The greenhouse gas cost of agricultural intensification with groundwater irrigation in a Midwest U.S. row cropping system
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Groundwater irrigation of cropland is expanding worldwide with poorly known implications for climate change. This study compares experimental measurements of the net global warming impact of a rainfed versus a groundwater‐irrigated corn (maize)–soybean–wheat, no‐till cropping system in the Midwest US, the region that produces the majority of U.S. corn and soybean. Irrigation significantly increased soil organic carbon (C) storage in the upper 25 cm, but not by enough to make up for the CO 2 ‐equivalent (CO 2 e) costs of fossil fuel power, soil emissions of nitrous oxide (N 2 O), and degassing of supersaturated CO 2 and N 2 O from the groundwater. A rainfed reference system had a net mitigating effect of −13.9 (±31) g CO 2 e m −2 year −1 , but with irrigation at an average rate for the region, the irrigated system contributed to global warming with net greenhouse gas (GHG) emissions of 27.1 (±32) g CO 2 e m −2 year −1 . Compared to the rainfed system, the irrigated system had 45% more GHG emissions and 7% more C sequestration. The irrigation‐associated increase in soil N 2 O and fossil fuel emissions contributed 18% and 9%, respectively, to the system's total emissions in an average irrigation year. Groundwater degassing of CO 2 and N 2 O are missing components of previous assessments of the GHG cost of groundwater irrigation; together they were 4% of the irrigated system's total emissions. The irrigated system's net impact normalized by crop yield (GHG intensity) was +0.04 (±0.006) kg CO 2 e kg −1 yield, close to that of the rainfed system, which was −0.03 (±0.002) kg CO 2 e kg −1 yield. Thus, the increased crop yield resulting from irrigation can ameliorate overall GHG emissions if intensification by irrigation prevents land conversion emissions elsewhere, although the expansion of irrigation risks depletion of local water resources.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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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 ».