Relative effects of anaerobically-digested and conventional liquid swine manure, and N fertilizer on crop yield and greenhouse gas emissions
Notice bibliographique
Résumé
Anaerobic digestion is a promising technology that could provide an option for managing animal waste with reduced greenhouse gas emissions. A three-year (2006-2008) field experiment was conducted at Star City, Saskatchewan, Canada, to compare the effects of land-applied anaerobically digested swine manure (ADSM), conventionally treated swine manure (CTSM) and N fertilizer on grain yield of barley, applied N use efficiency (ANUE, kg·grain·kg-1 of applied N·ha-1), ammonia (NH3) volatilization and nitrous oxide (N2O) emissions. Treatments included spring and autumn applications of CTSM and ADSM at a 1x rate (10,000 and 7150 L·ha-1, respectively) applied every year, a 3x rate (30,000 and 21,450 L·ha-1, respectively) applied once at the beginning of the experiment, plus a treatment receiving commercial fertilizer (UAN at 60 kg·N·ha-1·yr-1) and a zero-N control. There was a significant grain yield response of barley to applied N in all three years. The ANUE of ADSM or CTSM applied once at the 3x rate were lower than annual applications at the 1x rate (grain yield by 595 kg·ha-1 and NFUE by 6 kg·grain·kg-1 of applied N·ha-1). On average, agronomic performance of ADSM was similar to CTSM. The APNU of N fertilizer was greater than the 3x rate but lower than the 1x rate of ADSM or CTSM. Ammonia loss from ADSM was similar to CTSM, except for much higher loss of NH3-N from CTSM at the 3x rate applied in the autumn (8100 g·N·ha-1) compared to the other treatments (1100 - 2600 g·N·ha-1). The percentage of applied N lost as N2O gas was generally higher for treatments receiving CTSM (4.0%) compared to ADSM (1.4%). In conclusion, the findings suggest that ADSM is equal or slightly better than CTSM in terms of agronomic performance, but has lower environmental impact.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| 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 | 0,001 |
| 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 tête enseignante, 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 ».