Influence of seasonal climate and water table management on corn yield and nitrous oxide emissions
Notice bibliographique
Résumé
Compared to regular tile drainage (FD), controlled drainage systems with sub-irrigation (CDS) can increase crop yield but could potentially heighten the production and subsequent emission of nitrous oxide (N2O). Accounting for growing season rainfall categorized under wet, dry and normal, the long-term effects of CDS on crop yield and nitrous oxide (N2O) emissions were investigated at a commercial corn farm in southwestern Quebec. Based on yield data collected over 12 years at the study site, CDS improved grain yield compared to regular tile drainage (FD), depending on the quantity and temporal distribution of rainfall during the growing season. On average, CDS positively affected grain yield by 17.7% and 3.4% in dry and normal years, but reduced yield by 25% in a wet year. The lower yield under CDS was particularly observed when excessive monthly rainfall (230 mm) occurred during the crop’s vegetative period. In three of six years, N2O fluxes under CDS treatments were greater by 49% than those under FD but 45% lower in the remaining years, implying that – notwithstanding the quantity of growing season rainfall – CDS does not necessarily always produce greater fluxes than FD. N2O fluxes coincided more with fertilizer application, particularly when associated with a rainfall event. Given that CDS tends to increase crop yield and does not heighten N2O emissions, it remains a beneficial management practice to be adopted in subsurface drained croplands, where appropriate.
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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 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,001 |
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 ».