Topographical Controls on Nitrous Oxide Emissions from Agricultural Fields
Notice bibliographique
Résumé
Agriculture contributes 81% of global and 77% of Canadian anthropogenic nitrous oxide (N2O) emissions. Topography can intervene and accelerate emission processes by redistributing nutrients and water and creating N2O hotspots. Canada included topographical coefficient (N2Otopo) for N2O emission factor calculation for the national inventory; however, N2Otopo for Canada was quantified based on only three studies from the Prairie region. Although more than 30% of 4.9 million hectares of agricultural lands in Ontario exhibit 2 – 5% slope variations and 14.5% of lands exhibit >5% slope variation, interactions between topographical properties and N2O emissions from Ontario’s soils have not received significant attention. Owing to different climatic conditions and cropping practices, the impact of topography on N2O might be different in Ontario than Prairies leading to under- or overestimation of N2O emission. The overall objective of this study was to quantify complex interconnections among soil, topography, and N2O emissions. The specific objectives were to i) examine spatiotemporal variations in N2O emissions from different topographical positions in agricultural fields, ii) quantify direct and indirect impacts of topography on N2O, iii) identify hotspots and representative monitoring locations of N2O, and iv) quantify N2O emissions from depressions and in-field seasonal wetlands. Experiments were conducted at two agricultural fields with variable topography in Ontario over a corn-soybean rotation. Sampling points were selected using conditional Latin hypercube design using slope, elevation, wetness index, and landform classes as covariates. The concave: convex ratio of N2O emissions in Ontario was smaller (1.1) than what is being used in Canadian National Inventory (3.4). Significant correlations were observed between soil, topography, and N2O emissions (chapter 3). These correlations further helped in the quantification of the indirect impacts of topography on N2O using structural equation modeling (chapter 4). Furthermore, time stability analysis showed that 5 of 7 hotspots of N2O were in shoulder (convex) positions (chapter 5). Similarly, field zones with higher wetness index emitted higher N2O during corn and lowest during soybean season (chapter 6), suggesting different drivers of N2O emissions in different growing seasons.
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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 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 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 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 ».