Use of a Process‐Based Model to Predict Nitrous Oxide Emissions From Intensive Crop Production Under a Changing Climate
Notice bibliographique
Résumé
ABSTRACT In cold temperate regions, nongrowing season (November‐April) nitrous oxide (N 2 O) emissions from croplands can be substantial, particularly during the rapid freeze‐thaw cycles of the late winter‐spring. Despite their potential environmental impact, the extent and underlying climatic triggers of these emissions remain poorly understood. Using the Denitrification and Decomposition (DNDC) model, N 2 O fluxes and climatic triggers of N 2 O emissions were assessed by simulating historical (1990–2019) and 30‐year future (2038–2067) winter and early spring emissions under intensive grain corn production in Southern Quebec. In the historical period, mean winter N 2 O emissions were greatest in warm‐wet years, and increased over the years as the snow‐water equivalent (SWE) declined. Future scenario simulations predict a 10% increase in winter/spring N 2 O emissions, driven by a 1°C rise in winter soil temperature and an 8% increase in water‐filled pore space (WFPS). SWE is also expected to decrease by 1 mm annually. These shifts suggest a substantial increase in future winter N₂O emissions, highlighting the urgency of developing mitigation strategies for agricultural soils.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».