The production of a biomass as a feedstock for biorefinery is gaining attention in many agricultural areas. The adoption of biorefinery crops (i.e., perennial cardoon) can represent an interesting option for farmers and can contribute to increase soil organic carbon stock (SOCS). The study aimed to assess the potential effect on long-term SOCS change by the introduction of cardoon in a Mediterranean marginal area (Sassari, Italy). To this end, three process-oriented models, namely the Intergovernmental Panel on Climate Change (IPCC) guidelines for national greenhouse gas inventories (Tier 2), a humus-balance model (SOMBIT) and Rothamsted carbon model (RothC), were used to compare two scenarios over 20 years. The traditional cropping system’s faba bean–durum wheat biennial rotation was compared with the same scenario alternating seven years of cardoon cultivation. The model’s calibration was performed using climate, soil and crop data measured in three cardoon trials between 2011 and 2019. SOMBIT and Roth C models showed the best values of model performance metrics. By the insertion of cardoon, IPCC tool, SOMBIT and RothC models predicted an average annual SOCS increase, whereas, in the baseline scenario, the models predicted a steady state or a slight SOCS decrease. This increase can be attributed to a higher input of above- and belowground plant residues and a lower number of bare soil days (41 vs. 146 days year⁻¹).

中文翻译：

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在雨养轮作中引入菜豆（Cynara cardunculus L.）以改善边缘土地上的土壤有机碳储量

作为许多生物炼油厂的原料，生物质的生产在许多农业领域受到关注。采用生物炼制作物（即多年生菜豆）对农民而言可能是一个有趣的选择，并有助于增加土壤有机碳储量（SOCS）。这项研究旨在通过在地中海边缘地区（意大利萨萨里）引入卡通豆树来评估对长期SOCS变化的潜在影响。为此，使用了三种面向过程的模型，分别是政府间气候变化专门委员会（IPCC）的国家温室气体清单指南（方法2），腐殖质平衡模型（SOMBIT）和Rothamsted碳模型（RothC），比较20年中的两种情况。将传统种植系统的蚕豆－硬质小麦每两年轮作一次，并与相同的方案进行了七年的菜豆栽培。该模型的校准是使用2011年至2019年的三项卡顿试验所测得的气候，土壤和农作物数据进行的。SOMBIT和Roth C模型显示出模型性能指标的最佳价值。通过插入cardoon，IPCC工具，SOMBIT和RothC模型，可以预测SOCS的年均增长，而在基线情况下，模型可以预测出稳态或SOCS的略微下降。这种增加可以归因于较高的地上和地下植物残渣输入量和较少的裸土天数（每年41天比146天）在2011年至2019年之间进行的3次典型试验中测量的土壤和作物数据。SOMBIT和Roth C模型显示了模型性能指标的最佳值。通过插入cardoon，IPCC工具，SOMBIT和RothC模型，可以预测SOCS的年均增长，而在基线情况下，模型可以预测出稳态或SOCS的略微下降。这种增加可以归因于较高的地上和地下植物残渣输入量和较少的裸土天数（每年41天比146天）在2011年至2019年之间进行的3次典型试验中测量的土壤和作物数据。SOMBIT和Roth C模型显示了模型性能指标的最佳值。通过插入cardoon，IPCC工具，SOMBIT和RothC模型，可以预测SOCS的年均增长，而在基线情况下，模型可以预测出稳态或SOCS的略微下降。这种增加可以归因于较高的地上和地下植物残渣输入量和较少的裸土天数（每年41天比146天）^-1）。