Crop response to soil management practices is driven by interactions among practices, crop species and soil type
Notice bibliographique
Résumé
The impact of management practices on crop productivity has often been assessed. However, crop response to specific practices may vary as a function of soil type and other associated management practices. The objective of this study was to determine how interactions between tillage, fertilizer source, crop residue management, and pedoclimatic factors affected yield and N use efficiency (NUE) in a corn (Zea mays) - soybean (Glycine max) - spring wheat (Triticum aestivum) rotation in two contrasting soil types. A factorial experiment was conducted from 2009 to 2017, comparing moldboard plow [MB] vs minimum tillage [MT], five fertilizer sources (mineral control without nitrogen [PK], complete mineral fertilizer [NPK], liquid swine manure [LSM], liquid dairy manure [LDM] and solid poultry manure [SPM]), and two crop residue managements (retained [RR] vs harvested [RH]) on a silty clay and a sandy loam. In the silty clay, a positive effect of MT developed over time for all crop species, whereas MT had little effect on wheat yield, generally decreased corn yield and increased soybean yield in the sandy loam. When wheat residues were returned to the soil, corn grain yield in the next year was (i) decreased when combined with MT in both soils and (ii) when combined with liquid manures in the silty clay. In soybean, a positive residual effect of manures was observed under MT in the sandy loam only. For all crop species, yields were more responsive to fertilizer treatments in the sandy loam than in the silty clay, and manures generally performed better with wheat than with corn. Among the manures, LSM was the best fertilizer source. A regression tree indicated that corn grain yield was mainly driven by nitrogen supply (higher yield with > 110 kg available N ha−1) but that a lower response to N is expected in years with drier and colder conditions in July-August. Our results demonstrated that interactions among management practices is determinant for crop productivity, and that yield responses are modulated by crop species, soil type and sometimes, yearly weather conditions.
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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 | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».