Short-Term Soil Organic Matter and Carbon Responses to Contrasting Grazing Intensities in Integrated Crop-Livestock Systems
Notice bibliographique
Résumé
Combining integrated crop-livestock systems under no-till management may improve soil organic matter (SOM) build up and improve soil C sequestration. Grazing cover crops appears as a possibility to combine crops and livestock in a farm system. Further SOM and soil C increase can be achieved by adding perennial grasses into crop rotations. However, the effect of grazing intensity in such systems are not fully understood. This 2-yr study investigated short-term effects of cropping system [winter cover crops-summer cotton (Gossypium hirsutum L.) and winter cover crops-summer bahiagrass (Paspalum notatum Flüggé) rotations], grazing intensity (no grazing, heavy, moderate, and light grazing), and N fertilization (34 and 90 kg N ha-1 ), on OM and soil C of the soil-surface (0-15 cm) and deep-soil (0-90 cm) under no-till. Preliminary results indicate that treatments containing bahiagrass improved SOM in 1.5 g kg-1 compared to winter grazing on cover crops-cotton systems (P = 0.017). There were no differences among treatments for soil total C stock (15.4 Mg ha-1) and particulate OM-C (4.8 Mg ha-1) at the 15-cm depth (P > 0.1). Carbon concentration increased from 8.0 to 12.6 g kg-1 as aggregate fraction decreased from 250 – 2000 to < 53 µm (P < 0.001). Nonetheless, C stock was not affected by aggregate fraction, with each fraction containing 3.8 Mg C ha-1, on average. Carbon stocks from 0-15, 15-30, 30-60, and 60-90-cm depths did not differ among treatments (P = 0.743), totalizing 30.4 Mg C ha-1 in the soil profile. Long-term studies are necessary to better understand the role of cropping system and grazing intensities on soil OM and C responses on surface and deep soil.
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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 ».