Effect of nitrogen fertilization and topography on soft red winter wheat yield and protein content in two Ontario landscapes
Notice bibliographique
Résumé
Identification of suitable management units for the variable application of fertilizer N is an essential component of a site-specific N management program. Topography and/or soil N test results are examples of two parameters that could potentially delineate N management units for improved grain yield or protein concentration. Field studies were conducted on soft red winter wheat (Triticum aestivum L.) to examine the effects of mineral soil N, soil organic carbon (SOC), and N fertilization on grain yields and protein concentrations in two variable landscapes in southwestern Ontario, Canada. Six N rates (0 to 145 kg N ha-1) were applied to plots (3 × 400 m long), arranged in a randomized complete split block design with four replicates. Sampling on a 3 × 20 m grid indicated slope position affected soil nitrate (NO3-N) and SOC levels at site 1, but not at site 2. The range of spatial correlation for NO3-N was 11.5 m at both sites and for SOC was 16.0 m and 32.4 m at site 1 and 2, respectively. Yields decreased and protein concentrations increased while moving upslope at both sites. Yield response to applied fertilizer N was characterized using a quadratic model. The most economic rate of N (MERN) for site 1 was 105 kg ha-1, and did not vary with topography. At site 2, yield response to applied fertilizer N varied with topography and MERN increased while moving downslope (91, 104, 120 kg N ha-1 for upper, mid, and lower, respectively). Protein concentration responses to applied N were fitted to cubic models, and the nature of the response to applied N did not vary with slope position. Based simply on grain yield, the potential to use topography and/or mineral N in the soil to identify management units for variable application of N was limited at these two sites; however, variably applying N may reduce the risk of exceeding the protein limits for export markets on the upper slope positions without sacrificing yield. Key words: Site-specific crop management, nitrogen application, N fertilizer, variogram, topography
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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 | 0,001 |
| 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 | 0,000 | 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 ».