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Enregistrement W7161769665 · doi:10.82308/4987

Nitrogen transformations and loss over winter in manure-amended soils with cover crops

2019· dissertation· en· W7161769665 sur OpenAlexaboutno aff
Leanne Ejack

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typedissertation
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueSoil Carbon and Nitrogen Dynamics
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCover cropVicia villosaGreen manureManureTillageCyclingSoil waterNitrogenCrop yield

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Many farmers apply manure in the fall (autumn season), but without an actively growing crop in the ground, the nitrogen (N) in the manure is susceptible to over-winter losses. Periods of freeze-thaw cycling can exacerbate N losses by stimulating soil microbes to transform reactive substrates like soil mineral N into nitrous oxide (N2O), a potent greenhouse gas. The uptake of reactive N from fall-applied manure by a fall-sown cover crop may reduce over-winter N losses. The objective of my research was to investigate the effect of combining fall manure application with cover cropping on soil N dynamics over winter and during periods of freeze-thaw cycling under field and laboratory conditions. I also examined the relationship between N2O production and reactive soil substrate concentrations. The field experiment was a full factorial in a randomized complete block design with three manure treatments (none, liquid, solid) and four cover crop types (no cover crop, 100% ryegrass [Lolium multiflorum Lam.], a 75% ryegrass/25% hairy vetch [Vicia villosa Roth] mixture and a 50% ryegrass/50% vetch mixture). The experiment was established at two field sites in Québec, Canada. A partial N mass balance (g N m-2) was calculated in fall (sum of the fall soil N stock to 0.15 m depth, N in fall-applied manure, and N in cover crop biomass) and in spring (sum of the spring soil N stock to 0.15 m depth and N in the winter-killed cover crop) for each treatment combination. After terminating the cover crop, spring wheat (Triticum aestivum L.) was planted, and each main plot was split into two subplots that received either 100 kg N ha-1 urea fertilizer or no fertilizer. Wheat samples were taken at tillering, flowering, and maturity to determine N content. Final yield was also measured. Cover crops were not effective at retaining manure N (≤7% uptake) and there was no difference in the fall and spring N balance among the manure and non-manure plots. Residual N was not supplied from fall-applied manure to the spring wheat in the next growing season, and average wheat yields were 11–14% less in the subplots that received no spring N fertilizer than those that received 100 kg N ha-1. In the laboratory, pots with 280–285 g soil received four N fertilizer treatments (none, liquid manure, solid manure, urea), with or without an annual ryegrass cover crop. The pots were exposed to 0, 1, 2, or 3 simulated freeze-thaw cycles (FTCs) at -4 to +4°C. The N2O production was measured at 0, 3, 6 and 9 h for each FTC, then pots were destructively sampled to determine the soil mineral N concentration. There was no difference in N2O production among the treatment combinations across all FTCs, but the pots that received urea or liquid manure had the highest soil mineral N concentration. The cover crop had minimal effect on the soil mineral N concentration. Soil mineral N explained approximately 14% of the variation in N2O production. Pots that underwent FTCs had a remarkable 937–1000% increase in N2O production compared to unfrozen pots. This suggests that N2O-producing microbial activity occurred in the frozen soils at -4oC, causing N2O to accumulate under ice and be released when the soils thawed at 4oC, mostly within the first 3 h. The results of both the field and laboratory studies suggests that microbial N transformations do not stop during the winter months, leading to substantial losses of N in fertilized soils during the non-growing season in cold humid temperate regions

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,141
Score d'incertitude au seuil0,280

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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.

Tête enseignante Opus0,007
Tête enseignante GPT0,213
Écart entre enseignants0,207 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2019
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