Field-scale N fertilizer recommendations: The spatial covariance problem
Notice bibliographique
Résumé
Theory is needed to estimate field-scale crop response and calibration relationships (soil test versus recommended fertilize r rate) from local scale measurements, in fields with spatially variable soil properties. The objective of this study is to present a theoretical stochastic framework for examining the influence of the spatial variability of soil properties, and covariance between soil properties, on field-scale crop response to fertilizer. An analytical solution of the general stochastic scaling equation is given for the specific case of wheat grain yield response to applied N fertilizer with variable soil-N test and available water in Saskatchewan, Canada. The analytical solution indicates spatial variance of soil properties within fields influences field average yield response to applied fertilizer. The field-scale maximum economic rate of fertilizer N (MERN), depends not only on the average soil properties, but also on (1) the amount of variability of soil properties in the field, and (2) the correlation between the spatial patterns of soil properties (e.g., soil test and available water). For the specific soil examined, positive spatial correlation between soil-N test and available water significantly increases MERN, for the same average soil test and available water. Negative correlation decreases MERN. Key Words: Fertilizer recommendation, soil test, spatial variability, crop response, soil water
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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 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 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) | 0,004 | 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 ».