Simulating Potato Growth and Nitrogen Uptake in Eastern Canada with the STICS Model
Notice bibliographique
Résumé
The ability of process‐based soil–crop models to simulate potato ( Solanum tuberosum L.) yield and N uptake for a range of N fertilization under the conditions of eastern Canada has never been tested. Our objectives were (i) to calibrate and evaluate the performance of the STICS model for the Shepody and Russet Burbank cultivars with cultivar‐specific critical N concentration dilution curves, and (ii) to quantify the gain in model performance with cultivar‐specific N concentration curves rather than a generic curve. Data sets including measurements of leaf area index (LAI), total and tuber biomass, and total and tuber N uptake for several N rates (0–280 kg N ha −1 ) collected at Charlottetown, PE; Fredericton, NB; and Québec, QC, Canada were used. Calibration was done with one data set from Charlottetown for Shepody and one data set from Québec for Russet Burbank, while all the other data sets were used to evaluate model performance. Following calibration, the STICS model generally performed well, with a normalized root mean square error (NRMSE) < 30% and a normalized mean error (NME) ranging from –8% to 23%, for LAI and biomass. Model performance was slightly worse for total and tuber N uptake, although cultivar‐specific N concentration curves for Shepody and Russet Burbank improved model performance compared with a generic curve with a lower NRMSE (18–50% vs. 21–63%) and NME (–9 to 23% vs. –14 to 23%). Cultivar‐specific critical N concentration curves should therefore be used for assessing the N budget of potato cropping systems. Core Ideas The STICS soil–crop model was calibrated and evaluated for two potato cultivars. Calibrated and evaluated variables were LAI, total and tuber biomass, and total and tuber N uptake. Cultivar‐specific critical N concentration curves are recommended for N budget assessment.
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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 | 0,000 | 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) | 0,000 | 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 ».