Assessment of greenhouse gas emissions from soybean cropping system: A case study of Ontario in Canada
Notice bibliographique
Résumé
Soybean (Glycine max L.) is the fourth largest Canadian field crop covering around 2×106 hectares of land. Soybean crops take up more than 50% of Canada’s cultivated areas and contribute significantly to greenhouse gas (GHG) emissions in cropping system. The present study assesses GHG emissions from Ontario soybean fields. In this study, the crop districts of Ontario were divided into five categories: southern Ontario, western Ontario, central Ontario, eastern Ontario, and northern Ontario, and a general model for assessing emissions was developed. Emissions from the manufacturing and transportation of nitrogen/phosphorus (N/P) fertilizer, emissions from field operations, emissions from herbicide usage, and both direct and indirect emissions from agricultural lands were considered the major sources of GHGs. The results showed that total GHG emissions were around 7×105 Mg CO2-eq in 2018. The largest emission contributor was agricultural land, with emissions of 5.3×105 Mg CO2-eq, accounting for 77% of the total emissions. Moreover, GHG emissions were significantly influenced by environmental conditions. As precipitation/evapotranspiration (Pr/PE) decreased, total GHG emissions declined from southern Ontario to central Ontario. In southern Ontario (high Pr/PE), GHG emissions based on crop yield were 492 kg CO2-eq per hectare of seeding area, which was 46% greater than those in northern Ontario (low Pr/PE). GHG emissions from agricultural lands were the highest contributor to total GHG emissions among the four emission sources in all crop districts. Fertilizer N inputs accounted for the largest portion of agricultural land emissions in southern and central Ontario, while in other regions, crop residue N input was the largest source. A multivariate factorial analysis was also used to estimate the effect of uncertain parameters on system performance, and the main impacts, and their interactions were identified. The resutls demonstrated that farming practices had the most significant impact on total GHG emissions. Understanding the detailed impacts of these elements and their interactions can help determine major factors that influence total GHG emissions and allow us to implement appropriate strategies to mitigate agricultural GHG emissions.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
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 | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».