Integrating Soil and Weather Data to Describe Variability in Plant Available Nitrogen
Notice bibliographique
Résumé
Although there are economic and environmental reasons to manage fertilizer‐nitrogen (N) more effectively in variable landscapes, the impact of weather and its interaction with soil properties/landscape attributes or management practices has received little attention. The objectives of this study were to assess the magnitude of temporal and spatial variability in soil and plant N in a variable landscape under different management practices and to assess the dependence of their temporal variability on readily available weather variables such as air temperature and rainfall. The experiment was conducted from 1997 to 2003 on a simple slope under three maize ( Zea mays L.) based cropping systems. Soil and shoot N were measured through the growing season and the sum used as a measure of plant available N (PAN). Values of PAN varied with year, treatment, landscape position, and year × treatment and year × treatment × position interaction terms. The effects were quantified for each management treatment using multiple regression analyses to relate PAN to soil organic carbon (OC), cumulative degree days (CDD), and cumulative rainfall (CRF) in different periods within the growing season. Plant Available Nitrogen was most strongly influenced by rainfall early in the growing season and exhibited a nonlinear response to OC and CRF. The regression model predicted spatial patterns that were generally stable when applied to historical weather data; PAN increased with OC in 12 of the 15 yr. The analyses illustrate the feasibility of combining soils and weather data to predict N dynamics in variable landscapes.
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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 | 0,003 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 ».