Soil Microbial Biomass and Its Relationship With Yields of Irrigated Wheat Under Long-term Conservation Management
Notice bibliographique
Résumé
Relating soil microbial properties to crop productivity is important to appreciate the value of soil microbial activities in sustainable agriculture. Over a 10-year period, we evaluated the effects of conservation (CONS) management practices on soil microbial biomass carbon (MBC). The CONS practices included addition of composted cattle manure; reduced tillage; diverse crop rotations that comprised wheat (Triticum aestivum L.), potato (Solanum tuberosum L.), dry bean (Phaseolus vulgaris L.), and sugar beet (Beta vulgaris L.); and use of cover crops. The CONS management was applied to 3- to 5-year irrigated crop rotations and compared with conventional (CONV) management systems that did not have any of the CONS practices. Continuous wheat was also included. We then related MBC to wheat yields. Averaged over the 10-year period, CONS management overall increased MBC in wheat rhizosphere and bulk soil by 18% and 34%, respectively. When rotations of the same length were compared, CONS management in 3-year rotations increased rhizosphere MBC by 18% and bulk soil MBC by 30%; the corresponding increases in 4-year rotations were 13% and 36%. Regressions between soil MBC and wheat yields were quadratic, with MBC in wheat rhizosphere associated with increasing wheat yields up to 720 mg C kg−1 soil. The corresponding value for MBC in bulk soil was 645 mg C kg−1 soil. These effects were related to the compost and crop C inputs to the soil, which impacted soil organic C contents. Therefore, CONS management resulted in a cycle of high MBC and high wheat yields.
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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 | 0,001 |
| 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 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 ».