Effect of nitrogen fertilizer application rate on yield, methane and nitrous oxide emissions from switchgrass (<i>Panicum virgatum</i> L.) and reed canarygrass (<i>Phalaris arundinacea</i> L.)
Notice bibliographique
Résumé
Wile, A., Burton, D. L., Sharifi, M., Lynch, D., Main, M. and Papadopoulos, Y. A. 2014. Effect of nitrogen fertilizer application rate on yield, methane and nitrous oxide emissions from switchgrass (Panicum virgatum L.) and reed canarygrass (Phalaris arundinacea L.). Can. J. Soil Sci. 94: 129–137. This 2-yr (2008–2009) study conducted in Truro, Nova Scotia, measured plant biomass production (yield and ash content) and greenhouse gas emissions (methane and nitrous oxide), from the bioenergy crops switchgrass (SG; Panicum virgatum L.) and reed canarygrass (RCG; Phalaris arundinacea L.) receiving spring application of nitrogen fertilizer at 0, 40 and 120 kg N ha−1. In both years, crop yields were unresponsive to N fertilizer. In 2008, SG average yields were greater than RCG producing 7.0 vs. 4.6 Mg ha−1, respectively, while ash content was significantly greater for RCG in both years. Cumulative seasonal (May–November) N2O emissions were<1 kg N2O-N ha−1 in 2008 and<0.2 kg N2O-N ha−1 in 2009 with crop (SG>RCG) and N fertilizer (N120>N40=N0) effects found in 2008 only. Nitrate exposure was greater for SG in 2008 only, but responded to N fertilization in both years (N120>N0). These crops were net sinks for methane and the magnitude of the sink was not influenced by crop type, N fertilization or year. Despite lower yields, the greenhouse gas intensity calculated for RCG (−2 to 20 kg CO2e t−1 biomass) was lower than for SG (8 – 60 kg CO2e t−1 biomass) as a result of lower N2O emissions.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».