Using Treated Wastewater Sludge to Improve Soil and Growth characteristics of Rain-fed Wheat under Semi-Arid Conditions
Notice bibliographique
Résumé
Sludge is an increasingly growing concern in Lebanon given the absence of proper treatment and disposal methods. As a solution, this two-years study proposes the valorization of sludge as an organic amendment on soil cultivated with rainfed wheat (Triticum icaversea) and itsimpact on soil properties, microbial activity, wheat yield and grain quality. Baseline characterization of sewage sludge collected from secondary treatment plant (SS) and tertiary treatment plant (TS) in Bekaa, Lebanon, showed that both sludge types can be classified as suitable for restricted agricultural use (Class B), which cannot be used on soils to grow fruits or vegetables that are eaten raw as per the Lebanese guidelines for sludge use. Post-harvest analysis of the amended soils revealed a significant enhancement in organic matter (OM), organic carbon (OC), soil moisture, wheat yield and grain quality in both seasons SS and TS amended soils compared to the control. All the tested heavy metals were much lower than the allowable limits for agricultural soils, except for zinc (Zn).  Wheat biomass and grain quality assessment revealed a significant increase of 30% in grain yield in both treated soils (SS: 74 g/m2, TS: 81 g/m2) compared to the control (46 g/m2). Notably, TS treatment exhibited the highest protein content (14.5%) and ash (1.9%) in the first season, while both SS and TS treatments showed a significant increase in grain moisture in the second season. Soil microbial analysis were not consistent in the two seasons, but showed a potential risk of total coliforms contamination with SS application in the second season. This research provides valuable insights into the positive effects of sewage sludge application on soil fertility, microbial communities, and wheat grain quality. The findings emphasize the potential benefits of sewage sludge in sustainable agriculture, underscored by numerical improvements in various parameters. Although promising soil quality improvement and yield increase were observed in this study, further research is still needed to assess the potential soil microbial contamination and heavy metal accumulation over the long term.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
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 | 0,001 |
| 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 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 ».