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Enregistrement W2171903998 · doi:10.1002/jpln.201200338

On‐farm comparison of variable rates of nitrogen with uniform application to maize on canopy reflectance, soil nitrate, and grain yield

2013· article· en· W2171903998 sur OpenAlexafffundabout
B. L., Tianyun Wu, Jiali Shang

Notice bibliographique

RevueJournal of Plant Nutrition and Soil Science · 2013
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueRemote Sensing in Agriculture
Établissements canadiensAgriculture and Agri-Food Canada
Organismes subventionnairesAgriculture and Agri-Food Canada
Mots-clésCanopyNormalized Difference Vegetation IndexSowingNitrogenFertilizerAgronomyMathematicsYield (engineering)Field experimentLeaf area indexEnvironmental scienceChemistryBotanyBiologyMaterials science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Recent development in canopy optical‐sensing technology provides the opportunity to apply fertilizer variably at the field scale according to spatial variation in plant growth. A field experiment was conducted in Ottawa, Canada, for two consecutive years to determine the effect of fertilizer nitrogen (N) input at variable‐ vs. uniform‐application strategies at the V6–V8 growth stage, on soil mineral N, canopy reflectance, and grain yield of maize ( Zea mays L.). The variable N rates were calculated using an algorithm derived from readings of average normalized difference vegetation index (NDVI) of about 0.8 m × 4.6 m, and N fertilizer was then applied to individual patches of the same size of NDVI readings (0.8 m × 4.6 m) within a plot (2184 m 2 ). Canopy reflectance, expressed as NDVI, was monitored with a hand‐held spectrometer, twice weekly before tasseling and once a week thereafter until physiological maturity. Soil mineral N (0–30 cm depth) was analyzed at the V6 and VT growth stages. Our data show that both variable and uniform‐application strategies for N side‐dressings based on canopy‐reflectance mapping data required less amount of N fertilizer (with an average rate of 80 kg N ha –1 as side‐dressing in addition to 30 kg N ha –1 applied at planting), and produced grain yields similar to and higher nitrogen‐use efficiency (NUE) than the preplant fully fertilized (180 kg N ha –1 ) treatment. No difference was observed in either grain yield or NUE between the variable‐ and uniform‐application strategies. Compared to unfertilized or fully fertilized treatments, the enhancements in grain yield and NUE of the variable‐rate strategy originated from the later N input as side‐dressing rather than the variation in N rates. The variable‐rate strategy resulted in less spatial variations in soil mineral N at the VT growth stage and greater spatial variations in grain yield at harvest than the uniform‐rate strategy. Both variable‐ and uniform‐application strategies reduced spatial variations in soil mineral N at the VT stage and grain yield compared to the unfertilized treatment. The variable‐rate strategy resulted in more sampling points with high soil mineral N than the uniform‐rate strategy at the VT stage.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,143
Score d'incertitude au seuil0,234

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,010
Tête enseignante GPT0,237
Écart entre enseignants0,227 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations34
Publié2013
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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