La influencia del no laboreo en las emisiones de CO del suelo se ve afectada por las horas de monitoreo en el maíz en la llanura norte de China
Autores: Du, Kun; Li, Fadong; Leng, Peifang; Zhang, Qiuying
Idioma: Inglés
Editor: MDPI
Año: 2025
Acceso abierto
Artículo científico
2025
La influencia del no laboreo en las emisiones de CO del suelo se ve afectada por las horas de monitoreo en el maíz en la llanura norte de China
Categoría
Ciencias Agrícolas y Biológicas
Subcategoría
Agronomía y Ciencia de los Cultivos
Palabras clave
Influencia
Labranza cero
Emisiones de CO del suelo
Horas de monitoreo
Contenido de agua del suelo
Temperatura del suelo
Licencia
CC BY-SA – Atribución – Compartir Igual
Consultas: 19
Citaciones: Sin citaciones
Todavía existe controversia sobre la influencia del no-labranza (NT) en las emisiones de CO en el suelo agrícola. Pocos estudios se centran en el impacto de las horas de monitoreo en la respuesta de las emisiones de CO del suelo al NT. Por lo tanto, se realizó un experimento in situ en tierras de cultivo de maíz en la Estación Nacional de Observación e Investigación Agroecosistémica de Yucheng en Shandong, en la Llanura del Norte de China. Las emisiones de CO del suelo, el contenido de agua del suelo (SWC) y la temperatura del suelo (ST) se monitorearon automáticamente utilizando los métodos de muestreo matutino (MonS) y de muestreo continuo (muestreo de varias horas en un día, DayS) durante todas las etapas de crecimiento del maíz. Los resultados mostraron que el método MonS disminuyó la suma de las emisiones de CO del suelo en 146.39 g CO m en el año húmedo 2018 y aumentó en 93.69 g CO m en el año seco 2019 en comparación con el método DayS. La intensidad de influencia del NT en las emisiones de CO del suelo disminuyó con el método MonS. En contraste, el método MonS no tuvo un efecto significativo en las diferencias de SWC entre el NT y la labranza convencional. Sin embargo, el método MonS aumentó la varianza en ST entre el NT y la labranza convencional en 0.45 gradosC, lo cual fue mayor que con el método DayS (0.20 gradosC) a lo largo de los años. En comparación con el método DayS, el método MonS aumentó el coeficiente de regresión de las emisiones de CO del suelo con SWC pero disminuyó con ST. Este estudio es beneficioso para reducir el impacto artificial de las horas de monitoreo en la precisión de los datos de las emisiones de CO del suelo y para profundizar en la comprensión de la influencia del NT en las emisiones de CO del suelo.
Descripción
Todavía existe controversia sobre la influencia del no-labranza (NT) en las emisiones de CO en el suelo agrícola. Pocos estudios se centran en el impacto de las horas de monitoreo en la respuesta de las emisiones de CO del suelo al NT. Por lo tanto, se realizó un experimento in situ en tierras de cultivo de maíz en la Estación Nacional de Observación e Investigación Agroecosistémica de Yucheng en Shandong, en la Llanura del Norte de China. Las emisiones de CO del suelo, el contenido de agua del suelo (SWC) y la temperatura del suelo (ST) se monitorearon automáticamente utilizando los métodos de muestreo matutino (MonS) y de muestreo continuo (muestreo de varias horas en un día, DayS) durante todas las etapas de crecimiento del maíz. Los resultados mostraron que el método MonS disminuyó la suma de las emisiones de CO del suelo en 146.39 g CO m en el año húmedo 2018 y aumentó en 93.69 g CO m en el año seco 2019 en comparación con el método DayS. La intensidad de influencia del NT en las emisiones de CO del suelo disminuyó con el método MonS. En contraste, el método MonS no tuvo un efecto significativo en las diferencias de SWC entre el NT y la labranza convencional. Sin embargo, el método MonS aumentó la varianza en ST entre el NT y la labranza convencional en 0.45 gradosC, lo cual fue mayor que con el método DayS (0.20 gradosC) a lo largo de los años. En comparación con el método DayS, el método MonS aumentó el coeficiente de regresión de las emisiones de CO del suelo con SWC pero disminuyó con ST. Este estudio es beneficioso para reducir el impacto artificial de las horas de monitoreo en la precisión de los datos de las emisiones de CO del suelo y para profundizar en la comprensión de la influencia del NT en las emisiones de CO del suelo.