Effects of co-applied biochar and plant growth-promoting bacteria on soil carbon mineralization and nutrient availability under two nitrogen addition rates
Notice bibliographique
Résumé
In the background of climate warming, the demand for improving soil quality and carbon (C) sequestration is increasing. The application of biochar to soil has been considered as a method for mitigating climate change and enhancing soil fertility. However, it is uncertain whether the effects of biochar application on C-mineralization and N transformation are influenced by the presence or absence of plant growth-promoting bacteria (PGPB) and soil nitrogen (N) level. An incubation study was conducted to investigate whether the effects of biochar application (0 %, 1 %, 2 % and 4 % of soil mass) on soil respiration, N status, and microbial attributes were altered by the presence or absence of PGPB (i.e., Sphingobium yanoikuyae BJ1) under two soil N levels (N0 and N1 soils as created by the addition of 0 and 0.2 g kg−1 urea- N, respectively). The results showed that biochar, BJ1 strain and their interactive effects on cumulative CO2 emissions were not significant in N0 soils, while the effects of biochar on the cumulative CO2 emissions were dependent on the presence or absence of BJ1 in N1 soils. In N1 soils, applying biochar at 2 % and 4 % increased the cumulative CO2 emissions by 141.0 % and 166.9 %, respectively, when BJ1 was absent. However, applying biochar did not affect CO2 emissions when BJ1 was present. In addition, the presence of BJ1 generally increased ammonium contents in N0 soils, but decreased nitrate contents in N1 soils relative to the absence of BJ1, which indicates that the combination of biochar and BJ1 is beneficial to play the N fixation function of BJ1 in N0 soils. Our results highlight that biochar addition influences not only soil C mineralization but also soil available N, and the direction and magnitude of these effects are highly dependent on the presence of PGPB and the soil N level.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».