Comparing the Early Stage Carbon Sequestration Rates and Effects on Soil Physico-Chemical Properties after Two Years of Planting Agroforestry Trees
Notice bibliographique
Résumé
Farm friendly and fast growing trees are the sustainable, cheaper and efficient source of carbon sequestration and carbon stock, however, their carbon sequestration potential vary among tree species depending upon several factors. This study was conducted to determine the carbon sequestration potential and carbon storage difference among different tree species at early stage. Second objective of this study was to observe the effects of trees on the physico-chemical properties of soils. Seedlings of fifteen widely planted farm trees species were planted under same set of climatic and soil conditions. Employing tree biomass after two year of planting (2014-2016), carbon stocks and carbon sequestration rates were calculated. Soil samples were collected under each tree species at two depths: 0-15cm and 16-30 cm, to determine the physico-chemical properties of soils such as pH, EC, N, P, K, C and organic matter (O.M.). It was found that Populus deltoides contained the highest carbon stocks (7.21 ± 1.31 kg C) and sequestered the CO2 at the highest rate of 13.21 ± 0.84 kg C/year as compared to all other fourteen tree species. O.M. (%) and Carbon (mg/kg) were also the highest in the soils under P. deltoides (2.29 ± 0.42 and 3.8 ± 0.2 respectively) as compared to and all other tree species. Nitrogen contents (%) were found the maximum in the soils under D. sissoo (0.063 ± 0.04) > Acacia nilotica (0.058 ± 0.008) and Albizia lebbeck (similar to Acacia nilotica). Such information enhances our capacity to better predict the carbon sequestration potential and carbon stock in different trees.
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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 | 0,000 |
| 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 ».