An Innovative Approach for Modeling Crop Yield Response to Fertilizer Nutrients
Notice bibliographique
Résumé
Fertilizer recommendations seldom account for agro-climatic conditions, which are important factors that determine the response to fertilizer and the optimal rate of fertilizer. The nitrogen fertilizer response to open pollinated and hybrid canola types will also impact optimal nitrogen rates. This study used quantile regression to model canola yield response to nitrogen fertilizer. Quantile regression can apply different weights to the residuals, facilitating a response estimation where the agro-climatic conditions are not limiting and the yield response is due to the variable of interest. The economically optimal levels of fertilizers were calculated using the proposed and the conventional least squares procedures of the two canola types in western Canada. Results showed that the effects of nitrogen fertilizer on yield depended on the canola type and on the estimation procedure. Optimal levels of nitrogen for open-pollinated canola were estimated as 91, 115, and 134 kg ha-1 for severe, moderate and low levels of agro-climatic constraints. Hybrid had a higher yield potential, and also required more nitrogen fertilizer (137, 142, and 158 kg ha-1). Unlike conventional approach, proposed approach could benefit producer by recommending less (more) fertilizer when the crop response to fertilizer is expected to be low (high) due to agro-climatic conditions.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».