Tillage, crop residue and crop sequence effects on nitrogen availability in a legume-based cropping system
Notice bibliographique
Résumé
A field study was conducted to determine the effects and interactions of crop sequence, tillage and residue management on labile N pools and their availability because such information is sparse. Experimental treatments were no-till (NT) vs. conventional tillage (CT), and removal vs. retention of straw, imposed on a barley (Hordeum vulgare L.)-canola (Brassica rapa L.)-field pea (Pisum sativum L.) rotation. 15N-labelling was used to quantify N uptake from straw, below-ground N (BGN), and fertilizer N. Straw retention increased soil microbial biomass N (MBN) in 2 of 3 yr at the four-leaf growth stage of barley, consistent with observed decreases in extractable soil inorganic N at seeding. However, crop yield and N uptake at maturity were not different between straw treatments. No tillage increased soil MBN, crop yield and N uptake compared to CT, but had no effect on extractable soil inorganic N. The greater availability of N under NT was probably related to soil moisture conservation. Tillage effects on soil and plant N were mostly independent of straw treatment. Straw and tillage treatments did not influence the uptake of N from its various sources. However, barley following pea (legume/non-legume sequence) derived a greater proportion of its N from BGN (13 to 23% or 9 to 23 kg N ha-1) than canola following barley (nonlegumes) (6 to 16% or 3 to 9 kg N ha-1). Fertilizer N constituted 8 to 11% of barley N uptake and 23 to 32% of canola N uptake. Straw N contributed only 1 to 3% of plant N uptake. This study showed the dominant influence of tillage on N availability, and of the preceding crop or cropping sequence on N uptake partitioning among available N sources. Key words: Crop residue, crop sequence, labile nitrogen, nitrogen uptake, pea, tillage
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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 ».