Consequences of potassium, magnesium sulphate fertilization of high density Fuji apple orchards
Notice bibliographique
Résumé
Neilsen, G. H. and Neilsen, D. 2011. Consequences of potassium, magnesium sulphate fertilization of high density Fuji apple orchardsConsequences of potassium, magnesium sulphate fertilization of high density Fuji apple orchards. Can. J. Soil Sci. 91: 1013–1027. Three annual broadcast fertilizer treatments of 0, 100 or 200 kg K ha –1 as K, Mg sulphate (KMag) were applied in a randomized complete block design with six replicate multi-tree plots. The study was undertaken for three successive growing seasons in eight commercial apple orchards of fruiting ‘Fuji’/M.9 (Malus × domestica Borkh.) located on coarse-textured soils typical of the Okanagan valley fruit production region of southern British Columbia. After 3 yr, KMag fertilization increased the amount and proportion of exchangeable K and Mg at the 0–10 and 10–20 cm depth. Soil exchangeable Ca was generally decreased in the surface 0–10 cm layer although the Ca/Σ[Ca + Mg + K] ratio decreased over the surface 20 cm. During the study, application of KMag fertilizer often increased leaf and fruit K concentrations, minimally affected leaf Mg and sometimes decreased fruit Ca concentration by years 2 and 3 and had little effect on fruit K/Ca or Mg/Ca ratio. KMag fertilization was effective in an orchard of marginal K nutritional status, increasing cumulative yield, fruit size and red colouration, implying an economic response to the K contained in the fertilizer. KMag fertilization was effective for maintaining leaf Mg concentration, but could not be relied upon to increase deficient leaf Mg. There were no widespread declines in fruit Ca concentration, nor increases in Ca-related harvest disorders after 3 yr of KMag fertilization, despite declines in exchangeable Ca and Ca/Σ[Ca + Mg + K] in surface soil layers.
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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 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| 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 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 ».