Application of Spruce Bark Biochar Minimizes Nitrogen and Carbon Leaching from an Eastern Newfoundland Podzolic Soil
Notice bibliographique
Résumé
Biochar has broad applications in agriculture, where its incorporation into soils is recognized as an effective strategy for improving soil quality, enhancing remediation, sequestering carbon, and mitigating climate change. Although the application of nitrogen fertilizers can enhance nitrogen leaching, integrating biochar may improve nutrient retention and reduce associated losses. However, the effects of biochar on nitrogen and carbon leaching in specific soil types remain unclear. This study investigated the impact of spruce bark biochar (SB550) on the leaching of total nitrogen (TN), nitrate (NO3−), ammonium (NH4+), and dissolved organic carbon (DOC) in agricultural soils of eastern Newfoundland. A greenhouse experiment was conducted with Festulolium forage grown in a soil–biochar mixture at five biochar rates (0, 2, 5, 8, and 10% v/v), with and without nitrogen fertilizer (0 and 60 kg N ha−1). The results showed that SB550 biochar significantly reduced nutrient and carbon losses (p < 0.001). At the 10% biochar rate, leaching of NO3−, NH4+, TN, and DOC decreased by 48.6%, 80.4%, 60.0%, and 74.3%, respectively, compared with the control. These findings confirm that the addition of biochar is an effective amendment for minimizing nitrogen and DOC leaching, offering a promising strategy for sustainable nutrient management and environmental protection in this soil type.
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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 ».