Spatial Variation of Soil Health Indices in a Commercial Potato Field in Eastern Canada
Notice bibliographique
Résumé
There is increasing interest in using various indices to assess soil health; however, the nature of the within‐field variation in such indices, and their relationship with soil properties, are generally unknown. This study examined the spatial variation of 15 soil health indices in a 21‐ha commercial potato field in New Brunswick, Canada. Soil samples (0–15 cm depth) were collected in spring of 2016 at 154 geo‐referenced locations within the field. With the exception of CaCl 2 extractable NH 4 –N, all soil parameters demonstrated strong or moderate spatial dependence. Several soil properties were significantly correlated, for example, soil organic carbon was strongly positively correlated with indices of soil C availability, soil N availability and soil physical properties. Principal Component Analysis suggested that the parameters fell into three major groups: PC1 (39.9% of total variance) was associated primarily with parameters related to the quantity of soil organic matter; PC2 (15.3% of total variance) with parameters related to soil organic matter quality; and PC3 (10.3% of total variance) with parameters related to soil structure. In comparison, the spatial pattern of total tuber yield was related to soil texture and soil drainage and was most strongly correlated with indices of soil organic matter quality (PC2). Soil management zones and mapped soil series were both generally effective in capturing the spatial variation in soil health indices and can be used to stratify the sampling of soil health indices in spatially variable fields.
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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 | 0,001 |
| 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 ».