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Enregistrement W2913994888 · doi:10.7939/r3qj7883w

Nitrous Oxide Emission Reduction in an Annual Cropping System as a function of Nitrification Inhibitors and Liquid Manure Injection Timings

2016· article· en· W2913994888 sur OpenAlexaboutno aff
Sisi Lin

Notice bibliographique

RevueUniversity of Alberta Library · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueCrop Yield and Soil Fertility
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésNitrous oxideNitrificationEnvironmental scienceLiquid manureReduction (mathematics)AgronomyCroppingManureNitrogenAgricultureChemistryBiologyMathematicsEcology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Nitrous oxide (N2O) contributes to global warming and ozone depletion. Two-thirds of the global N2O emissions are derived from agricultural soils receiving manure or fertilizer applications. The goal of this study was to identify and develop management practices that can decrease N2O emissions from manured soils. We tested two times of liquid manure injections (early fall versus late spring) and two nitrification inhibitors (NIs; nitrapyrin vs. DMPP). We conducted two field experiments in central Alberta (Lacombe and Edmonton), Canada over a period of 13 months and a 28-day laboratory incubation. Barley (Hordeum vulgare L.) for silage was planted, and productivity and N uptake were recorded. Soil ammonium and nitrate concentrations and N2O fluxes were repeatedly monitored. First-order kinetic models represented well mineral N transformations in both field and incubation experiments, with the exception of fast nitrate depletion rates which were better depicted by second-order models. Compared to the controls, field N2O emissions were increased by manure application (on average 3.15 vs. 0.48 kg N ha-1 yr-1 at both sites), but emissions were sharply reduced with NIs. For instance, in our Lacombe site, fall manure treated with DMPP reduced annual N2O emissions by 81%, and nitrapyrin reduced emissions by 58%. The emission reductions caused by NIs were also evident in the spring manure field treatments, our incubation, and at our Edmonton site, but the reductions were in general smaller possibly due to prevailing drier conditions - in particular during mid spring in Edmonton. Compared to the spring manure timing, fall manure without NIs resulted in an approximate two-fold increase in N2O emissions, due to major peak fluxes following the early spring snow-melt, which accounted for at least 65% of the annual N2O emissions. Fall manure timing also reduced plant productivity and N uptake. In summary, spring-applied manure with NIs can mitigate N2O emissions in Alberta’s agriculture and in regions with comparable agro-ecological conditions.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,866
Score d'incertitude au seuil0,722

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,007
Tête enseignante GPT0,164
Écart entre enseignants0,157 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2016
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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