Performance of nitrate compared with urea fertilizer in a semiarid climate of the northern Great Plains
Notice bibliographique
Résumé
Fertilizer NO3-N may represent a benefit over NH4-N containing sources in semiarid regions where rainfall is often not sufficient to leach fertilizer-N out of crop rooting zones, denitrification concerns are not great, and when NH3 volatilization concerns exist. The objective of our study was to contrast plant-N derived from fertilizer-15N (15Ndff), fertilizer-15N recovery (F15NR), total N uptake, grain yield, and protein of wheat (Triticum aestivum L.) from spring-applied NaNO3 relative to urea and urea augmented with urease inhibitor N-(n-butyl)thiophosphoric triamide (NBPT). We established six fertilizer-N field trials widespread within the state of Montana between 2012 and 2017. The trials incorporated different experimental designs and 15N-labeled fertilizer-N sources, including NaNO3, NH4NO3, urea, and urea + NBPT. Overall, F15NR and 15Ndff in mature crop biomass were significantly greater for NaNO3 than urea or urea + NBPT (P < 0.05). Crop 15Ndff averaged 53.8%, 43.9%, and 44.7% across locations for NaNO3, urea, and urea + NBPT, respectively. Likewise, crop F15NR averaged 52.2%, 35.8%, and 38.6% for NaNO3, urea, and urea + NBPT, respectively. Soil 15N recovered in the surface layer (0–15 cm) was lower for NaNO3 compared with urea and urea + NBPT. Wheat grain yield and protein were generally not sensitive to improvements in 15Ndff, F15NR, or total N uptake. Our study hypothesis that NaNO3 would result in similar or better performance than urea or urea + NBPT was confirmed. Use of NO3-N fertilizer might be an alternative strategy to mitigate fertilizer-N induced soil acidity in semiarid regions of the northern Great Plains.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
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 | 0,000 | 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 ».