Manure and bio-manure substitutions of chemical fertilizers mitigate long-term nitrous oxide emissions from vegetable production systems
Notice bibliographique
Résumé
Substituting chemical fertilizers with manure or bio-manure (manure inoculated with microbes) offers a promising strategy to mitigate nitrous oxide (N 2 O) emissions, yet the underlying mechanisms remained unclear. Through a five-year field study employing isotopocule (δ 15 N SP N2O and δ 18 O N2O/H2O ) mapping, we elucidated that a 50% substitution with manure or bio-manure significantly decreased cumulative N 2 O emissions by suppressing production of nitrification- and nitrifier-denitrification- and heterotrophic denitrification (HD)-derived N 2 O, and promoted N 2 O reduction to N 2 in denitrification. In contrast, 20% substitutions failed to achieve sustained mitigation. Bio-manure initially exhibited stronger N 2 O mitigation than manure, but this mitigation effect disappeared over time due to a N 2 O production–consumption offsetting effect in HD. Specifically, relative to manure, bio-manure stimulated HD-driven N 2 O production in association with increasing abundances of HD-related genes ( nirK , nirS , fungi- nirK ) and potential denitrification rates. Bio-manure often maintained a higher capacity for N 2 O reduction, evidenced by lower ( nirK + nirS+ Fungi- nirK )/( nosZ ) ratios and unreduced N 2 O fraction. Critically, substitutions enhanced crop yields, with manure increasing yields by 8–21% and bio-manure by 19–30% compared to conventional fertilizer. Consequently, our study revealed that 50% bio-manure substitution is an effective strategy for mitigating N 2 O emissions and enhancing yields from vegetable production systems, providing actionable insights for sustainable resource management and climate change mitigation. • N 2 O source partitioning under bio-manure (BM) and manure (M) substitutions • BM promoted the reduction of N 2 O to N 2 compared with M • Either 50% M or 50% BM reduces N 2 O emissions based on a 5-year field trial • Production-consumption balance in denitrification governs N 2 O flux in BM vs M • The mitigation advantage of BM vs M diminishes under long-term application
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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 | 0,000 |
| 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 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 ».