Abstract The effects of elevated [CO 2 ] on 25 variables describing soybean physiology, growth and yield are reviewed using meta‐analytic techniques. This is the first meta‐analysis to our knowledge performed on a single crop species and summarizes the effects of 111 studies. These primary studies include numerous soybean growth forms, various stress and experimental treatments, and a range of elevated [CO 2 ] levels (from 450 to 1250 p.p.m.), with a mean of 689 p.p.m. across all studies. Stimulation of soybean leaf CO 2 assimilation rate with growth at elevated [CO 2 ] was 39%, despite a 40% decrease in stomatal conductance and a 11% decrease in Rubisco activity. Increased leaf CO 2 uptake combined with an 18% stimulation in leaf area to provide a 59% increase in canopy photosynthetic rate. The increase in total dry weight was lower at 37%, and seed yield still lower at 24%. This shows that even in an agronomic species selected for maximum investment in seed, several plant level feedbacks prevent additional investment in reproduction, such that yield fails to reflect fully the increase in whole plant carbon uptake. Large soil containers (> 9 L) have been considered adequate for assessing plant responses to elevated [CO 2 ]. However, in open‐top chamber experiments, soybeans grown in large pots showed a significant threefold smaller stimulation in yield than soybeans grown in the ground. This suggests that conclusions about plant yield based on pot studies, even when using very large containers, are a poor reflection of performance in the absence of any physical restriction on root growth. This review supports a number of current paradigms of plant responses to elevated [CO 2 ]. Namely, stimulation of photosynthesis is greater in plants that fix N and have additional carbohydrate sinks in nodules. This supports the notion that photosynthetic capacity decreases when plants are N‐limited, but not when plants have adequate N and sink strength. The root : shoot ratio did not change with growth at elevated [CO 2 ], sustaining the charge that biomass allocation is unaffected by growth at elevated [CO 2 ] when plant size and ontogeny are considered.

Abstract Diversifying high-input, monocropped landscapes like the US Corn Belt would provide both economic and ecosystem service benefits to the agricultural landscape. Decision support systems (DSS) and digital agriculture could help farmers decide if diversification is suitable for their operation. However, adoption of DSS by farmers remains low, likely due to lack of farmer engagement before and during the DSS development process. This study aimed to better understand the tasks, tools, and people involved in implementing farmland diversification with the goal to inform design of agricultural DSS. Semi-structured interviews were conducted with 11 farmers who had diversified their corn/soybean cropland with government-supported conservation programs (e.g., CRP, wetlands) and alternative crops (e.g., small grains, pasture) in the past four years. Interview data was transcribed and then analyzed using affinity diagramming. Results show farmers needed DSS to layer multiple sources of data and observations over several years to identify field productivity trends and drivers; spatial orientation of practices to fit management and field constraints; matching operation goals to alternative practices; financial planning and market exploration; and information on promising emerging practices like subsidized pollinator habitat. However, the interviews also highlighted structural barriers to diversification that DSS cannot or can only partially address. These included social pressures; market access; crop insurance policy; and quality of relationships with governmental agencies. Results indicate better DSS design can empower individual farmers to diversify cropland, but structural interventions will be needed to successfully diversify the agricultural landscape and support economic and ecosystem health.

Abstract Miscanthus x giganteus is a promising high-yielding perennial plant to meet growing bioenergy demands but the degree to which the soil microbiome affects its nitrogen cycling and subsequently, biomass yield remains unclear. In this study, we hypothesize that contributions of metabolically active soil microbial membership may be underestimated with DNA-based approaches. We assessed the response of the soil microbiome to nitrogen availability in terms of both DNA and RNA soil microbial communities from the Long-term Assessment of Miscanthus Productivity and Sustainability (LAMPS) field trial. DNA and RNA were extracted from 271 samples, and 16S SSU rRNA amplicon sequencing was performed to characterize microbial community structure. Significant differences were observed in the resulting soil microbiomes and were best explained by the sequencing library of origin, either DNA and RNA. Similar numbers of taxa were detected in DNA and RNA microbial communities, with more than 90% of taxa shared. However, the profile of dominant taxa within DNA and RNA differed, with varying proportions of Actinobacteria and Proteobacteria and Firmicutes and Proteobacteria . Only RNA microbial communities showed seasonal responses to nitrogen fertilization, and these differences were associated with nitrogen-cycling bacteria. The relative abundance of bacteria associated with nitrogen cycling was 7-folds higher in RNA than in DNA, and genes associated with denitrifying bacteria were significantly enriched in RNA, suggesting that these bacteria may be underestimated with DNA-only approaches. Our findings indicate that RNA-based SSU characterization can be a significant and complementing resource for understanding the role of soil microbiomes in bioenergy crop production. Importance Miscanthus x giganteus is becoming a cornerstone of bioeconomy cropping systems, but it remains unclear how the soil microbiome supplies nitrogen to this low-input crop. DNA-based techniques are used to provide community characterization but may miss important metabolically active taxa. By analyzing both DNA- and actively transcribed RNA-based microbial communities, we found that nitrogen cycling taxa in the soil microbiome may be underestimated using only DNA-based approaches. Accurately understanding the role of microbes and how they cycle nutrients is important for the development of sustainable bioenergy crops, and RNA-based approaches are recommended as a complement to DNA approaches to better understand the microbial, plant, and management interactions.

Agricultural lands hold significant potential for CO