High value crops in coarse-textured soil and nitrate leaching - How risky is it?
Notice bibliographique
Résumé
To identify practices that minimize the risk of NO 3 -N leaching to groundwater from high-value crops produced on coarse-textured soil, NO 3 -N movement was determined from varied water (overhead vs. drip irrigation) and nutrient (pre-plant broadcast vs. fertigation) management in cucumber (Cucumis sativus L.) over three growing seasons, and municipal compost rate and mulch type in ginseng (Panax quinquefolius L.) over 5 yr. Under cucumber, seasonal NO 3 -N leaching ranged from 4 to 28 kg ha -1 , and was reduced by 10 kg NO 3 -N ha -1 yr -1 in 2 of 3 yr using drip delivery of water and nutrients as compared with pre-plant broadcast fertilizer with overhead irrigation. Under ginseng, 452, 321 and 173 kg NO 3 -N ha -1 leached from C 260 compost (170 Mg ha -1 incorporated compost under 90 Mg ha -1 compost mulch re-applied annually), C 200 bark (200 Mg ha -1 incorporated compost under pine bark mulch) and C0 straw (no compost, straw mulch), respectively, during the initial fall plus subsequent 4 yr. Following fall application of compost, subsoil solution NO 3 -N concentrations increased to > 100 mg NO 3 -N L -1 by early December. Even with no compost applied, NO 3 -N concentrations in water draining from the ginseng soil profile usually exceeded the drinking water standard. Key words: Compost, cucumber, fertigation, ginseng, nutrient management
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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 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».