Carbon, Water, and Energy Exchanges in a Sweet Potato Agricultural Field in the Great Lakes Region
Notice bibliographique
Résumé
Carbon, water, and energy exchanges were measured in an agricultural field in the Great Lakes region near Turkey Point in southeastern Ontario, Canada. The site is part of Turkey Point Environmental Observatory and associated with the Ameriflux, global Fluxnet, Global Water Future Observatories and Global Centre for Transboundary Waters initiatives. It is known as CA-TPA in Ameriflux and global Fluxnet. In this study energy, water and carbon fluxes as well as meteorological and hydrological variables were measured in Sweet Potato (Ipomoea batatas) crop for two years (2022 and 2024). An open-path eddy covariance system and an automatic weather station were used for this purpose. The field was planted with a cover crop (rye grass and winter wheat) in both years during the winter months which was mowed into the soil in April. Sweet potato was planted in June and harvested in October with harvested crop yield of about 25 and 30 metric tons ha-1 in 2022 and 2024, respectively. The study results showed that on an annual basis the field was a net source of carbon in 2022 and a small sink of carbon in 2024 with net ecosystem productivity (NEP) of -86 ± 10 and 34 ± 11 g C m-2 y-1, respectively. Corresponding annual net ecosystem carbon balance (NECB) values were -630 and -619 g C m⁻² y⁻¹, in 2022 and 2024, respectively. Respective annual evapotranspiration (ET) values were 746 and 759 mm y-1. This sweet potato focused study is aimed to fill a current gap in the literature, as it is a crop that is rarely observed for its carbon sequestration potential as well as energy and water dynamics in North America. It also underscores the necessity of considering diverse crop types when exploring their potential for carbon sequestration and nature-based solutions to climate change.
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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 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 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 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 ».