Management zone delineation: utilizing multiple data sources to minimize soil spatial variability in commercial potato fields under Prince Edward Island pedoclimatic conditions
Notice bibliographique
Résumé
Spatial variability in soil physicochemical properties within agricultural fields significantly influences crop management practices and results in uneven resource utilization, yield reduction, and environmental issues stemming from excessive fertilizer use. This study investigates the use of apparent soil electrical conductivity (ECa), field elevation, and tuber yield data obtained from yield monitors to delineate subfield regions and reduce variability across the field. Four commercial potato fields were selected in Kensington and Souris, Prince Edward Island: The Oyster Cove fields (OC 1 and OC 2) and the Black Pond fields (BP 1 and BP 2). In 2019, these fields underwent commercial soil proximal sensor (Veris 3100) operations to measure soil ECa at two different depths: shallow (0–30 cm, ECa_S) and deep (0–100 cm, ECa_D), as well as elevation. Soil samples (0.0–0.15 m) were collected from each field to measure soil physicochemical properties that can be used to delineate management zones (MZ). Study results revealed significant correlations between delineating, soil texture, and soil chemical properties. The variance reduction indicated that three MZ were optimal for representing the spatial variability of soil physicochemical properties. Multiple comparisons revealed that higher values were obtained for most of the soil properties in MZ3 compared to MZ1. The significant between-zone differences in soil properties indicated that soil ECa and elevation data, along with tuber yield, can be used to develop MZ. Additionally, this approach is highly effective in capturing site-specific variability and can guide management practices, such as fertilization in potato fields.
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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 | 0,002 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 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 ».