Enhanced efficiency urea fertilizers and timing effects on N<sub>2</sub>O emissions from spring wheat production in Manitoba
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Opportunities exist to reduce nitrous oxide (N 2 O) emissions from nitrogen (N) fertilizers using enhanced efficiency fertilizers (EEFs) and managing application timing. This study examined (1) application timing (fall/spring) and (2) fertilizer N source on N 2 O emissions, yield, and N uptake of Canadian hard red spring wheat ( Triticum aestivum L.) in Southern Manitoba. Fertilizer N sources included granular urea and four EEF products: (1) polymer‐coated urea (environmentally smart nitrogen [ESN]); (2) urea plus nitrification inhibitor (eNtrench); (3) urea plus urease inhibitor (Limus); and (4) urea plus nitrification and urease inhibitor (SuperU). Nitrification‐inhibited products most consistently reduced N 2 O emissions while maintaining productivity. Compared to urea alone, urea + eNtrench was most effective in reducing cumulative N 2 O emissions by 47%–64% at four of six site‐years. SuperU reduced N 2 O emissions by 37%–57% at three of six site‐years. ESN and urea + Limus did not affect emissions in most years. Wheat yield, protein, and N uptake were unaffected by N source in five of six site‐years. Compared to spring, fall application gave greater N 2 O emissions by 33%–67% at three of six site‐years due to spring‐thaw emissions. Fall was inferior to spring application in wetter site years with lower yield, protein, and N uptake. Overall, nitrification‐inhibited products—either alone or with a urease inhibitor—are a promising tool to reduce N 2 O emissions while maintaining wheat productivity in Manitoba. However, given that there were few consistent increases in yield or protein, the additional cost of the inhibitors will be a barrier to adoption.
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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 | 0,000 |
| 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 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 ».