Calibrated SoilOptix ® estimates of soil pH and exchangeable cations in three agricultural fields in western Canada – implications for managing spatially variable soil acidity
Notice bibliographique
Résumé
Spatial variability in soil pH is a major contributor to within-field variations in soil fertility and crop productivity. An improved understanding of the spatial variability of soil pH within agricultural fields is required to determine liming requirements for precision farming. This study with the use of proximal sensors, firstly assessed the spatial pattern of soil pH and how it can be used to determine site-specific, spatially variable lime requirements. Secondly, the effects of soil pH on soil concentrations of nitrate nitrogen (N0 3 -N), phosphorus (P), potassium (K), sulfur (SO 4 -S), calcium (Ca), magnesium (Mg), soil organic matter (SOM), aluminum (Al), and manganese (Mn) were assessed in three study fields in central Alberta, Canada. Soil pH varied between 4.5 and 7.5 across all field sites. The field-scale coefficient of variation (CV %) for soil pH, Al and Mn ranged between 4.39 and 7.50 %, 7.33–13.72 %, and 7.33–13.72 % across the three sites. The other soil properties showed low, moderate, and high variability, with field-scale CVs ranging between 6.39 and 17.70 % for SOM and 24.33–91.39 % for SO 4 -S. Soil pH exhibited positive correlations with both Ca and Mg, across all fields. Negative correlations were observed between soil pH and Al across all fields. A principal component analysis (PCA) was performed for all soil parameters and two principal components accounted for 50 %, 54.9 %, and 76.8 % of the total variance in field 1, field 2, and field 3, respectively. Geostatistical semivariance indicated a strong spatial dependence of all chemical parameters across fields. Large regions within a field were strongly acidic (pH < 5.5) and required lime applications ranging from 0 to 6 t ha −1 . We conclude that proximal soil sensors can be calibrated to soil properties, enabling variable rate lime recommendations on spatially variable fields for the management of soil acidity.
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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 ».