Using Models to Manage Soil Inorganic Nitrogen in Forest Tree Nurseries
Notice bibliographique
Résumé
The production of bareroot seedlings in tree nurseries requires large amounts of inorganic fertilizers. The fertilizer type and application schedule can have an effect on seedling growth and on NO 3 losses to the environment. The objective of this study was to determine if a model simulating N dynamics in agricultural field soils could be used to estimate soil inorganic N levels in forest tree nursery soils. The model selected was AGRIFLUX, a mechanistic and stochastic model. The study was carried out from 1993 to 1995 in a Canada forest tree nursery located in Quebec. In 1994, four different treatments of N fertilization (186 kg N ha −1 ) were applied: nine applications of ammonium sulfate (AS: 21‐0‐0) every 2 wk compared with two and three seasonal applications of sulfur‐coated urea (SCU: 38‐0‐0). Soil inorganic N concentrations were measured at depths of 0 to 20 and 20 to 40 cm. Temporal trends of inorganic N were generally well simulated by the model for both soil depths, considering the high variability of the field measurements. Results show that the AS treatment was better simulated than the SCU treatments. Sensitivity analysis revealed that most of the parameters used in AGRIFLUX have a relatively limited influence on the model results. This study shows that a model such as AGRIFLUX can be a useful tool for the estimation of inorganic N levels in forest tree nursery soils.
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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 | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 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 ».