Year‐Round Nitrous Oxide Emissions as Affected by Timing and Method of Dairy Manure Application to Corn
Notice bibliographique
Résumé
Core Ideas The year × timing interaction affects cumulative N 2 O emissions. Injection of manure produces the highest cumulative N 2 O emissions. Injection of manure produces the highest corn yields. Manure application to agricultural soils enhances N 2 O emissions, but these emissions could be reduced by using improved application methods at the right time. We conducted a 3‐yr study on corn ( Zea mays L.) grown in Elora, ON, Canada, to test the effects of timing and method of liquid dairy manure application on year‐round N 2 O emissions. A randomized complete block design was set up every year evaluating two application times (fall vs. spring) and three methods of manure application (surface broadcasting, incorporation, and injection). Lower cumulative N 2 O emissions for fall than spring application (mean ± standard error = 1.2 ± 0.3 vs. 2.9 ± 0.3 kg N 2 O‐N ha −1 ) were found during the driest year (2012), whereas no differences in emissions occurred between application timing in near‐normal precipitation years (2013 and 2014). Nitrous oxide emissions were not affected by the timing × method of application interaction. Injected manure resulted in cumulative N 2 O emissions not different than surface broadcast manure (3.6 ± 0.5 vs. 3.0 ± 0.5 kg N 2 O‐N ha −1 ) but significantly higher than incorporated manure (2.2 ± 0.3 kg N 2 O‐N ha −1 ). Injection resulted in greater corn yields than the other two methods. Our results suggest that (i) method of application affects N 2 O emissions independently of timing; (ii) including N 2 O emissions for the non‐growing season avoided biased estimates for the fall application timing since 20 to 60% of total emissions occurred during this period; and (iii) incorporating manure is the best practice to mitigate N 2 O emissions, although if N rates are optimized, injection could potentially produce yields with low N 2 O intensity.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 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 ».