Papermill biosolids and alkaline residuals affect crop yield and soil properties over nine years of continuous application
Notice bibliographique
Résumé
Gagnon, B. and Ziadi, N. 2012. Papermill biosolids and alkaline residuals affect crop yield and soil properties over nine years of continuous application. Can. J. Soil Sci. 92: 917-930. Residues from paper and wood mills are a valuable source of nutrients for field crops, but little is known about the effectiveness of repeated applications over many years. A study was initiated at Yamachiche, QC, to assess the effect of continuous applications over 9 yr of combined papermill biosolids (PB), applied alone or with several liming by-products, on grain yield, plant nutrient accumulation, and soil fertility in a loamy soil cropped to grain corn, dry bean, and soybean. The PB treatments (0, 30, and 60 Mg wet ha−1) and liming by-products [calcitic lime (CL), lime mud (LM), wood ash (WA)], and two magnesium residuals, each at 3 Mg wet ha−1 along with 30 Mg PB ha−1) were surface applied annually at post-seeding. In the last 6 yr, the two treatments receiving magnesium residuals were replaced with 90 Mg wet PB ha−1 and mineral N fertilizer (MIN), respectively. Repeated annual applications of LM followed by CL increased soil pH the most (up to 1.4 unit). Crop yields were not significantly affected by treatments in the first 3 yr but subsequent applications of PB at 90 Mg ha−1 increased yields in grain corn (+1.9 Mg ha−1) and dry bean (+0.77 Mg ha−1) relative to the control, while PB with WA increased yield in soybean (+0.85 Mg ha−1). The PB at 30 Mg wet ha−1 with supplemental N (average of 45 kg N ha−1), or at 60 Mg wet ha−1 applied alone, achieved yields comparable with MIN treatment under corn. The PB applications increased soil organic matter and all major soil nutrients except K and Mg. The results of this study indicate that PB and alkaline residuals can be effectively applied to agricultural soils over many years although PB exceeding 60 Mg wet ha−1 yr−1 induce significant nitrate leaching.
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Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 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 | 0,001 |
| 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 tête enseignante, 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 ».