Using weather forecasts to avoid major emission events of N2O in connection with manure application
Notice bibliographique
Résumé
Choosing the appropriate timing of fertilisation is one of the primary managerial strategies to avoid emissions of nitrous oxide. To minimise odour nuisance and ammonia volatilisation, farmers are advised to apply pig slurry (PS) before light rainfall events. However, application of manure at the time of heavy rain events can pose a high risk of nitrous oxide (N 2 O) emissions, and analysing weather forecasts to avoid this could be important to mitigate emissions. A controlled field experiment was conducted to assess the effect of rainfall around the time of PS fertilisation on soil N 2 O emissions. The main findings were: 1) Rainfall treatments showed slight peaks in N 2 O emissions up to 3.9 mg N 2 O-N ha −1 day −1 after a rain event, and cumulative N 2 O emissions were numerically higher compared to the treatment without rainfall, suggesting a higher risk when manure application coincides with rainfall. 2) However, the short duration of elevated soil water content with more than 80 % water-filled pore space (WFPS) lasting only a few days after a rain event, may not have been sufficient to create anoxic conditions necessary for substantial N 2 O emissions from PS. This study's simulated rain approach can be used for future manipulative studies of field sites to further investigate mitigation options related to rainfall to inform best practices for fertiliser application in relation to weather forecasts.
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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 | 0,000 | 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 ».