Effects of Fertilizers and Mushroom Residues on Soil N2O Emission Under Rice-Wheat Rotation in Chengdu Plain
Notice bibliographique
Résumé
Nitrous oxide (N2O) is a greenhouse gas, and agricultural landscapes are major sources of atmospheric N2O. In this study, different types and levels of fertilization were applied to rice and wheat plants, including full crop straw, pure synthetic fertilizer and spent agro-residues from mushroom cultivation. N2O flux measurements were performed once a week using gas static chromatography-chamber between 2008 and 2009. In order to find out the effect of MR application on N2O emission, soil samples, environment-monitoring factors including soil moisture and temperature and biomass were also determined. Soil nitrate and ammonia were measured in soil extracts. The results showed that the total N2O emission decreased to 19,066 kg ha-1 in the rice stage and 45,312 kg ha-1 in the wheat stage under the mushroom residue (MR) application. This observation indicated that MR application (22,656.40 kg for rice and 9,533.33 kg for wheat) induced a decrease of N2O emission by 62.52% and 67.55% as compared with fertilizer and straw application, which are 6328.77±740.81b g ha-1, 7310.60±279.73b g ha-1 respectively. Therefore, MR application could be one of the most effective ways to reduce soil 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) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 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 ».