The use of various soil and site variables for estimating growth response of Douglas-fir to multiple applications of urea and determining potential long-term effects on soil properties
Notice bibliographique
Résumé
Estimating the growth response of Douglas-fir ( Pseudotsuga menziesii (Mirb.) Franco) stands after nitrogen (N) fertilization is difficult because of the high site variability present in the Pacific Northwest. Our objective was to determine how site and soil variables relate to stand response to repeat applications of 224 kg N·ha–1 as urea once every 4 years. The unstandardized residuals of two dependent variables (total cumulative volume and 4-year periodic annual increment, or PAI) were regressed against site and soil variables using stepwise regression. Data were stratified by three different stand density treatments: unaltered stand density (SD), one-half SD (SD/2), and one-quarter SD (SD/4). Both total cumulative volume and 4-year PAI after the second application of urea was significantly higher in the fertilized plots (p = 0.008; 0.009), whereas only total cumulative volume was significant after the third fertilizer application (p = 0.021). Thinning effects were highly significant (p < 0.001) for all three fertilizer applications. The strongest related stand, site, or soil variable to fertilization response existed between percent N at the 30–50 cm depth and total cumulative volume (R2 = 0.833) for the SD/2 stand density management regime. Regression analysis showed that C, N, NH4+, and NO3– concentration data explained the most variation, while stand and site variables contributing the least. The results demonstrate that multiple applications of urea provide significant increases in total volume, but effects of successive applications diminish over time.
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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 | 0,002 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 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 ».