Organo-Mineral Interactions Are More Important for Organic Matter Retention in Subsoil Than Topsoil
Notice bibliographique
Résumé
Decomposing crop residues contribute to soil organic matter (SOM) accrual; however, the factors driving the fate of carbon (C) and nitrogen (N) in soil fractions are still largely unknown, especially the influence of soil mineralogy and autochthonous organic matter concentration. The objectives of this work were (1) to evaluate the retention of C and N from crop residue in the form of occluded and mineral-associated SOM in topsoil (0–20 cm) and subsoil (30–70 cm) previously incubated for 51 days with 13C-15N-labelled corn residues, and (2) to explore if specific minerals preferentially control the retention of residue-derived C and N in topsoil and subsoil. We used topsoil and subsoil having similar texture and mineralogy as proxies for soils being rich (i.e., topsoil) and poor (i.e., subsoil) in autochthonous organic matter. We performed a sequential density fractionation procedure and measured residue-derived C and N in occluded and mineral-associated SOM fractions, and used X-ray diffraction analysis of soil density fractions to investigate their mineralogy. In accordance with our hypothesis, the retention of C and N from crop residue through organo-mineral interactions was greater in subsoil than topsoil. The same minerals were involved in the retention of residue-derived organic matter in topsoil and subsoil, but the residue-derived organic matter was associated with a denser fraction in the subsoil (i.e., 2.5–2.6 g cm−3) than in the topsoil (i.e., 2.3–2.5 g cm−3). In soils and soil horizons with high clay content and reactive minerals, we find that a low SOM concentration leads to the rapid stabilization of C and N from newly added crop residues.
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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 | 0,001 | 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 ».