Distribution of nitrogen storage in density and size fractions varied with tillage practices and cropping systems with residue return in black soil of Northeast China
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Crop residue return can prevent the degradation of cropland caused by conventional tillage practice in Northeast China. Meanwhile, additional nitrogen (N) input from crop residue inevitably changes soil N pools. Our objectives were to evaluate soil N storage changes in soil physical fractions. The residue return treatments consisted of no‐tillage (NT) and moldboard plow (MP), combined with continuous maize ( Zea mays L.) (MM) and maize–soybean [ Glycine max (L.) Merr.] rotation (MS) cropping systems, that is, NTMM, NTMS, MPMM, MPMS; conventional tillage (removal of crop residue and deep plow) with continuous maize (CTMM) was included as a control. The concentration of total N (TN) in bulk soil and physical fractions (light fraction [LF], sand, silt, and clay) was measured. In 0‐to‐5‐cm layer, TN content was higher in NT than MP, whereas the result was opposite in 10‐to‐20‐cm layer. Thus, the stratification ratio (SR) of soil TN was greater under NT. The TN content in MM was greater than MS under both tillage practices with residue return. Residue return treatments increased soil N storage by 6.44–24.85% in 0–20 cm compared with CTMM. Continuous maize increased the N storage in all physical fractions, whereas the decrease of silt‐N storage was observed in MS. Overall, it was concluded that residue return could enhance soil N storage, whereas the distribution of N storage changes in LF and sand size fractions was influenced by tillage practice, and the distribution of N storage changes in silt size and clay size fractions was influenced by cropping system.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| 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) | 0,000 | 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 ».