Effects of fertilizer rate on yield‐scaled nitrous oxide emissions from two soil types
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Synthetic N fertilizer application has increased crop yields to meet the growing food demand, but it has also contributed to greater N 2 O emissions from cultivated fields. Best management practices, including the 4Rs (right source, right rate, right time, and right place) of nutrient management, have been proposed to mitigate these emissions; however, there have been inconsistent results regarding the impact of soil texture on yield‐scaled N 2 O emissions. To clarify this issue, a field study was undertaken to evaluate the influence of three nitrogen fertilization rates (140, 180, and 220 kg N ha −1 ) on N 2 O emissions and grain corn ( Zea mays L.) yield from sandy loam and silty clay soil field sites situated in southwestern Quebec, Canada. Crop nitrogen uptake and yields were greater on the sandy loam than on the silty clay. Grain yields increased with N fertilization rate. Cumulative N 2 O emissions from the sandy loam soil were up to threefold greater than those from the silty clay soil due to soil and weather conditions during fertilizer application. No significant differences were found in the N 2 O fluxes among the N rate treatments in either soil. Assessing results from five other studies, we found that under corn production, overall yield‐scaled emissions from poorly drained soils were fivefold greater than well‐drained (coarse‐ and medium‐textured) soils. However, yield‐scaled emissions vary more widely in poorly drained soils, showing both lower and higher values than in well‐drained soils. These results demonstrate the need to consider soil textural differences and the impacts of climate variability on emissions when recommending fertilizer rates to reduce N 2 O emissions.
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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 | 0,001 |
| 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) | 0,001 | 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 ».