Nitrogen supply of a Dark Brown Chernozem soil and its utilization by wheat
Notice bibliographique
Résumé
Environment and management effects on the N supply to crops are not well understood. We assessed the influence of tillage system (conventional tillage or no-till), N fertilizer (0 or 60 kg N ha-1) and year on N sources and supply of a Dark Brown Chernozem loam soil, and N utilization by spring wheat (Triticum aestivum L.) in 2 yr. The main N source was mineralized N; only 14–23% of wheat N was derived from fertilizer, and non-exchangeable ammonium made no measurable contribution. Soil NO3 and exchangeable NH4 content at sowing and net N mineralization during the growing season (Nmin) were influenced more by year than by N addition and tillage. Nmin was 90–100 kg N ha-1 in 1999, a moist growing season but only 21–39 kg N ha-1 in 2000, a drier year. In both years, soil inorganic N to 60 cm at sowing averaged about 60 kg N ha-1 of which half was N mineralized since the previous harvest. Year accounted for 65–81% of the variation in N uptake. Fertilization increased N uptake and wheat yields, especially in 2000, but fertilization and tillage had no effect on post-heading N uptake and N translocation. Nitrogen use efficiency (NUE) and N recovery were lower with N applied and not affected by tillage. Our study indicated that available N was affected more by environment than management. In dry conditions, when Nmin is low, N application may be more effective in increasing yield and N uptake than in wet years, an observation that may merit further attention. Key words: Available N, N mineralization, N recovery, N use efficiency, non-exchangeable ammonium, tillage
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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) | 0,000 | 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) | 0,000 | 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 ».