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Enregistrement W4206371711 · doi:10.3389/fenvs.2021.773901

Climate Overrides Effects of Fertilizer and Straw Management as Controls of Nitrous Oxide Emissions After Oilseed Rape Harvest

2022· article· en· W4206371711 sur OpenAlexaff
Sarah Köbke, Hongxing He, Matthias Böldt, Haitao Wang, Mehmet Şenbayram, Klaus Dittert

Notice bibliographique

RevueFrontiers in Environmental Science · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueSoil Carbon and Nitrogen Dynamics
Établissements canadiensMcGill University
Organismes subventionnairesUniversidade Federal de Ouro PretoGeorg-August-Universität Göttingen
Mots-clésStrawNitrous oxideAgronomyFertilizerEnvironmental scienceCrop residueNitrificationAnimal scienceBioenergyNitrogenBrassicaChemistryBiofuelBiologyAgricultureBiotechnologyEcology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Oilseed rape (Brassica napusL.) is an important bioenergy crop that contributes to the diversification of renewable energy supply and mitigation of fossil fuel CO2emissions. 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 (N2O). The aim of this 2-years field experiment was to identify the regulating factors of N cycling with emphasis on N2O emissions during the post-harvest period. As well as the N2O emission rates, soil ammonia (NH4+) and nitrate (NO3−) 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 N2O emission data showed large intra- and inter-annual variations ranging from 0.5 (No-fert + str) to 1.0 kg N2O-N ha−1(Fert-180 + str) in 2013 and from 4.1 (Fert-90 + str) to 7.3 kg N2O-N ha−1(No-fert + str) in 2014. Cumulative N2O emissions showed that straw incorporation led to no difference or slightly reduced N2O emissions compared with treatments with straw removal, while N fertilization has no effect on post-harvest N2O emissions. A process-based model, CoupModel, was used to explain the large annual variation of N2O 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 N2O emissions, even though the model seemed to show a higher N2O response to the N fertilizer levels than our measured data. We conclude that straw incorporation in oilseed rape cropping is environmentally beneficial for mitigating N2O 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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,005
Score d'incertitude au seuil0,010

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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.

Tête enseignante Opus0,003
Tête enseignante GPT0,173
Écart entre enseignants0,170 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations5
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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