Long-Term Organic Inputs Determine Soil Productivity Better in Sorghum-Cowpea Rotation Than in Sorghum Monoculture
Notice bibliographique
Résumé
Information on long-term fertilization combined with crop rotation can contribute to better management of West African Lixisols. There is little information on how long-term organic inputs influence soil chemical properties under cereal monoculture versus a rotation with a legume. Here, we investigated how fertilization regimes with emphasis on organic inputs influence soil chemical properties in sorghum monoculture compared to sorghum-cowpea rotation. The long-term field trial of Saria in Burkina Faso, which has been in operation since 1960, was used for this purpose. Soils were sampled at the 0-20 cm depth to determine their organic C, total N, total P, mineral N, available P, pHwater, exchangeable basic cations, and cation exchange capacity. The best soil properties were exhibited with the application of 40 t ha-1 of manure. Recycling of sorghum residues combined with mineral fertilization led to a decrease in mineral N and available P but maintained a higher level of total N and P compared to exclusive mineral fertilization. Organic inputs determined soil properties and sorghum yield better (R2 = 0.89) in rotation than in monoculture. Our results show that a better productivity of the studied Lixisol requires an application of manure at more than 5 t ha-1 combined with mineral fertilization. In addition, a rotation including a legume and a regular recycling of crop residues is necessary.
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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 | 0,002 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».