Investigating the impacts of biochar on water fluxes in a rice experiment in the dry corridor of Central America, Costa Rica
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Amending soils with biochar, a pyrolyzed organic material, is an emerging practice to potentially increase plant available water and reduce the risks associated with climatic variability in traditionally‐rainfed tropical agricultural systems. To investigate the impacts of biochar amendment on soil water storage relative to non‐amended soils, we performed an upland rice field experiment in a tropical seasonally dry region of Costa Rica consisting of plots with two different biochar amendments and a control plot. Across all plots, we collected hydrometric and isotopic data (δ18O and δ2H of rain, mobile soil, ground and rice xylem water). We observed that the soil water retention curves for biochar treated soils shifted, indicating that rice plants had 2% to 7% more water available throughout the growing season relative to the control plots and thus could withstand dry spells up to seven extra days. Furthermore, the isotopic composition of plant water in biochar and control treatments were rather similar, indicating that rice plants in different treatments likely consumed similar water. Hence, we observed that biochar amendments can stabilize water supplies for the rice plants; however, still supplemental irrigation was required to facilitate plant growth during extended dry periods. Ultimately, our findings indicate, that biochar amendments can complement, but not necessarily replace, other water management strategies to help reduce the threat of rainfall variability to rainfed agriculture in tropical regions.
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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 | 0,000 | 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) | 0,000 | 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 ».