Development of a Comprehensive Nitrogen Budget to Increase Nitrogen Use Efficiency and Reduce Nitrogen Losses in Semi-Arid Southern Alberta
Notice bibliographique
Résumé
Synthetic nitrogen (N) fertilizer has increased crop yields, but crop nitrogen use efficiency (NUE) is low. The N fertilizer not taken up by the crop is subject to nitrate leaching, ammonia volatilization, and denitrification losses, contributing to declining air and water quality, ozone layer depletion, and N2O emissions. Nitrogen budgets, which account for N inputs, N outputs, and changes in soil N stocks, can be used to assess the fate of N in the agroecosystem and to develop effective N management practices that increase NUE and reduce N losses. Process-based ecosystem models such as ecosys, which simulate biogeochemical cycling and feedback processes, may be used to generate low-cost and time-efficient estimates of the fate of N in the agroecosystem at variable spatial and temporal resolutions. To identify effective N fertilizer management practices, a comprehensive N budget was developed using the process-based model ecosys to assess the effects of N rate (0 – 120 kg N ha-1), N source (Urea vs ESN), irrigation vs dryland, and interannual climatic variability (2008 – 2011) on modelled crop yields, grain N, NUE, N losses, and soil N stocks at a cool, semi-arid site in Southern Alberta. Cool soil temperatures early in the growing season slowed modelled N release from ESN such that N availability from ESN did not better match early season crop N demand compared to conventional urea fertilizer, and ESN did not increase yields, or NUE, or reduce N losses. Nitrogen rate had a greater impact on the N budget than the N source, indicating the importance of optimal N rate applications in effective N fertilizer management. As modelled yield gains diminished (<3%) at N rates >90 kg N ha-1, and modelled N2O emissions increased linearly with N rate, reducing N fertilizer rate applications from the maximum N rate (120 kg N ha-1) in this study to economically optimum N rates (71 – 79 kg N ha-1) would result in N2O emission reductions of 18 – 22%, with only minimal yield reductions of 2.7 – 3.6%. Nitrogen fertilizer rate applications > 90 kg N ha-1 greatly increased modelled residual nitrate-N (15 – 51 kg N ha-1) compared to lower N rates, which was subject to downward nitrate-N movement beyond the crop rooting depth and N leaching. Irrigation and interannual climatic variability affected the magnitude of modelled NH3 and subsurface N losses, with dry years (e.g., 2009) and dryland sites having greater modelled volatilization losses and wet years (e.g., 2010) and irrigated sites having greater modelled subsurface N losses. When indirect N2O emissions from modelled volatilization, subsurface and surface N losses were included in N2O emissions accounting, on average, area-based emission factors increased by 0.06% (+24%), indicating the opportunity for N2O mitigation by reducing indirect N2O losses. The results from this thesis could provide a methodology for developing effective N management strategies that balance agronomic benefits with environmental impacts for policymakers and producers.
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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 | 0,000 |
| 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 | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 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 ».