Urea Fertilizer Placement Impacts on Corn Growth and Nitrogen Utilization in a Poorly-Drained Claypan Soil
Notice bibliographique
Résumé
Practices to increase nitrogen (N) use efficiency (NUE) include selecting appropriate N fertilizer sources and application methods, but minimal research has focused on these practices in poorly-drained claypan soils which are prone to N loss. This research assessed the impact of different urea fertilizer placement practices on corn (Zea mays L.) production and N utilization in a poorly-drained claypan soil. Field trials were conducted in 2014 and 2015 in Missouri. Treatments consisted of pre-plant deep banding (20 cm) urea at 202 kg N ha-1 or urea plus a nitrification inhibitor (NI) (nitrapyrin) compared to pre-plant urea broadcast surface-applied or incorporated to a depth of 8 cm. In 2014, incorporating urea, deep banding urea, and deep banding urea plus NI had higher yields (> 10%) of corn compared to the control with grain yields ranging from 13.73 to 14.05 Mg ha-1. In 2015, grain yields were lower than in 2014, ranging from 4.1 to 7.9 Mg ha-1. Deep placing banded urea with a NI yielded an increase in grain yield up to 48% compared to the other treatments. Rainfall amounts were higher in 2015, which could have resulted in poorer root growth and greater N loss in deep banded treatments. In 2014, deep banding urea with a NI produced the highest NUE. Similar to NUE, silage tissue N concentrations in 2014 were greater with deep banded urea plus NI, while in 2015 silage tissue N concentrations were higher with surface applied urea. The results suggest that urea fertilizer incorporation including deep banding may improve corn grain production, N uptake, and NUE, but response was affected by climatic conditions. The addition of an NI may be an important safeguard when deep banding urea in years with excessive precipitation.
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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 | 0,001 | 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 ».