Beräkning av olika odlingsåtgärders inverkan på kväveutlakningen
Notice bibliographique
Résumé
An empirical method for estimation of nitrogen (N) leaching on field and farm level was presented. The work was financed by, and in corporation with, the Swedish Board of Agriculture. The method is a further development of a module in the data programme STANK (SJV, 2001) which is used for calculation of nutrient flows on farms. The main objective was to visualize important factors which contribute to the risk for N leaching, with focus on those which are easily influenced by measures taken in the field. To describe the general risk for N leaching, in a certain area on a specific soil, data were used from a project where N leaching in Sweden was estimated for different soils and crops (Johnsson & Mårtensson, 2002). Back‐ground leaching for different regions (289 communities) and soils (5 classes based on clay content) was calculated. The back‐ground leaching represented N leaching from a cereal crop with nitrogen applied as commercial fertilizer in appropriate amounts and with soil tillage in September to October. To estimate the total risk for N leaching under different conditions the following parameters were considered most important: Time for tillage Dose of fertilizer N in relation to recommended dose Time and technique for spreading of manure N fertilization during autumn N uptake in crops during autumn Residual effects of crops To calculate the effect of time for tillage, a factor (based on 5 soil texture classes and 6 classes for tillage) was multiplied with the back‐ground leaching. The other parameters were additive and based on an attempt to estimate the amounts of mineral N in the soil in comparison with the conditions in the "back‐ground" situation. Of the mineral N in the soil a certain fraction (0.1‐0.3, depending on clay content and climatic conditions) was assumed to contribute to N leaching. N uptake in crops during autumn was varied depending on the amount of mineral N present in the soil during autumn (including fertilization). The model was mainly based on an empirical approach but partly also process based. Results from field leaching experiments in Sweden, data in literature, experiences and numerous assumptions were used to make an overview of the different factors contributing to N leaching. With this model it is possible to estimate the risk for N leaching and to extract the effect of different measures taken in the field. The model showed good agreement with measurements in field experiments.
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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) | 0,001 | 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 | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,010 | 0,005 |
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 ».