Effects of Varied Nitrogen Supply and Irrigation Methods on Distribution and Dynamics of Soil NO3-N during Maize Season
Notice bibliographique
Résumé
A field experiment was carried out to investigate the effects of different supply methods of nitrogen (N) fertilizer and irrigation on the spatial distribution and dynamics of soil NO3-N for maize (Zea mays L.) grown in northwest China in 2012 and 2014. In 2012, there were three irrigation methods: alternate furrow irrigation (AI), fixed furrow irrigation (FI) and conventional furrow irrigation (CI). Three N supply methods: alternate N supply (AN), fixed N supply (FN) and conventional N supply (CN), were applied at each irrigation method. In 2014, the fixed treatments were excluded. Soil NO3-N in horizontal direction was measured to 100 cm soil profile. For 2012, at filling stage, compared to CI, AI increased soil NO3-N concentration under the plant by 4.5 to 7.4% in 0-40 cm soil profile and decreased that by 9.9 to 14.4% in 40-80 cm for three N supply methods. NO3-N concentration between two sides of the ridge was comparable for AN and CN coupled with AI or CI. When compared to CI, AI reduced soil NO3-N concentration in 60-100 cm by 4.8 to 8.7% from 12 collars stage to maturity over different positions when coupled with CN. Soil residual NO3-N at maturityin 0-100 cm was the lowest in AI coupled with CN or AN. The 2014 experiment verified the above results. Therefore, alternate furrow irrigation coupled with conventional or alternate N supply brought an optimum spatial distribution of soil NO3-N during maize season, resulting in little soil residual NO3-N at maturity.
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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 | 0,001 |
| 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 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 ».