Biochar-fertilizer mixture: does plant life history trait determine fertilizer application rate?
Notice bibliographique
Résumé
The annual cumin and perennial fennel are economically important medicinal crops of cold dry regions of Pakistan. We hypothesized that the cumin, which produces 2–3 times less biomass, will respond to lower rates of mixture of biochar with synthetic NPK fertilizer or manure, compared to fennel. The NPK, poultry manure and their mixture with wood-derived or cow manure-derived biochars were applied for three consecutive years. No positive relation between application rate of biochar-mixed fertilizers and yield of both crops was observed over three years of study, except that manure-derived biochar-NPK mixture had a positive relation (R2 = 0.99, P = 0.01) with the yield of fennel only during the third year. Significant positive influences of biochar-based fertilizers compared to control were observed for cumin and fennel of third year cropping. The co-amendment of NPK (0.14 kg ha−1) with manure-derived biochar (6.6 t ha−1) consistently increased the yield of cumin during the first two years of cropping, as opposed to NPK fertilizer. Cumin had a greater seed:stover biomass ratio when it received the co-amendment of wood-derived biochar with NPK or poultry manure. Our findings indicate that there is some potential for biochar-fertilizer amendments to improve the growth of these high-value medicinal crops.
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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) | 0,003 | 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 ».