Integrated Crop–Livestock–Forest Systems With No‐Till Can Restore Soil Organic Carbon Stocks in a Brazilian Ferralsol
Notice bibliographique
Résumé
Crop–livestock–forest integration (CLFI) systems offer a promising approach to enhancing soil organic carbon (SOC) content within various aggregate size classes, thereby improving soil productivity and its capacity for atmospheric carbon (C) sequestration. This study aimed to assess SOC content across different water‐stable aggregate size classes and its influence on aggregate formation in a Ferralsol under various long‐term farming systems, including CLFI with pasture rotation (CLFI‐PA), CLFI with crop rotation (CLFI‐CR), conventional continuous cropping (CCC), permanent pasture without fertilization (PP‐WoF), permanent pasture with fertilization (PP‐WF), and the native Cerrado as a reference. All cropping systems evaluated in this study are managed under a no‐till system, except for the CCC system. Undisturbed soil samples were collected from the 0.0‐ to 0.10‐m layer to evaluate aggregate stability in water, SOC stocks, and SOC distribution across different soil aggregate classes. The geometric mean diameter (GMD) and mean weight diameter (MWD) were calculated. After 23 years of CCC, there was a 53% (12.94 Mg ha −1 ) reduction in SOC compared to the Cerrado (27.26 Mg ha −1 ), characterized by a predominance of microaggregates and significantly lower GMD and MWD values ( p < 0.05). The MWD and GMD values ranked as follows: Cerrado > PP‐WoF > CLFI‐PA > CLFI‐CR > PP‐WF > CCC. In the no‐till systems, macroaggregates were predominant, with higher GMD and MWD values. The PP‐WF, PP‐WoF, CLFI‐PA, and CLFI‐CR systems showed SOC stocks of 25.70, 21.53, 21.40, and 20.38 Mg ha −1 , respectively, with a positive correlation between SOC stocks and macroaggregates ( p < 0.05). The findings highlight the potential of CLFI systems to store carbon in the soil and promote macroaggregate formation, comparable to pastures established for 25 years and the native Cerrado.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».