Balancing agricultural benefits and environmental risks: Trace element contamination from prolonged straw incorporation
Notice bibliographique
Résumé
Context Straw return (SR) is an effective resource recycling practice that improves soil properties by providing essential nutrients and organic matter, while also reducing agricultural waste. However, emerging evidence indicates that SR enhances the bioavailability of metals (e.g., Cd and Hg) in soils and crops, potentially threatening food safety and sustainable agriculture. Nevertheless, this conclusion has not been tested globally. Method We conducted a global-scale meta-analysis to examine the effects of SR on major trace elements (TEs), including heavy metals in cropland, using 1306 paired datasets. Results Our findings show that SR increases the concentration of total Cd (T-Cd) (3.47 %), T-Hg (8.21 %), T-Cu (2.00 %), T-Pb (3.28 %), and T-Cr (1.10 %) in soil; T-Hg (24.78 %), T-Pb (6.50 %), T-Ni (25.35 %), and T-Fe (25.48 %) in straw; and T-Zn (7.06 %) and T-Mn (8.16 %) in grain. Further analysis reveals that SR significantly increases TEs concentration in the topsoil. SR exhibits a time-accumulative effect on TEs concentrations, with a significant increase observed for durations exceeding 5 years ( p < 0.05). TEs contamination is more severe in paddy fields than in upland and upland-paddy rotation systems. The random forest model demonstrates that high temperatures, heavy rainfall, low initial soil bulk density, low nitrogen input, and prolonged SR increase the risk of TEs pollution. Furthermore, SR promotes TEs accumulation in the soil and their migration to crop straw and grains through three mechanisms: the dissolution effect (lowered pH increasing metal ion solubility), the complexation effect (DOM complexation), and the physiological effect (enhanced root growth promoting metal adsorption and accumulation). Conclusions Overall, our research highlights TEs pollution resulting from SR, elucidates its driving factors and mechanisms, and provides theoretical guidance for implementing safe SR practices.
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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 | 0,001 | 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 | 0,000 | 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) | 0,001 | 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 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 ».