Composts Containing Natural and Mg‐Modified Zeolite: The Effect on Nitrate Leaching, Drainage Water, and Yield
Notice bibliographique
Résumé
The growing demand for environmental protection and sustainable food production requires the efficient use of organic and slow‐release fertilizers in agriculture. In this study, co‐composting of municipal solid waste (MSW) + three different ratios of natural and Mg‐modified zeolites (5, 10, and 15% on a wet weight basis) is conducted to improve the MSW compost quality. The effects of soil amendment with MSW compost containing natural zeolite (CNZ) and Mg‐modified zeolite (CMZ) on the corn yield, moisture content, leaching volumes, and NO 3 ‐N concentrations are investigated. Compared to the control (zeolite‐free compost), the CNZ15 and CMZ15 treatments show 39.9 and 49.3% reduction in electrical conductivity and an increase of 64.5 and 110% in NH 4 ‐N retention, respectively. By using the composts containing zeolite, the moisture content in the surface layer of soil is increased up to 12.6%. Nitrogen uptake and water use efficiency in the CNZ treatment are enhanced by 34.6 and 40.0%, respectively. The increase of the nitrogen uptake and water use efficiency of the CMZ treatment is 54.5 and 55.6%, respectively. Compared to the control, the amount of total NO 3 ‐N leached from CNZ and CMZ treatments is decreased by 21.0 and 28.9%, respectively. The use of the MSW compost modified with Mg‐zeolite is, therefore, an environmentally friendly solution to prevent surface and groundwater pollution. The modified compost could be also used for the improvement of the physicochemical properties of sandy loam soils.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
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 | 0,000 | 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 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 ».