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Enregistrement W2094918742 · doi:10.4236/as.2011.23031

Cropping frequency and N fertilizer effects on soil water distribution from spring to fall in the semiarid Canadian prairies

2011· article· en· W2094918742 sur OpenAlexaffabout
R. De Jong, C. A. Campbell, R.P. Zentner, Prakash Basnyat, Brian Grant, R. L. Desjardins

Notice bibliographique

RevueAgricultural Sciences · 2011
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueSoil and Unsaturated Flow
Établissements canadiensAgriculture and Agri-Food Canada
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésChernozemAgronomyEnvironmental scienceSummer fallowFertilizerSoil waterEvapotranspirationWater-use efficiencyCrop rotationWater contentPrecipitationCropIrrigationCroppingBiologySoil scienceGeographyAgricultureEcologyGeology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

In the semiarid Canadian prairies, water is the most limiting and nitrogen (N) the second most limiting factor influencing spring wheat (Triticum aestivum L.) production. The efficiency of water-and nitrogen use needs to be assessed in order to maintain this production system. The effects of cropping frequency and N fertilization on trends in soil water distribution and water use were quantified for an 18-yr (1967-1984) field experiment conducted on a medium textured Orthic Brown Chernozem (Aridic Haploboroll) in southwestern Saskatchewan, Canada. Soil water contents were measured eight times each year and plant samples were taken at five phenological growth stages. The treatments studied were continuous wheat (Cont W), summer fallow - wheat, F-(W) and summer fallow - wheat - wheat, F-W-(W) each receiving recommended rates of N and phosphorus (P) fertilizer, and (F)-W-W and (Cont W) each receiving only P fertilizer, with the examined rotation phase shown in parentheses. Soil water conserved under fallow during the summer months averaged 25 mm in the root zone, and was related to the initial water content of the soil, the amount of precipitation received, its distribution over time, and potential evapotranspiration. Under a wheat crop grown on fallow, soil water contents between spring and the five-leaf stage remained relatively constant at about 250 mm, but those under a stubble crop, with 40 mm lower spring soil water reserves, increased slightly until about the three-leaf stage. During the period of expansive crop growth (from the five-leaf to the soft dough stage) soil water was rapidly lost from all cropped phases at rates of 1.87 mm.day–1 for F-(W) (N+P), 1.23 mm.day–1 for Cont W (N+P) and 1.17 mm.day–1 for Cont W (+P). The initial loss was from the 0 - 0.3 m depth, but during the latter half of the growing season from deeper depths, although rarely from the 0.9 - 1.2 m depth. In very dry years (e.g., 1973, with 87 mm precipitation between spring and fall) summer fallow treatments lost water. In wet years with poor precipitation distribution (e.g., 1970, with 287 mm precipitation between spring and fall but 142 mm of this in one week between the three- and five-leaf stage) even cropped treatments showed evidence of leaching. The above-ground biomass water use efficiency for Cont W was 19.2 and 16.7 kg.ha–1.mm–1, respectively, for crops receiving (N+P) and P fertilizer only. Grain yield water use efficiency (8.91 kg.ha–1.mm–1) was not significantly influenced by cropping frequency nor N fertilizer. The 18 years of detailed measurements of plant and soil parameters under various crop management systems provide an invaluable source of information for developing and testing simulation models.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,078
Score d'incertitude au seuil0,157

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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.

Tête enseignante Opus0,012
Tête enseignante GPT0,177
Écart entre enseignants0,166 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations4
Publié2011
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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