Use of biochar for alleviating negative impact of salinity stress in corn grown in arid soil
Notice bibliographique
Résumé
Tremendous benefits of biochar (BC) amendment to soil have been reported, including their role in alleviating the impact of salinity stress in plants. The aim of this study was to evaluate the effects of BC produced at 300 °C (BC300) and 700 °C (BC700) on the germination rate (GR) and selected growth characteristics of corn plants irrigated with salinized water over a growth period of 6 weeks. The experimental treatments included three biochar treatments: BC0 (control, without biochar addition), BC300, and BC700. The treatments also included three salinity levels of irrigation water: 0, 3, and 6 dS·m −1 . The biochar was applied at a rate of 3%. The GR decreased with increasing salinity level, which was more evident in the first week. This stress impact was reduced when treated with the BC700 relative to the saline treatments without BC. Both BC treatments demonstrated contrasting effects on corn growth, nutrient uptake, and Na + and K + content in plant tissue. The effect of BC700 treatment on plant height and root length was limited, but the impact of salinity stress on chlorophyll meter readings, chlorophyll fluorescence parameter (Fv/Fm), dry matter yield, and N and P uptake were largely mitigated. It also increased K + and decreased Na + content in plant tissue. However, the BC300 treatment adversely affected plant growth parameters at each salinity level. Overall, the BC produced at a higher temperature significantly alleviated the impact of salinity stress on plant growth characteristics, which is probably attributed to their higher surface area and porosity, enhancing their salt ion sorption capacity.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
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 | 0,003 |
| 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 | 0,001 |
| 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 ».