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Enregistrement W2087530045 · doi:10.4141/s06-018

Quantifying carbon sequestration in a minimum tillage crop rotation study in semiarid southwestern Saskatchewan

2007· article· en· W2087530045 sur OpenAlexaffvenueabout
C. A. Campbell, A.J. VandenBygaart, R.P. Zentner, B.G. McConkey, Ward Smith, R. Lemke, Brian Grant, P. G. Jefferson

Notice bibliographique

RevueCanadian Journal of Soil Science · 2007
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueSoil Carbon and Nitrogen Dynamics
Établissements canadiensGenome PrairieAgriculture and Agri-Food Canada
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCrop rotationEnvironmental scienceCarbon sequestrationTillageChernozemSoil carbonCrop residueSoil waterCropping systemAgronomyGrowing seasonCropSoil scienceAgricultureGeographyCarbon dioxideEcology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Scientists and the agricultural community require methods of quantifying C sequestration in soils. This is important in assessing the impact of crop management practices on emission of greenhouse gases and for “C trading”. Using simulation models may be a more effective method of quantification as compared with in situ measurements. A 17-yr crop rotation experiment being conducted on a medium-textured Orthic Brown Chernozem at Swift Current, Saskatchewan, in which soil organic C (SOC) was being monitored periodically, was used to assess the effect on C sequestration of cropping frequency, wheat class, legume green manure (LGM), flexible cropping based on available water, and regrassing of crop land. Prior to the study, the experimental site had been cropped to fallow-wheat (F-W) for the previous 60 yr. Crop management in this experiment involved minimum tillage, snow trapping, and N + P fertilization based on soil tests. Three models [Century, the Introductory C Balance model (ICBM), and the Campbell model] were tested for their effectiveness in simulating SOC trends. Because growing season precipitation was average to above average, yields, and thus C inputs from residue, were also above average, and consequently SOC increased in most systems for the first 10 yr before reaching a new steady state. SOC gains (kg ha -1 yr -1 ) in the 0- to 15-cm depth in 17 yr were directly proportional to cropping frequency (F-W-W = 135, F-W-W-W = 332, and Cont W = 441); LGM-W-W gained SOC at a much higher rate than F-W-W (329 vs. 135 kg ha -1 yr -1 ); Canada Western Red Spring (CWRS) wheat (Triticum aestivum L.), although it yielded 26% less than Canada Prairie Spring (CPS) wheat, gained SOC at a higher rate than CPS wheat (135 vs. 0 kg ha -1 yr -1 ). Further, 2 yr of conventionally-tilled fallow in 17 yr (flexible system) markedly suppressed SOC gain by 46% compared with Cont W (441 vs. 236 kg ha -1 yr -1 ). There was a 282 kg ha -1 yr -1 gain in SOC under crested wheatgrass (Agropyron cristatum L.) (CWG) but most of this gain occurred in the last 7 yr. Though having their inherent weaknesses, the ICBM and Campbell models performed equally well in simulating SOC trends (r 2 = 0.55**), but Century was less effective (r 2 = 0.21*), in part because of its limited ability to simulate yields. Because C input, and thus yield, is one of the main factors influencing SOC gains, and since measured yields are used in the ICBM and Campbell models, while simulated yields are used by Century, the ICBM and Campbell models have an advantage over the Century model in this comparison. Efficiencies of conversion of input C to SOC increased with cropping frequency, and were higher for LGM-W-W than for F-W-W, and for systems with CWRS wheat rather than CPS wheat. Efficiency of conversion was 8% for F-W-W, 15% for LGM-W-W and 21% for Cont W. Key words: ICBM model, Century model, Campbell model, C sequestration, legume green manure, regrassing

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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 enseignants0,797
Score d'incertitude au seuil0,815

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
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)0,0000,000

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 Opus0,031
Tête enseignante GPT0,259
Écart entre enseignants0,228 · 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 tête enseignante, 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

Citations51
Publié2007
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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