Optimal Nitrogen Management Enhanced External Chemical Nitrogen Fertilizer Recovery and Minimized Losses in Soil-Tomato System
Notice bibliographique
Résumé
Excess chemical nitrogen (N) fertilization is widespread in intensive greenhouse vegetable production in China and has resulted in low recovery efficiency and high losses of chemical N fertilizer. Understanding the fate of chemical N fertilizer is crucial for best management of chemical N fertilizer. Using the technique of stable isotope 15N-labeled urea, a micro-plot experiment was conducted to estimate the recovery of 15N-labeled urea in tomato, residues in soil and losses in soil-tomato system. The treatments included the conventional N management with chemical N rate (1000 kg N/ha), named FP and optimal N management with chemical N rate (500 kg N/ha), combined with maize straw and drip irrigation, named OPT. Compared with the FP, total dry matter yield increased by 6.5%–9.3% for the OPT in the autumn-winter season (AW) and winter-spring seasons (WS), respectively. There was a significantly higher recovery efficiency (20.7%) of 15N-labeled urea in the OPT compared to the FP (11.3%; P < 0.05). The amount of residual NO3--N derived from 15N-labeled urea was significantly higher in the FP than in the OPT (P < 0.05). More inorganic N derived from 15N-labeled urea was incorporated into the stable fraction of organic matter in the OPT and had a positive effect on reducing the N leaching with increased time during the season. The loss rate of N derived from 15N-labeled urea was 46.8% in the FP, 25.8% greater than in the OPT. Optimal N management improved tomato yields, enhanced chemical N recovery efficiency, while minimizing losses in the soil-tomato system. It will be practical for maintaining the sustainability of greenhouse-based intensive vegetable systems.
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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 ».