Inclusion of the social costs of N2O emissions increases the financial benefits from N inhibitor use on corn production in Ontario, Canada
Notice bibliographique
Résumé
Context Crop agriculture contributes to climate change from N application, including direct nitrous oxide (N 2 O) emissions and indirect N 2 O emissions from volatilized ammonia (NH 3 ) and leached nitrate (NO 3 − ). To achieve future climate goals, the government of Canada seeks to reduce greenhouse gas emissions from agriculture N use by 30 % by 2030, including the use of N inhibitors. Objective This study examines the effects of N inhibitor use, with UAN and urea, at different N rates, on the financial and environmental performance of corn production in Elora, Ontario. Methods The study employs a bioeconomic model that incorporates yield, and environmental effects generated by the De-nitrification De-composition (DNDC) model with an economic maximization model that chooses optimal private (from a producer standpoint), and social (from a social planner standpoint) inhibitor use and N rate for two N sources, based on 30 weather-years. Results and conclusions The results indicate that, from an average private financial perspective, combined nitrification and urease inhibitors on corn production in Elora, Ontario, may not maximize profit with UAN or urea under the baseline price conditions ($302/t corn; $1.79/kg N). However, a variety of factors could make inhibitor use profitable: 1) specific weather conditions; 2) lower N rates; 3) consideration of social profits; 4) increasing social costs of N 2 O emissions; and 5) enhanced yield effects around 2 %. Therefore, the results show that inhibitor application can be recommended when there are favourable yield and weather conditions, when social costs are considered, and when applying N rates below the private economic optimum. N inhibitors may also reduce direct and indirect emissions from UAN application by between 33 % and 19.8 %, and Urea by between 17.7 % and 11.8 %, becoming less effective as the N application rate increases from 100 kg N/ha to 225 kg N/ha. Significance Inhibitors could play an important role in both on-farm GHG mitigation efforts and enhanced financial performance.
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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 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 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) | 0,003 | 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 ».