Soil sampling protocol reliably estimates preplant NO<sub>3</sub><sup>−</sup>in SDI tomatoes
Notice bibliographique
Résumé
Subsurface drip irrigation (SDI), because it can precisely deliver nutrients close to plant roots, could lead to carefully determined applications of fertilizer to meet crop needs and less risk of nitrate (NO3-) leaching to groundwater. Appropriate fertilizer applications, however, depend on an accurate assessment of the spatial distribution of the main plant macronutrients (N, P and K) in the soil profile before planting. To develop nutrient sampling guidelines, we determined the spatial distributions of preplant nitrate (NO3-), bicarbonate extractable phosphorus (Olsen-P) and exchangeable potassium (K) in the top 20 inches (50 centimeters) of subsurface drip irrigated processing tomato fields in three of the main growing regions in the Central Valley of California. Nutrient distribution varied with depth (P and K), distance from the center of the bed (NO3-) and growing region (NO3- and K). No depletion of NO3-, Olsen-P or K in the root feeding areas close to the drip tape was detected. Preplant NO3- ranged considerably, from 45 to 438 pounds N per acre (50 to 491 kilograms/hectare), the higher levels in fields with consecutive crops of tomatoes. A sampling protocol that growers could use, developed from analysis of the distribution results, provided reliable estimates of preplant NO3- as well as P and K in all surveyed fields.
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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 | 0,001 | 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 | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 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 ».