Soil organic carbon in tree-based intercropping systems of Quebec and Ontario, Canada
Notice bibliographique
Résumé
ABSTRACT M.Sc.Amanda D. BambrickNatural Resource Sciences Tree-based intercropping (TBI) is an agroforestry system where a crop, generally an annual, is planted between established tree rows. TBI systems have a greater potential for carbon storage than conventional cropping systems because carbon is stored in the biomass of growing trees and trees provide additional carbon inputs (leaves, roots) that contribute to the soil organic carbon (SOC) pool. Differences in the litter quality and amount of litter deposited in the tree row versus the intercropped space are expected to generate spatial heterogeneity in the SOC pool. The objectives of this work were to evaluate the spatial variability of the SOC pool in TBI systems, to compare SOC stocks in the TBI system with a nearby conventional agroecosystem, and to describe the SOC dynamics in a TBI system using the ecosys model. Research sites included in this study were 4-year old TBI sites at St. Paulin and St. Edouard (Quebec, Canada), an 8-year old TBI site in St. Remi, Quebec, and a 21 year old TBI site in Guelph, Ontario, Canada. Spatial heterogeneity in SOC pools due to the presence of trees was observed in two of the four sites, but obscured by field variability at one site and even distribution of leaf litter associated with large trees at the oldest TBI site. The SOC pool increased in older TBI sites, relative to the nearby conventional agroecosystem, but the magnitude of SOC change was affected by the land use history. A simulation of changes in SOC using the ecosys environmental model predicted a 5.0% decrease in SOC pools twenty-one years after the site was converted to TBI, while field experiments showed a 12% increase in the SOC pool compared to the conventional agroecosystem. A spatial algorithm that describes the distribution of trees and crops in TBI systems would improve ecosys model predictions. Overall, field results suggest that the trees growing in TBI systems will increase SOC levels after a n
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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 | 0,000 | 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 | 0,000 | 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 ».