Modeling Tillage‐Induced Redistribution of Soil Mass and Its Constituents within Different Landscapes
Notice bibliographique
Résumé
Tillage is a driving force of soil movement in cultivated fields. Soil constituents, together with the mass of soil, are redistributed across landscapes by tillage. The pattern of tillage‐induced soil constituent redistribution is determined by the pattern of tillage erosion (tillage‐induced soil mass loss or gain) and the dispersivity of translocation. In this study, we used a convoluting procedure and developed a Tillage Translocation Model (TillTM) to simulate the tillage translocation process and to demonstrate tillage‐induced soil mass and soil organic carbon (OC) (as an example of soil constituents) redistributions across four hypothetical landscapes subjected to different tillage patterns (directions) and over different lengths of tillage period. We determined that the local tillage‐erosion rate is mainly dependent on topography and that the effects of tillage pattern and the length of tillage period are relatively minor. The redistribution of OC content in the till layer is mainly determined by the number, location, and size of soil loss positions in the landscape, as well as the soil loss rates at these positions. Net loss of OC content occurs in the till layer and this loss increases with time. In contrast, an increase of OC content in the sublayer occurs at soil accumulation positions. The model was validated against field data collected at a site near Cyrus, MN. The patterns of OC and inorganic C redistribution can be adequately estimated by TillTM. There are discrepancies, however, between the model‐estimated values and the field measurements due to the limitations and uncertainties associated with the model. The results clearly showed that tillage translocation causes the vertical redistribution of soil constituents across the landscape, which implies that tillage translocation is one of the driving forces behind the spatial variability of soil properties and properties that impact biophysical processes.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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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 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| 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 ».