Field Nitrogen Losses Induced by Application Timing of Digestate from Dairy Manure Biogas Production
Notice bibliographique
Résumé
Anaerobic digestion of dairy manure has environmental benefits, but the impact of effluent (i.e., digestate [DG]) application on environmental nitrogen (N) losses from soils has not been well quantified. Our objective was to evaluate how field application of DG affected nitrous oxide (N 2 O) emissions and nitrate (NO 3 ) leaching compared with raw dairy manure (RM) in spring versus fall applications. We measured N losses year‐round for 2.5 yr in silage corn on tile‐drained clay soil in Alfred, Ontario, Canada. Treatments were: digestate applied in spring (DS) and fall (DF), raw dairy manure applied in spring (RS) and fall (RF), urea applied in spring, and a control. Overall, the source of N had no effect on annual N 2 O emissions (overall average DG and RM, 4.9 kg N 2 O–N ha −1 yr −1 ), but more NO 3 leached from DS than RS treatments (8.8 and 4.8 kg NO 3 –N ha −1 yr −1 on average, respectively). Estimated indirect N 2 O emissions from leached NO 3 –N were small (<0.2 kg N 2 O–N ha −1 yr −1 ). Timing of application did not affect annual N 2 O emissions but did shift emissions to the non‐growing season for fall applications (65% on average) and to the growing season for spring applications (60% on average). Overall environmental N losses (N 2 O–N + NO 3 –N) from DG were similar to RM when applied at the same time. For the conditions of our study, downstream emissions from anaerobic digestion (i.e., emissions induced by applied digestate) do not present an adverse trade‐off to the environmental benefits incurred during the biogas production phase. Core Ideas Biodigestion has environmental benefits, but N losses from soils are uncertain. Nitrous oxide emissions and NO 3 leaching were evaluated. Digested and raw manure had similar annual N losses. Application in spring had lower annual NO3 losses than fall application. Soil emissions were not a trade‐off to environmental benefits of biogas production.
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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 ».