Climate Overrides Effects of Fertilizer and Straw Management as Controls of Nitrous Oxide Emissions After Oilseed Rape Harvest
Notice bibliographique
Résumé
Oilseed rape ( Brassica napus L.) is an important bioenergy crop that contributes to the diversification of renewable energy supply and mitigation of fossil fuel CO 2 emissions. Typical oilseed rape crop management includes the use of nitrogen (N) fertilizer and the incorporation of oilseed rape straw into soil after harvest. However, both management options risk increasing soil emissions of nitrous oxide (N 2 O). The aim of this 2-years field experiment was to identify the regulating factors of N cycling with emphasis on N 2 O emissions during the post-harvest period. As well as the N 2 O emission rates, soil ammonia (NH 4 + ) and nitrate (NO 3 − ) contents, crop residue and seed yield were also measured. Treatments included variation of fertilizer (non-fertilized, 90 and 180 kg N ha −1 ) and residue management (straw remaining, straw removal). Measured N 2 O emission data showed large intra- and inter-annual variations ranging from 0.5 (No-fert + str) to 1.0 kg N 2 O-N ha −1 (Fert-180 + str) in 2013 and from 4.1 (Fert-90 + str) to 7.3 kg N 2 O-N ha −1 (No-fert + str) in 2014. Cumulative N 2 O emissions showed that straw incorporation led to no difference or slightly reduced N 2 O emissions compared with treatments with straw removal, while N fertilization has no effect on post-harvest N 2 O emissions. A process-based model, CoupModel, was used to explain the large annual variation of N 2 O after calibration with measured environmental data. Both modeled and measured data suggest that soil water-filled pore space and temperature were the key factors controlling post-harvest N 2 O emissions, even though the model seemed to show a higher N 2 O response to the N fertilizer levels than our measured data. We conclude that straw incorporation in oilseed rape cropping is environmentally beneficial for mitigating N 2 O losses. The revealed importance of climate in regulating the emissions implies the value of multi-year measurements. Future studies should focus on new management practices to mitigate detrimental effects caused by global warming, for example by using cover crops.
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 | 0,001 |
| 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 ».