Soil properties and topographic features influence within‐field variation in potato tuber yield in New Brunswick, Canada
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Reduced within‐field potato ( Solanum tuberosum L.) yield variation may lead to increased productivity and reduced environmental impact. Using soil samples collected from 88 site‐years in commercial fields in New Brunswick, Canada from 2013–2017, this study examined how within‐field variation in potato tuber yield was related to soil properties and topographic features. At each of 774 sampling locations, a wide range of soil physical and chemical properties was measured in the lab and topographic features were assessed using a regional digital elevation model. Principal component (PC) analysis identified three PCs, which accounted for 79.1% of the total variation. The PC1 (41.3% of total variance) was dominated by soil texture (i.e., sand, silt) and the quantity and quality of soil organic matter (i.e., soil organic C, particulate organic matter C, and soil C/N ratio). Under rain‐fed potato production in New Brunswick, finer soil texture and increased soil organic matter pools are expected to enhance soil water availability and thereby improve yield. The PC2 (22.7% of total variance) was related primarily to parameters associated with soil fertility, and PC3 (15.1% of total variance) was related primarily with concave or convex landforms, which may influence yield through drought or excess water. This study demonstrated the value in using multivariate approaches to identify the factors that control within‐field yield variability in the presence of significant regional variation in soil properties and environmental conditions. The findings point to the value of enhancing the quantity and quality of soil organic matter as a key strategy to overcome yield limitations under rain‐fed production.
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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 | 0,001 |
| 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 ».