Leguminous green manure intercropping changes the soil microbial community and increases soil nutrients and key quality components of tea leaves
Notice bibliographique
Résumé
Intercropping, a green and sustainable planting pattern, has demonstrated positive effects on plant growth and the soil environment. However, there is currently little research on the influence of intercropping leguminous plants and using them as green manure on the soil environment and tea quality. During the profuse flowering period of Chinese milkvetch, the contents of tea amino acids and soluble sugar in intercropping tea plants with soybean increased by 6.89 and 54.58%. Moreover, there was 27.42% increase in soil ammonium nitrogen and 21.63% increase in available nitrogen. When Chinese milkvetch was returned to soil for 1 month during its profuse flowering period, the soybean and Chinese milkvetch as green manure enhanced tea amino acids and soluble sugar by 9.11 and 33.96%, and soil ammonium nitrogen, nitrate nitrogen and available nitrogen increased by 25.04, 77.84, and 48.90%. Intercropping systems also have positive effects on tea quality components, soil fertility, and soil microbial communities during the profuse flowering period of soybeans and when soybeans with this period were returned to the field for 1 month. Furthermore, the soil fertility index was significantly increased, especially in the intercropping system of tea-soybean-Chinese milkvetch. The soil bacterial community complexity and fungal community interactions were significantly increased. Soil pH, nitrate nitrogen, and available phosphorus were found to be crucial influencing factors on soil microbial communities, specifically bacterial communities. These results highlight the significance of optimizing intercropping systems to improve the soil environment and tea quality components. They also provide a theoretical foundation for promoting the sustainable development of tea plantations.
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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 ».