Spatial Variability of In‐Season Nitrogen Uptake by Corn Across a Variable Landscape as Affected by Management
Notice bibliographique
Résumé
An understanding of the spatial and temporal variability of N uptake at a landscape scale is required to implement site‐specific N management. We determined the spatial variation of in‐season N uptake and N nutritional status of corn ( Zea mays L.) in a variable landscape in southern Ontario from 1997 to 2001 under three management conditions involving corn under no‐tillage or conventional tillage using barley ( Hordeum vulgare L.) or barley under‐seeded with red clover ( Trifolium pratense L.) as the preceding crop and with or without fertilizer N. The aerial dry matter content (DM) of corn and N concentrations in the DM (N i ) were determined at 2‐wk intervals. Organic C (OC) content (0–0.3 m) was used as the landscape‐based variable to account for the spatial variability of N uptake. Fertilizer N addition, legume incorporation, and tillage had significant positive effects on N uptake, but the magnitude of these effects varied within and among growing seasons. Nitrogen uptake increased with OC content in a quadratic relationship, reaching a maximum at OC content of about 26 g kg −1 . The N nutritional status in the DM, estimated using previously established critical dilution curves, also increased with OC content. However, the nutritional status decreased as the growing season progressed under all management treatments; this decrease was largest at the smallest OC contents. These trends suggest that measurements of plant N early in the season cannot be used in site‐specific N management to accurately identify areas of adequate or excess N later in the growing season.
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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 | 0,000 | 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 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 ».