Enhanced plant nutrient use efficiency with PGPR and AMF in an integrated nutrient management system
Notice bibliographique
Résumé
A 3 year field study was conducted with field corn from 2005 to 2007 to test the hypothesis that microbial inoculants that increase plant growth and yield can enhance nutrient uptake, and thereby remove more nutrients, especially N, P, and K from the field as part of an integrated nutrient management system. The field trial evaluated microbial inoculants, which include a commercially available plant growth-promoting rhizobacteria (PGPR), arbuscular mycorrhiza fungi (AMF), and their combination across 2 tillage systems (no-till and conventional till) and 2 fertilization regimes (poultry litter and ammonium nitrate). Data were collected on plant height, yield (dry mass of ears and silage), and nutrient content of corn grain and silage. In addition, nutrient content of soil was determined, and bioavailability of soil nutrient was measured with plant root simulator probes. Results showed that inoculants promoted plant growth and yield. For example, grain yields (kg.ha(-1)) in 2007 for inoculants were 7717 for AMF, 7260 for PGPR+AMF, 7313 for PGPR, 5725 for the control group, and for fertilizer were 7470 for poultry litter and 6537 for NH4NO3. Nitrogen content per gram of grain tissues was significantly enhanced in 2006 by inoculant, fertilizer, and their interactions. Significantly higher amounts of N, P, and K were removed from the plots with inoculants, based on total nutrient content of grain per plot. These results supported the overall hypothesis and indicate that application of inoculants can lead to reduction in the build up of N, P, and K in agricultural soils. Further studies should be conducted to combine microbial inoculants with reduced rates of fertilizer.
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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) | 0,001 | 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 | 0,000 |
| 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 ».