Statistical and In-field Challenges Involved in Quantifying Crop Nitrogen Use Efficiency (NUE) and Spatial Soil Fertility in Central Alberta
Notice bibliographique
Résumé
Modern agriculture faces the conundrum of a looming threat of food scarcity and heightened pressure on natural resources to address and sustain increasing food demand. Improving nutrient use efficiency is crucial to sustainable food production. It can be helpful in tackling this critical challenge while delivering the required benefits on social, environmental, and economic fronts. Given the limited availability of readily accessible available soil nitrogen (N) and the high cost of synthetic nitrogenous fertilizers, nitrogen use efficiency (NUE) becomes central to the effectiveness of any management practice aimed at sustainable agriculture. In this study, I evaluated the statistical challenges involved in defining NUE as a ratio of grain productivity to available soil nitrate (AN). Ratio analyses and different regression models were used to compare NUE. Measures of goodness of fit showed that quadratic regression (QR) models were comparatively more robust in estimating NUE. This finding elucidated a fundamental limitation in most analyses of NUE as a ratio matrix, as it negated the assumption of isometry crucial to validity of the derived conclusions. Nonetheless, results from QR analysis can be extrapolated to extract information of practical significance, such as the agronomically optimum N rate (AONR) and economic optimum N rate (EONR). Moreover, sample size calculations elucidated the need for a large number of plots to distinguish genotypes differing for NUE; therefore, imposing a logistic constraint to accurately assess differences in NUE. Strategies for improving nutrient management in croplands such as the 4R Nutrient Stewardship offer a promising avenue to address the seemingly contrasting goals of modern agriculture. In this study, I compared multiple linear regression, a non-geostatistical technique, to different geo-statistical techniques, including ordinary kriging (OK), ordinary cokriging (OCK), and regression kriging (RK) to decipher the spatial structure of soil fertility parameters. Based on cross-validation iii estimates, OK in most cases proved to be the model choice to predict soil nutrients, including available nitrogen, readily available phosphorus, and available potassium. In contrast, RK was the best performing method to estimate cation exchange capacity, pH, and organic matter. Landscape position did not show a strong spatial correlation with soil fertility parameters and grain productivity, as terrain attributes failed to substantively improve the corresponding predicted estimates.
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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 | 0,006 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| 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 ».