Short‐ and Long‐Term Labile Soil Carbon and Nitrogen Dynamics Reflect Management and Predict Corn Agronomic Performance
Notice bibliographique
Résumé
Labile soil organic matter plays an extremely important role in crop nutrient acquisition, but quantifying this pool can be prohibitively expensive to farmers. A better understanding of rapid and inexpensive measures of labile organic matter could lead to new tools for predicting soil N supply and crop performance. Toward this end, we quantified several simple measures of labile C and N over the course of the corn ( Zea mays L.) growing season in a long‐term systems trial to determine:(i) the temporal dynamics of these measures, (ii) the long‐term response of these measures to management, and (iii) the capacity of these measures to predict corn agronomic performance. We found that all labile soil measures (permanganate oxidizable carbon [POXC], C mineralization, N mineralization, and soil inorganic N) varied temporally and responded to long‐term differences in management. Corn grain and vegetative biomass also responded to long‐term treatment differences and these differences were strongly related to the measured labile soil C and N fractions. The history of crop rotation had a greater influence than management regime on all soil measures, with the exception of POXC. Of all the measures, C mineralization was the best predictor of agronomic performance both individually ( r = 0.61–0.78, depending on corn stage), and when modeled with multiple indicators (six out of nine models). The results presented here demonstrate the strong relationship between crop growth and labile organic matter dynamics, and provide further evidence that C mineralization is an inexpensive, but sensitive predictor of corn agronomic performance.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,001 |
| 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 | 0,001 | 0,001 |
| 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».