Plant nutrient removal and soil residual chemical properties as impacted by maize planting date and density
Notice bibliographique
Résumé
This study aimed to measure maize (Zea mays) plant nutrient content and nutrient removal in grain, and to evaluate the residual soil nitrogen, phosphorus, and potassium as impacted by planting date and density. Field experiments were conducted to evaluate six plant densities and seven planting dates using a split-split plot design with three replications. Besides the crop growth and yield parameters, six plants were collected at the maturity and soil was sampled from each plot for nutrient analysis. Plant N, P, and K concentrations varied with planting date and density and within the ranges of 0.6-1.024%, 0.054-0.127%, and 0.75-1.71%, respectively. Grain N, P, and K concentrations decreased with plant density and varied from 1.059 to 1.558%, 0.20 to 0.319%, and 0.29 to 0.43%, respectively. Soil residual nutrient varied with depth, planting density and date. Residual N concentration in the topsoil varied from 0.6 to 37.2 mg kg-1 in 2019 and from 1.5 to 11.2 mg kg-1 in 2020 and was high under the last two planting dates. Soil residual N concentration was higher in the second layer than in the topsoil. The N concentration in the third layer varied from 0.1 to 33.2 mg kg-1 and was impacted by plant density. Topsoil P did not vary among planting dates and densities. The second and third soil layers P concentration was not affected. There was 83% increase in topsoil K in 2020 compared to 2019, and a decrease of 65 and 23% in soil K was observed in the second and third soil layers, respectively. For maize production system sustainability, future research should use a holistic approach investigating the impact of planting date, plant density on crop growth, yield, nutrient uptake and remobilization, and soil properties under different fertilizer rates to develop the fertilizer recommendation for maize while reducing the environmental impact of the production system.
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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 ».