Effect of potassium fertilization on soil potassium pools and rice response in an intensive cropping system in China
Notice bibliographique
Résumé
Abstract In order to assess the changes in soil K pools as affected by K‐fertilizer application and the impact of the changes on K balance, grain yield, and K uptake, an experiment was conducted in Central Zhejiang Province, E China, in a continuous double‐cropping rice system. Two sites were selected: (1) the Agricultural Research Institute of Jinhua (ARI) where soil is calcareous and (2) the Shimen Research Farm (SM) where soil is acidic. Eight consecutive crops were grown (1997–2000) in ARI and five consecutive crops (1998–2000) at SM. Treatments included unfertilized control (CK) and three different fertilizer treatments (NP, NK, and NPK). Potassium extracted by ion‐exchange resin decreased from 26 mg kg–1 to 5–10 mg kg–1 after eight consecutive seasons of growth at the ARI site. Addition of 100 kg K ha–1 for each rice crop was not enough to maintain initial K availability, especially in the calcareous soil at ARI site. In treatments with K, a small increase in readily available K was observed only in SM soil. The K extracted by HNO3 also decreased significantly in the treatments without K addition and was increased slightly in the treatments with K application. In the NP treatment, the decrease in HNO3‐K was several times greater than resin‐K, indicating that nonexchangeable K may be the major source of K supply to rice. Soil K depletion was greater for hybrid rice than for inbred rice, and this difference in K demand should be taken into account in developing fertilizer recommendations for irrigated rice.
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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 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| 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 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 ».