Arable soil nitrogen dynamics reflect organic inputs via the extended composite phenotype

环境科学 耕地 土壤碳 土壤有机质 土壤水分 有机质 氮气循环 营养物 农学 土壤科学 氮气 生态学 化学 农业 生物 有机化学
作者
Andrew L. Neal,Harry A. Barrat,Aurélie Bacq-Lebreuil,Yuwei Qin,Xiaoxian Zhang,Taro Takahashi,Valentina Rubio,David Hughes,Ian M. Clark,L. M. Cardenas,Laura‐Jayne Gardiner,Ritesh Krishna,M. J. Glendining,Karl Ritz,Sacha J. Mooney,John W. Crawford
出处
期刊:Nature food [Nature Portfolio]
卷期号:4 (1): 51-60 被引量:12
标识
DOI:10.1038/s43016-022-00671-z
摘要

Achieving food security requires resilient agricultural systems with improved nutrient-use efficiency, optimized water and nutrient storage in soils, and reduced gaseous emissions. Success relies on understanding coupled nitrogen and carbon metabolism in soils, their associated influences on soil structure and the processes controlling nitrogen transformations at scales relevant to microbial activity. Here we show that the influence of organic matter on arable soil nitrogen transformations can be decoded by integrating metagenomic data with soil structural parameters. Our approach provides a mechanistic explanation of why organic matter is effective in reducing nitrous oxide losses while supporting system resilience. The relationship between organic carbon, soil-connected porosity and flow rates at scales relevant to microbes suggests that important increases in nutrient-use efficiency could be achieved at lower organic carbon stocks than currently envisaged. This study uses arable soils subjected to consistent management for over 160 years to understand the influence of organic matter on arable soil nitrogen metabolism. The nonlinear and systems-level approach shows that important increases in nutrient-use efficiency can be achieved to improve soil organic carbon stocks and reduce N2O emissions.
最长约 10秒,即可获得该文献文件

科研通智能强力驱动
Strongly Powered by AbleSci AI
科研通是完全免费的文献互助平台,具备全网最快的应助速度,最高的求助完成率。 对每一个文献求助,科研通都将尽心尽力,给求助人一个满意的交代。
实时播报
邢邢完成签到,获得积分10
2秒前
zhangjianzeng完成签到 ,获得积分10
2秒前
含蓄香薇完成签到 ,获得积分10
4秒前
8秒前
忆_完成签到 ,获得积分10
8秒前
流星雨完成签到 ,获得积分10
14秒前
小乙猪完成签到 ,获得积分0
15秒前
张勇振完成签到,获得积分10
19秒前
共享精神应助yggmdggr采纳,获得10
20秒前
丘比特应助谦让小松鼠采纳,获得10
22秒前
kumoi完成签到,获得积分20
23秒前
30秒前
30秒前
吃饭打肯德基完成签到 ,获得积分10
34秒前
痞子毛发布了新的文献求助10
34秒前
34秒前
yggmdggr发布了新的文献求助10
37秒前
庄默羽完成签到,获得积分0
38秒前
瘦瘦牛排完成签到 ,获得积分10
39秒前
糊涂的涂涂完成签到,获得积分10
39秒前
Yy1331发布了新的文献求助10
40秒前
Dan完成签到,获得积分10
46秒前
阳光的Kelly完成签到 ,获得积分10
46秒前
dizi完成签到 ,获得积分10
48秒前
Jasper应助henry先森采纳,获得10
52秒前
爱吃芒果的张小宇完成签到 ,获得积分10
52秒前
HoldenX完成签到,获得积分10
54秒前
54秒前
苹果忆秋完成签到 ,获得积分10
56秒前
雪雪完成签到 ,获得积分10
59秒前
59秒前
1分钟前
1分钟前
1分钟前
黑鲨完成签到 ,获得积分10
1分钟前
葡萄小伊ovo完成签到 ,获得积分10
1分钟前
henry先森发布了新的文献求助10
1分钟前
shouz完成签到,获得积分10
1分钟前
henry先森完成签到,获得积分10
1分钟前
饱满的荧完成签到 ,获得积分10
1分钟前
高分求助中
(应助此贴封号)【重要!!请各用户(尤其是新用户)详细阅读】【科研通的精品贴汇总】 10000
Applied Min-Max Approach to Missile Guidance and Control 5000
Metallurgy at high pressures and high temperatures 2000
Inorganic Chemistry Eighth Edition 1200
Anionic polymerization of acenaphthylene: identification of impurity species formed as by-products 1000
The Psychological Quest for Meaning 800
Signals, Systems, and Signal Processing 610
热门求助领域 (近24小时)
化学 材料科学 医学 生物 纳米技术 工程类 有机化学 化学工程 生物化学 计算机科学 物理 内科学 复合材料 催化作用 物理化学 光电子学 电极 细胞生物学 基因 无机化学
热门帖子
关注 科研通微信公众号,转发送积分 6325912
求助须知:如何正确求助?哪些是违规求助? 8142015
关于积分的说明 17071663
捐赠科研通 5378411
什么是DOI,文献DOI怎么找? 2854177
邀请新用户注册赠送积分活动 1831834
关于科研通互助平台的介绍 1683076