Winter wheat responses to enhanced efficiency liquid nitrogen fertilizers in the Canadian Prairies
Notice bibliographique
Résumé
To evaluate how enhanced efficiency liquid nitrogen (N) fertilizers affect winter wheat ( Triticum aestivum L.) production under irrigated and rain-fed environments, experiments were conducted at two irrigated and five rain-fed sites across the Canadian Prairies from 2013 to 2018 (22 site-years). The N fertilizers included urea ammonium nitrate (UAN) treated with ( i) urease inhibitor N-(n-butyl) thiophosphoric triamide (NBPT), ( ii) NBPT plus nitrification inhibitor dicyandiamide, and ( iii) nitrification inhibitor nitrapyrin (Nitrapyrin), as well as untreated UAN and urea, and polymer-coated urea (PCU). All fertilizers were applied by banding 50% at planting and 50% in-crop in early-spring, except PCU, where PCU was applied at planting and urea was applied in early-spring. Nitrous oxide (N2O) emissions and methane (CH4) uptake were measured at one rain-fed site from 2014 to 2017. NBPT increased grain yield by 1.2%–14% and 2.8%–4% under irrigated and rain-fed environments, respectively, relative to all the other N sources except untreated urea in the rain-fed environment. Total N uptake with NBPT was between 0% and 12% higher than the other N sources across irrigated and rain-fed environments. The results suggested that both grain yield and N use efficiency were optimized when UAN contained a urease inhibitor. All liquid enhanced efficiency fertilizers produced grain protein content greater than 11%, except Nitrapyrin under irrigated environments. Data from three site-years indicated that greenhouse gas emissions were unaffected by N source under rain-fed conditions. Liquid UAN with a urease inhibitor may have the most potential to optimize winter wheat production and N use efficiency in the Canadian Prairies.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».