Accumulation of nitrate N in the soil profile and its implications for the environment under dryland agriculture in northern China: A review
Notice bibliographique
Résumé
Nitrate (NO3-) leaching and water contamination have become a worldwide concern. In this review, some examples are presented to show the extent and magnitude of NO3- accumulation in the soil profiles and its potential effects on contamination of ground water and surface water under dryland farming in northern China. Climatic and management factors affecting NO3- leaching are also discussed. In northern China, rainfall is relatively sparse, but the high intensity of precipitation and porous soils play an important role in the accumulation of NO3N in soil and its subsequent leaching in the soil profile. There is a risk of nitrate accumulation and leaching when high rates of fertilizer N are applied to improve crop yields, and it becomes even worse when conventional land use is changed from cereal crops to vegetable crops and fruit orchards. Under such conditions, shallow ground water might be polluted by NO3-. This suggests that more attention should be paid to prevent this problem by using best management practices, especially by controlling the amount of N fertilizer input, balanced fertilization, split N application, inclusion of crops with deep taproots in the rotation and minimizing summer fallow (especially tilled) frequency. Key words: Accumulation, contamination, dryland farming, ground water, leaching, nitrate, northern China
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| 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 ».