Effectiveness of Nitrification Inhibition through Addition of Local Litter to Corn Plants in Andisols
Notice bibliographique
Résumé
Nitrification is the oxidation process of NH4+ to NO3- microbially. The nitrification process can produce compounds in the form of NO3-, N2O, or NO which can cause environmental pollution through water, soil, or air, thus harming living things. The research was conducted to find ways to inhibit or control nitrification effectively and sustainably. The experiment was carried out in a plastic greenhouse located in Plesungan, Karanganyar until the maximum vegetative planting period of corn around May-June using a completely randomized design three replications. Andisols soil media was taken from Tegalrejo Village, Tengaran District, Semarang Regency 07º25'28.3 '' LS and 110º31 '35.7 '' BT with an altitude of 760 meters above sea level. There are 5 treatments, one control, four are natural inhibitor treatments in the form of litter addition. The litter used was Gliricidia maculate, Albizzia falcataria, Senna siamea, and Tithonia diversifolia. Statistical analysis showed that treatment just significantly affect NO2- concentrations (potential nitrification), not significantly affect NH4+, NO3- concentrations, and efficiency utilization of N. However, measurement results in the laboratory and field showed that the addition of local litter could inhibit nitrification, which was demonstrated through the efficiency of N utilization. Tithonia diversifolia because it has the highest average N utilization efficiency of 25.79%, 58.71% more efficient than control treatments. Also followed by plant growth results showed that the root’s dry weight and canopy’s dry weight positively correlated with NH4+ concentrations and efficient utilization of N, also canopy’s dry weight negatively correlated with NO2- concentrations (potential nitrification). The highest results occurred in the Tithonia diversifolia treatment.
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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 | 0,000 | 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 ».