Yield, Nitrogen, Phosphorus, Copper and Zinc Uptake by Barley Forage Amended with Anaerobically Digested Cattle Feedlot Manure (ADM)
Notice bibliographique
Résumé
With increasing production of bio-gas and availability of anaerobically digested cattle feedlot manure (ADM), we need a better understanding of the impact of its application on crop production and the environment. The objective of this study was to investigate nutrient and heavy metal uptake by barley forage from soil amended with ADM. A four-year field study was conducted in southern Alberta to compare annual application of ADM liquid (ADML), and the solid fraction separated from the ADM (ADMS) to raw undigested cattle feedlot manure (CFMR). An unamended control (CK) was also included for comparison. Treatments were replicated four times using a split plot experimental design. All amendments were applied in spring each year prior to seeding and barley was grown and harvested at the soft dough stage for making cattle silage feed. All amendments were applied at rates supplying 100 or 200 kg N ha-1 yr-1, assuming 100% mineral N and 50% organic N was available to crops in the year of application. Averaged over four years, the highest yields were found from ADML (9.55 and 9.6 Mg ha-1 yr-1), and lowest from CK (6.93 Mg ha-1 yr-1), with ADMS and CFMR (7.80 to 8.66 Mg ha-1) in between. Contents and total uptake of nutrients and heavy metals (N, P, Cu and Zn) by barley forage from ADML were higher than ADMS and CFMR. and higher at 200 kg N ha-1 yr-1 than 100 kg N ha-1yr-1. Our data suggest that anaerobic digestion increases nutrients and heavy metal availability in cattle feedlot manure, but most increases occurred in the liquid fraction. Our data also suggest that the impact of organic amendment application on forage barley production is not only affected by the types of amendment used, but also by agronomic practices (e.g., seeding date) as well as growing conditions.
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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 | 0,000 |
| 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) | 0,004 | 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 ».