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 (N2O) 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 N2O 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 N2O emissions while maintaining productivity. Compared to urea alone, urea + eNtrench was most effective in reducing cumulative N2O emissions by 47%–64% at four of six site‐years. SuperU reduced N2O 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 N2O 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 N2O 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 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 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 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) | 0,001 | 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 ».