Effect of Buried Straw Bioreactor Technology on CO2 Efflux and Indian Cowpea Yields
Notice bibliographique
Résumé
This study evaluates the efficacy of buried straw bioreactor (SBR) technology in enhancing soil properties, CO2 efflux, and crop yield, specifically focusing on Indian cowpea cultivation within a greenhouse environment. Conducted at the Yuxi Demonstration Park in Fujian, China, the experiment utilized a randomized block design incorporating seven treatments with varying straw application rates (4.5, 6, and 7.5 kg m−2) and burial depths (20 and 30 cm) alongside a control group. The investigation revealed that SBR technology significantly increased soil temperature, CO2 efflux, soil total nitrogen (TN), and total organic carbon (TOC), contributing to a marked improvement in the biomass of Indian cowpea roots, stems, and leaves. Notably, the optimal results were observed with 7.5 kg m−2 straw applied at a 20 cm depth, enhancing soil temperature by 1.5–2.0 °C and multiplying cowpea biomass by 2.1–6.4 times relative to the control. This treatment also led to the highest increases in soil TOC and CO2 efflux, demonstrating the potential of SBR technology for carbon sequestration and suggesting its application as a sustainable agricultural practice in cold regions to ameliorate the soil’s physical and nutritional characteristics, thus supporting enhanced crop production. The study underscores SBR technology’s role in addressing the challenge of agricultural waste through the effective reuse of crop straw, promoting the circular development of agriculture while safeguarding the ecological environment.
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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 | 0,000 |
| 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 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 ».