Carbon dynamics in a biochar-amended loamy soil under switchgrass
Notice bibliographique
Résumé
Allaire, S. E., Baril, B., Vanasse, A., Lange, S. F., MacKay, J. and Smith, D. L. 2015. Carbon dynamics in a biochar-amended loamy soil under switchgrass. Can. J. Soil Sci. 95: 1–13. The environmental impacts of switchgrass production for bioenergy could be reduced through the use of biofertilizers rather than mineral fertilizers and through soil amendment with biochar. The objectives of this study were: (1) to assess the impact of biochar and biofertilizer on switchgrass (Panicum virgatum L.) yield and parameters related to carbon dynamics, (2) to correlate carbon parameters with soil physico-chemical properties over the first two growing seasons, and (3) to develop a C budget. A complete randomized block design was installed in a sandy loam with split plot treatment design, the main plots receiving 0 or 10 t ha-1 of biochar and the sub - plots receiving no fertilization, mineral N fertilization, or biofertilizers. Biofertilizers had no significant impact on plant and soil. Biochar increased yield relative to the control treatment by about 10% during the first year and root biomass by up to 50% after 2 yr (P>0.1). Mineral N fertilization also increased yield resulting in higher plant C sequestration after 2 yr. Biochar increased CO2 soil concentration (CO2-soil) by up to 50% but its impact on CO2 emission flux (CO2-flux) changed over time. The impact of mineral fertilization on CO2-flux also varied with time. Soil CO2 dynamics was mostly influenced by temperature, N and water content. Biochar and fertilization treatments showed interactions on some plant and soil parameters. The highest C sequestration budget was obtained with a combination of biochar and mineral N fertilization. The equivalent of about one-third of the increase in soil C content associated with biochar treatments was respired away by soil microorganisms. Nearly one-fourth of C sequestered by plants remained in or at the soil surface (root and crop residues).
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Scores Codex et Gemma par catégorie
| 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 | 0,001 |
| 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 ».