Net nitrogen mineralization in typical paddy soils of the Taihu Region of China under aerobic conditions: Dynamics and model fitting
Notice bibliographique
Résumé
An efficient nitrogen fertilizer recommendation for plant production depends on the amount of N supplied by the soils. A study to investigate the characteristics of net N mineralization in typical paddy soils in an important rice production area of China was conducted on aerobic soils for 147 d of incubation at 25°C. Results showed that the organic nitrogen mineralized ranged from 40 to 360 mg N kg-1 or from 2.92 to 14.17% of total N. In a partial correlation analysis, the N mineralized was only correlated with total N and alkaline hydrolyzable N. Principal component analysis indicated two types of soil physical and chemical properties, each with different influence on N mineralization. Four models: (1) an effective cumulated temperature model (Temperature model), (2) a one-component, first-order exponential model (One-pool model), (3) a two-component, first-order exponential model (Two-pool model), and (4) a two-component, mixed first- and zero-order exponential model (Special model) were fitted to the measured amounts of N mineralized over time using a non-linear regression procedure. All models gave good fits. Model parameters were compared and correlated with the soil basic properties and nitrogen availability indices. All results showed that the Special model performed a better prediction of net nitrogen mineralization in paddy soils under non-flooded conditions than the other models investigated. Key words: Seasonally flooded soil, aerobic net N mineralization, simulation modeling, nitrogen availability indices
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 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) | 0,000 | 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 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 ».