Corn Yield Response to Nitrogen at Multiple In‐Field Locations
Notice bibliographique
Résumé
Improving N management for corn (Zea mays L.) production with precision agriculture technologies requires that spatial N recommendations adequately represent in‐field variability in N availability. Our objective was to evaluate corn response to increasing N rates in several in‐field locations that represented the range of soil organic matter (OM) content in the field. In a 2‐yr study, three center pivot–irrigated fields were selected in south‐central Kansas and south‐central Nebraska. Four or five locations were selected within each field. At each location, five or six N treatments (0–336 kg N ha−1) were surface‐applied early in the growing season. The minimum N rate to achieve maximum yield varied by as much as 130 kg N ha−1 among in‐field locations at three site‐years. The least amount of N to achieve maximum yield did not coincide with locations representing greater soil OM. Yield response at two site‐years was the same among in‐field locations; however, mean yield among in‐field locations varied by as much as 4.2 Mg ha−1, representing potential for improvement in N use efficiency. Leaf tissue N was below the critical threshold for 60 to 100% of observations at three different in‐field locations but below the critical threshold for <35% of the observations at all other in‐field locations. The reason for the discrepancy in N availability among in‐field locations was not conclusively identified but was not only related to soil OM content. Variable N recommendations based only on soil OM is too simplistic to reflect variability in N availability within a field.
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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 | 0,000 | 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) | 0,001 | 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 ».