Geri Dön

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.

  1. Tez No: 697287
  2. Yazar: MEHMET GÜR
  3. Danışmanlar: PROF. DR. JULİA COOPER
  4. Tez Türü: Yüksek Lisans
  5. Konular: Gıda Mühendisliği, Ziraat, Food Engineering, Agriculture
  6. Anahtar Kelimeler: Soil organic carbon, carbon modeling, RothC-26.3, carbon sequestration, agricultural management practices, soil carbon dynamics
  7. Yıl: 2017
  8. Dil: İngilizce
  9. Üniversite: Newcastle University
  10. Enstitü: Yurtdışı Enstitü
  11. Ana Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
  12. Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
  13. Sayfa Sayısı: 36

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

  1. 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

    İngilizce

    2018

    Bilim ve Teknolojiİstanbul Teknik Üniversitesi

    Bilişim Uygulamaları Ana Bilim Dalı

    DR. ÖĞR. ÜYESİ AHMET ÖZGÜR DOĞRU

  2. Arazi kullanım/arazi örtüsü değişikliğinin modellenmesi ve toprak özellikleri üzerine etkilerinin incelenmesi: Adıyaman, Besni ilçesi örneği

    Modeling of land use/land cover change and effects on soil properties: A case study of Adıyaman, Besni

    MİRAÇ KILIÇ

    Doktora

    Türkçe

    Türkçe

    2023

    ZiraatHarran Üniversitesi

    Toprak Bilimi ve Bitki Besleme Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. RECEP GÜNDOĞAN

  3. 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

    Türkçe

    2008

    Ormancılık ve Orman MühendisliğiDüzce Üniversitesi

    Orman Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. OKTAY YILDIZ

  4. Ardahan havzası örneğinde zamansal-mekansal karbon ve azot dinamiklerine ait süreç temelli model

    A process-based model of spatio-temporal dynamics of carbon and nitrogen in the case of Ardahan watershed

    KADİR YILDIZ

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2020

    Çevre MühendisliğiBolu Abant İzzet Baysal Üniversitesi

    Çevre Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. NUSRET KARAKAYA

  5. Modeling biomass and carbon storage for anatolian black pine ((Pinus nigra Arnold subsp. pallasiana (Lamb.) Holmboe) – Turkish red pine (Pinus brutia Ten.) mixed forests in türkiye using artificial neural networks

    Türkiye'deki Karaçam ((Pinus nigra Arnold subsp. pallasiana (Lamb.) Holmboe)) - Kızılçam (Pinus brutia Ten.) karışık meşcerelerinin biyokütle ve karbon depolamanin yapay sinir ağları kullanılarak modellenmesi

    MOUSSA BEAU-GARS MBOHOU

    Doktora

    İngilizce

    İngilizce

    2023

    Ormancılık ve Orman MühendisliğiKaradeniz Teknik Üniversitesi

    Orman Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. MEHMET MISIR