La bioenergía puede hacer que una proporción significativa de los futuros suministros de energía renovables y de materias primas perennes, este requerirá la conversión de tierras a un sistema de siembra directa (NT). Estudios previos sugieren que NT conduce a una mayor orgánica del suelo materia (SOM) de almacenamiento, que se descompone con el tiempo resulta en un aumento de las emisiones de N2O. Esto puede no indicar total neto aumentar, ya que las emisiones indirectas de SOM erosionado con la labranza deben ser consideradas. Dado el alto el calentamiento global potencial de N2O, que es crucial para predecir el cambio neto de las emisiones en lugar de centrarse sólo en el potencial para el almacenamiento de C. la DAYCENT modelo se ha utilizado para representar tanto labrada [1, 2], y sin labrar [3, 4] agroecosistemas. Este estudio evalúa su idoneidad para representar a la conversión de tierras a NT; mediante la exploración de la estructura del modelo y la representación de procesos y en segundo lugar, mediante el uso de análisis de sensibilidad para identificar si DAYCENT coincide variación publicadas entre los regímenes de labranza.

DAYCENT predice el aumento de la superficie y lenta descomposición del carbono del suelo para la siembra directa, pero no el aumento previsto de N2O emisiones. Se ha sugerido que los cambios en la estructura del suelo con labranza afectan infiltración, y por lo tanto de cationes nitrificación y los procesos de cationes denitrifi que conducen a las emisiones de N2O [5, 6]. Para la simulación precisa de la relación a la precipitación, DAYCENT idealmente debe representar diferente capacidad de agua del suelo (SWC) y la porosidad entre los regímenes de labranza, y los impactos sobre el agua esté cargada espacio poroso (WFPS). DAYCENT también no responde adecuadamente a bajo C: N aplicaciones residuos ratio, o para simular la interacción entre las aplicaciones de labranza y de nutrientes. Se proporcionan recomendaciones para las mejoras a DAYCENT para resolver estos problemas y permitir el análisis de escenarios más robusto. Suponiendo un rendimiento mejorado en validación, esto debería facilitar las emisiones de carbono equivalente precisa de uso del suelo, la incorporación de N2O.

Thomas, A., Hiscock, K. & Bond, A. (2012) Quantification of CO2, water vapor and energy fluxes from no-till wheat-soybean systems with contrasting tillage histories. Agrociencia, 16(3), pp. 33-42.