Soil water cycle and crop water use efficiency after long-term nitrogen fertilization in Loess Plateau
Notice bibliographique
Résumé
The objective of this study was to investigate the effect of nitrogen (N) management on soil water recharge, available soil water at sowing (ASWS), soil water depletion, and wheat (Triticum aestivum L.) yield and water use efficiency (WUE) after long-term fertilization. We collected data from 2 experiments in 2 growing seasons. Treatments varied from no fertilization (CK), single N or phosphorus (P), N and P (NP), to NP plus manure (NPM). Comparing to CK and single N or P treatments, NP and NPM reduced rainfall infiltration depth by 20-60 cm, increased water recharge by 16-21 mm, and decreased ASWS by 89-133 mm in 0-300 cm profile. However, crop yield and WUE continuously increased in NP and NPM treatments after 22 years of fertilization. Yield ranged from 3458 to 3782 kg/ha in NP or NPM but was 1246-1531 kg/ha in CK and single N or P. WUE in CK and single N or P treatments was < 6 kg/ha/mm but increased to 12.1 kg/ha/mm in a NP treatment. The NP and NPM fertilization provided benefits for increased yield and WUE but resulted in lower ASWS. Increasing ASWS may be important for sustainable yield after long-term fertilization.
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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 ».