Enhancing Soil Resilience to Climate Change: Long-Term Effects of Organic Amendments on Soil Thermal and Physical Properties in Tea-Cultivated Ultisols
Notice bibliographique
Résumé
This study examined the impact of the long-term application (25 years) of tea waste (TW), compost (COM), and neem oil cake (NOC) compared to conventional synthetic fertilizers (CONV) on soil thermal and physical properties of a tea-cultivated Ultisol. Soil samples were collected from 0–15 cm and 15–30 cm depths of an experimental site of the Tea Research Institute in Sri Lanka. These samples were analyzed for soil thermal conductivity (k), volumetric heat capacity (C), thermal diffusivity (D), bulk density (BD), aggregate stability, soil organic carbon (SOC), and volumetric water contents at 0 kPa (θ0) and 10 kPa (θ10). TW and COM significantly (p < 0.05) increased surface SOC, leading to better aggregation, lower BD, and, consequently, a substantial reduction in k and D compared to CONV plots. Further, TW and COM amendments slightly increased C compared to CONV plots due to elevated SOC and water content. However, NOC had no impact on soil thermal and physical properties compared to CONV. The reduced thermal conductivity and thermal diffusivity indicated an improved soil capacity to buffer extreme temperature fluctuations. Moreover, soils treated with TW and COM exhibited greater water retention and improved soil resistance to erosion. The findings suggest that the long-term application of tea waste and compost could be a sustainable soil management strategy for improving soil health and enhancing resilience to climate change in tea-cultivated Ultisols.
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 | 0,000 | 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) | 0,000 | 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 ».