Modification of the RZWQM2-P model to simulate labile and total phosphorus in an irrigated and manure-amended cropland soil
Notice bibliographique
Résumé
With the expansion of the dairy industry, phosphorus (P)-enriched dairy manure has increasingly been used to replace chemical fertilizer to meet crop nutrient demand. This practice could lead to excessive total P accumulation in the soil and increase the risk of P pollution in the environment. The newly-developed RZWQM2-P model uses the soil P pool structure from the EPIC model, which is not sensitive to total soil P. Therefore, we modified the P module in RZWQM2-P to improve its capability in simulating total soil P. We subsequently assessed the ability of the modified model to simulate labile soil P, total soil P, plant P uptake, and crop yield using a dataset collected from an irrigated field treated with dairy manure and inorganic fertilizer at eight rates under a repeating wheat-potato-barley-sugar beet rotation. The results suggested that the modified RZWQM2-P model satisfactorily simulated field-measured annual total soil P, plant P uptake, and crop yield. Labile soil P was simulated less accurately, but the results were acceptable as the model responded well to P treatments. We simulated the long-term soil P dynamics under three P-application scenarios. Long-term simulation results showed that it took 14 years for the labile soil P level to return to the initial level after eight years of manure-P applications at a rate of 65.5 kg P/ha year −1 . The modified RZWQM2-P model can be used to simulate total soil P and labile soil P contents and to assess P management practices in irrigated cropland amended with manure.
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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 ».