Contrasting impacts of two weed species on lowbush blueberry fertilizer nitrogen uptake in a commercial field
Notice bibliographique
Résumé
Numerous studies have speculated that lowbush blueberry (Vaccinium angustifolium) is less efficient than weed species at taking up inorganic nitrogen (N) derived from fertilizers, thus raising questions as to the effectiveness of N fertilization in commercial fields. However, competition for acquiring N as well as specific interactions between blueberry and companion weeds characterized by contrasted functional traits remain poorly documented. Here, we assessed fertilizer-derived N acquisition efficiency and biomass production in lowbush blueberry and two common weed species that have different functional traits-sweet fern (Comptonia peregrina), a N2-fixing shrub, and poverty oat grass (Danthonia spicata), a perennial grass-in a commercial blueberry field in Québec, Canada. In 2015, 15N-labelled ammonium sulfate was applied at a rate of 45 kg ha-1 to 1 m2 field plots containing lowbush blueberry and one of the two weeds present at several different density levels (0 to 25 plants m-2). In 2016, each plot was harvested to determine vegetative biomass and the percentage of fertilizer-derived N recovered (PFNR) in each species. The PFNR was higher in blueberry (24.4 ± 9.3%) than in sweet fern (13.4 ± 2.6%) and poverty oat grass (3.3 ± 2.9%). However, lowbush blueberry required about four times more root biomass than sweet fern and poverty oat grass to uptake an equivalent amount of N from ammonium sulfate. The PFNR in poverty oat grass increased with plant density (from 0.8% to 6.4% at 2-3 and >6 plants m-2, respectively), which resulted in a decrease in blueberry's PFNR (from 26.0 ± 1.4% to 8.6 ± 1.8%) and aboveground vegetative biomass production (from 152 ± 58 to 80 ± 28 g m-2). The increase in biomass production and N content in sweet fern with increasing plant density was not accompanied by an increase in PFNR (29.7 ± 8.4%), suggesting an increasing contribution of atmospherically-derived N. This mechanism (i.e., N sparing) likely explained blueberry's higher biomass production and N concentration in association with sweet fern than with poverty oat grass. Overall, our study confirms lowbush blueberry low efficiency (on a mass basis) at taking up N derived from the fertilizer as compared to weeds and reveals contrasted and complex interactions between blueberry and both weed species. Our results also suggest that the use of herbicides may not be necessary when poverty oat grass is present at a low density (<15 plants of poverty oat grass m-2) and that adding inorganic N fertilizer is counterproductive when this species is present at a high density as it takes up as much fertilizer as lowbush blueberry.
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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 | 0,001 | 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 ».