How does management legacy, nitrogen addition, and nitrification inhibition affect soil organic matter priming and nitrous oxide production?
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Long‐term management of croplands influences the fluxes and sources of nitrous oxide (N2O). We examined this premise in a greenhouse study by using soils collected from a 38‐yr‐old field experiment. The sampled treatments were continuous barley (Hordeum vulgare L.; CB), continuous fescue (Festuca rubra L., F. arundinacea Schreb; CF), and two phases of an 8‐yr rotation: faba bean (Vicia faba L.; FB) and alfalfa (Medicago sativa L.)–bromegrass (Bromus inermis Leyss) hay. Barley was grown as a test crop in the greenhouse in each soil. The ranking of N2O emissions was hay > FB > CB > CF (P < .001). We quantified the 15N‐site preference to assess the N2O‐producing processes. Denitrification was the predominant source, contributing 77.4% of the N2O production. We also evaluated nitrogen (N) additions: urea alone or urea with a nitrification inhibitor (nitrapyrin or DMPSA). Compared with urea alone, nitrapyrin and DMPSA reduced N2O emissions by 16 and 25%, respectively. We used urea labeled with 15N to trace N to N2O emissions, aboveground plant N uptake, and N retention by soils. Total 15N‐recovery (N2O + plant + soil) was highest under FB (86%) and lowest under CB (29%). We further separated the N2O derived from urea versus N2O from soil organic matter (SOM). The inhibitor DMPSA reduced the N2O derived specifically from added urea‐N by more than half (P < .001). With the addition of urea, N2O production from mineralization of SOM‐N accelerated over the control (without urea), termed the priming effect. This priming of SOM‐N contributed with 13% of the total N2O production when averaged across the four management legacies. The CB soil had the highest proportion of priming‐derived N2O (24%). Management legacies clearly differed in soil carbon and N, which governed N2O production from denitrification and SOM priming.
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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 | 0,001 | 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 | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 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 ».