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Enregistrement W1910224911 · doi:10.1111/ejss.12164

Long‐term irrigation effects on soil organic matter under temperate grazed pasture

2014· article· en· W1910224911 sur OpenAlexafffund
Leo M. Condron, D. W. Hopkins, E. G. Gregorich, Amanda Black, Steven A. Wakelin

Notice bibliographique

RevueEuropean Journal of Soil Science · 2014
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueSoil Carbon and Nitrogen Dynamics
Établissements canadiensAgriculture and Agri-Food Canada
Organismes subventionnairesAgriculture and Agri-Food CanadaAgricultural and Marketing Research and Development TrustAgResearch
Mots-clésIrrigationPastureEnvironmental scienceAgronomySoil carbonSoil waterWater contentSurface irrigationSoil scienceBiologyGeology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Summary Irrigation of grazed pasture significantly increases plant and animal production, which may in turn increase soil organic carbon ( SOC ), depending on the balance between primary production and below‐ground allocation of C on the one hand, and the decomposition and export of C from the soil on the other. To evaluate the effect of irrigation on SOC we sampled a grazed pasture field experiment maintained under different irrigation treatments for 62 years. The dry‐land treatment in this experiment only received rainfall at an average of 740 mm year −1 . The 10 and 20% irrigation treatments involved application of 100 mm of irrigation when the soil reached 10 and 20% gravimetric moisture content, respectively. The 10 and 20% irrigation treatments received average total annual irrigation inputs of 260 and 770 mm year −1 , respectively. The 10 and 20% irrigation treatments increased pasture production by 44 and 74%, respectively, compared with that from the dry‐land. Analysis of soils taken to 1‐m depth revealed that amounts of SOC were not significantly different between the dry‐land (125.5 Mg ha −1 ) and 10% irrigation (117.8 Mg ha −1 ) treatments, but these were significantly greater than the 20% irrigation treatment (93.0 Mg ha −1 ). At 50–100 cm, SOC was also less (34%) for the 20% irrigation treatment than for the 10% irrigation treatment. The relative quantities of carbon ( C ) and nitrogen ( N ) in the light fraction ( LF ) at all soil depths decreased successively from dry‐land to the 20% irrigation treatment, suggesting that wetter soil conditions accelerated decomposition of the LF fraction, a comparatively labile SOC fraction. The C ‐to‐ N ratio of the bulk soil was also less for the 20% irrigation treatment, indicating more decomposed SOM in the irrigated than in the dry‐land treatment. There were no significant differences in the microbial biomass between the three different irrigation treatments, but the respiration rate ( CO 2 production) of soil organisms in the 20% irrigation treatment was consistently greater than in the other two treatments. It was concluded that large increases in plant productivity as a result of irrigation had either no effect or significantly reduced SOC stocks under grazed pasture. The reduced SOC content observed in the 20% irrigation treatment was attributed to a combination of increased C losses in animal products and drainage associated with greater stocking, together with accelerated decomposition of organic C resulting from elevated soil moisture maintained throughout the growing season.

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: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,004
Score d'incertitude au seuil0,007

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

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

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 Opus0,010
Tête enseignante GPT0,202
Écart entre enseignants0,192 · 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'étudeObservationnel
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

Citations72
Publié2014
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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