contribute to air pollution.Among these, open crop residue burning (CRB) is the most visible and controversial practice, used to clear fields postharvest.CRB is strongly linked to elevated particulate and gaseous pollutants, affecting both rural and urban areas due to long-range atmospheric transport. 1While CRB may appear straightforward to estimate and regulate, it is fraught with significant uncertainties.Emission inventories, crucial for air-quality modeling and policy-making, primarily rely on two elements: the mass of crop residue burned and the emission factors (EFs) for various pollutants.In India, both aspects are affected by considerable data limitations.A major challenge is the scarcity of India-specific emission factors.Most emission inventories rely on EFs adapted from foreign studies, conducted under different agro-climatic conditions and farming techniques.Although the elemental composition of crop residues may be broadly comparable, the actual emissions can vary considerably based on local factors like fertilizer usage, soil health, and crop management practices.These variables influence the biomass's chemical and physical properties, and hence, its emissions profile. 2 A comprehensive review of CRB-related emission inventory studies from the past 25 years reveals that over 90% of researchers used foreign EFs (Table S1).Only two peerreviewed Indian studies have reported in situ emission factors for a limited range of pollutants. 3,4 Uncertainty also stems from estimating the mass of residue burned.Many studies continue to use a generalized Intergovernmental Panel on Climate Change (IPCC) guideline suggesting that 25% of total crop residue is burned, an assumption that is neither empirically validated nor regionally specific.Given India's vast agro-ecological and socio-economic diversity, applying such blanket assumptions is methodologically flawed.Some researchers have attempted to refine CRB estimates using field surveys.However, these typically involve only a few hundred to a few thousand farmers and are extrapolated to the national scale, which is insufficient to capture India's regional variability.A more promising method involves analyzing satellite-based fire counts during harvesting seasons.Most Indian farmers hold small land parcels, and the resulting fires are often too small to be detected by remote sensing techniques.Addition-
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,001 | 0,003 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 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 ».