Estimating changes of residual soil nitrogen in Chernozemic soils in Canada
Notice bibliographique
Résumé
Yang, J. Y., Huffman, T., Drury, C. F., Yang, X. M., De Jong, R. and Campbell, C. A. 2012. Estimating changes of residual soil nitrogen in Chernozemic soils in Canada. Can. J. Soil Sci. 92: 481–491. Chernozemic soils (Mollisols) account for approximately 68% of total farmland in the prairies and 54% of farmland in Canada. Although many field studies have focused on the importance of N in Chernozemic soils, few modelling studies have been conducted to examine the risk of N contamination to the environment The objective of this research was to estimate temporal and spatial changes in residual soil nitrogen (RSN) on Chernozemic soils at the 1:1 million regional scale. An annual N budget was developed for the study area for the period 1981 to 2006, using the Canadian Agricultural Nitrogen Budget (CANB v3.0) model. The difference between N inputs and outputs is considered RSN, which is defined as the inorganic N left in the soil after harvest. Average RSN levels in the sub-humid Black and Dark Gray Chernozemic soils increased from 7–9 kg N ha−1in 1981 to 20–23 kg N ha−1in 2006. Changes in RSN were much less pronounced in the arid and semi-arid Brown and Dark Brown soil zones, where average values increased from approximately 1 kg N ha−1to 4–7 kg N ha−1over 25 yr. Commercial fertilizer, manure and biological N2fixation were the three main sources of the increased N inputs. Drought conditions also contributed to the surplus of N in some years by reducing crop growth and thus the amount of N removed in grain and forage crops. In Chernozemic soils, more careful use of chemical fertilizer N, improved manure N management and greater use of legume-cereal rotations are recommended as methods to maintain soil fertility and reduce nitrogen loss to the environment.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».