N<sub>2</sub>O emissions and carbon sequestration in a nitrogen‐fertilized Douglas fir stand
Notice bibliographique
Résumé
This study investigated how nitrogen (N) fertilization with 200 kg N ha−1 of a 58‐year‐old West Coast Douglas fir stand influenced its net greenhouse gas (GHG) global warming potential (GWP) in the first year after fertilization. Effects of fertilization on GHG GWP were calculated considering changes in soil N2O emissions, measured using the static chamber technique and the soil N2O gradient technique; eddy covariance (EC) measured net ecosystem productivity (NEP); and energy requirements of fertilizer production, transport, and its aerial spreading. We found significant N2O losses in fertilized plots compared to a small uptake in nonfertilized plots. Chamber‐measured N loss in the fertilized plots was about 16 kg N2O ha−1 in the first year, which is equivalent to 10 kg N ha−1 or 5% of the applied fertilizer N. Soil N2O emissions measured using the gradient technique, however, exceeded the chamber measurements by about 50%. We also compared a polymer‐coated slow‐release urea with regular urea and found that the former delayed N2O emissions but the year‐end total loss was about the same as that from regular urea. Change in NEP due to fertilization was determined by relating annual NEP for the nonfertilized stand to environmental controls using an empirical and a process‐based model. Annual NEP increased by 64%, from 326 g C m−2, calculated assuming that the stand was not fertilized, to the measured value of 535 g C m−2 with fertilization. At the end of the year, net change in GHG GWP was −2.28 t CO2 ha−1 compared to what it would have been without fertilization, thereby indicating favorable effect of fertilization even in the first year after fertilization with significant emissions of N2O.
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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 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 ».