Optimizing nitrogen fertilization for hybrid canola (Brassica napus L.) production across Canada
Notice bibliographique
Résumé
Context or problem Hybrids are currently the dominant varieties in canola production, but their yield response to nitrogen (N) application across Canada has not been adequately updated. As a result, there is a lack of effective N management guidelines for modern hybrid canola to reach their full yield potential and cope with growing abiotic stresses caused by climate change . Objectives or research questions This study was designed to investigate the responses of yield and N use efficiency (NUE) of modern canola hybrids to N fertilization for determining site-specific economic optimum N rates (EONR). Additionally, the key driving factors of canola yields and N recommendations were identified. Methods A 32 site-year field study across Canada was conducted to test 8 combinations of N rates and application methods on 2 site-specific hybrids in each trial. Results Nitrogen fertilization greatly increased canola yield by an average of 41%, with significant responses in 19 out of 32 trials. Split-N strategy led to similar yield, NUE, and yield response index compared to preplant-only N application. However, these traits varied among hybrids due to different growing environments and hybrid-specific tolerance to abiotic stresses. The number of heat-stress days and heat-induced thermal accumulation surrounding the 4 weeks before and post-flowering stage directly determined the canola responses to N fertilization and EONR. Conclusions Our results suggest a site-specific EONR of 146–166 kg N ha −1 in the Black soil zone, 85–100 kg N ha −1 in the low-yielding Brown soil zone, and 140 kg N ha −1 in Ontario, preferably with a split-N strategy for hybrid canola production. The split-N fertilization is generally recommended, as it provides an opportunity to adjust the amount of topdressing N based on historical and early season weather conditions to achieve the dual goals of increasing canola productivity and reducing greenhouse gas (GHG) emissions from fertilizer use. The energy and time costs must be considered when making practical decisions. Environment-specific selection of canola hybrids also played an important role in the response to N, with ‘6074RR’ in favorable weather and ‘L233P’ in drought-prone conditions appearing to be good choices for specific ecoregions.
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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 | 0,001 | 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 | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 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 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 ».