Surface application of cement kiln dust and lime to forage land: Effect on forage yield, tissue concentration and accumulation of nutrients
Notice bibliographique
Résumé
Cement kiln dust (CKD), a by-product of the cement industry currently being landfilled, may be a beneficial soil amendment. A 2-yr field forage trial compared the effect of surface applications of CKD and lime on forage yield and the concentration and accumulation of N, P, K, Ca, Mg, Mn, Cu, Zn and B in the forage tissue. Seven soil treatments in three blocks were established on three low pH sites: (1) a check plot with neither lime or CKD added; (2) lime application based on the recommendation from soil analysis; (3) lime at 1.5 times the recommended application; (4) CKD applied at the recommended application; (5) CKD at 1.5 times the recommended application; (6) CKD applied on a neutralizing equivalent basis at the recommended application rate; and (7) CKD on a neutralizing equivalent basis at 1.5 times the recommended lime application; equivalence based on CKD’s apparent neutralizing value at 75% that of lime. In 1998, as tissue concentrations of K, Ca, Cu, and Mn increased with CKD application, the concentrations of N, P and Mg decreased, and in 1999, as the concentrations of Ca, K increased, the concentrations of N, P, Mg Mn, Zn decreased. Lime application increased the concentration of Mg (1998) and Ca and Mg (1999). The concentration of the other nutrients either decreased or were not significantly affected. In1998, forage yield and accumulation of Ca, K, Mn, Cu, Zn and B all increased with CKD addition, whereas the accumulation of Mg increased with lime addition. In 1999, forage yield and accumulation of N, P, K, Ca, Cu, Zn and B in the forage tissue all increased with CKD addition. These results were identified by principal component analysis (PCA). Surface applied CKD increased forage yield to a greater extent than lime. It was also a more readily available source of Ca and K than lime.Key words: Cement kiln dust
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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) | 0,000 | 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 ».