Lower Nitrous Oxide Emissions from Anhydrous Ammonia Application Prior to Soil Freezing in Late Fall Than Spring Pre‐Plant Application
Notice bibliographique
Résumé
Fall application of anhydrous ammonia in Manitoba is common but its impact on nitrous oxide (N 2 O) emissions is not well known. A 2‐yr study compared application before freeze‐up in late fall to spring pre‐plant application of anhydrous ammonia on nitrous oxide (N 2 O) emissions from a clay soil in the Red River Valley, Manitoba. Spring wheat ( Triticum aestivum L.) and corn ( Zea mays L.) were grown on two 4‐ha fields in 2011 and 2012, respectively. Field‐scale flux of N 2 O was measured using a flux‐gradient micrometeorological approach. Late fall treatment did not induce N 2 O emissions soon after application or in winter likely because soil was frozen. Application time did alter the temporal pattern of emissions with late fall and spring pre‐plant applications significantly increasing median daily N 2 O flux at spring thaw and early crop growing season, respectively. The majority of emissions occurred in early growing season resulting in cumulative emissions for the crop year being numerically 33% less for late fall than spring pre‐plant application. Poor yield in the first year with late fall treatment occurred because of weed and volunteer growth with delayed planting. Results show late fall application of anhydrous ammonia before freeze‐up increased N 2 O emissions at thaw and decreased emissions for the early growing season compared to spring pre‐plant application. However, improved nitrogen availability of late fall application to crops the following year is required when planting is delayed because of excessive moisture in spring. Core Ideas Late‐fall ammonia application prior to freeze‐up did not induce N 2 O emissions over winter. Late‐fall application did increase N 2 O emissions during thaw the following year. Despite lower area‐based emission in the first study year, poor yield increased yield‐scaled emissions. For the second study year, yield‐scaled emissions were similar for application treatments.
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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 ».