Plant Nutrition Requirements for an Installed Sedum-Vegetated Green Roof Module System: Effects of Fertilizer Rate and Type on Plant Growth and Leachate Nutrient Content
Notice bibliographique
Résumé
The objectives of this study were to compare fertilizer rates and types to identify an optimum rate to maintain green roof vegetative coverage and encourage plant growth (i.e., plant performance) while minimizing the amount and concentration of nutrients leached from a green roof module system. Sedum-vegetated modules with no added fertilizer (control) were compared with modules fertilized with 5, 7.5, 10, 15, 20, 30, and 60 g·m −2 nitrogen (N) of 16N–2.6P–10K POLYON ® Homogenous NPK plus Minors, 5–6 month controlled-release fertilizer (CRF), 5 g·m −2 N of a 2.9N–2.2P–2.3K fly-larvae processed chicken manure fertilizer (5-Sus), or 5 g·m −2 N of 4N–4P–4K Gaia Green All Purpose organic fertilizer (5-OR). The total amount and concentration of aluminum (Al), calcium (Ca), cadmium (Cd), chromium (Cr), copper (Cu), iron (Fe), mercury (Hg), potassium (K), magnesium (Mg), sodium (Na), NH 4 + , nickel (Ni), NO 3 – , phosphorus (P), lead (Pb), sulfur (S), and zinc (Zn) in leachate as well as plant overall appearance, winter injury, vegetative coverage, shoot height, bloom duration, and leaf color of green roof modules were evaluated between July 2011 and Aug. 2012. A CRF fertilizer rate of 15 g·m −2 N maximized vegetative coverage and overall plant appearance while maintaining leachate quality within Ontario and Canadian guidelines for most of the measured elements. The amount of Zn in the CRF appeared to be higher than plant demand and the high amount and concentration of P in leachate was likely the result of release from the growing substrate. The 5-Sus fertilizer resulted in increased coverage the first spring and increased greenness soon after application compared with the same rate of CRF. Overall, 15 g·m −2 N of CRF was the best treatment based on vegetative coverage and plant growth in sedum-vegetated green roof modules.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,000 | 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 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 ».