Intensive measurement of nitrous oxide emissions from a corn–soybean–wheat rotation under two contrasting management systems over 5 years
Notice bibliographique
Résumé
Abstract No‐tillage (NT), a practice that has been shown to increase carbon sequestration in soils, has resulted in contradictory effects on nitrous oxide (N 2 O) emissions. Moreover, it is not clear how mitigation practices for N 2 O emission reduction, such as applying nitrogen (N) fertilizer according to soil N reserves and matching the time of application to crop uptake, interact with NT practices. N 2 O fluxes from two management systems [conventional (CP), and best management practices: NT + reduced fertilizer (BMP)] applied to a corn ( Zea mays L.), soybean ( Glycine max L.), winter‐wheat ( Triticum aestivum L.) rotation in Ontario, Canada, were measured from January 2000 to April 2005, using a micrometeorological method. The superimposition of interannual variability of weather and management resulted in mean monthly N 2 O fluxes ranging from − 1.9 to 61.3 g N ha −1 day −1 . Mean annual N 2 O emissions over the 5‐year period decreased significantly by 0.79 from 2.19 kg N ha −1 for CP to 1.41 kg N ha −1 for BMP. Growing season (May–October) N 2 O emissions were reduced on average by 0.16 kg N ha −1 (20% of total reduction), and this decrease only occurred in the corn year of the rotation. Nongrowing season (November–April) emissions, comprised between 30% and 90% of the annual emissions, mostly due to increased N 2 O fluxes during soil thawing. These emissions were well correlated ( r 2 = 0.90) to the accumulated degree‐hours below 0 °C at 5 cm depth, a measure of duration and intensity of soil freezing. Soil management in BMP (NT) significantly reduced N 2 O emissions during thaw (80% of total reduction) by reducing soil freezing due to the insulating effects of the larger snow cover plus corn and wheat residue during winter. In conclusion, significant reductions in net greenhouse gas emissions can be obtained when NT is combined with a strategy that matches N application rate and timing to crop needs.
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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) | 0,000 | 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 ».