Variability of the Illinois Soil Nitrogen Test across Time and Sampling Depth
Notice bibliographique
Résumé
There is potential for using the Illinois soil nitrogen test (ISNT) to improve N fertilizer recommendations for crops in the southeastern United States. The ISNT has been previously calibrated to predict N rates for corn ( Zea mays L.) in North Carolina. This study evaluated the effects of sampling time, sampling depth, crop rotation, and fertilizer application on soil ISNT‐N during a 2‐yr period in the humid Coastal Plain and Piedmont regions of North Carolina. Ten sites were repeatedly sampled at 0‐ to 10‐, 10‐ to 20‐, and 20‐ to 30‐cm depths in fall, mid‐winter, and spring between October 2006 and May 2007. Illinois soil nitrogen test N, KCl‐extractable soil NO 3 –N and NH 4 –N, and soil organic matter (SOM) derived by loss‐on‐ignition (LOI) were evaluated at each sampling. Temporal changes in these soil parameters were evaluated for various crop rotations and N fertilizer applications. Soil ISNT‐N decreased with depth and showed significant variation with time at all three depths at all sites. Soil ISNT‐N was influenced by crop rotation and tillage but was not significantly affected by N fertilizer applications. Considering all sites together, ISNT‐N was well correlated with LOI; however, ISNT‐N was not correlated with LOI across time within sites. This suggests that the ISNT measured a fraction of SOM that behaved somewhat independently with 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 | 0,003 | 0,005 |
| 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 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 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) | 0,001 | 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 ».