Effects of Diversification of Rainfed Cropping Systems to Enhance Sustained Yields for Semi-Arid Tropical Agroecosystems: Effects of 11–Years of Farmers’ Practice
Notice bibliographique
Résumé
Semi-arid tropical (SAT) soils cover approximately 11 million hectares (Mha) globally. Soils in SAT regions are prone to degradation if poorly managed, and approximately 38% of the developing countries’ poor who depend on these soils for their livelihood are at risk of malnutrition. Agronomic practices that can improve soil quality, and can sustain or improve crop productivity are critical for SAT agroecosystems. The objective of this study was to investigate the 11-year effects of farmer-imposed agronomic practices (cropping system and fertilization) on soil organic carbon (SOC), nitrogen (N), phosphorus (P), sulphur (S), and micronutrients [zinc (Zn) and boron (B)], and crop productivity in the Kothapally watershed, Andhra Pradesh, India. Rainfed diversified cropping systems with legumes in rotation or intercropping systems were compared with rainfed monoculture cotton systems. Soil samples were collected from each field of the participating twenty-three farmers in June 2010 and were compared with soil data collected in June 1999 from the same farmer's fields. All soil samples were analyzed (with 10% replication) in the laboratory for physical and chemical characteristics using analysis of variance, where we tested the effects of crop (independent variable) on the dependent variables, e.g. SOC stocks, at p = 0.05. Differences in the means were compared with a Tukey test. Relationships between SOC stocks and yield were evaluated with Pearson correlation analysis, and the sample size and correlation coefficients were reported when p = 0.05. Increased SOC stocks were observed in rainfed diversified cropping systems with legumes in rotation or intercropping systems compared to rainfed monoculture cotton cropping system (p = 0.0283), and SOC stocks (in 2010) were correlated with 2010 crop yields (r = 0.384, n = 23, p = 0.05). Overall, the 11-year study showed sustained crop productivity in rainfed diversified cropping systems compared to rainfed cotton cropping systems.
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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 | 0,002 | 0,002 |
| 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 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 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 ».