Description du projet
Comprendre les émissions de N2O des sols agricoles
Les sols agricoles représentent la principale source d’émissions atmosphériques d’oxyde nitreux (N2O) d’origine humaine, qui constitue une menace pour la couche d’ozone. Toutefois, l’ampleur exacte et les facteurs déterminants de ces émissions restent incertains. Le projet COLOSSAL, financé par le programme MSCA, vise à développer un cadre de travail basé sur des modèles afin d’améliorer la quantification et la compréhension des émissions de N2O provenant des sols agricoles à l’échelle mondiale. Le projet comprendra la création de bases de données complètes sur les émissions de N2O et la productivité des cultures, la quantification des émissions mondiales de ce gaz à l’aide d’un modèle avancé de la biosphère terrestre et l’utilisation de modèles d’apprentissage automatique interprétables pour identifier les principaux facteurs d’émissions. COLOSSAL intégrera également les projections du changement climatique et les pratiques d’atténuation pour prévoir les futurs scénarios d’émissions de N2O.
Objectif
Agricultural soils are the primary human-induced source of atmospheric nitrous oxide (N2O) emissions, a potent greenhouse gas and the most significant damaging substance of the ozone layer. Climate change and the projected increases in food demand, agricultural land area, and fertilizer use are expected to increase N2O emissions over the coming decades. However, the actual magnitude and the key-influencing factors remain highly uncertain. COLOSSAL will develop an innovative models-driven framework to improve global quantification and understanding of N2O emissions from agricultural soils. First, I will produce comprehensive databases of N2O emissions and crop productivity at site- and regional-scale, establishing the foundation for subsequent steps. Second, I will use an advanced terrestrial biosphere model for a mechanistic-based quantification of global N2O emissions from agricultural soils, covering historical and current time periods. Third, I will implement interpretable machine-learning models to unravel the key drivers and estimate N2O emissions globally, including plant-soil-atmosphere interactions and management practices. Finally, I will unfold future N2O emission scenarios by incorporating climate change projections and mitigation practices into the terrestrial biosphere model informed by interpretable machine-learning models. COLOSSAL, stemming from 3 leading multi-disciplinary research groups, will take place during the 2-year outgoing phase at the Massachusetts Institute of Technology including an 8-month secondment at Boston College (USA), and 1-year return phase at Aarhus University (Denmark). Overall, COLOSSAL will advance our understanding of N2O emissions from global agricultural soils, contributing decisively to the design of more effective strategies for mitigating worldwide greenhouse gas emissions in the future.
Champ scientifique (EuroSciVoc)
CORDIS classe les projets avec EuroSciVoc, une taxonomie multilingue des domaines scientifiques, grâce à un processus semi-automatique basé sur des techniques TLN. Voir: https://op.europa.eu/en/web/eu-vocabularies/euroscivoc.
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Programme(s)
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Danemark