The Effect of MSW Compost on Metal Uptake and Yield Of Wheat, Barley and Canola in Less Productive Farming Soils of Alberta
Notice bibliographique
Résumé
Experiments were started in May 1998 at two sites to measure various crop responses to a mixed municipal solid waste-biosolids cocompost (named Nutri Plus) and examine the fate of certain metals associated with Nutri Plus compost. There were six treatments: Check, 50, 100, and 200 T compost/ha, NPKS (75 kg nitrogen (N) /ha, 20 kg phosphorus (P)/ha, 45 kg potassium (K) and 18 kg sulphur (S)/ha), PK (20 kg P, 45 kg K/ha), and three crops: canola (Brassica rapa cv. ‘Hysyn 110’), wheat (Triticum aestivum L. cv. ‘Roblin’) and barley (Hordeum vulgare L. cv. ‘Lacombe’). Each treatment was replicated four times and was in a complete randomized block design. In the compost treatments, 20 kg P and 45 kg K were applied due to low concentration of these two nutrients in the compost. Soil and plant samples were analyzed for nutrient content such as N, P and K. In addition, plant samples and soil samples after the compost application were also analyzed for elemental content of As, B, Cr, Co, Cu, Zn Se, Mo, Cd, Hg and Pb. The research results show that the compost slightly increased heavy metal concentrations in the soil but did not cause any phytoxicity to crops. Yield from 100 and 200 T/ha application was higher with the compost than with NPKS treatment. However, the yield of the 50 T/ha application was similar to that of NPKS treatment. Comparing the two sites, the compost apparently was more beneficial at Site 1 than at Site 2 in the year of application. This is likely due to the lower indigenous soil fertility and poor soil physical properties at Site 1. The N content in cereal grains was similar among the compost treatments but lower than the Check and NPKS treatments due to the diluting effect of higher yield. The oil content in canola seed was similar among all treatments. The results suggest that Nutri Plus compost applications generated positive yield responses in all three crops. Crop yield increased as the application rate increased. Heavy metal loading was not an immediate problem with the compost application, although it will limit total compost application over time to the same soil
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 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 ».