Assessment of Nitrogen Leaching of Cropping Pattern by Soil Nitrogen Balance Equation (Case Study: Varamin Irrigation and Drainage Network)
Notice bibliographique
Résumé
Nitrogen is often one of the most important limiting factors for biomass production. Usually few soils have proper amount of nitrogen, so it is usually added by fertilizers. In cropping systems, nitrogen fertilization practices can provide a sufficient nitrogen supply for plants to achieve the potential yield. However, to ensure reaching to this potential yield, farmers often apply more nitrogen fertilizers than the required nitrogen for achieving maximum yield. Nitrogen fertilizer should be given to soil according to nitrogen content of soil, water and crop nitrogen demand during the growth periods. Especially in the lands that apply wastewater and groundwater for irrigation and irrigation sources have large quantities of nitrogen, therefore we Should reduce the amount of fertilizer used in agricultural lands, In other words for planning the plant fertilizer demand, nitrogen balance in soil should be considered. Nitrogen overuse increases the risk of nitrogen leaching to groundwater, contaminating groundwater and threatening the human health. In recent years, critical plant nitrogen concentration equation is used to determine crop nitrogen demand during the different growth stages of plants. The purpose of this study is to determine the nitrogen demand of Varamin network’s cropping pattern by using the critical plant nitrogen concentration equation and comparing the result with the amount of nitrogen fertilizer commonly applied in the study area. In this study, monthly biomass production for growing period was determined based on normalized water productivity index and plant canopy development. Coefficient of critical nitrogen concentration equation for each plant was determined by previous researches. The result of this study showed that for barley, the amount of nitrogen applied in Varamin network is equal to nitrogen demand of the cropsand for wheat, maize and tomato are 25%, 61% and 18%, respectively, higher than the amount obtained from critical plant nitrogen concentration equation.also according to the results of soil Nitrogen balance in lands covered by AU canal of Varamin network, 707 ton of nitrogen entered to soil and groundwater by leaching and we should considered appropriate solutions to reduce leaching, such as using high-yielding crops that remove a significant amount of N in the harvested portion, synchronizing fertilizer application with crop demand, conjunctive use of wastewater and groundwater with proper nitrogen concentration and etc.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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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 | 0,000 |
| 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 | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».