Does no-till cover crop influence in situ measured soil water potential and saturated hydraulic conductivity?
Notice bibliographique
Résumé
Soil water energy determines soil water balance, plant water uptake, and soil thermal properties, but the effects of cover crops (CCs) on in situ measured soil water energy and temperature are not well understood. This study investigated how CCs affect in situ measured soil water potential (SWP), temperature, and saturated hydraulic conductivity (Kfs) during 2 years, with the hypothesis that CC-induced water transpiration can lower SWP. The CCs used included crimson clover (Trifolium incarnatum L.), winter wheat (Triticum aestavum L.), hairy vetch (Vicia villosa), oats (Avena sativa), triticale (Titicale haxaploide Lart.), barley (Hordeum vulgare L.), flax (Linum usitatissimum L.), and winter peas (Lathyrus hirsutus L.). Soil water potential and temperature sensors were installed at 0–10, 10–20, and 20–30 cm depths. Additionally, Kfs was measured in situ using a Guelph permeameter. Results showed that actively growing CCs can lower SWP, leading to increased water transpiration from the field compared with no cover crop (NC) management. Also, by lowering soil temperature, CCs can increase evapotranspirational efficiency compared to NC management. Further, by increasing evapotranspirational efficiency, CC, management resulted in increased subsurface water infiltration and storage as shown by higher Kfs values compared to NC management. In general, CCs have the potential to reduce SWP and temperature during their growth stages and this can be beneficial to seed germination and microbial activities.
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 | 0,001 | 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 | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».