Irrigation practices, nutrient applications, and mulches affect soil nutrient dynamics in a young Merlot (<i>Vitis vinifera</i> L.) vineyard
Notice bibliographique
Résumé
There is growing interest among commercial wine grape (Vitis vinifera L.) growers in reducing water and fertilizer consumption, but little information exists on how best to combine conservative irrigation and soil management practices in the vineyard. In a 3-year-old Merlot vineyard in the semi-arid Okanagan Valley, British Columbia, the interactive effects of resource-conserving micro-irrigation (drippers or microsprinkers), nutrient applications (fertigation or compost), and surface mulching (wood and bark chips) on nitrogen (N) and phosphorus (P) dynamics in the wetted zone of surface soils were examined throughout the growing season using ion-exchange resins. Treatment differences in soil carbon and major nutrient pools, temperature, and moisture were also measured. Higher NO 3 -N was adsorbed by resins buried under drippers than under microsprinklers except in mulched plots, where NO 3 -N was uniformly low. By enhancing soil carbon availability and moderating soil microclimate, surface mulches may have promoted microbial immobilisation of N. Compost applications increased soil ortho-P levels, especially on mulched plots, suggesting that both P inputs (from compost) and enhanced microbial biomass (from mulch) promoted soil P cycling. Future work will examine the interactive effects of these resource-efficient practices on leaching losses, greenhouse gas emissions, crop productivity, and fruit quality.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».