Nitrogen storage in density and size fractions varied with tillage practices and cropping systems under residue return
Notice bibliographique
Résumé
Residue return can prevent or restore the degradation of cropland, meanwhile, additional N input from residue return inevitably result in the changes of soil nitrogen (N) pools. Our objectives were to evaluate these changes in a 16-year field experiment. The residue return experiment consisted of no-tillage (NT) and mouldboard plough (MP), combined with continuous maize (Zea mays L.) (MM) and maize-soybean (Glycine max Merr.) rotation (MS) cropping systems, that is, NTMM, NTMS, MPMM, MPMS; conventional tillage (removal of crop residue and deep plough) with continuous maize (CTMM) was included as a control. The soil was separated into density (LF, light fraction) and particle size (sand, silt and clay) fraction. In 0-5 cm and 5-10 cm layers, soil TN content in NT was higher than MP, whereas the opposite trend was observed in 10-20 cm. Thus, the stratification ratio of soil TN was greater under NT. Cropping system affected soil TN as MM > MS. Residue return increased soil N storage by 6.44%-24.85% in the plough layer. Taking CTMM as the baseline, NTMM and MPMM increased the N storage in all physical fractions, while the decrease of silt-N storage was observed in NTMS and MPMS. Under residue return, the distribution of N storage changes in LF and sand fraction was affected by tillage practice, and that in silt and clay fraction was affected by cropping system. In summary, NTMM is effective for soil N accumulation due to its highest N storage and all physical fractions of N storage was enhanced.
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 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 | 0,000 | 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) | 0,001 | 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 ».