Abstract Root traits are important to crop functioning, yet there is little information about how root traits vary with shoot traits. Using a standardized protocol, we collected 160 soil cores (0−210 cm) across 10 locations, three years and multiple cropping systems (crops x management practices) in Iowa, USA. Maximum root biomass ranged from 1.2 to 2.8 Mg ha−1 in maize and 0.86 to 1.93 Mg ha−1 in soybean. The root:shoot (R:S) ratio ranged from 0.04 to 0.13 in maize and 0.09 to 0.26 in soybean. Maize produced 27 % more root biomass, 20 % longer roots, with 35 % higher carbon to nitrogen (C:N) ratio than soybean. In contrast, soybean had a 47 % greater R:S ratio than maize. The maize R:S ratio values were substantially lower than literature values, possibly due to differences in measurement methodologies, genotypes, and environment. In particular, we sampled at plant maturity rather than crop harvest to minimize the effect of senescence on measurements of shoots and roots. Maximum shoot biomass explained 70 % of the variation in root biomass, and the R:S ratio was positively correlated with the root C:N measured in both crops. Easily-measured environmental variables including temperature and precipitation were weakly associated with root traits. These results begin to fill an important knowledge gap that will enable better estimates of belowground net primary productivity and soil organic matter dynamics. Ultimately, the ability to explain variation in root mass production can be used to improve C and N budgets and modeling studies from crop to regional scales.

中文翻译：

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美国中西部玉米和大豆作物的根茎和碳氮比

摘要 根性状对作物功能很重要，但很少有关于根性状如何随枝条性状变化的信息。使用标准化协议，我们在美国爱荷华州的 10 个地点、三年和多种种植系统（作物 x 管理实践）中收集了 160 个土壤核心（0-210 厘米）。玉米的最大根生物量范围为 1.2 至 2.8 Mg ha-1，大豆为 0.86 至 1.93 Mg ha-1。玉米的根：茎 (R:S) 比范围为 0.04 至 0.13，大豆为 0.09 至 0.26。与大豆相比，玉米产生的根生物量多 27%，根长 20%，碳氮 (C:N) 比高 35%。相比之下，大豆的 R:S 比比玉米高 47%。玉米 R:S 比值大大低于文献值，可能是由于测量方法、基因型和环境的差异。特别是，我们在植物成熟而不是作物收获时取样，以尽量减少衰老对芽和根测量的影响。最大芽生物量解释了根生物量变化的 70%，并且 R:S 比与两种作物中测量的根 C:N 呈正相关。温度和降水等容易测量的环境变量与根系性状的相关性较弱。这些结果开始填补一个重要的知识空白，可以更好地估计地下净初级生产力和土壤有机质动态。最终，解释根系大规模生产变化的能力可用于改善碳和氮预算以及从作物到区域尺度的建模研究。最大芽生物量解释了根生物量变化的 70%，并且 R:S 比与两种作物中测量的根 C:N 呈正相关。温度和降水等容易测量的环境变量与根系性状的相关性较弱。这些结果开始填补一个重要的知识空白，可以更好地估计地下净初级生产力和土壤有机质动态。最终，解释根系大规模生产变化的能力可用于改善碳和氮预算以及从作物到区域尺度的建模研究。最大芽生物量解释了根生物量变化的 70%，并且 R:S 比与两种作物中测量的根 C:N 呈正相关。温度和降水等容易测量的环境变量与根系性状的相关性较弱。这些结果开始填补一个重要的知识空白，可以更好地估计地下净初级生产力和土壤有机质动态。最终，解释根系大规模生产变化的能力可用于改善碳和氮预算以及从作物到区域尺度的建模研究。温度和降水等容易测量的环境变量与根系性状的相关性较弱。这些结果开始填补一个重要的知识空白，可以更好地估计地下净初级生产力和土壤有机质动态。最终，解释根系大规模生产变化的能力可用于改善碳和氮预算以及从作物到区域尺度的建模研究。温度和降水等容易测量的环境变量与根系性状的相关性较弱。这些结果开始填补一个重要的知识空白，可以更好地估计地下净初级生产力和土壤有机质动态。最终，解释根系大规模生产变化的能力可用于改善碳和氮预算以及从作物到区域尺度的建模研究。