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World File Search SystemDaycent
OCIO 2024应急计划
据报道，来自DayCent模型的SOC数据是SOC的年度总变化，每种MLRA中每种CSA场景的10个代表性5年作物轮换到30 cm的土壤深度。选择30厘米的土壤深度与美国GHG库存一致（EPA，2024），并且是在Daycent建模的标准土壤深度，如Daycent Companion文档中所述。选择了10个五年轮换，因为它们代表了当前的美国种植实践和典型的旋转长度。在脚注3中更详细地描述了建模的10个旋转。在30年的投影期内，将情景复制（即，连续六个术语对5年的农作物旋转进行了建模）。每年30年，既捕获土壤碳的变化在更长的时间内发生（长达30年），并线性化的SOC变化。
加密安全性和公共密钥基础架构Salus模拟方法报告
本报告总结了密歇根州立大学（MSU）进行的可持续生物燃料原料生产分析中使用的方法。对于每种生物燃料原料（玉米和大豆），MSU估计了与采用气候智能实践相关的场景的温室气体（GHG）排放，包括No-Till，No-Till，减少耕作，冬季覆盖农作物和94个主要土地资源领域（MLRAS）（MLRAS）（MLRAS）（MLRAS）（跨越40个州），跨越40个州。请注意，USDA FD-CIC工具中仅包括秋季应用程序场景（在玉米肥料管理下）的结果。其余场景的结果用于与科罗拉多州立大学产生的日期模拟进行比较。有关这些模型运行的更多信息，请参见DayCent方法论报告。
希瑟·威廉姆斯
2天堆肥最佳管理实践网络研讨会及其议程。这是我们与Caltrans合作提供的培训。农业小组开始了第2天，卡里轮廓一个牧场主通过CDFA健康土壤计划，以堆肥为单位，从CDFA健康的土壤计划开始，从时间邮票9:40开始，这也是第1天的链接。我还期待让您了解Daycent模型的更新以及有关牧场土壤堆肥施用后碳碳的能力的新研究。感谢您为我们提供了审查文档的机会，并讨论了RMAC所做的良好工作。新年快乐，Heather Williams Calrecycle - 高级环保科学家（专家）州范围内的技术和分析资源分支机构1001 I街，萨克拉曼多，CA 95812电话：916-341-6815 |传真：916-319-7654
CSU 生物燃料原料农作物管理实践分析
本分析中使用的基线情景利用了美国温室气体清单中使用的模型、方法和数据输入。DayCent 模型用于模拟美国种植玉米、大豆和高粱的农业用地土壤有机碳储量 (SOC) 变化和土壤一氧化二氮 (N 2 O) 排放的基线，该模型使用美国农业部 2017 年国家资源清单 (NRI) (USDA-NRCS 2020)。该模型分三步初始化。在第一步中，模型在原生植被、历史气候数据和 NRI 调查地点的土壤特征下运行至稳定状态（例如平衡）。在第二步中，该模型模拟了从欧洲人定居到 1979 年 NRI 调查开始的农业扩张。此步骤捕捉了原生植被转变为农田后土壤 C 和 N 的损失，并包括根据 18 世纪开始的历史定居模式而变化的土地转换时间段。在第三步中，该模型使用 USDA-NASS 作物数据层 (CDL) (USDA-NASS 2021) 模拟了 1979 年至 2017 年 NRI 调查中的种植历史，并将其延伸至 2020 年。
基于过程的农业土壤 N2O 排放建模主要方法综述
摘要：为了解决氧化亚氮 (N2O) 排放量变化带来的不确定性，建模方法应运而生，成为研究两种排放过程（即硝化和反硝化）以及表征土壤、大气和作物之间相互关联动态的有效方法。本研究对广泛使用的在不同种植制度和管理措施下模拟氧化亚氮 (N2O) 的模型进行了全面概述。我们选择了基于过程的模型，优先考虑那些在近期发表的科学论文中已有完善算法记录或已发布源代码的模型。我们回顾并比较了用于模拟氧化亚氮 (N2O) 排放量的算法，并采用了统一的符号系统。选定的模型（APSIM、ARMOSA、CERES-EGC、CROPSYST、CoupModel、DAYCENT、DNDC、DSSAT、EPIC、SPACSYS 和 STICS）根据其硝化和反硝化过程建模方法进行分类，区分了对微生物库的隐式或显式考虑，并根据这些过程的主要环境驱动因素（土壤氮浓度、温度、湿度和酸度）的形式化进行分类。此外，还讨论了模型的设置和性能评估。通过对这些方法的评估，我们发现土壤化学-物理性质和气候条件是氮循环及其导致的气体排放的主要驱动因素。
爱尔兰国际研究计划的国际股权支持的伊斯兰教伙伴关系项目，根据爱尔兰的呼吁 - 新西兰JO
提炼库存报告的排放因素。（珊瑚礁）准确和经过验证的排放因素是迫切需要支持库存，纳入缓解措施和基础农场计算器/定价（对于新西兰）和温室气体有效的农业实践（两国）。库存报告（Reefir）的精炼排放因子与两国具有更高层，分类，N2O和NH3排放因子和方法的确定需求，这些需求也包括缓解碳循环和CO2排放的影响。该项目建立在成功的Dataman（根据全球研究联盟（GRA）资助的基础上，该项目从粪便管理中开发了一个公开可用的GHG排放数据库。我们将从矿物N来源和刷新Dataman的排放数据与更多的最新数据进行整理。DATAMAN的差距分析将用于设计新的实验工作，以量化爱尔兰和新西兰的N来源的排放。将使用基于统计和基于过程的建模方法来分析刷新的数据库。统计方法将基于Dataman开发的方法。基于过程的建模将使用APSIM，DayCent和DNDC –Models的集合进行，这些集合在此处被广泛接受。结合在一起，这两种方法将更好地阐明排放和排放因子的关键驱动因素，并将考虑碳通量和农场生产的考虑在于减少温室气体排放量。以及它们将构成对两国所需的温室气体减少至关重要的高层排放因素的基础。项目将在项目中有强大的知识转移努力。这些方法将包括与策略的交互式研讨会