Surface‐Banding Liquid Manure over Aeration Slots: A New Low‐Disturbance Method for Reducing Ammonia Emissions and Improving Yield of Perennial Grasses
Notice bibliographique
Résumé
Low‐disturbance methods for applying slurry manure on forages are needed that can maximize crop response and minimize loss of nutrients to the environment. A new implement [Aerway SSD (subsurface deposition slurry applicator)] that bands manure over aeration‐type slots was assessed relative to conventional broadcasting and surface banding. The comparison was based on immediate and residual crop responses to single and multiple applications of dairy slurry by tall fescue (Festuca arundinacea Schreb.) and orchardgrass (Dactylis glomerata L.). Also, ammonia emissions were compared using both semiopen chamber and micrometeorological (integrated horizontal flux) methods. The aeration slots without manure generally did not have a significant effect on yield or N uptake. Averaged over all harvests, surface banding increased yield and N uptake over broadcasting by 6.9 and 6.8%, respectively. The SSD increased yield and N uptake over surface banding by 4.4 and 7.5%, respectively. The relative effectiveness of the techniques on yield varied among experiments. In the ammonia volatilization trials (micrometeorological method), loss of applied total ammoniacal N in the 2 wk after application ranged from 36 to 61% for broadcast manure compared with 17 to 32% for SSD‐applied manure. With both micrometeorological and semiopen chamber, ammonia emissions from applied manure were 46 to 48% lower with the SSD than with broadcasting. Emissions from surface‐banded manure (chamber method) averaged 33% greater with surface banding than with the SSD. The results indicate that the SSD manure applicator reduced ammonia loss and increased yield and N uptake relative to broadcasting and surface‐banding techniques.
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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 ».