Ammonia volatilization and nitrogen runoff losses from moso bamboo forests after different fertilization practices
Notice bibliographique
Résumé
Moso bamboo (Phyllostachys edulis (Carrière) J. Houz.) is a major giant bamboo species. Unreasonable fertilization and nitrogen (N) loss is a serious problem. A field experiment was conducted to determine the effects of application methods (furrow and hole) and depths (0–20 and 20–40 cm) on ammonia (NH3) volatilization and N runoff losses from June to December, 2015. Ammonia volatilization was detected as a single peak curve after fertilization. Three weeks later, fluxes of all fertilization treatments were similar to those of the control and remained stable. After the experiment, the cumulative NH3 volatilization was 17.2–21.4 kg·ha−1. Approximately 90% of NH3 volatilization occurred within the first two weeks. The NH4+-N loss was higher than the NO3−-N loss, and the total runoff losses were relatively low. For the same application method, with the increase of application depth, the NH3 volatilization and N runoff losses reduced; for the same application depth, the NH3 volatilization and N runoff losses after furrow application were lower than those after hole application. Therefore, the deep and furrow application methods were effective in reducing N loss through NH3 volatilization and runoff. In the present study, furrow application at a 20–40 cm depth has been appropriate for field practice.
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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) | 0,001 | 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) | 0,001 | 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 ».