Overwinter and Spring Thaw Nitrous Oxide Fluxes in a Northern Prairie Cropland Are Limited but a Significant Proportion of Annual Emissions
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Croplands that experience seasonal soil freezing and thawing have been shown to be significant sources of N 2 O emissions. Yet, there is a paucity of year‐round N 2 O emission data for one of the most significant crop production regions that seasonally freeze, the Prairies. Here, we present micrometeorological N 2 O fluxes measured over 4 years in Saskatchewan, Canada, to evaluate the magnitude of freeze‐thaw N 2 O emissions and investigate its driving factors. Significant thaw related emissions occurred in 2 of the 4 years and were associated with relatively higher fall nitrate levels and a more gradual soil thawing period. Overall, fall soil nitrate levels were a strong explanatory variable for the differences in non‐growing season (NGS) N 2 O emission ( r 2 = 0.485). Measured cumulative N 2 O emissions for the NGS were 123–938 g N ha −1 and were much smaller than those obtained at other cold climate sites but amounted to 52% of annual totals on average. The November to April period contributed 30% of the annual total emissions in years without major thaw events, but 70% in years with significant thaws. NGS N 2 O emissions were not explained by cumulative freezing degree days unlike most other cold climate sites. We propose that NGS N 2 O emissions are more strongly influenced by thaw dynamics during freezing‐thawing conditions in dry regions, whereas freezing intensity is the dominant factor for wetter regions. Our results indicate that even for a semi‐arid region freeze‐thaw is an important source of N 2 O emissions and must be considered for more accurate reporting and development of mitigation strategies.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
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 ».