Greenhouse gas emissions are affected by land use type in two agroforestry systems: Results from an incubation experiment
Notice bibliographique
Résumé
Abstract In order to better understand factors affecting greenhouse gas (GHG) emissions in Canadian agroforestry systems, we conducted a laboratory incubation study to assess N 2 O, CO 2 and CH 4 emissions from soils in response to land use (forestland vs. cropland) and agroforestry system type (hedgerow vs. shelterbelt) in central Alberta, Canada. Emissions of N 2 O were lower in soils from forestland than cropland, and forest soils acted as a net sink of atmospheric CH 4 while cropland soils were weak sources of CH 4 . However, the forest soil had higher CO 2 emission rates than the cropland soil within both agroforestry systems. Soil CH 4 oxidation was higher in soil from hedgerow (consisted of natural forest vegetation) than from shelterbelt system (planted forest vegetation), while the former also had lower N 2 O emissions. Overall, soil CO 2 emissions were significantly higher from hedgerow than from shelterbelt systems. Emissions of N 2 O were positively related with gross nitrification rates and soil pH, and negatively related with gross N immobilization rates. The CO 2 emissions were positively related with water‐soluble organic C contents, while CH 4 emissions were positively related with clay content, but negatively with gross N immobilization rates and soil organic C content. The global warming potential was higher in forestland soil than in cropland soil within agroforestry systems, and higher in forestland soil of the hedgerow compared to that in shelterbelts. Our results suggest that we need to select land uses or agroforestry systems that have a higher potential of mitigating GHG emissions from soils.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 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) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».