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Enregistrement W4401634833 · doi:10.1016/j.agrformet.2024.110178

The carbon balance and water use efficiency of an intensively managed forage crop in the Lower Fraser Valley in British Columbia, Canada

2024· article· en· W4401634833 sur OpenAlexafffundabout
Patrick K.C. Pow, Rachhpal S. Jassal, Mark S. Johnson, Sean Smukler, Zoran Nesic, T. A. Black

Notice bibliographique

RevueAgricultural and Forest Meteorology · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiquePlant Water Relations and Carbon Dynamics
Établissements canadiensUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesAgriculture and Agri-Food CanadaNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaUniversity of British Columbia
Mots-clésForageWater balanceEnvironmental scienceAgronomyAgroforestryHydrology (agriculture)Balance (ability)CropCarbon sequestrationBiometeorologyForestryGeographyCanopyEcologyBiologyGeologyCarbon dioxideArchaeology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

• We report eddy-covariance measured carbon fluxes and the water use efficiency of an intensively managed forage field. • More carbon was removed as harvest than returned as manure, resulting in a net carbon import/export deficit. • Changes in precipitation and soil temperature impacted annual carbon uptake and the effect was modified by harvesting frequency. • Separating ecosystem respiration into heterotrophic and autotrophic components suggested that the individual components of ecosystem respiration may have been affected by harvest. • Crop harvest suppressed gross primary productivity more than evapotranspiration which decreased water use efficiency. Intensively managed grasslands have been found to be either carbon (C) sources or sinks depending on management and climate. This study reports the net ecosystem production (NEP) and latent heat fluxes ( λE ) from a managed forage field at a dairy farm in Agassiz, British Columbia, Canada. The forage crop (ryegrass and tall fescue) was harvested up to 6 times a year. The field received multiple applications of dairy manure slurry and was also fertilized with inorganic nitrogen. Eddy-covariance measurements of NEP were combined with C imports (manure additions) and exports (harvested biomass) to determine the net ecosystem C balance (NECB), and values of gross primary production (GPP) and λE were used to determine water use efficiency (WUE). In terms of environmental controls on NEP, variability of daytime NEP was well described by fitting measured incoming photosynthetically active radiation with a rectangular hyperbolic light-response curve, but variability in nighttime NEP was less effectively described by soil temperature and soil moisture. After accounting for C imports and exports, the NECB of the field was -315 ± 141 and -51 ± 148 g C m -2 y -1 (± indicates the uncertainty range) during the 2020 and 2021 study years, respectively, indicating C was lost from the field and was strongly influenced by C imports and exports relative to NEP. Higher than normal soil moisture and precipitation as well as higher than normal air temperature were both found to suppress GPP and ecosystem respiration ( R e ), but annual NEP was more impacted by soil moisture in the first year (2020) due to its effect of lowering GPP compared to high air temperature (including the 2021 Pacific Northwest heat dome) and low soil moisture in the second year due to their greater impact on R e relative to GPP. Crop harvests were found to substantially reduce both GPP and WUE which suggests that the intensity of management in terms of harvest frequency could be modified to improve long-term C sequestration.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,015
Score d'incertitude au seuil0,111

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0020,001
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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.

Tête enseignante Opus0,003
Tête enseignante GPT0,158
Écart entre enseignants0,155 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations3
Publié2024
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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