Seven‐year straw and biochar amendments modulate soil pore structure, nutrient availability, and nitrogen partial factor productivity
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Straw and biochar have shown potential to enhance soil structure, increase nutrient availability, improve crop productivity, and reduce reliance on chemical fertilizers. However, their cumulative effectiveness as partial fertilizer substitutes over extended periods remains unclear. This study evaluated rice ( Oryza sativa L.) straw and its biochar as partial fertilizer substitutes on soil pore structure, nutrient supply, pH, root growth, yield, and nitrogen partial factor productivity (PFP N‐chem ) in a 7‐year field trial in Northeast China. The experiment included five treatments: (1) 100% chemical NPK fertilizer (NPK), (2) low‐dose biochar (LB: 1.5 Mg ha −1 year −1 ), (3) high‐dose biochar (HB: 3.0 Mg ha −1 year −1 ), (4) low‐dose straw (LS: 4.5 Mg ha −1 year −1 ), and (5) high‐dose straw (HS: 9.0 Mg ha −1 year −1 ). Chemical NPK application rates in the straw and biochar treatments were adjusted to maintain equivalent total nutrient level. After 7 years, both LB and LS attained average rice yields (LB: 6.7; LS: 7.6 Mg ha −1 ) similar to NPK (7.3 Mg ha −1 ), though initial yields were lower than NPK. This parity resulted from enhanced macroporosity and pore connectivity, which promoted root growth to compensate for reduced nitrogen availability. Specifically, LS exhibited 42.4% greater macroporosity (100–500 µm), 19.3% longer roots, and 54.8% higher root biomass than LB, yielding superior PFP N‐chem (+27.3%) with a 16% chemical N fertilizer reduction. However, high doses (HB/HS) led to average yield declines (22.8% and 13.1% lower than NPK). These findings highlight the potential of low‐dose straw and biochar as sustainable strategies for improving soil quality and reducing fertilizer dependency.
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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) | 0,000 | 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 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 ».