Carbon Stocks and Soil Organic Matter Quality Under Different of Land Uses in the Maranhense Amazon
Notice bibliographique
Résumé
In the face of the traditional model of succession of native environments in pastures or agricultural areas, followed by superpastejo and the concern with emissions of greenhouse gases in the Brazilian Amazon region, this work aims to determine the influence of different land uses on carbon sequestration and soil organic matter changes in the municipality of Pindaré-Mirim, in state of Maranhão. This study evaluated different uses of the soil: native forest; secondary vegetation (capoeira); degraded pasture and CLFI (Crop-Livestock-Forest Integration) system. The deformed and undisturbed samples were collected at depths: 0.00-0.10, 0.10-0.20, 0.20-0.30, 0.30-0.40, 0.40-0.60, 0.60-0.80 and 0.80-1.00 m. Soil densities were determined by the volumetric ring method, the carbon stocks by the carbon content in the soil evaluating the dry combustion, and the accumulated carbon stocks were calculated in 1.00 m. The physical fractions of the organic matter were determined by means of the granulometric method. At depth 0.0-0.10 m, the soil density in the native forest (1.17 g cm-3) was lower than the average of degraded pasture (1.40 g cm-3). There was no difference in the carbon content between all the land uses up to 0.40 m depth. The accumulated carbon stocks up to 1.00 m ranged from 49.52 Mg ha-1 to 64.41 Mg ha-1 and were higher in the native forest compared to capoeira and the ICLF system. In relation to the accumulated carbon stock, the native forest and degraded pasture were the ones that obtained the highest levels, followed by the capoeira and the CLFI system.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».