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Enregistrement W7052615367

Soil tillage effects on the contributions of soil and plant carbon pools to CO2 emissions using 13C natural abundance

2010· dissertation· en· W7052615367 sur OpenAlexaboutno aff

Notice bibliographique

RevueThe Atrium (University of Guelph) · 2010
Typedissertation
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueParticle Accelerators and Free-Electron Lasers
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésSoil waterSoil carbonSoil organic matterBulk soilFractionationTillageOrganic matterCrop residueSoil testTotal organic carbon
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Soil management practices such as tillage may impact CO2 emissions in agricultural soils due to their effect on the decay of soil organic matter (SOM). This study identified the carbon substrates contributing to CO 2 emissions, by measuring the [delta]13C signatures of the constituents of soil organic carbon and of crop residue carbon inputs. Isotope labelling using the 13C natural abundance technique involved a crop rotation of C3 (soybean - 'Glycine max' (L.) Merr. and winter wheat - 'Triticum aestivum' L.), and C4 species (corn - 'Zea mays' L.) on conventional tillage (CT) and no-tillage (NT) plots. Soils on the research plots (Elora Research Station, Ontario, Canada) are derived from calcareous parent material and it was critical to remove carbonates that can confound measurements of [delta] 13C in soil organic matter. This study utilized both physical and chemical fractionation techniques to characterize soil and plant C pools. Organic carbon content and [delta] 13C of soil (0-10, 10-20, 20-30, and 30-50 cm depths) and plant residues were measured using high temperature combustion techniques coupled with isotope ratio mass spectrometry. Density separation followed by acid hydrolysis was used to separate the SOM pools into light, heavy, hydrolysable and non-hydrolysable fractions. The [delta]13C of the soil microbial biomass carbon (MBC) was determined on soil extracts following chloroform fumigation. After six years of no-tillage, total organic C and N contents for the 0-10 or 0-50 cm depths of CT and NT soils were not significantly different. The light fraction organic matter (LFOM) in the 0-10 cm depth of the NT soils was about 40% higher than in the CT soils. Differences in the isotopic signature of LFOM showed a preservation of newly-derived C in the NT soils compared to the CT soils. The MBC in the CT soils had higher [delta]13C values than the NT soils indicating that the microbes in the CT soils are assimilating a higher proportion of their substrate-C from corn residues. The no-tillage management system resulted in an increase in C content of soils, but only in the 0-10 cm layer. However, the net soil C accumulation was not significantly different for the 0-30 cm depth range for soils managed under NT after 6 years of inception from CT. The [delta] 13C values for the non-hydrolysable fraction C were not significantly different between tillage treatments for all soil depths (about -26.0). The respired CO2 from plots in the fall after coma harvest, showed that CT plots were more enriched (-16.7) than NT plots (-20.6), reflecting that a significant portion of the total CO2 flux was from the decay of corn stover (-12.2) and previous crop litter (-14.0). This study indicates that the carbon substrates contributing to seasonal CO2 fluxes are from the labile pools of SOM and not from the stabilised organic matter fractions. Therefore, no-tillage may be a viable strategy to sequester CO2 from the atmosphere and reduce CO2 emissions, based on its ability to protect and stabilize organic matter against decomposition.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,175
Score d'incertitude au seuil0,544

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,007
Tête enseignante GPT0,208
Écart entre enseignants0,201 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2010
Routes d'admission1
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