The utility of biochar for increasing the fertility of new agricultural lands converted from boreal forests
Notice bibliographique
Résumé
The agricultural soils of the Happy Valley-Goose Bay (HV-GB) region of Newfoundland and Labrador, Canada are Podzols that are converted from boreal forest and have limited productivity due to their sandy texture, acidity, low soil organic matter (SOM), cation-exchange capacity (CEC), and water and nutrient retention capacity. Although numerous studies advocate biochar for mitigating soil quality problems and enhancing agronomic productivity, there is limited information on managing biochar for boosting the productivity of Podzols under newly converted agricultural lands. A 5 year experiment evaluated the impact of eight biochar rates (0–80 Mg C·ha−1) on soil properties including SOM, CEC, and availability of plant nutrients and metals in agricultural soils of HV-GB. Both immediate and long-term impacts were thus assessed. Biochar generally improved soil fertility indicators. Although the largest rates (40 and 80 Mg C·ha−1) led to the greatest changes, significant changes were also found with rates as low as 10 Mg C·ha−1. Increasing biochar rates had diminishing returns for quality parameters of soil. The impact of biochar decreased with time after application, but the largest rate led to longer lasting effects. Although biochar was incorporated in topsoil, its effects were also measurable in the subsoil, albeit with a temporal delay, usually of 1 year. Thus, given the diminishing returns of increasing biochar rates, and that beneficial effects diminish over years, it is advisable that biochar be added in smaller amounts immediately after conversion, as little as 10 Mg C·ha−1, with regular supplementation as needed.
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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) | 0,000 | 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 ».