Biochar–Compost blends modulate trace element and nutrient dynamics in rooftop farming systems under Mediterranean conditions
Notice bibliographique
Résumé
The rising interest in Rooftop Agriculture (RA) has stemmed a demand for sustainable, lightweight alternatives to peat as plant growing media. Co-composting organic waste with biochar could represent a solution with reduced environmental impact. However, knowledge gaps remain regarding the food safety and environmental performance of these materials. This study examined trace element and nutrient dynamics in six substrates derived from three feedstocks: spent coffee grounds, coffee silverskin, and seaweeds, composted with and without biochar. Over three years, tomato (Solanum lycopersicum L., cv. Moruno de Aranjuez) and a mix of lettuce (Lactuca sativa L., cv. Romana) and Swiss chard (Beta vulgaris var. Cicla) were cultivated on a rooftop in central Madrid (Spain). To unveil the bigger picture behind element uptake by plants and leaching into drainage water, specific indices were calculated by grouping elements by risk-based categories. Results showed feedstock-dependent trace element and nutrient dynamics, with biochar reducing their plant uptake and leaching. Despite seaweed-based compost showing the highest arsenic levels, biochar lowered plant uptake by up to 40 %. Cadmium and lead in edible parts varied by year and substrate, but they remained within EU safety limits. Atmospheric deposition minimally affected lettuce trace element content, while washing reduced hazardous elements. Biochar improved nutrient retention, reducing phosphorus and nitrogen losses by 40 % and 25 %, respectively, over three years. These findings underline the potential of biochar-amended composts as sustainable, safe peat alternatives for RA, supporting crop production while mitigating environmental and health risks.
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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 | 0,000 | 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 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 ».