Diverse rotations impact microbial processes, seasonality and overall nitrous oxide emissions from soils
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Many studies haveexamined soil‐borne nitrous oxide (N 2 O) emissions from crops, but little effort has gone into determining the N 2 O emissions from each phase of a crop rotation. A 4‐yr study on a long‐term field experiment compared growing season N 2 O emissions from continuous corn (CC; Zea mays L.) and a 4‐yr crop rotation involving corn (RC), oat (Avena Sativa L .) underseeded to alfalfa ( Medicago sativa L.) (RO), and 2 yr of alfalfa (RA1, RA2). Molecular microbial biomass (DNA yield), as well as N‐cycling functioning genes (mineralization, nitrification, and denitrification), were also evaluated. Although 4‐yr cumulative N 2 O emissions from RC (9.25 kg N ha –1 ) were significantly greater than from CC (7.94 kg N ha –1 ), cumulative emissions from the entire rotation were 54% lower (3.69 kg N ha –1 ) than CC because of low emissions from RO (3.1 kg N ha –1 ), RA1, and RA2 (1.11–1.27 kg N ha –1 ). Years that had substantial early‐season precipitation combined with high soil inorganic N from alfalfa plow‐down contributed to elevated N 2 O emissions from RC. Improved soil conditions and fertility under rotation increased RC grain yields by 35% (9.45 Mg ha –1 ) compared with CC (7.01 Mg ha –1 ). Microbial biomass was 73% greater in RC compared with CC. Nitrogen mineralization genes were 19% greater in RC but they were not correlated to N 2 O emissions, whereas bacterial nitrifiers were positively correlated. Denitrification was likely responsible for N 2 O emissions under CC, while nitrifier‐denitrification appeared to be the primary pathway under RC. The N 2 O emissions and microbial processes from all phases of a rotation should be considered for environmental modeling and policy decisions.
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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) | 0,001 | 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 ».