Greenhouse gas fluxes and budget for an annual cropping system in the Red River Valley, Manitoba, Canada
Notice bibliographique
Résumé
Agriculture contributes significantly to national and global greenhouse gas (GHG) inventories but there is considerable control over management decisions and changes in production methods could lead to a significant reduction and possible mitigation of emissions from the sector. For example, conservation tillage practices have been suggested as a method of sequestering atmospheric carbon dioxide (CO2), however, many questions remain unanswered regarding the short-term efficacy of the production method and knowledge gaps exist regarding possible interactions with essential nutrient cycles, and the production of non-CO2 GHGs, such as nitrous oxide (N2O). Between autumn 2005 and 2009, a micrometeorological flux system was used to determine net CO2 and N2O exchange from an annual cropping system situated on clay soil in the Red River Valley of southern Manitoba. Four plots (4-ha each) were independently evaluated and planted to corn in 2006 and faba bean in 2007; in 2008, two spring wheat plots were monitored. As well, during the non-growing season in 2006-2007 following corn harvest, a second micrometeorological flux system capable of simultaneously measuring stable C isotopologue (12CO2 and 13CO2) fluxes was operated at the site. Tillage intensity and crop management practices were examined for their influence on GHG emissions. Significant inter-annual variability in CO2 and N2O fluxes as a function of crop and related management activities was observed. Tillage intensity did not affect GHG emissions from the site. After accounting for harvest removals, the net ecosystem C budgets were 510 (source), 3140 (source) and -480 (sink) kg C/ha/year for the three respective crop years, summing to a three-year loss of 3170 kg C/ha. Stable C isotope flux measurements during the non-growing season following corn harvest indicated that approximately 70 % and 20 – 30 % of the total respiration flux originated from crop residue C during the fall of 2006 and spring of 2007, respectively. The N2O emissions at the site further exacerbated the net global warming potential of this annual agroecosystem.
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 | 0,000 | 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 ».