Predicting changes in soil organic carbon after a low dosage and one-time addition of biochar blended with manure and nitrogen fertilizer
Pourquoi ce travail est dans la base
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Notice bibliographique
Résumé
Modeling plays an important role in predicting the long-term effects of biochar on soil organic carbon dynamics. The objective of our study was to apply the Century model to assess changes in temporal soil organic carbon in soil amended with manure and nitrogen fertilizer (MN), with manure and biochar (MB) or with manure, nitrogen fertilizer and biochar (MNB). We determined that, after 115 years, soil organic carbon stocks could not reach a steady state (equilibrium) or pre-cultivation levels, regardless of amendment type. Our results showed that a biennial input of manure and nitrogen fertilizer (MN) led to a 84% increase in soil organic carbon compared to a 79% (MNB) and 70% (MB) increase when amendments contained biochar. However, the quantity of organic matter input from crop residues and amendments was sufficient to increase the active fraction, with a turnover time of months to years, by 86%. In fact, carbon associated with the slow fraction, with a turnover time of 20 to 50 years, was the key driver for soil organic carbon accumulation in all amendment types. Although the passive fraction is the most stable form of carbon in the soil, with a turnover time of 400 to 100 years, once manure and biochar were added to the soil, this fraction increased up to 32%. Our results provided further insight into the ability of Century to accurately predict changes in soil organic carbon stocks when a combination of manure, nitrogen fertilizer or biochar were added to soil. Century predicted soil organic carbon stocks within -1% to +9% of measured values. However, further fine-tuning of the model is required since biochar undergoes chemical transformations (e.g., ageing) and changes soil physical parameters (e.g., bulk density) that can not be currently accounted for in the Century model. Addressing these limitations of Century will also help to increase the relationship between measured and predicted values.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,002 |
| 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.
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