Spatial variability of barley (<i>Hordeum vulgare</i>) and corn (<i>Zea mays</i> L.) yields, yield response to fertilizer N and soil N test levels
Notice bibliographique
Résumé
Identification of management units for the variable application of fertilizer N is a critical component for the implementation of a site-specific N management program. Field studies were conducted to examine the spatial variability of soil nitrate levels, spring barley (Hordeum vulgare) and corn (Zea mays L.) yields and yield responses to fertilizer N applications on two sites in southwestern Ontario, Canada. Soil sampling on a 3 × 10 m grid indicated that soil NO 3 -N test values had a log-normal distribution and varied considerably at both sites with CVs exceeding 57% on the untransformed data. Ranges of spatial correlation varied from 20 to 95 m with 30 to 80% of the total variance of the ln-transformed data existing as either random or unsampled variance, and these parameters were not temporally stable. Although NO 3 -N tended to increase at lower slope positions in two of the 3 site-years, considerable within-slope variability of soil NO 3 -N levels was also observed. Spatial variations in soil N test levels, crop yields and crop yield responses to applied fertilizer N were not strongly related to one another indicating that it would be unlikely that either soil N test level or yield would adequately delineate management zones for the variable application of N fertilizer at these sites. Key words: Variogram, topography, site-specific crop management
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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 | 0,002 | 0,004 |
| 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 | 0,000 | 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 ».