Effect of Soil Tillage and Fertilization on Soil Nutrient and Respiration Flux in Spring Maize Fields
Notice bibliographique
Résumé
In this paper the effects of two types of tillage (conventional tillage-CT and zero tillage-ZT) with three different soil fertilization patterns(chemical fertilizer, chemical-organic fertilizer and organic fertilizer) on soil rapidly available nitrogen, rapidly available phosphorus, rapidly available kalium and soil respiration flux in ridge cultivation maize fields were studied. The results indicate that in 2005 and 2006, soil rapidly available nitrogen of two tillage type in different fertilization treatments were organic fertilizer (OF) > chemical-organic fertilizer (OCF) > no fertilizer (CK) > chemical fertilizer(CF); Except For OF, the decreasing of soil available nitrogen contents of each fertilization treatments for ZT were more than those of CT. Rapidly available phosphorus for ZT were OCF >OF > CF >CK, and for CT were OCF > CK >OF> CF; rapidly available kalium for ZT were OCF >OF > CK > CF. soil respiration for different of fertilization patterns for ZT were OCF >OF > CK > CF. In ZT, soil available N and P had close relation with soil respiration flux, especially in OCF treatment. While in CT, soil available N had close relation with soil respiration flux.
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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) | 0,000 | 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 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 ».