Increased nitrogen retention by cover crops: implications of planting date on soil and plant nitrogen dynamics
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Cover crops are frequently adopted to immobilize residual nitrogen post-harvest, thereby reducing potential N losses. However, the effectiveness of a cover crop depends on the species planting date, and other management practices. Limited information on N dynamics in cover crop systems is available specially in short-season vegetable rotations under temperate climate. From 2008 to 2010, a split-plot field experiment was carried out in a humid, temperate climate with cover crop treatment as the main plot factor [no cover crop control (NoCC), cereal rye, hairy vetch, oat, forage pea, oilseed radish (OSR) and a control with fertilizer N to the cucumber crop (NoCC + N)], and cover crop planting date as the split factor (early and late) to evaluate their impacts on cover crop biomass and N dynamics over the fall and following cucumber crop. All cover crop treatments significantly lowered soil mineral nitrogen (SMN) by 39–87% compared to the NoCC control, which was concomitant with cover crop growth and N accumulation. In the fall, SMN (0–90 cm depth) was less under the early-planted cover crops (avg. 78 kg N ha −1 ) compared to the late-planted (avg. 100 kg N ha −1 ). In April, greater plant available nitrogen (PAN, sum of SMN to 60 cm depth and plant N) with cover crops than without demonstrated N conservation over the winter and into the cucumber crop. Crop yield was equal to or better with a cover crop compared with the NoCC in both years; moreover, compared to the NoCC + N control yields were equivalent with OSR and pea. Oat, vetch and pea cover crops benefited the most by having an earlier planting date, while OSR and rye are recommended if the planting date is delayed. Although an early August planting date significantly increased plant N accumulation and SMN by November, this species-dependent interaction did not persist into the following season in yield and N accounted for in the system.
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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 | 0,000 | 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 ».