Prediction of soil organic carbon changes under contrasting management practices on a long-term trial using the rothc-26.3 carbon turnover model
Başlık çevirisi mevcut değil.
- Tez No: 697287
- Danışmanlar: PROF. DR. JULİA COOPER
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Gıda Mühendisliği, Ziraat, Food Engineering, Agriculture
- Anahtar Kelimeler: Soil organic carbon, carbon modeling, RothC-26.3, carbon sequestration, agricultural management practices, soil carbon dynamics
- Yıl: 2017
- Dil: İngilizce
- Üniversite: Newcastle Unıversıty
- Enstitü: Yurtdışı Enstitü
- Ana Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: Belirtilmemiş.
Özet
Soils are the both source and an important sink for the atmospheric carbon dioxide concentration. Soil organic carbon is also involved in many environmental functions. As a matter of fact, changes in land use and land management practices, changing the soil organic carbon stocks. Prediction of changes in the soil organic carbon stocks both for future and past is an important issue. Thus, modeling is one of the promising methods for the estimation of SOC. RothC carbon turnover model is one of the most using models to predict SOC changes in the arable lands. In this study, I estimated the farm-scale SOC stock changes between the years of 2009-2016 in Nafferton Ecological Farm. Baseline soil organic carbon content established for 2006 as (46.7tC/ha) and the 8 year simulation was run for the four contrasting scenarios;A (minimum tillage + compost application), B (minimum tillage + mineral fertilizer ), C (conventional tillage + compost application), D ( conventional tillage +mineral application). At the end of the simulation period, slight difference observed between the SOC stocks of scenario A and initial condition (0.1tC/ha). For Scenario B and C soil organic carbon stocks obtained lower than the initial condition with the values of (44.8tC/ha ) and 45,8tC/ha. Model prediction and measured values are almost matching except the Scenario D, the differences found at 3.2tC/ha little than the measured value.
Özet (Çeviri)
Özet çevirisi mevcut değil.
Benzer Tezler
- Sub-tropikal meyve yetiştiriciliği için uygun tarım alanlarının iklimsel etkilere göre makine öğrenmesiyle mekânsal kestirimi
Spatial prediction of suitable agricultural areas for sub-tropical fruit cultivation based on climatic effects employing machine learning
MEHMET ÖZGÜR ÇELİK
Doktora
Türkçe
2025
Jeodezi ve FotogrametriMersin ÜniversitesiUzaktan Algılama ve Coğrafi Bilgi Sistemleri Ana Bilim Dalı
PROF. DR. MEHMET ALİ KURT
DOÇ. DR. OSMAN ORHAN
- Farklı katı yakıt türlerinin üst ısıl değerlerinin çoklu lineer regresyon, karar ağacı, random forest ve yapay sinir ağları yöntemleriyle belirlenmesi
Prediction of calorific value of solid fuel by multiple linear regression, decision tree, random forest and artificial neural network
KAAN BÜYÜKKANBER
Yüksek Lisans
Türkçe
2022
Kimya Mühendisliğiİstanbul Teknik ÜniversitesiKimya Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. HANZADE AÇMA
- Evaluation of the fire potential index utilizing numerical weather prediction fields and remote sensing imagery
FPI orman yangını potansiyeli indeksinin sayısal hava tahmin modeli alanları ve uzaktan algılama verisi ile hesaplanması
FERAT ÇAĞLAR
Yüksek Lisans
İngilizce
2018
Meteorolojiİstanbul Teknik ÜniversitesiBilişim Uygulamaları Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ AHMET ÖZGÜR DOĞRU
- Kayın (Fagus orientalis, Lipsky) ekosistemlerinde farklı saha hazırlama işlemlerinin besin kaybına etkisi
Effects of site preparation methods on soil productivity in eastern beech (Fagus orientalis, Lipsky) ecosistems
YUSUF SOYSAL
Yüksek Lisans
Türkçe
2008
Ormancılık ve Orman MühendisliğiDüzce ÜniversitesiOrman Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. OKTAY YILDIZ