Evaluation of Soil Chemical Properties under Paddy Production System in Central Kenya: Soil Exchangeable Cations
Notice bibliographique
Résumé
<p>Lowland irrigated schemes contribute the most rice produced in Kenya. However, production is low and highly variable due to management problems. Production could be increased with appropriate soil management which requires that baseline fertility status of the soils and how they vary be known. This study examined the variability of selected soil chemical properties in the Mwea Irrigation Scheme in Central Kenya. Soil samples were collected from the top 0-15 cm depth in August 2013 and 2014 and analysed for pH, electrical conductivity (EC) and the exchangeable cations potassium (K<sup>+</sup>), calcium (Ca<sup>2+</sup>), magnesium (Mg<sup>2+</sup>) and sodium (Na<sup>+</sup>). Significant variability in soil EC as well as soil cation concentration was observed among units. Overall results showed soil pH ranged from 4.56 (very strongly acidic) to 8.05 (moderately alkaline). Soil EC varied from 0.17 to 1.52 dS m<sup>-1</sup> with higher elevation areas recording lower values (&lt; 0.50 dS m<sup>-1</sup>) and lower elevation areas recording higher EC values (&gt; 0.50 dS m<sup>-1</sup>). On average, exchangeable Ca<sup>2+</sup> was 38.17 cmol<sub>c</sub> kg<sup>-1</sup>, Mg<sup>2+</sup> 23.80 cmol<sub>c</sub> kg<sup>-1</sup>, Na<sup>+</sup> 1.24 cmol<sub>c</sub> kg<sup>-1</sup> and K<sup>+</sup> 0.35 cmol<sub>c</sub> kg<sup>-1</sup>. The soil exchange complex was mainly dominated by Ca<sup>2+</sup> and Mg<sup>2+</sup> and cation concentration in the soil was in the order Ca<sup>2+</sup> &gt; Mg<sup>2+</sup> &gt; Na<sup>+</sup> &gt; K<sup>+</sup>. Soil K is low and severe cation imbalances exist with regard to K<sup>+</sup> and other cations thus making K<sup>+</sup> deficient for plant uptake. Management practices and farming systems which enhance soil K status should be encouraged to help boost and sustain rice yield.</p>
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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 | 0,002 | 0,000 |
| 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 | 0,000 |
| 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 ».