Value of integrating perennial forage seed crops in annual cropping sequences
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Cropping sequences integrating perennial forages and annual crops can generate multidimensional agroeconomic and environmental benefits. A 4‐yr cropping sequence study was conducted from 2013 to 2016 to evaluate the relative merits of various cropping sequences. Three forage seed crops (creeping red fescue [ Festuca rubra L.], alsike clover [ Trifolium hybridum L.], and red clover [ Trifolium pratense L.]) and four annual food crops (wheat [ Triticum aestivum L.], canola [ Brassica napus L.], barley [ Hordeum vulgare L.], and pea [ Pisum sativum L.]) were used to generate eight different cropping sequence treatments, which were split into three levels of nitrogen (N): 0, 45, and 90 kg ha −1 . The seed yields of different crops were expressed as canola equivalent yield (CEY) and summed for 4‐yr cropping sequences. Economic benefits for 4‐yr cropping sequences were calculated using the input–output price scenarios of individual years. The highest CEY, gross return, and gross margin over partial variable costs were obtained from creeping red fescue‐based cropping sequences, irrespective of N application rates. Based on CEY and gross margins, the merit order is ranked as creeping red fescue‐based sequences > high diversity annual crop sequences ≈ alsike clover‐based sequence ≈ wheat–canola alternating sequence > continuous canola sequence. The clover‐based sequences had positive effects on the performance of succeeding crops of wheat and canola. Among the annual crop‐based sequences, economic profitability increased with the diversification from continuous canola through wheat–canola alternation to pea–barley–wheat–canola in the sequence. Further study investigating soil health and greenhouse gas emissions parameters is warranted to elucidate multidimensional agroecosystem services of diversified perennial forage seed crop‐based cropping sequences compared with annual crops‐based sequences.
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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 ».