Softwood biochar and greenhouse gas emissions: a field study over three growing seasons on a temperate agricultural soil
Notice bibliographique
Résumé
Agricultural activities contribute to greenhouse gas emissions, but agroecosystems can also mitigate emissions by adding recalcitrant carbon sources such as biochar to soil. Our goal was to understand if greenhouse gas emissions decrease in soil amended with manure and biochar (MN) or with manure, nitrogen fertilizer, and biochar (MNB) than soil amended with manure and N fertilizer (MN) over the longer term. We hypothesized that biochar reduces the release of labile carbon and reactive nitrogen from organic amendments and nitrogen fertilizer, thereby reducing CO2 and N2O emissions and that soil temperature, moisture, and nitrogen availability are the strongest predictors for intra- and inter-annual variation in greenhouse gas emissions. Over three growing seasons, biweekly measurements of CO2 and N2O emissions were similar (P < 0.05) among treatments. Although input of labile carbon and reactive nitrogen was highest in MN and MB, cumulative CO2 emissions were lowest (P < 0.05) in MNB. The availability of nitrogen from fertilizer caused greater cumulative N2O emissions (P < 0.05) in MN and MNB. We found that soil temperature, moisture, and nitrogen availability regulated intraannual variability (P < 0.05) of CO2 and N2O emissions in all treatments, where emissions were greatest (P < 0.05) in the spring followed by summer and autumn. We accepted our hypothesis and concluded that, for cumulative emissions, biochar reduces the release of labile carbon and reactive nitrogen, but we rejected this hypothesis for biweekly emissions. We also concluded and accepted our hypothesis that soil temperature, moisture, and nitrogen availability regulated intraannual variation of CO2 and N2O in all treatments.
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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) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 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 ».