CROP SEQUENCE AND NITROGEN APPLICATION RATE EFFECT PRODUCTIVITY, NITROGEN USE EFFICIENCY, AND SOIL CARBON A SEMI-ARID POTATO PRODUCTION SYSTEM
Notice bibliographique
Résumé
Potato is the most valuable vegetable crop grown in Canada, with production reaching 4.78 Mt—accounting for 29% of all vegetable crop receipts—in 2015. However, potato is a demanding crop that requires large rates of fertilizer, intensive use of tillage and is susceptible to water stress. An important consideration, therefore, is whether crops grown in rotation with potatoes can improve the overall nitrogen use efficiency of the cropping sequence and help counterbalance the small organic matter inputs provided by the potatoes. Through the quantification and comparison of multiple soil parameters, yield and N2O emissions from three different potato cropping sequences with different rates of N, this research aimed to find a combination of crops and nitrogen rates to improve the environmental sustainability of the potato production. The analysis of active carbon and soil microbial communities confirmed the negative impact of tillage on soil organic matter. Furthermore, the increase in N rates increased potato crop biomass but did not increase yield, indicating that N was not the limiting factor for yield. The use of faba beans as preceding crops is an interesting option to improve soil residual N (SRN) and reduce the need for N application, however the rate of mineralization is unpredictable. The results indicated the importance of soil sampling to evaluate the SRN and manage N rates accordingly, for all the crops that require N application. This would not only improve the cost of potato production but also reduce N2O emissions due to overapplication of N, as was observed in this study where N2O emissions increased with the increase of N rates. This research provides a look into the effect of three different cropping sequences on SOM, yield and N2O emissions and potential areas for mitigation.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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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 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 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 ».