Application of Two Bioenergy Byproducts with Contrasting Carbon Availability to a Prairie Soil: Three-Year Crop Response and Changes in Soil Biological and Chemical Properties
Notice bibliographique
Résumé
The bioenergy industry produces a wide range of byproducts varying in their chemical composition depending on type of technology employed. In particular, pyrolysis and transesterification conversion processes generate C-rich byproducts of biochar (BC) and glycerol (GL), respectively, which can be added to soil. These two byproducts vary in their carbon availability, and comparing their effects when added to agricultural soil deserves attention. This study investigated the immediate and residual effects of a single application of BC and GL to a cultivated Brown Chernozem soil from the semi-arid region of southwestern Saskatchewan, Canada. In the first season following addition of amendments, BC and GL alone had no significant impact on all measured parameters. However, when combined with 50 kg urea N·ha−1 (BC + UR), the yields obtained were similar to those with 100 kg urea N·ha−1 alone. The GL with urea N (GL + UR) treatment had reduced crop yield and N uptake compared to urea alone in the year of application attributed to N immobilization, but had a positive residual effect in the second year due to remineralization. Both GL and GL + UR treatments enhanced dehydrogenase activity compared to other treatments whereas BC + UR tended to decrease microbial biomass C. The crop and soil response to application of biochar was less than observed in previous studies conducted elsewhere. Direct and residual effects of glycerol addition on the crop were more evident. An application rate greater than 2.8 t·ha−1 and 3.5 t·ha−1 for BC and GL, respectively, may be required to induce larger responses.
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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 | 0,000 | 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 ».