Combining reduced tillage and green manures minimized N2O emissions from organic cropping systems in a cool humid climate
Notice bibliographique
Résumé
Developing and implementing improved management practices are necessary to enhance the sustainability of organic cropping systems. This study examined the effects of various organic cropping systems on soil greenhouse gas (GHG) emissions and crop yields in Québec, Canada. Organic cropping systems combining different: (i) crop sequences (barley [Hordeum vulgare L.]-grain corn [Zea mays L.], soybean [Glycine max (L.) Merr.]-spring wheat [Triticum aestivum L.], and grain corn-soybean), (ii) nitrogen (N) sources (poultry manure [PM] and/or a fall-seeded green manure [GM] or no applied N), and (iii) primary tillage intensities (moldboard plough [MP] or chisel plough [CP]) were compared to a perennial forage (PF) and a bare fallow (BF) control. During the 2019 and 2020 snow-free seasons, nitrous oxide (N2O) and methane (CH4) emissions, soil water content, soil temperature, and mineral N concentrations were monitored periodically on a sandy loam soil. The lowest cumulative N2O emissions were found in CP-GM (0.52 ± 0.11 kg N ha-1 in 2019 and 0.47 ± 0.06 kg N ha-1 in 2020), whereas the highest N2O emissions were found in MP-PM in 2019 (3.55 ± 0.72 kg N ha-1) and BF in 2020 (1.44 ± 0.20 kg N ha-1). For the barley-grain corn sequence, the CP-GM treatment generated N2O emissions that were 40–70 % lower and yields that were 33–51 % lower than the MP-PMGM and CP-PMGM systems, which showed equivalent N2O emissions and yields. Yield-scaled N2O emissions were equivalent for all cropping systems. Peak N2O daily fluxes in the PF occurred shortly after cutting in 2020. During both years, CH4 emissions varied from − 0.65 to + 0.18 kg C ha-1 with no detectable differences among cropping systems. The CP-GM cropping system minimized area-scaled N2O emissions without increasing yield-scaled emissions. However, this was a two-year study on a site that was recently converted from conventional agriculture, so a long-term assessment is still necessary to determine whether the benefits associated with these cropping systems change over time.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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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 | 0,001 | 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 ».