Reducing nitrous oxide emissions from a maize‐wheat sequence by decreasing soil nitrate concentration: effects of split application of pig slurry and dicyandiamide
Notice bibliographique
Résumé
Summary Pig slurry ( PS ) is a valuable nitrogen ( N ) source for agricultural crops but the simultaneous supply of readily decomposable carbon and mineral N can result in large soil nitrous oxide ( N 2 O ) emissions. Our objective was to determine the individual and combined effects of split PS application and addition of a nitrification inhibitor (dicyandiamide, DCD ) on N 2 O emissions and soil mineral N concentration in southern B razil. Soil N 2 O fluxes were measured from N ovember 2010 to N ovember 2011 from a maize ( Zea mays L. )‐wheat ( Triticum aestivum L. ) sequence under various fertilizer treatments: no‐ N control, PS applied in a single pre‐plant dose with or without DCD , PS split‐applied with or without DCD , and urea split‐applied. Cumulative N 2 O emissions increased linearly ( R 2 = 0.73) with increasing soil nitrate ( NO 3 − ) exposure, indicating that management practices aimed at reducing soil NO 3 − concentrations can decrease soil N 2 O emissions. In total for the two crops, splitting PS reduced N 2 O emission factors ( EF ) by 33%, whereas the addition of DCD reduced EF by 60 and 41% when PS was applied in single and split doses, respectively. However, splitting PS or adding DCD failed to reduce N 2 O losses more than a single pre‐plant PS application in maize where background soil NO 3 − concentrations were large. The addition of DCD to PS applied as a single pre‐plant dose resulted in the largest reduction in soil N 2 O emissions, whereas splitting PS with and without DCD resulted in significantly smaller abatements. Consequently, we concluded that adding DCD to PS in a single pre‐plant application is a better option than splitting PS applications for reducing soil N 2 O emissions in no‐till cereal cropping systems in southern B razil.
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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 | 0,000 | 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 ».