Phosphorus efficiency in a long-term wheat–rice cropping system in China
Notice bibliographique
Résumé
SUMMARY Long-term (over 14 years) experiments on winter wheat (Triticum aestivumL.)–rice (Oryza sativaL.) crop rotations were conducted in Southwest China to investigate phosphorus (P) fertilizer utilization efficiency, including the partial factor productivity (PFP), agronomic efficiency (AE), internal efficiency (IE), partial P balance (PPB), recovery efficiency (RE) and the mass (input–output) balance. The seven treatments were Control, N, NP, NK, NPK, NPKM and NPKSt, representing various combinations of inorganic fertilizers (N, P and K), manure (M) and the application of rice straw (St). Without P application, the soil could supplyc. 14·7–22·5 kg P/ha annually and produce, on average,c. 1·8 t/ha wheat and 6·0 t/ha rice. Phosphorus fertilization increased crop yields by 65·5 and 11·4% for wheat and rice, respectively, over the 14 years. The PFP values ranged from 80·2 to 177 kg grain/kg P fertilizer for wheat and from 222 to 255 kg/kg for rice in the NPK treatments. However, the mean AE over the 14-year period was 31·9 and 21·3 kg grain/kg inorganic P fertilizer for wheat and rice, respectively. The mean IE was 214 and 318 kg grain/kg P uptake for wheat and rice, respectively, during the cultivation period. The PPB for the whole rotation system over the 14 years ranged from 0·58 to 0·64. However, the mean RE of P fertilizer was 0·26 (varying from 0·22 to 0·29) in the wheat–rice cropping system over the 14-year period. For every 100 kg surplus P/ha per year, the concentration of soil P extracted by 0·5mNaHCO3at pH 8·5 (Olsen-P) would increase by, on average, 4·12 mg/kg in soil. For the wheat–rice cropping system, the current P application rate of 55–65 kg P/ha per year is able to sustain annual yields of about 3 t/ha for wheat and 7 t/ha for rice. This study suggests that, in order to achieve higher crop yields, the P fertilizer utilization efficiency should be considered when making P fertilizer recommendations in wheat–rice cropping systems.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
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 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».