Nitrous oxide emissions and productivity of irrigated potato: Effects of nitrogen fertilization options
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Improved N management is needed in intensive agriculture to mitigate nitrous oxide (N2O) emissions while sustaining high yields. We assessed the effectiveness of polymer‐coated urea (PCU); nitrification inhibitor 2,4‐dimethylpyrazol succinic acid (DMPSA), a biostimulant; and their combinations with granular urea and ammonium sulfate nitrate (ASN) fertilizers to reduce N2O emissions and to improve potato (Solanum tuberosum L.) productivity under irrigation. Sites were located in Lethbridge and Brooks, Alberta, Canada over two growing seasons. Tuber yield, grade, specific gravity, and N uptake were quantified. We used the chamber method to measure N2O fluxes from potato hills and furrows. The N2O emissions from furrow positions were at least two‐fold greater than those from hills at the Lethbridge site. Peak N2O emissions and increased N concentrations in potato petiole and soils occurred shortly after fertilizer applications. The overall average emission factor (EF) of N2O was 0.056% kg N2O–N kg−1 N fertilizer (accounting for emissions from unfertilized controls). Urea alone commonly exhibited the highest N2O fluxes. Admixing DMPSA with either urea or ASN lowered N2O emissions in only certain cases. For instance, in one growing season at the Brooks site, adding DMPSA to urea reduced the N2O emissions by 57%. Likewise, in one of the four site‐years in the study, 36% higher potato marketable yields were obtained when applying either ASN treated with DMPSA or PCU compared with the unfertilized controls (45 vs. 33 Mg ha−1). Results showed that under specific conditions, N application strategies using DMPSA admixed with either urea or ASN can maintain high potato yields while reducing N2O emissions relative to soils receiving these fertilizers without this additive.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».