Combined Traditional Water Harvesting (Zai) and Mulching Techniques Increase Available Soil Phosphorus Content and Millet Yield
Notice bibliographique
Résumé
Mismanagement of soil fertility is one of the major challenges for farmers in the Sahelian zone of Niger. This study, conducted in 2012 and 2013 in western part of Niger, aimed at examining the effects of combined Zai and Mulching techniques on soil fertility and millet productivity. The experimental design was a randomized Fischer block with four treatments (Zai, mulching, Zai + mulching and Control) and four replicates. In the Zai treatment, 200 g cattle manure was added per Zai hole (2.8 t/ha) and millet straw (2.0 t/ha) was spread in the mulching treatment. The control treatment did not receive cattle manure or millet straw. The measurements concerned grain and straw yield of millet (Pennisetum glaucum (L.) R. Br.) as well as physico-chemical soil characteristics. The results show that the Zai + mulching treatment improved soil fertility parameters and grain yield significantly. The content of available phosphorus and clay in the soil was doubled after two years. The soil organic carbon content had increased from 0.45 to 2.1 g kg-1. The cation exchange capacity and pH had increased by one compared to the control. The content of total nitrogen (0.1 to 0.2 g kg-1) and total potassium (8.6 to 57.8 mg kg-1) did not vary significantly between treatments. An increase of 250 kg ha-1 grain of millet compared to the control was obtained. Concerning the straw yield, the highest values were obtained by Zai treatment in both years (855±216 kg ha-1 in 2012 and 843±313 kg ha-1 in 2013) and Zai + mulching in 2013 (888±251 kg ha-1). The combination Zai + mulching improved the soil fertility and millet productivity and can be used to restore degraded soils.
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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 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».