Soil Aggregation and Associated Organic Carbon and Total Nitrogen in a Sandy Loam Soil under Long-Term Tillage Effects
Notice bibliographique
Résumé
In Tunisia, climate change impacts that lead to the degradation of soil resources are considered to be a major limiting factor on socio-economic development. These impacts are exacerbated by the intensive plowing and cultivation practices used by Tunisian farmers, which expedite the depletion of soil organic matter (SOM), leading to changes in the physio-chemical properties of soil and consequently promoting soil erosion. In fact, the decrease in soil organic carbon (SOC) stocks affects soil’s fertility and the ability to regulate climate change. The objective of this study, which was conducted in Le Krib in the Siliana region of northwestern Tunisia, was to evaluate the effects of two cropping systems, consisting of durum wheat (Triticum aestivum) and oats (Avena sativa), and two types of tillage, no-till (NT) and mouldboard plowing (MP), on different soil aggregate classes (>2000 µm, 2000–250 µm, 250–180 µm, 180–53 µm and <53 µm) and soil physio-chemical properties, as well as the resulting effects on the carbon and nitrogen concentrations in these aggregates. The results showed that the carbon content of all soil aggregate classes was influenced by interactions between the previous crop and tillage regime. The clay-silt fraction had higher carbon concentrations under no-till and mouldboard plowing management. Furthermore, the previous crop and tillage type and their interactions had significant effects on nitrogen concentrations in micro-aggregates. The highest nitrogen concentrations (2846.6 ppm) were found in micro-aggregates in soils where the previous crop was durum wheat and mouldboard plowing was used, while the lowest concentrations (1297 ppm) were obtained in soils where the previous crop was oats and mouldboard plowing was used.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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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 | 0,000 |
| 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 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 ».