Cover crop and crop residue removal effects on temporal dynamics of soil carbon and nitrogen in a temperate, humid climate
Notice bibliographique
Résumé
Quantification of seasonal dynamics of soil C and N pools is crucial to understand the land management practices for enhancing agricultural sustainability. In a cover crop (CC) experiment established in 2007 and repeated at an adjacent site in 2008, we evaluated the medium-term impact of CC (no cover crop control (no-CC), oat (Avena sativa L.), oilseed radish (OSR, Raphanus sativus L. var. oleoferus Metzg. Stokes), winter cereal rye (rye, Secale cereale L.), and a mixture of OSR+Rye) and crop residue management (residue removed (-R) and residue retained (+R)) on soil C and N dynamics and sequestration. Labile and stable fractions of C and N were determined at seven different time points from 0-15 cm depth during tomato (Solanum lycopersicum L.) growing season in 2015 and 2016 (referred to as site-years). As expected, over the tomato growing season in both site-years, organic C (OC) and total N did not change while the labile C and N fractions changed with greater concentrations observed at 2 weeks after tillage (WAT) and greater treatment differences observed for seven out of eleven soil attributes at tomato harvest. Therefore, 2WAT (early June) and tomato harvest (early September) are reasonably optimum sampling times for soil C and N attributes. Seasonal variation of labile fractions suggested the potential impact of substrate availability from crop residues on soil C and N cycling. Medium-term CC usage enhanced the surface soil C and N storage. Overall, this study highlights the positive and synergistic influences of CCs and maintaining crop residues in increasing both labile and stable fractions of C and N and enhancing soil quality in a temperate humid climate.
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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) | 0,000 | 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 ».