Harvested winter rye energy cover crop: multiple benefits for North Central US
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Cover crops (CCs) can reduce nitrogen (N) loss to subsurface drainage and can be reimagined as bioenergy crops for renewable natural gas production and carbon (C) benefits (fossil fuel substitution and C storage). Little information is available on the large-scale adoption of winter rye for these purposes. To investigate the impacts in the North Central US, we used the Root Zone Water Quality Model to simulate corn-soybean rotations with and without winter rye across 40 sites. The simulations were interpolated across a five-state area (IA, IL, IN, MN, and OH) with counties in the Mississippi River basin, which consists of ∼8 million ha with potential for rye CCs on artificially drained corn-soybean fields (more than 63 million ha total). Harvesting fertilized rye CCs before soybean planting in this area can reduce N loads to the Gulf of Mexico by 27% relative to no CCs, and provide 18 million Mg yr−1 of biomass-equivalent to 0.21 EJ yr−1 of biogas energy content or 3.5 times the 2022 US cellulosic biofuel production. Capturing the CO2 in biogas from digesting rye in the region and sequestering it in underground geologic reservoirs could mitigate 7.5 million Mg CO2 yr−1. Nine clusters of counties (hotspots) were identified as an example of implementing rye as an energy CC on an industrial scale where 400 Gg yr−1 of rye could be sourced within a 121 km radius. Hotspots consisted of roughly 20% of the region’s area and could provide ∼50% of both the N loss reduction and rye biomass. These results suggest that large-scale energy CC adoption would substantially contribute to the goals of reducing N loads to the Gulf of Mexico, increasing bioenergy production, and providing C benefits.
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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 | 0,001 | 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) | 0,002 | 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 ».