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Enregistrement W2016141187 · doi:10.4141/s00-041

Changes in soil carbon under long-term maize in monoculture and legume-based rotation

2001· article· en· W2016141187 sur OpenAlexaffvenue
E. G. Gregorich, C. F. Drury, Jeff Baldock

Notice bibliographique

RevueCanadian Journal of Soil Science · 2001
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueSoil Carbon and Nitrogen Dynamics
Établissements canadiensAgriculture and Agri-Food Canada
Organismes subventionnairesCurtin University of Technology
Mots-clésMonocultureAgronomyCrop rotationSoil carbonSoil organic matterLegumeSoil waterCropping systemOrganic matterChemistryEnvironmental scienceBiologyCropSoil science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Legume-based cropping systems could help to increase crop productivity and soil organic matter levels, thereby enhancing soil quality, as well as having the additional benefit of sequestering atmospheric C. To evaluate the effects of 35 yr of maize monoculture and legume-based cropping on soil C levels and residue retention, we measured organic C and 13C natural abundance in soils under: fertilized and unfertilized maize (Zea mays L.), both in monoculture and legume-based [maize-oat (Avena sativa L.)-alfalfa (Medicago sativa L.)-alfalfa] rotations; fertilized and unfertilized systems of continuous grass (Poa pratensis L.); and under forest. Solid state 13C nuclear magnetic resonance (NMR) was used to chemically characterize the organic matter in plant residues and soils. Soils (70-cm depth) under maize cropping had about 30-40% less C, and those under continuous grass had about 16% less C, than those under adjacent forest. Qualitative differences in crop residues were important in these systems, because quantitative differences in net primary productivity and C inputs in the different agroecosystems did not account for observed differences in total soil C. Cropping sequence (i.e., rotation or monoculture) had a greater effect on soil C levels than application of fertilizer. The difference in soil C levels between rotation and monoculture maize systems was about 20 Mg C ha-1. The effects of fertilization on soil C were small (~6 Mg C ha-1), and differences were observed only in the monoculture system. The NMR results suggest that the chemical composition of organic matter was little affected by the nature of crop residues returned to the soil. The total quantity of maize-derived soil C was different in each system, because the quantity of maize residue returned to the soil was different; hence the maize-derived soil C ranged from 23 Mg ha-1 in the fertilized and 14 Mg ha-1 in the unfertilized monoculture soils (i.e., after 35 maize crops) to 6-7 Mg ha-1 in both the fertilized and unfertilized legume-based rotation soils (i.e., after eight maize crops). The proportion of maize residue C returned to the soil and retained as soil organic C (i.e., Mg maize-derived soil C/Mg maize residue) was about 14% for all maize cropping systems. The quantity of C3-C below the plow layer in legume-based rotation was 40% greater than that in monoculture and about the same as that under either continuous grass or forest. The soil organic matter below the plow layer in soil under the legume-based rotation appeared to be in a more biologically resistant form (i.e., higher aromatic C content) compared with that under monoculture. The retention of maize residue C as soil organic matter was four to five times greater below the plow layer than that within the plow layer. We conclude that residue quality plays a key role in increasing the retention of soil C in agroecosystems and that soils under legume-based rotation tend to be more “preservative” of residue C inputs, particularly from root inputs, than soils under monoculture. Key words: Soil carbon, 13C natural abundance, 13C nuclear magnetic resonance, maize cropping, legumes, root carbon

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 enseignants0,005
Score d'incertitude au seuil0,010

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)0,0010,000

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 Opus0,018
Tête enseignante GPT0,218
Écart entre enseignants0,200 · 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

Citations312
Publié2001
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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