Soil and Water Loss Rates in Oxisols Under No-tillage System in Western Paraná, Brazil
Notice bibliographique
Résumé
The objective of work was to quantify soil and water loss rates as a function of slope variation, correlating these rates with soybean yield. In addition to developing multiple linear regression models that associate water and soil loss rates in function of their physical attributes. The experiment was conducted in an Oxisols under a no-tillage system. The experiment was carried out in Cascavel, PR, Brazil. Four slopes (3.5%; 8.2%; 11.4% and 13.5%) were considered as treatments. The water and soil loss rates were monitored in the rainfall occurring during the crop development cycle. The water drained in each plot was collected in gutters made of polyvinyl chloride and stored in containers for the quantification of soil and water losses. The stepwise backward method was used to identify the variables that had a significant influence on water and soil losses. The unevenness of the terrain did not influence the soil and water loss rates. The maximum soil and water losses during the soybean cycle were, respectively, 0.01962 Mg ha-1 and 4.07 m3 ha-1. The maximum soil and water losses occurred when the precipitation volume was up to 82 mm. Soil and water losses showed a higher correlation with macroporosity and bulk density. Soybean grain yield showed a higher linear correlation with water, and soil loss and was higher at the slopes of 8.2% and 13.4%. The low water and soil losses demonstrate the soil capacity, managed under a no-tillage system, to minimize environmental impacts.
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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 | 0,001 |
| 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 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 ».