Assessing the Impacts of Climate Variability on Fertilizer Management Decisions for Reducing Nitrogen Losses from Corn Silage Production
Notice bibliographique
Résumé
There is an incentive for dairy farmers to maximize crop production while minimizing costs and environmental impacts. In cold climates, farmers have limited opportunity to balance field activities and manure storage requirements while limiting nutrient losses. A revised DeNitrification DeComposition (DNDC) model for simulating tile drainage was used to investigate fertilizer scenarios when applying dairy slurry or urea on silage corn ( Zea mays L.) to examine N losses over a multidecadal horizon at locations in eastern Canada and the US Midwest. Management scenarios included timing (spring, fall, split, and sidedress) and method of application (injected [10 cm], incorporated [5 cm], and broadcast). Reactive N losses (NO 3 − from drainage and runoff, N 2 O, and NH 3 ) were greatest from broadcast, followed by incorporated and then injected applications. Among the fertilizer timing scenarios, fall manure application resulted in the greatest N loss, primarily due to increased N leaching in non‐growing‐season periods, with 58% more N loss per metric ton of silage than spring application. Split and sidedress mineral fertilizer had the lowest N losses, with average reductions of 9.5 and 4.9%, respectively, relative to a single application. Split application mitigated losses more so than sidedress by reducing the soil pH shift due to urea hydrolysis and NH 3 volatilization during the warmer June period. This assessment helps to distinguish which fertilizer practices are more effective in reducing N loss over a long‐term time horizon. Reactive N loss is ranked across 18 fertilizer management practices, which could assist farmers in weighing the tradeoffs between field trafficability, manure storage capacity, and expected N loss. Core Ideas The impacts of climate variability were often greater than the impacts of fertilizer management. Fall‐applied manure resulted in more N loss than spring‐applied, primarily from N leaching. Lowest N loss occurred from split and sidedress urea at all three locations. More NH 3 volatilization and N 2 O losses occurred from organic fertilizer, but N leaching was similar. Similar fertilizer management recommendations can be made across all three locations.
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 | 0,002 | 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 ».