A multi-region study reveals high overwinter loss of fall-applied reactive nitrogen in cold and frozen soils
Notice bibliographique
Résumé
In cold agricultural regions, animal manure and synthetic fertilizers may be applied in the fall for convenience. However, the fate of applied nitrogen (N) is unclear and may differ depending on N source and interannual and regional variations in winter conditions. A multi-region study using 15N-labelled reactive N (NH4-15N) applied in the fall with pig slurry, dairy cattle slurry, and ammonium sulfate was carried out under a range of climatic conditions. Nitrification and immobilization of applied NH4-N occurred throughout the winter period at all sites. Transformation and losses were slower and less at the sites where significant soil freezing occurred than at the site where soil rarely froze, highlighting the repressive effect of frost. Nevertheless, losses were similar among sites with significant freezing despite marked differences in duration and extent of freezing. This suggests that soil microbes were adapted to prevailing winter conditions at each site and able to use and transform fall-applied N throughout the winter period. Overall, 47%–94% of fall-applied NH4-N was lost from the top 30 cm of soil before seeding in the next spring. Losses were generally greater with synthetic fertilizer than manures, likely because fresh carbon added with manures stimulated immobilization of NH4-N. This multi-region assessment indicates that reactive N applied in the fall has high vulnerability to loss in cold and frozen soils, and strategies for improving N retention over the winter are required even in areas where prolonged freezing occurs.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».