Effect of crop rotations on NO<sub>3</sub> leached over 17 years in a medium-textured Brown Chernozem
Notice bibliographique
Résumé
High NO3 concentration in drinking water can be a health hazard, but properly fertilized rotations containing cereals and pulses or perennial grasses reduce the risk of NO3 leaching. Over fertilization, and sometimes under fertilization, frequent summer fallowing, and use of legume green manure may increase the risk of NO3 leaching in subhumid areas. We used a crop rotation study, initiated in 1987 on a medium-textured Brown Chernozem at Swift Current, Saskatchewan, to determine the influence of cropping frequency, legume green manure, wheat class and grass hay crop on NO3-N leached beyond the rooting depth of cereals (1.2 m) after 17 yr. Nitrate distribution in the soil to 2.4 m was measured in 1987 and again in 2003. All rotations received N and P fertilizer based on soil tests, and were generally managed using no-tillage. The period had 4% more precipitation than the long-term average (367 mm) with 5 yr exceeding the average by >13%. A comparison of NO3-N content below 1.2 m depth in 1987 and 2003 showed no significant (P < 0.05) leaching has occurred, although the legume (Lens culinaris L.) green manure-wheat-wheat (Triticum aestivum L.) system showed evidence it may eventually leach NO3. Contrary to expectations, continuous-wheat, because of higher N applied and possibly because net N mineralization is small under no-tillage, tended to leach more NO3 than fallow-containing rotations (P = 0.09). Crested Wheatgrass (Agropyron cristatum L. Gaertn) reduced NO3 content to 2.4 m because it is a perennial with deep and extensive roots. There was no effect of wheat class on the amount of NO3 leached. Key words: Cropping frequency, wheat class, lentil green manure, crested wheatgrass
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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 | 0,001 |
| 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) | 0,001 | 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 ».