Nitrogen application rate, timing and history effects on nitrous oxide emissions from corn (<i>Zea mays</i>L.)
Notice bibliographique
Résumé
Roy, A. K., Wagner-Riddle, C., Deen, B., Lauzon, J. and Bruulsema, T. 2014. Nitrogen application rate, timing and history effects on nitrous oxide emissions from corn (Zea mays L.). Can. J. Soil Sci. 94: 563–573. Nitrous oxide (N 2 O) emissions resulting from application of nitrogen (N) fertilizer contribute to the greenhouse gas footprint of corn production. In eastern Canada, corn is a major crop with most N fertilizer applied pre- or at planting. This timing of application results in a lack of synchrony of soil N supply and crop N demand. Matching the amount and timing of application to crop uptake has been suggested as a mitigation measure to reduce N losses, and is an integral part of the 4R Nutrient Stewardship program. This study examined the effect of timing, rate and history of urea-ammonium nitrate application on N 2 O emissions in corn in 2011 and 2012 at Elora, ON, Canada. Treatments were three N rates (30, 145 and 218 kg N ha −1 ); two timings (N injected in mid-row at planting and at the 8th leaf stage, V8); two histories (short-term: applying N rate treatments on plots that had received 145 kg N ha −1 in the previous year, and long-term: applying the same N rate to a given plot over the duration of the trial). N 2 O emissions were measured using static chambers. History of N application did not have an effect on N 2 O emissions or grain yield. In both years, cumulative N 2 O emissions during the growing season and corn yields increased significantly with increasing N application rates. In 2011, cumulative N 2 O emissions were significantly lower when N was applied as side-dress at V8 (0.88 kg N ha −1 ) compared with planting (2.12 kg N ha −1 ), with no significant impact on corn grain yield (average 9.1 Mg ha −1 ). In contrast, in 2012, limited rainfall reduced both N 2 O emissions and corn grain yield, and neither N 2 O emission (average 0.17 kg N ha −1 ) nor grain yield (average 6.7 Mg ha −1 ) was affected by timing of N application. Applying N as side-dress at V8 instead of at planting and using the recommended N rate were shown to be effective N 2 O emission mitigation practices without affecting corn yield during a typical wet spring in Ontario.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
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 | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».