Land use, land use history and soil type affect greenhouse gas fluxes from intact soil cores sampled across agricultural landscapes of the East African highlands
Notice bibliographique
Résumé
Data on greenhouse gas (GHG) fluxes from smallholder based systems in East Africa is limited. Estimation of GHG fluxes in smallholder farming systems is further constrained by the diversity of drivers of GHG fluxes such as land use, soil types, management intensities, climatic variables, and this renders field GHG fluxes measurements costly in terms of time and resources. Use of intact soil core incubation approach can be used as a priori of field measurement to get an understating of the drivers of GHG fluxes in search complex systems. We carried out this work in a 10 x10 km block of Rakai, in southern Uganda (O°40.124’ S 31°26.283’E). Rakai block is one of benchmark sites for CCAFS that represents the Perennial-annual crop farming system, which is widely practiced in the East African highlands. A preliminary study in reference to possible biophysical drivers of GHG fluxes pointed at land use, topographic positions and soil textural classes as likely drivers of GHG fluxes at the landscapes. We also identified a small patch of remaining degraded forests, surrounded by converted land uses to agriculture 3 and 50 years ago. This study therefore aimed at assessing the effects of soil textural class, topography, land use, and land use history on potential soil GHG fluxes (carbon dioxide- CO2 and nitrous oxide- N2O) in the Lake Victoria region. This work aimed at addressing two research questions; 1. To what extent do slope position, soil textural class, and topography and their interaction affect the soil GHG flux potential in the study area? 2. Does time since conversion (from natural forests to agricultural land-use) affect the soil GHG flux potential? Intact soil cores were sampled from randomly selected plots at 0-0.05m soil depth together with soil samples for analysis of soil texture, pH, total nitrogen and carbon and bulk density. Gas samples were first taken from air dried samples after which they were subjected to the different water holding capacities (WHC) .Individual soil cores were subjected to 30, 55 and 80% (WHC) and incubated at 21°C for a period of 48 hours. Gas samples were taken on the first day (three hours after adding deionized water), after 24 hours and at 48 hours. Cumulative fluxes (CO2 and N2O ) for the 48 hours were calculated by integrating the area of all measurement points for the 48-hour period following rewetting. We used cumulative 48hr after re-wetting to study the effect of land use, soil textural classes, slope positions and time of conversion. This dataset consists of cumulative CO2 and N2O at %WHC of 30, 55 and 80, and auxiliary data of soil properties (soil texture, pH, total nitrogen and carbon, C:N ratio and bulk density).
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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) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».