Wet‐dry cycles control the emissions and sources of greenhouse gases in agricultural soil: An incubation study
Notice bibliographique
Résumé
Abstract This study examines the impact of wet‐drying cycles and nitrogen (N) fertilization on soil greenhouse gas fluxes, specifically nitrous oxide (N 2 O) and carbon dioxide (CO 2 ). Nine treatments were tested, combining three soil moisture regimes (55% constant, 55%–30% cycle, and 80%–55% cycle) with three N addition rates (0, 100, and 150 kg N ha −1 ) using 15 N‐labeled urea. Soil samples from a potato ( Solanum tuberosum ) field in Lethbridge, Alberta, were incubated for 28 days under controlled conditions. Wet‐drying cycles involved initially wetting the soil to the upper threshold (55% or 80% WFPS) and allowing it to dry to the lower threshold (30% or 55% WFPS), followed by rewetting to restore upper moisture levels. N 2 O and CO 2 fluxes were measured regularly using a recirculation chamber system to quantify gas emissions and determine N 2 O sources. Soil moisture significantly increased N 2 O and CO 2 production ( p < 0.001), with the highest emissions under wet conditions (80%–55% WFPS cycle), moderate production at 55% WFPS, and the lowest under dry conditions (30%–55% WFPS cycle). Compared to constant 55% WFPS, N 2 O and CO 2 production were 33% and 403% higher, respectively, under wet conditions and 28% and 3% lower under dry conditions. Rewetting events triggered temporary increases in gas emissions due to enhanced microbial activity. Urea addition caused a stronger priming effect on N 2 O production under wet conditions, with urea‐derived N 2 O more prominent in wetter soils.
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 | 0,001 | 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) | 0,000 | 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 ».