Placement and nitrogen source effects on N<sub>2</sub>O emissions for canola production in Manitoba
Notice bibliographique
Résumé
Abstract This study examined fertilizer nitrous oxide (N 2 O) emissions and canola ( Brassica napus L.) grain yield for two granular urea sources (conventional and a dual urease and nitrification inhibitor [SuperU]) and three at‐planting placement methods (broadcast‐incorporated, shallow banded, and deep banded) on commercial fields in Manitoba. Nitrogen (N) rates were 100% and 70% of what was recommended based on soil test and target yield, with the 100% treatments having N 2 O emissions monitored. SuperU fertilizer consistently reduced N 2 O emissions (area‐, N‐applied‐, and yield‐based) compared to urea. Significant reductions in N 2 O emissions with SuperU occurred in four of six site‐years and coincided with delayed nitrification. Compared to broadcast‐incorporated, subsurface banding of conventional urea reduced N 2 O emissions in drier site‐years but increased emissions when rainfall was higher (especially in shallow banded urea). Across all six site‐years, shallow banding of urea resulted in significantly higher emission intensities than all other treatments. Nitrogen placement did not affect the emission reduction benefit of SuperU. N source or placement did not greatly affect canola yield within either 100% or 70% N rates. Fertilizer N recovery efficiency was also not greatly impacted by either N source or placement. The results demonstrate that dual inhibited granular urea fairly consistently reduces N 2 O emissions in canola production in southern Manitoba, whereas nitrogen placement had variable effects depending on growing season rainfall. However, with little agronomic benefit, the added cost of enhanced efficiency fertilizers must be overcome for widespread adoption and to achieve greenhouse gas reduction targets for the Canadian agriculture sector.
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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 | 0,000 | 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.
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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 ».