Quantifying the impacts of climate-smart farming practices for improved management and long-term carbon storage
Notice bibliographique
Résumé
Within agricultural production there is tension between feeding a rapidly growing population and conserving the finite resources at the foundation of our agroecosystems. Fortunately, in recent decades there has been a growing focus on farming practices that promote long-term soil health, land productivity, and resilience to climate change. The term ‘conservation agriculture’ encompasses practices that 1) promote minimum soil disturbance, 2) maintain permanent soil cover, and 3) diversify plant species. This research evaluated several conservation agriculture practices for their ability to deliver desired agroecosystem services across the Northeastern US. In the first study, a cover crop mixture field experiment was implemented in seven states to evaluate how climatic, edaphic, and management conditions affected the performance of cover crop bicultures that included species with varying functional traits. Seeding rate recommendations for mixtures are typically developed at the regional level, thus cover crop performance is highly variable due to site-level conditions and competition among species. Our results indicated that expected spring growing degree days and baseline soil fertility (i.e., inorganic N) are the most significant variables to consider when designing site-specific cover crop mixtures. The second study assessed the effects of long-term management on soil organic carbon (SOC) dynamics in mid-Atlantic grain cropping systems. At the time of sampling, five unique systems (two conventional, three organic) had been continuously managed for 25 years, representing a range of tillage and fertility practices and rotational complexities. Results showed SOC loss in all systems over time regardless of management, likely because of high baseline SOC stocks from long-term perennial forage production prior to research plot establishment. However, cropping systems that best maintained SOC over time included management with minimal soil disturbance, frequent manure inputs, and/or greater rotational diversity through perennial cropping or cover cropping. Both studies increase our understanding of the ability of specific conservation practices to support agroecosystem biodiversity, long term soil health, and potential carbon sequestration.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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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 | 0,000 | 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 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 ».