Processing tomato phosphorus utilization and post-harvest soil profile phosphorus as affected by phosphorus and potassium additions and drip irrigation
Notice bibliographique
Résumé
Liu, K., Zhang, T. Q. and Tan, C. S. 2011. Processing tomato phosphorus utilization and post-harvest soil profile phosphorus as affected by phosphorus and potassium additions and drip irrigation. Can. J. Soil Sci. Sci. 91: 417–425. Phosphorus (P) applied in agricultural land not only affects crop P utilization, but can also cause environmental concerns when excessive P applied moves off-site to surrounding water systems. A 2-yr study, 2007–2008, was conducted to determine the effects of fertilizer P (four rates: 0, 30, 60, and 90 kg P ha−1) and potassium (K) (four rates: 0, 200, 400, and 600 kg K ha−1) additions and drip irrigation on crop P utilization and post-harvest agronomic (i.e., Olsen P) and environmental [i.e., water extractable P (WEP)] soil test P under processing tomato in loamy sand soils. Plant P uptake increased, but apparent P recovery decreased with increases in fertilizer P rate. Cumulative soil WEP in the 0- to 100-cm soil profile and Olsen P in the 0- to 20-cm depth increased linearly with increases in fertilizer P rate, regardless of water management. No effects of K were found on plant P utilization, soil WEP, or soil Olsen P. Drip irrigation increased plant P uptake by 35% and apparent P recovery by 44%, relative to non-irrigation. Drip irrigation consequently decreased the post-harvest soil profile WEP by 14% and Olsen P by 6.5% averaged across the 2 yr, compared with non-irrigation. Drip irrigation reduced the potential for post-harvest soil P losses by improving P utilization. the addition of fertilizer P needs to be optimized by considering crop P needs in association with actual yield production to ensure processing tomatoes are produced in an environmentally sustainable manner.
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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 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».