Predicting Agricultural Management Influence on Long‐Term Soil Organic Carbon Dynamics: Implications for Biofuel Production
Notice bibliographique
Résumé
Long‐term field experiments (LTE) are ideal for predicting the influence of agricultural management on soil organic carbon (SOC) dynamics and examining biofuel crop residue removal policy questions. Our objectives were (i) to simulate SOC dynamics in LTE soils under various climates, crop rotations, fertilizer or organic amendments, and crop residue managements using the CQESTR model and (ii) to predict the potential of no‐tillage (NT) management to maintain SOC stocks while removing crop residue. Classical LTEs at Champaign, IL (1876), Columbia, MO (1888), Lethbridge, AB (1911), Breton, AB (1930), and Pendleton, OR (1931) were selected for their documented history of management practice and periodic soil organic matter (SOM) measurements. Management practices ranged from monoculture to 2‐ or 3‐yr crop rotations, manure, no fertilizer or fertilizer additions, and crop residue returned, burned, or harvested. Measured and CQESTR predicted SOC stocks under diverse agronomic practices, mean annual temperature (2.1–19°C), precipitation (402–973 mm), and SOC (5.89−33.58 g SOC kg −1 ) at the LTE sites were significantly related ( r 2 = 0.94, n = 186, P < 0.0001) with a slope not significantly different than 1. The simulation results indicated that the quantities of crop residue that can be sustainably harvested without jeopardizing SOC stocks were influenced by initial SOC stocks, crop rotation intensity, tillage practices, crop yield, and climate. Manure or a cover crop/intensified crop rotation under NT are options to mitigate loss of crop residue C, as using fertilizer alone is insufficient to overcome residue removal impact on SOC stocks.
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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 | 0,000 | 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 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 ».