Soil Organic Matter Compositional Change in Response to Cropping Practices and Environmental Factors in Agricultural and Forest Ecosystems
Notice bibliographique
Résumé
Land-use management (i.e., tillage, crop rotation, nitrogen (N) fertilization) and environmental variables (climate, soil texture, litter quality) markedly altered soil carbon cycling however, the underlying mechanisms and soil organic matter (OM) compositional change are not well defined. To fill these gaps, molecular-level soil OM characterization was conducted in agro- and forest ecosystems. Different tillage and N fertilization did not markedly alter soil carbon contents. Compared with conventional tillage, conservation tillage increased the concentrations of long-chain lipids, cyclic lipids and simple sugars. Lignin-derived compounds and aromatic carbon (mainly from lignin) from nuclear magnetic resonance (NMR) analysis increased or decreased with conservation tillage depending on microbial processing. Cutin- and suberin-derived lipids as well as alkyl carbon (mainly from cutin and suberin) did not markedly degrade and were relatively long-lived with conservation tillage. Interestingly, N fertilization either decreased or resulted in similar cutin- and suberin-derived compounds, suggesting that these OM components were not substantively preserved with N addition. Various N fertilization levels (0-260 kg ha-1 yr-1) altered soil OM compound degradation in a rate-dependent manner with the highest degradation observed at the N rate of ~145 kg ha-1 yr-1. Results based on the combination of various practices (i.e., tillage × crop rotation; N fertilization × tillage) showed that the controls of one practice on soil OM dynamics depended on another management. Investigations based on various sites across Canada and New Zealand suggested that the temporal changes in microbial-derived compounds were linked to soil texture; while plant-derived compounds were correlated with climate factors or both climate and soil texture depending on ecosystem properties. Doubling above-ground litter and wood debris in a coniferous forest did not increase soil carbon content, but increased microbial biomass and soil OM decomposition, suggesting soil priming with added litter. Overall, above-ground high quality litter altered soil OM biogeochemistry to a greater extent than other litter types. The work in this thesis shows that soil OM composition is highly sensitive to land-use management and environmental change although soil carbon content exhibits insignificant variations. Molecular-level soil OM composition analysis should be included when assessing soil biogeochemical dynamics in various ecosystems.
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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 | 0,001 | 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 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 ».