MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2069412759 · doi:10.4141/s99-028

Organic C accumulation in soil over 30 years in semiarid southwestern Saskatchewan – Effect of crop rotations and fertilizers

2000· article· en· W2069412759 sur OpenAlexaffvenueabout
C. A. Campbell, R.P. Zentner, Biqing Liang, G. Roloff, E. G. Gregorich, B. Blomert

Notice bibliographique

RevueCanadian Journal of Soil Science · 2000
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueSoil Carbon and Nitrogen Dynamics
Établissements canadiensAgriculture and Agri-Food Canada
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCrop rotationChernozemSoil carbonCrop residueHumusStrawAgronomySecaleTotal organic carbonEnvironmental scienceCropSoil scienceSoil waterChemistryAgricultureGeographyEnvironmental chemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Because crop management has a strong influence on soil C, we analyzed results of a 30-yr crop rotation experiment, initiated in 1967 on a medium textured Orthic Brown Chernozem at Swift Current, Saskatchewan, to determine the influence of cropping frequency, fertilizers and crop types on soil organic C (SOC) changes in the 0- to 15-cm depth. Soil organic C in the 0- to 15-cm and 15- to 30-cm depths were measured in 1976, 1981, 1984, 1990, 1993, and 1996, but results are only presented for the 0- to 15-cm depth since changes in the 15- to 30-cm depth were not significant. We developed an empirical equation to estimate SOC dynamics in the rotations. This equation uses two first order kinetic expressions, one to estimate crop residue decomposition and the other to estimate soil humus C mineralization. Crop residues (including roots) were estimated from straw yields, either measured or calculated from grain yields. The parameter values in our equation were obtained from the scientific literature or were based on various assumptions. Carbon lost by wind and water erosion was estimated using the EPIC model. We found that (i) SOC was increased most by annual cropping with application of adequate fertilizer N and P; (ii) that frequent fallowing resulted in lowest SOC except when fall-seeded crops, such as fall rye (Secale cereale L.), that reduce erosion were included in the rotation, and (iii) the fallow effects are exacerbated when low residue yielding flax (Linum usitatissimum L.) was included in the rotation. Some of the imprecision in SOC values we speculated to be related to variations in soil texture at the test site. In the first 10 yr of the experiment, SOC was low and constant for fallow-spring wheat (Triticum aestivum L.) (F-W) and F-W-W rotations because this land was managed in this manner for the previous 50 yr. However, in rotations that received N + P fertilizer and were cropped annually [continuous wheat (Cont W) and wheat-lentil (Lens culinaris L.)], or that included fall-seeded crops (e.g., F-Rye-W), SOC appeared to increase sharply in this period. In the drought period (1984–1988) SOC was generally constant, but large increases occurred in the wet period (1990 to 1996) in response to high residue inputs. The efficiency of conversion of residue C to SOC for the 30-yr experimental period was about 10–12% for F-W, F-W-W and Cont W (+P) systems, and it was about 17–18% for the well fertilized F-Rye-W, Cont W, and W-Lent systems. The average annual SOC gains (Mg ha −1 yr −1 ) between 1967 and 1996 were 0.11 for F-W (N + P), 0.09 for the mean of the three F-W-W rotations (N + P, + N, + P), 0.23 for F-Rye-W (N + P), 0.32 for Cont W (N + P), 0.12 for Cont W (+P), and 0.28 for W-Lent (N + P). The corresponding mean estimated (by our equation) annual SOC gains for these rotations, were 0.06, 0.10, 0.16, 0.22, 0.14, and 0.22 Mg ha −1 yr −1 , respectively. Because soil C measurements are usually so variable, we recommend that calculations such as ours may be employed to assist in the interpretation of measured C trends and to test if they seem reasonable. Key words: Carbon sequestration, carbon conversion efficiency, eroded carbon, crop residue carbon, cropping frequency, wheat, fall rye, flax

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: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,323
Score d'incertitude au seuil0,651

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
Bibliométrie0,0010,001
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 Opus0,010
Tête enseignante GPT0,225
Écart entre enseignants0,215 · 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

Citations230
Publié2000
Routes d'admission3
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueCanadian Journal of Soil ScienceMême sujetSoil Carbon and Nitrogen DynamicsTravaux en français237 207