Effects of wheat straw mulching and wet treatment on soil improvement, greenhouse gas emission, nitrogen leaching, and vegetable yield
Notice bibliographique
Résumé
Plastic tunnels are a crucial tool used for intensive vegetable production in developing countries, however these tunnels have resulted in significant soil degradation. Another issue that the agriculture industry is facing is that an excess of crop straw is produced every year. This paper aims to combat both of these issues by combining them: to relieve soil degradation and consume crop straw, six treatments of three wheat straw quantities (0, 5 000 and 10 000 kg · hm -2 ) and two soil moisture levels (wet and submergence) were evaluated during two-month high-temperature summers to explore the possibility of applying straw mulching to improve degraded soil in plastic tunnels. Greenhouse gas emission and nitrogen leaching, which are two other significant problems with using intensive vegetable tunnels, were also investigated. Compared to the no straw mulching and wet treatment, the net global warming potential, available nitrogen, nitrogen leaching, and N 2 O emissions from subsequent crop fields decreased by 389.59%, 21.2%, 45.9%, and 41.5%, respectively. The soil-available phosphorus, available potassium, total nitrogen, total phosphorus, total potassium, organic carbon, microbial biomass carbon, microbial biomass nitrogen, activities of urease, sucrase, and acid phosphatase, and yields of cucumber and tomato increased by 2%, 79.6%, 75.3%, 51.4%, 92.5%, 32.8%, 122.1%, 152.5%, 103.9%, 102%, 88.6%, 19% and 13%, respectively, in the 10 000 kg straw and wet treatment. According to the 15 N-site preference value, nitrification was the dominant pathway for N 2 O production in the field, and its contribution was enhanced by straw mulching and weakened by submergence. Considering all factors, no significant advantage was found for submergence compared with wet treatment, while treatment with 10 000 kg of straw showed remarkable improvement over the treatment with 5 000 kg of straw. We conclude that applying 10 000 kg of wheat straw in conjunction with the wet treatment during the summer fallow period has wide application potential to improve degraded soil, alleviate secondary salinization and nitrogen leaching, and consume crop straw without increasing net global warming potential.
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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 | 0,001 | 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 ».