Nitrogen, irrigation, and alley management effects on nitrate leaching from raspberry
Notice bibliographique
Résumé
Abstract High NO 3 concentrations in the Abbotsford‐Sumas aquifer are linked to raspberry ( Rubus idaeus L.) production. Passive capillary wick samplers were used to quantify the impacts of N, irrigation, and alley managements on drainage and NO 3 leaching from raspberry rows and alleys over 4 yr. Conventional management (100 kg N ha −1 surface broadcast on the row as a split application, clean cultivation of alleys, and fixed‐duration drip irrigation) was compared with different mineral fertilizer N rates, N applied as manure, alleys seeded to a perennial forage grass or an autumn‐seeded spring barley ( Hordeum vulgare L.) crop, or evapotranspiration (ET)‐scheduled irrigation. The temporal pattern of drainage and NO 3 leaching was driven by seasonal precipitation and growing season irrigation. Growing season drainage and NO 3 leaching were much lower under ET‐scheduled irrigation compared with fixed irrigation. Nitrate leaching was high (up to 90 kg N ha −1 ), even with no managed N inputs due to high inherent soil fertility and large quantities of N applied in irrigation water. Nitrate leaching was insensitive to N fertilizer rate. Application of N as poultry manure more than doubled NO 3 leaching compared with fertilizer, emphasizing the need to use organic N inputs judiciously. The perennial grass alley cover crop resulted in the greatest overall reduction in NO 3 leaching. Our data indicate that no single management strategy is sufficient to protect groundwater quality. Rather, an integrated package of improved practices (i.e., application of a reduced rate of mineral N through fertigation, combined with ET‐scheduled irrigation and perennial alley crop) is necessary to protect groundwater quality.
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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 | 0,000 |
| 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 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 ».