Biochar affects greenhouse gas emissions in various environments: A critical review
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Biochar application to the soil is a novel approach to carbon sequestration. Biochar application affects the emission of greenhouse gases (GHGs), such as CO 2 , CH 4 , and N 2 O, from different environments (e.g., upland soils, rice paddies and wetlands, and composting environments). In this review, the effect of biochar on GHGs emissions from the above three typical environments are critically evaluated based on a literature analysis. First, the properties of biochar and engineered biochar related to GHGs emissions was reviewed, targeting its relationship with climate change mitigation. Then, a meta‐analysis was conducted to assess the effect of biochar on the emissions of CO 2 , CH 4 , and N 2 O in different environments, and the relevant mechanisms. Several parameters were identified as the main influencing factors in the meta‐analysis, including the pH of the biochar, feedstock type, pyrolysis temperature, biochar application rate, C/N ratio of the biochar, and experimental scale. An overall suppression effect among different environments was found, in the following order for different greenhouse gases: N 2 O > CH 4 > CO 2 . We conclude that biochar can change the physicochemical properties of soil and compost in different environments, which further shapes the microbial community in a specific environment. Biochar addition affects CO 2 emissions by influencing oligotrophic and copiotrophic bacteria; CH 4 emissions by regulating the abundance of functional genes, such as mcrA (a methanogen) and pmoA (a methanotroph); and N 2 O emissions by controlling N‐cycling functional genes, including amoA , nirS , nirK , nosZ . Finally, future research directions for mitigating greenhouse gas emissions through biochar application are suggested.
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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 | 0,002 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».