Advanced 4R nitrogen management options for corn in sandy soils of Manitoba, Canada
Notice bibliographique
Résumé
Pillars of 4R nutrient management - Right Source, Right Rate, Right Time, Right Place, have guided the development of best management practices in various soil-climatic conditions in recent decades. Nitrogen (N) management options that reduce environmental losses and/or improve N use efficiency must be investigated in various soil-climatic contexts to ensure food security and a more sustainable future. 4R research that investigates various measures of sustainability for multiple management practices remains in short supply. The objectives of this research were to compare growing season N2O emissions and N use efficiency measures between 1) at-planting sources of N (Urea, ESN/Urea, SuperU); 2) in-season sources of N (UAN, Agrotain, AgrotainPlus); 3) in-season placement depths of UAN (Surface dribble, Shallow, Deep) applied to corn in sandy soils of Manitoba, Canada. At three sites with similar soil and management characteristics, treatments were replicated four times in a randomized complete block design. Higher soil-moisture in spring of 2020 resulted in greater magnitudes of N2O emissions and a greater potential for N loss. Across three site-years, ESN/Urea had the lowest mean area-scaled emissions among at-planting sources, and agronomic benefits were apparent during the year with high soil-moisture at-planting. Among in-season sources of N, area-scaled emissions of AgrotainPlus were significantly lower than UAN Surface; UAN Deep consistently had the lowest area-scaled emissions among in-season placements. In summary, relatively dry conditions and timely rains after fertilization likely impeded the potential for enhanced efficiency fertilizers and placement depth to substantially reduce N losses and subsequently show agronomic benefit(s). However, enhanced efficiency fertilizers and shallow/deep placement tended to have greater residual N after corn harvest at each N rate compared to conventional urea and UAN. In dry conditions, reduced N losses may not translate into yield or N uptake benefits, however, may give agronomic benefits during the following growing season(s).
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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 | 0,001 | 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) | 0,002 | 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 ».