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An integrated experiment-model approach to elucidate plant-soil interactions and N transformation in aggregated soils

English title An integrated experiment-model approach to elucidate plant-soil interactions and N transformation in aggregated soils
Applicant Six Johan
Number 160232
Funding scheme Project funding
Research institution Professur für Nachhaltige Agrarökosysteme Institut für Agrarwissenschaften ETH Zürich
Institution of higher education ETH Zurich - ETHZ
Main discipline Other disciplines of Environmental Sciences
Start/End 01.07.2015 - 30.06.2019
Approved amount 180'000.00
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All Disciplines (3)

Discipline
Other disciplines of Environmental Sciences
Agricultural Engineering
Other disciplines of Earth Sciences

Keywords (6)

Roots; Stable isotopes; Nitrification; Denitrification; AggModel-N; Aggregates

Lay Summary (German)

Lead
Landwirtschaftliches Stickoxid (N2O) ist ein potentes Treibhausgas, das beim Klimawandel eine Schlüsselrolle spielt. Trotz seiner globalen Bedeutung ist es immer noch schwierig, zeitliche oder räumliche Schwankungen bei der N2O-Emission aus Böden zu messen. Dies ist teilweise auf unsere begrenzten Erkenntnisse darüber zurückzuführen, wie die Pflanzen-Boden-Interaktion die N2O-Emissionen beeinflussen. Johan Six, Franz Conen und ihre Teams verwenden modernste Technologie und eine Kombination aus Experiment- und Modellansätzen, um diesen Herausforderungen zu begegnen
Lay summary

Es ist bekannt, dass landwirtschaftliche Böden die Primärquelle für N2O sind, da wir beim Anbau der meisten Pflanzen nach wie vor vom intensiven Einsatz von synthetischen N-Düngemitteln und organischen Düngmitteln abhängig sind. Daher besteht heute mehr als je zuvor ein steigendes Interesse darin, N2O-Emissionen aus landwirtschaftlichen Böden zu reduzieren. Wir haben verschiedene Lenkungsoptionen, die auf die Minderung von N2O-Emissionen abzielen, im Feldmassstab auf Saison- oder Jahresbasis durch direkte Messungen oder Simulationen mit Ökosystemmodellen getestet. Jedoch ist es in der Praxis schwierig, N2O-Emissionen mit aktuellen Modellen mit ausreichender Sicherheit zu messen oder vorherzusagen. was aber für robuste Bewertungen der Lenkungsoptionen erforderlich ist. Die Schwierigkeit bei der Messung und Vorhersage von N2O-Emissionen liegt darin, dass sie hinsichtlich Raum und Zeit stark variieren. Eine weitere Schwierigkeit ist, dass wir nach wie vor begrenzte Einblicke darüber haben, wie N2O produziert oder verbraucht wird und sich durch den Boden bewegt, insbesondere bei Vorhandensein von Pflanzen. Dies ist ein Punkt, der lange missachtet wurde, hauptsächlich wegen der experimentellen Herausforderungen. Deshalb werden wir neue, hochmoderne Technologien und experimentelle Methoden einsetzen, um die Interaktion von Wurzeln mit dem Boden und N2O-Emissionen zu erforschen. Es werden Datensätze erstellt mit dem Schwerpunkt auf Pflanzenwurzeln, Bodenaggregate, Bodeneigenschaften und mikrobielle Prozesse, die mit dem Schicksal von N in Beziehung stehen. Schliesslich werden die Datensätze verwendet, um ein Modell mit Bodenaggregaten und organischen Substanzen im Boden durch Integration von Pflanzen-Boden-Interaktionen zu verbessern. Hierdurch kann möglicherweise die Genauigkeit und Zuverlässigkeit von Simulationen der Reaktion durch N2O-Emissionen erhöht werden, um Optionen zur Minderung der N2O-Emissionen zu empfehlen.

Direct link to Lay Summary Last update: 04.09.2015

Responsible applicant and co-applicants

Employees

Collaboration

Group / person Country
Types of collaboration
CSIRO Australia (Oceania)
- in-depth/constructive exchanges on approaches, methods or results
- Publication
- Research Infrastructure

Scientific events

Active participation

Title Type of contribution Title of article or contribution Date Place Persons involved
JESIUM 2016 Talk given at a conference Can Large Roots Improve Nitrogen Retention and Mitigate N2O emissions? 04.09.2016 Ghent, Belgium Decock Charlotte; Six Johan; Conen Franz;
European Geosciences Union (EGU) General Assembly 2016 Poster Can Large Roots Improve Nitrogen Retention and Mitigate N2O emissions? 18.04.2016 Vienna, Austria Six Johan; Conen Franz; Decock Charlotte;


Associated projects

Number Title Start Funding scheme
163460 Trees for the enhancement of mycorrhizal functioning in low-input cropping systems 01.10.2015 Project funding

Abstract

Along with increasing public and political interest in abating climate change, opportunities to reduce greenhouse gas (GHG) emissions from the agricultural sector have received increasing attention. Great challenges and potential lie within the mitigation of nitrous oxide (N2O), a potent GHG and ozone depleting substance, which is predominantly emitted from agricultural soils. Process-based models have been used to simulate N2O emissions from a multitude of cropping systems under different agricultural management practices, and are crucial to extrapolate experimental findings from the field to the regional and national scale. However, existing biogeochemical models often fail to predict highly variable N2O emission peaks, likely because of gaps in our mechanistic understanding of N2O emissions. Meanwhile, recent progress in both technology and experimental approaches has opened doors to new datasets and knowledge creation at experimental levels. Stable isotopes have shown great potential in measuring process rates in situ. Soil processes and functioning, including N-cycling and N2O emissions, are affected by plant roots as they develop and extend through nascent soil. In addition, there is an increasing consensus that N2O is preferably produced inside of soil aggregates, which can form anaerobic microhabitats. We propose to evaluate how improved integration of plant-soil interactions into models, incorporation of aggregate dynamics, and the use of natural abundance stable isotopes, might improve our ability to predict N2O emissions, by modifying an existing mechanistic aggregate dynamics model (AggModel). We will deliver the following work packages (WP) (Fig. 1): WP 1) Conduct an experiment under controlled conditions to improve our understanding of the effects of plant-soil interactions on soil aggregation, C and N cycling, and N2O production and consumption throughout the soil profile;WP 2) Develop Process Rate Estimator (PRE), a tool to estimate in situ gross N transformation rates and sources of N2O based on natural abundance stable isotopes;WP 3) Integrate improved functions for mechanisms underlying N-cycling and N2O emissions in the presence of growing roots, and a stable isotope simulator, into AggModel. We will further refer to the integrated model as AggModel-N, where N stands for Nitrogen. WPs 1 and 2 are specifically designed to deliver data for parameterization and validation of AggModel-N. We will use a collaborative approach between modelers and experimentalists to profoundly examine the limits of our mechanistic understanding. We strongly believe that this project will be a step forward in increasing the accuracy and reliability of modeling N cycling in response to agricultural management. In future projects, we plan to embed the mechanistic model AggModel-N in biogeochemical models. Eventually, reducing uncertainty of model simulations will assist policy makers and researchers in the implementation of sustainable N2O mitigation options.
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