DNDC is a well-established biogeochemical crop model that has been featured in over 400 peer-reviewed publications and excels at quantifying agricultural impact under diverse environmental and management conditions. DNDC employs a thermal time-driven biomass accumulation sub-model across all crops with differences arising from regionspecific parameters which serve as proxies for genetic variation and from simulation approaches tailored to crop physiology and environment. For instance, DNDC simulates the nitrogen fixation of legumes and nitrous oxide emissions from flooded rice fields. Deriving these parameters for new locations requires calibration data, typically sourced from site-specific literature. This chapter outlines DNDC’s history and functionality and introduces a methodology that uses aggregated yield data to generate local crop parameters. A case study in the US Corn Belt compares simulated yield results from parameters calibrated with different approaches. The chapter highlights that less data- intensive calibration methodologies are critical for maximizing the benefits of models like DNDC.
Betala smidigt med kort, Klarna, Apple Pay eller Google Pay. Är du inte nöjd har du alltid 14 dagars ångerrätt. Läs mer i våra villkor. Har du några frågor, mejla oss på hello@memmo.org.
Memmo gör det enklare att plugga – var du än är i världen. Hos oss samlar du kursböcker och smarta studieverktyg på ett och samma ställe: sammanfattningar, quiz, poddar och flashcards. Och så Ted, din studiekompis som svarar på allt du undrar. Över 50 000 studenter pluggar redan här – byggt för att du ska lära dig snabbare och stressa mindre.