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Enregistrement W1498482029 · doi:10.11606/t.11.2011.tde-14022012-102542

Impactos das doses e do parcelamento da fertilização na produtividade, lixiviação e ciclagem de nutrientes em plantações de eucalipto

2011· dissertation· pt· W1498482029 sur OpenAlexaff
Paulo Henrique Müller da Silva

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typedissertation
Languept
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueForest ecology and management
Établissements canadiensImpact
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésNutrientLeaching (pedology)FertilizerEnvironmental scienceEucalyptusSowingPlant litterAgronomyNutrient cycleHuman fertilizationBiomass (ecology)Soil fertilitySoil waterBiologyBotanyEcologySoil science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Impacts of doses and split fertilization on productivity, leaching and nutrient cycling in eucalypt plantationIt is occurring, in Brazil, the expansion of planted forest area with species that belong to the Eucalyptus genus, one of the reasons is the high biomass productivity resulting from the research and the operational improvements that have been implemented during the last decades.In several field experiments, has been observed an increase of eucalypts growth by using a higher amount of fertilizers.But excessive or inappropriate application of fertilizers may generate the fertilizer waste and nutrients leaching that may contaminate soil and watertable.The objective of this study was to evaluate the effect of fertilization doses in the biomass production and nutrient cycling from the eucalypt plantation, as well as evaluating the N and K leaching in the soil after the application of split and single dose of N and K fertilization.The experiment was set up in the Anhembi city (State of São Paulo), and it was constituted by five treatments with doses of fertilizers and N and K in split application (4 times) and also a treatment with a single dose of N and K application, 3 months after planting.It was evaluated the wood volume, root and shoot biomass, concentrations and stocks of nutrients in eucalypts biomass (mineralomass), the efficiency of nutrient use, the nutrient transference from the canopy to the soil through litter production (leaf-fall), internal nutrients cycling (biochemical cycle), the water flow and leaching of N and K in the soil at the depths of 20 and 90 cm.The eucalypts responded positively to the increased fertilization doses, especially in the first year, with higher productivity (height, DBH and biomass).Treatment with the highest dose for 24 months produced 105 tons ha -1 of biomass, 48% higher than the treatment without fertilization, with only 71 tons ha -1 .However the effect of higher doses was more evident at an early stage of tree growth, up to 12 months of age.However, the difference decrease over time, and at 24 months there were not significant differences among the treatments with fertilization application.Fertilization also resulted in higher nutrients accumulation (mineralomass) in all tree components (leaves, branches, wood, bark and roots) and increased nutrient transfer to the soil through deposition of leaf litter.Thus, the eucalypts applied the highest addition of fertilization dose returned to the soil through litter, about 50 kg ha -1 yr -1 of N, 20 kg ha -1 yr -1 of K and 80 kg ha -1 yr -1 of Ca, while the treatment without fertilization transferred to the soil only 25 kg ha -1 yr -1 of N, 6.5 kg ha -1 yr -1 of K and 47 kg ha -1 yr -1 of Ca during 12 months (between 12 to 24 months after planting).It was observed more efficient use of nutrients from the eucalypts with lower nutrients availability.Also, there were no significant differences in the growth of eucalypts from the treatments with split N and K application and single N and K application.However, there was a higher leaching of K and N, 90 cm deep, in the single application treatment.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,005
Score d'incertitude au seuil0,009

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

Scores machine (provisoires)

Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.

Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.

Tête enseignante Opus0,019
Tête enseignante GPT0,280
Écart entre enseignants0,261 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations3
Publié2011
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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