Significance of land management practices under haskap orchards to mitigate the degradations of soil organic carbon stocks and soil health because of land use changes from forest and grassland
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Managing the impact of land use change (LUC) in soil organic carbon (SOC) and soil health is imperative while climate change (CC) and food security are in concern. Land management practices in major land uses play a vital role in maintaining SOC concentrations and soil health. Haskap is one of the fastest growing berry orchards in Canada, covering around 0.1 Mha. Therefore, the present study has been conducted in two different haskap orchards established after replacing forest and grassland, respectively. The shallow (S) and furrow (F) tilling as tillage management and control (Cn) and compost + fertilizer (CF) as nutrient management have been incorporated in the present study to explore the effect of different land use management practices on soil properties. The estimated loss of SOC stocks because of LUC from forest to haskap for 0–10 and 10–30 cm soil depth is around 40% and 50%, respectively. However, around a 20% increase in SOC stocks has been estimated while the grassland was replaced by the haskap orchard. Moreover, under Cn nutrient management, the F tillage showed a 50% gain in SOC stocks over S tillage, but under CF nutrient management, the S tillage showed at least 25% higher SOC stocks over F tillage management. The CF nutrient management showed a significant effect on AC stocks estimated to be 31% higher than that under Cn management. The C:N ratio for 0–10 and 10–30 cm soil depths is significantly influenced by the LUC. However, the management induced in the present study does not have any significant influences on the C:N ratio. The present study suggests that the conversion of grassland soils into haskap orchards could play a significant role in SOC stocks management. Moreover, S tillage and F tillage with nutrient management under haskap orchards could be viable management options to improve soil carbon sequestration in upper and lower soil depths, respectively, by maintaining the N content in the soil.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| 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 | 0,001 | 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) | 0,001 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».