Stacking nitrogen management practices: Combining double‐slot fertilizer injection with urease and nitrification inhibitors improves yields and reduces ammonia and nitrous oxide emissions
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Ammonia loss following nitrogen fertilization can degrade air quality and impact human health, whereas nitrous oxide (N 2 O) can contribute to global warming and climate change. Mitigation practices that target only one N‐loss pathway can lead to pollution swamping; hence, practices targeting both N‐losses are required. A 3‐year field study examined fertilizer N‐placement (broadcast urea, single‐slot injection of urea ammonium nitrate [UAN], double‐slot UAN injection) and N‐metabolization inhibitors (with/without urease and nitrification inhibitors) impacts on NH 3 and N 2 O losses and corn yields. Ammonia volatilization was reduced ( p < 0.05) by 26% with single‐slot UAN injection (10.6 kg N ha −1 ) and by 63% with double‐slot UAN injection (5.32 kg N ha −1 ) compared to broadcast urea (14.3 kg N ha −1 ). Dual urease and nitrification inhibitors reduced NH 3 volatilization (0.84–3.86 kg N ha −1 ) by 57%–92% compared to no inhibitors (5.32–14.3 kg N ha −1 ). When no inhibitors were applied, N 2 O emissions from slot injection (6.43–7.62 kg N ha −1 ) were 2.6–3.1 times greater than from broadcast urea (2.43 kg N ha −1 ). Dual inhibitors reduced N 2 O emissions by 43% from 6.43 to 3.66 kg N ha −1 with double‐slot injection. Double‐slot UAN injection increased corn grain yields (9.73 t ha −1 ) by 12%–13% compared to single‐slot UAN injection (8.71 t ha −1 ) and broadcast urea (8.6 t ha −1 ). Double‐slot UAN injection effectively decreased NH 3 losses and increased corn grain yields, but dual N inhibitors were required to also reduce N 2 O. Hence, combined productivity and environmental benefits were accrued only when fertilizer containing urease and nitrification inhibitors was combined with double‐slot injection.
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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 | 0,001 | 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 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».