Converting natural forests to tea plantations reduced soil phosphorus sorption capacity in subtropical China
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Converting natural forests to agricultural lands has been widespread globally due to increasing population and the demand for food. Phosphorus (P) is often applied to agricultural lands in excessive amounts which can saturate the natural P sorption capacity of the soil, leading to P leaching and subsequent off‐site water eutrophication. We studied the effect of land‐use conversion from natural forests to tea plantations on total soil P, P fractions, and P sorption capacity in subtropical China. Compared to natural forests, total soil P concentrations increased significantly in both 0–20 and 20–40 cm depths in tea plantations, indicative of the accumulation of P fertilizer. The increases in total soil P were primarily found in NaOH‐extractable inorganic P and residual P fractions in both depths, suggesting that P fertilizer was sorbed and occluded into more stable forms due to the high abundance of sorbents (i.e., iron [Fe], aluminum [Al] minerals, and clay). Across all soil samples, oxalate‐extractable Fe was the best predictor of soil maximum P sorption capacity (r = 0.94, p < 0.001). Surprisingly, the conversion from natural forests to tea plantations decreased both oxalate‐extractable Fe concentration and soil maximum P sorption capacity, hereby increasing the degree of P saturation in soils. Depletion of P sorbents (i.e., soil amorphous Fe) is likely a consequence of Fe removal through tea production and soil erosion, indicating soil degradation. Plantation soils have also shown other signs of degradation including the loss of nutrients (e.g., total soil nitrogen and oxalate‐extractable calcium) and soil organic matter. Our results demonstrate that the conversion of natural forests to tea plantations reduced the ability of the soil to sorb P by both saturating the natural P sorption capacity and depleting P sorbents. Soil degradation resulting from land‐use conversion has increased the environmental risk of P leaching loss, emphasizing the need for improved P fertilization management.
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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) | 0,001 | 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 ».