A Newly Practice to Mitigate N2O Emission from Winter Wheat Soil by Intercropping Isatis indigotica
Notice bibliographique
Résumé
Greenhouse gas (GHG) emitted from agricultural field was received considerable attention worldwide, depending on differed land use and cropping system. An innovative strategy to mitigate agricultural N2O by intercropping traditional Chinese medicinal herb Isatis indigotica in winter wheat field was assessed. By exogenously applying root exudates of I. indigotica in a lab incubation study, we testify and quantify whether N2O emission was inhibited. Results demonstrated great reduction of N2O emission from winter field soil intercropping I. indigotica (NPKWR-N+P+K+wheat+I. indigotica) compared to CK (NPKW-N+P+K+wheat but no I. Indigotica) was found. N2O emission in treatment of NPKWR was decreased by 32% than that in CK during the whole winter wheat growth season, among which the best decreasing N2O emission was obtained in the stage of grain filling of winter wheat, N2O emitting from NPKWR was reduced by 60% than that in CK. The N2O emission intensity per kg of harvested wheat grain treated with I. indigotica was declined to 0.15 g N2O/kg grain from 0.24 g N2O/kg grain in CK. qPCR (quantitative fluorescent polymerase chain reaction) analysis indicated nitrifying microbial population in wheat soil was severely suppressed by I. indigotica. The number of qPCR gene copy in both soil intercropping I. indigotica and exogenously applying root exudates of I. indigotica was lower than in CK. Such trend of decreased microbial population number was in agreement with that of N2O emission from winter wheat field. This suggested that intercropping I. indigotica was a practical and simple technique to reduce N2O emission from winter wheat field which was an effective strategy for mitigating and adapting global change worldwide in agriculture.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| 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 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».