Opis projektu
Zrozumienie emisji N2O z gleb rolnych
Gleby rolne stanowią główne źródło emisji podtlenku azotu (N2O) do atmosfery, co stanowi zagrożenie dla warstwy ozonowej. Jednak dokładny poziom tych emisji i wpływające na nie czynniki krytyczne pozostają niepewne. Projekt COLOSSAL finansowany z programu MSCA dąży do opracowania ram na bazie modelu, aby poprawić oszacowanie ilościowe i zrozumienie emisji N2O z gleb rolnych. Projekt będzie obejmował stworzenie kompleksowych baz danych zawierających emisje N2O i produktywność upraw, oznaczenie ilościowe globalnych emisji N2O za pomocą zaawansowanego modelu biosfery ziemskiej oraz wykorzystanie wyjaśnialnych modeli uczenia maszynowego do określenia najważniejszych czynników sprzyjających emisjom N2O. Projekt COLOSSAL uwzględni również prognozy zmian klimatu i praktyki łagodzące w celu prognozowania przyszłych scenariuszy emisji N2O.
Cel
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.
Dziedzina nauki (EuroSciVoc)
Klasyfikacja projektów w serwisie CORDIS opiera się na wielojęzycznej taksonomii EuroSciVoc, obejmującej wszystkie dziedziny nauki, w oparciu o półautomatyczny proces bazujący na technikach przetwarzania języka naturalnego.
Klasyfikacja projektów w serwisie CORDIS opiera się na wielojęzycznej taksonomii EuroSciVoc, obejmującej wszystkie dziedziny nauki, w oparciu o półautomatyczny proces bazujący na technikach przetwarzania języka naturalnego.
- nauki przyrodniczeinformatykabazy danych
- nauki społeczneekonomia i biznesekonomiaekonomia produkcjiproduktywność
- nauki przyrodniczenauki o Ziemi i pokrewne nauki o środowiskunauki o atmosferzemeteorologiabiosfery
- nauki rolniczerolnictwo, leśnictwo i rybołówstworolnictwo
Aby użyć tej funkcji, musisz się zalogować lub zarejestrować
Słowa kluczowe
Program(-y)
- HORIZON.1.2 - Marie Skłodowska-Curie Actions (MSCA) Main Programme
Zaproszenie do składania wniosków
Zobacz inne projekty w ramach tego zaproszeniaSystem finansowania
HORIZON-TMA-MSCA-PF-GF - HORIZON TMA MSCA Postdoctoral Fellowships - Global FellowshipsKoordynator
8000 Aarhus C
Dania