Long‐Term Changes in Soil Carbon under Different Fertilizer, Manure, and Rotation
Notice bibliographique
Résumé
Soil C contents can be raised by land use practices in which rates of C input exceed those of C oxidation. Rates of C inputs to soil can be raised by continuous cropping, especially with perennial legumes, and by soil amendments, especially manure. We have summarized our understanding of the processes by which changes in soil C content are determined by rates of soil C input in the mathematical model ecosys We compared model output for changes in soil C with those measured in a Gray Luvisol (Typic Cryoboralf) at Breton, Alberta, during 70 yr of a 2‐yr wheat ( Triticum aestivum L.)–fallow rotation vs. a 5‐yr wheat–oat ( Avena sativa L.)–barley ( Hordeum vulgare L.)–forage–forage rotation with unamended, fertilized, and manured treatments. Model results indicated that rates of C input in the 2‐yr rotation were inadequate to maintain soil C in the upper 0.15 m of the soil profile unless manure was added, but that those in the 5‐yr rotation were more than adequate. Consequent changes of soil C in the model were corroborated by declines of 14 and 7 g C m −2 yr −1 measured in the control and fertilized treatments of the 2‐yr rotation; by gains of 7 g C m −2 yr −1 measured in the manured treatment of the 2‐yr rotation; and by gains of 4, 14, and 28 g C m −2 yr −1 measured in the control, fertilized, and manured treatments of the 5‐yr rotation. Model results indicated that soil C below 0.15 m declined in all treatments of both rotations, but more so in the 2‐yr than in the 5‐yr rotation. These declines were corroborated by lower soil C contents measured between 0.15 and 0.40 m after 70 yr in the 2‐ vs. 5‐yr rotation. Land use practices that favor C storage appear to interact positively with each other, so that gains in soil C under one such practice are greater when it is combined with other such practices.
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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 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».