Evaluating Fertilization and Water Practices to Minimize NO3-N Leachate from Container-grown Forsythia
Notice bibliographique
Résumé
To minimize fertilizer and water use, and NO 3 -N runoff from container culture, growth, and nutrient status of forsythia ( Forsythia × intermedia Zab. ‘Spring Glory’) in No. 2 containers were compared in response to a controlled-release fertilizer (CRF; Nutricote 18-6-8 100-day at rates of 2, 4, and 6 kg·m −3 ) and placements (incorporation and topdress) under three irrigation strategies [drip-irrigated low (25% or less) leaching fraction (DrLoLF), hand-sprinkled low leaching fraction (HsLoLF), and hand-sprinkled high (50% or less) leaching fraction (HsHiLF)]. In a coexperiment under drip irrigation only, forsythia response was also examined under incorporation, topdress, and dibble fertilizer placements with the same CRF rates applied as single or split dose. Dibble fertilizer placement was superior to both incorporation and topdress in this order. Maximum growth of forsythia occurred at rates of 4.7 kg·m −3 with dibble. With incorporation and topdress, maximum growth was not achieved even at the 6 kg·m −3 maximum rate tested. Forsythia grew better with incorporated than with topdressed CRF with the DrLoLF treatment. The response was reverse with HsHiLF or showed no differences with HsLoLF. Under drip irrigation, greater concentrations of NO 3 -N generally leached from incorporation and dibbled containers in this order than from topdress. Less nitrate was leached from the topdressed containers because less was released from the CRF prills. At the 6 kg·m −3 CRF rate, total cumulative NO 3 -N leachings were 76, 85, and 22 kg·ha −1 (45 × 45-cm container spacing) for dibbling, incorporation, and topdress, respectively, under drip irrigation. Split application of CRF greatly reduced NO 3 -N in leachate, although plant growth also was reduced as a result of less availability of and uptake of nutrients under this strategy.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».