Non‐Legume Cover Crops Can Increase Non‐Growing Season Nitrous Oxide Emissions
Notice bibliographique
Résumé
Core Ideas Nitrous oxide emissions were greater in winter than spring or fall. Tillage radish increased over‐winter N 2 O fluxes. Non‐legume cover crops increased N 2 O fluxes under apparent NO 3 limiting conditions. Cover crops retain post‐harvest nutrients but how they impact non‐growing season nitrous oxide (N 2 O) emissions is unclear. Therefore, we quantified how cover crop type (fall rye [ Secale cereale L.] or oilseed radish [ Raphanus sativus L.]) and fertilizer source (compost or inorganic fertilizer) affected N 2 O emissions, soil water‐extractable organic C (WEOC) and nitrate (NO 3 ) dynamics over two non‐growing seasons. A treatment with no fertilizer or cover crop was also included. Weekly, N 2 O fluxes were determined using vented static chambers; soil WEOC and NO 3 –N concentrations were measured monthly. Each non‐growing season, mean N 2 O fluxes were 74 to 450% greater in the winter (21 December–20 March) than spring (21 March–20 June) or fall (22 September–20 December). In winter 2014–2015, oilseed radish increased the mean N 2 O flux by 39 and 323% compared with fall rye and no cover crop, respectively, while the mean N 2 O fluxes were strongly correlated to the pre‐winter (16 Dec. 2014) NO 3 concentrations ( r = 0.96; P < 0.001), indicating NO 3 levels < 6 mg NO 3 –N kg –1 limited N 2 O fluxes. In 2014–2015, fall rye and oilseed radish had 76 and 154% greater cumulative N 2 O emissions than amended soils with no cover crop, respectively. Across both winters, an exponential model explained 67% of variability between the pre‐winter WEOC to NO 3 ratio and N 2 O fluxes, indicating that organic C and NO 3 controlled over‐winter N 2 O fluxes. Non‐legume cover crops increased non‐growing season N 2 O emissions, suggesting that cover crops concentrate denitrification substrates in root‐associated soil to enhance N 2 O fluxes.
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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 | 0,001 | 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 | 0,003 | 0,004 |
| Communication savante | 0,000 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| 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.
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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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».