Field Examinations on the Application of Novel Biochar-Based Microbial Fertilizer on Degraded Soils and Growth Response of Flue-Cured Tobacco (Nicotiana tabacum L.)
Notice bibliographique
Résumé
Southwestern China is receiving excessive chemical fertilizers to meet the challenges of continuous cropping. These practices are deteriorating the soil environment and affecting tobacco (Nicotiana tabacum L.) yield and quality adversely. A novel microbially enriched biochar-based fertilizer was synthesized using effective microorganisms, tobacco stalk biochar and basal fertilizer. A field-scale study was conducted to evaluate the yield response of tobacco grown on degraded soil amended with our novel biochar-based microbial fertilizer (BF). Four treatments of BF (0%, 1.5%, 2.5% and 5%) were applied in the contaminated field to grow tobacco. The application of BF1.5, BF2.5 and BF5.0 increased the available water contents by 9.47%, 1.18% and 2.19% compared to that with BF0 respectively. Maximum growth of tobacco in terms of plant height and leaf area was recorded for BF1.5 compared to BF0. BF1.5, BF2.5 and BF5.0 increased SPAD by 13.18–40.53%, net photosynthetic rate by 5.44–60.42%, stomatal conductance by 8.33–44.44%, instantaneous water use efficiency by 55.41–93.24% and intrinsic water use efficiency by 0.09–24.11%, while they decreased the intercellular CO2 concentration and transpiration rate by 3.85–6.84% and 0.29–47.18% relative to BF0, respectively (p < 0.05). The maximum increase in tobacco yield was recorded with BF1.5 (23.81%) compared to that with BF0. The present study concludes that the application of BF1.5 improves and restores the degraded soil by improving the hydraulic conductivity and by increasing the tobacco yield.
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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 ».